Deepseek-R1 on erinomainen useissa päättelutehtävissä verrattuna komentoon R (elokuu 2024), joka esittelee sen vahvat kykynsä loogisessa päätelmässä, ajatellut päättelyt ja reaaliaikaisen päätöksenteon. Tässä on joitain erityisiä alueita, joilla DeepSeek-R1 osoittaa parempaa suorituskykyä:
1. Matemaattinen päättely: DeepSeek-R1 saavuttaa jatkuvasti suurta tarkkuutta matemaattisissa päättelytehtävissä, etenkin muodollisessa logiikassa ja abstraktissa algebrassa. Se ylittää muut mallit, kuten OpenAi: n O1, tunnistamaan oikeat päätelmät annetuista argumenteista ja monimutkaisten sääntöpohjaisten ongelmanratkaisutehtävien käsittelystä [3] [4]. Sitä vastoin komento R (elokuu 2024) on huomattava monikielisistä haku-agmentoiduista sukupolvien ominaisuuksista, mutta ei erityisesti korosta matemaattista päättelyä vahvana pisteenä.
2. Looginen päätelmä ja ongelmanratkaisu: DeepSeek-R1: n arkkitehtuuri, joka yhdistää vahvistuksen oppimisen valvottuun hienosäätöön, sallii sen löytämisen ja hienosäätöstrategiat ajan myötä. Tämä tekee siitä erityisen taitavan tehtävissä, jotka vaativat loogista päätelmää ja askel askeleelta ongelmanratkaisua [7] [9]. Vaikka komento R (elokuu 2024) on erinomainen koodin ja matematiikan tehtävissä, sen suorituskyky loogisessa päätelmässä ei ole yhtä näkyvästi korostettu.
3. Tehtävän ketjun päättely: DeepSeek-R1 on suunniteltu ratkaisemaan monimutkaiset ongelmat jakamalla ne askeleiksi, samanlaisia kuin ihmisen päättelyprosessit. Tämä lähestymistapa antaa sille mahdollisuuden tarjota läpinäkyviä ja ymmärrettäviä ratkaisuja, mikä on merkittävä etu yksityiskohtaisia selityksiä vaativissa tehtävissä [9]. Komento R (elokuu 2024) ei erityisesti keskity tähän päättelyn osaan.
4. Reaaliaikainen päätöksenteko: Mallin kyky hienosäätöstrategioitaan vahvistusoppimisen avulla tekee siitä sopivan myös reaaliaikaisten päätöksenteko-tehtäviin. Tätä kykyä korostetaan vähemmän komennossa R (elokuu 2024), joka keskittyy enemmän hakuvalmistettuun sukupolveen ja työkalujen käyttöön [7].
5. Vertailuarvojen suorituskyky: DeepSeek-R1 saavuttaa korkeamman läpäisyasteen MMLU-vertailukohdassa verrattuna komentoon R (elokuu 2024), pisteet 90,8% verrattuna 67%: iin komennossa R [5]. Lisäksi Deepseek-R1 toimii hyvin MMLU-PRO-vertailuarvolla 84%: n tarkalla ottelupistemäärällä, vaikka komennon R: n suorituskyky tässä nimenomaisessa vertailukohdassa ei ole saatavana [5].
Kaiken kaikkiaan, vaikka molemmilla malleilla on vahvuuksia, DeepSeek-R1 on erityisen havaittu sen edistyneistä päättelyominaisuuksista, etenkin matemaattisissa ja loogisissa alueilla.
Viittaukset:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
.
[5] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deeptseek-r1
[6] https://sectors.app/bulletin/deepseek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64up9/model_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai