Deepseek-R1 excelle dans plusieurs tâches de raisonnement par rapport à Command R (août 2024), présentant ses fortes capacités dans l'inférence logique, le raisonnement de la chaîne de pensées et la prise de décision en temps réel. Voici quelques domaines spécifiques où Deepseek-R1 montre des performances supérieures:
1. Raisonnement mathématique: Deepseek-R1 atteint constamment une grande précision dans les tâches de raisonnement mathématique, en particulier dans la logique formelle et l'algèbre abstraite. Il surpasse d'autres modèles comme O1 d'OpenAI pour identifier les conclusions correctes à partir d'arguments donnés et la gestion des tâches de résolution de problèmes basées sur des règles [3] [4]. En revanche, Command R (août 2024) est noté pour ses capacités de génération multilingues de récupération auprès mais ne met pas spécifiquement le raisonnement mathématique comme un point fort.
2. Inférence logique et résolution de problèmes: l'architecture de Deepseek-R1, qui combine l'apprentissage du renforcement avec un réglage fin supervisé, lui permet de décoller et d'affiner les stratégies de raisonnement au fil du temps. Cela le rend particulièrement apte aux tâches nécessitant une inférence logique et une résolution de problèmes étape par étape [7] [9]. Alors que la commande R (août 2024) excelle dans les tâches de code et de mathématiques, ses performances dans l'inférence logique ne sont pas mises en évidence.
3. Raisonnement de la chaîne de pensées: Deepseek-R1 est conçu pour résoudre des problèmes complexes en les décomposant en étapes, similaires aux processus de raisonnement humain. Cette approche lui permet de fournir des solutions plus transparentes et compréhensibles, ce qui est un avantage significatif dans les tâches nécessitant des explications détaillées [9]. Command R (août 2024) ne se concentre pas spécifiquement sur cet aspect du raisonnement.
4. Prise de décision en temps réel: la capacité du modèle à affiner ses stratégies de raisonnement grâce à l'apprentissage du renforcement le rend également adapté à des tâches de prise de décision en temps réel. Cette capacité est moins soulignée dans le commandement R (août 2024), qui se concentre davantage sur la génération et l'utilisation d'outils auprès de la récupération [7].
5. Performance sur les références: Deepseek-R1 atteint un taux de réussite plus élevé sur la référence MMLU par rapport à la commande R (août 2024), avec un score de 90,8% contre 67% pour la commande R [5]. De plus, Deepseek-R1 fonctionne bien sur la référence MMLU-PRO avec un score de match exact de 84%, bien que les performances de Command R sur cette référence spécifique ne soient pas disponibles [5].
Dans l'ensemble, alors que les deux modèles ont leurs forces, Deepseek-R1 est particulièrement noté pour ses capacités de raisonnement avancées, en particulier dans les domaines mathématiques et logiques.
Citations:
[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
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[6] https://sectors.app/bulletin/deepseek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-epdive
[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