Deepseek-R1 zeichnet sich in mehreren Argumentationsaufgaben im Vergleich zu Befehl R (August 2024) aus und zeigt seine starken Fähigkeiten in logischer Inferenz, der Gedankenkette und der Entscheidungsfindung in Echtzeit. Hier sind einige spezifische Bereiche, in denen Deepseek-R1 überlegene Leistung zeigt:
1. Mathematisches Denken: Deepseek-R1 erreicht konsequent eine hohe Genauigkeit der Aufgaben des mathematischen Denkens, insbesondere bei formalen Logik- und abstrakten Algebra. Es übertrifft andere Modelle wie das O1 von OpenAI, um korrekte Schlussfolgerungen aus angegebenen Argumenten zu identifizieren und komplexe regelbasierte Problemlösungsaufgaben zu behandeln [3] [4]. Im Gegensatz dazu ist Kommando R (August 2024) für seine mehrsprachigen Funktionen für die Erzielung von Abrufen bekannt, hebt jedoch nicht speziell mathematische Argumentation als starker Punkt hervor.
2. Logische Inferenz und Problemlösung: Die Architektur von Deepseek-R1, die das Verstärkungslernen mit beaufsichtigter Feinabstimmung kombiniert, ermöglicht es, im Laufe der Zeit die Argumentationsstrategien zu entdecken und zu verfeinern. Dies macht es besonders geschickt bei Aufgaben, die logische Inferenz und Schritt-für-Schritt-Lösung erfordern [7] [9]. Während der Befehl R (August 2024) in Code- und Mathematikaufgaben auszeichnet, ist seine Leistung in logischer Inferenz nicht so prominent hervorgehoben.
3. Denkweise Kette: Deepseek-R1 wurde entwickelt, um komplexe Probleme zu lösen, indem sie in Schritte zerlegt werden, ähnlich wie bei den menschlichen Argumentationsprozessen. Dieser Ansatz ermöglicht es ihm, transparentere und verständlichere Lösungen bereitzustellen, was bei Aufgaben, die detaillierte Erklärungen erfordern, ein wesentlicher Vorteil bieten [9]. Befehl R (August 2024) konzentriert sich nicht speziell auf diesen Aspekt der Argumentation.
4. Echtzeitentscheidung: Die Fähigkeit des Modells, seine Argumentationsstrategien durch Verstärkungslernen zu verfeinern, macht es auch für Echtzeit-Entscheidungsaufgaben geeignet. Diese Fähigkeit wird in Befehl r (August 2024) weniger hervorgehoben, was sich mehr auf die Generierung von Abrufen und die Verwendung von Tools konzentriert [7].
5. Leistung bei Benchmarks: Deepseek-R1 erreicht eine höhere Passquote für das MMLU-Benchmark im Vergleich zu Befehlsfestigkeit R (August 2024) mit einer Punktzahl von 90,8% gegenüber 67% für Befehl R [5]. Darüber hinaus spielt Deepseek-R1 eine gute Leistung bei der MMLU-PRO-Benchmark mit einer exakten Übereinstimmung von 84%, obwohl die Leistung von Befehl R für diesen spezifischen Benchmark nicht verfügbar ist [5].
Während beide Modelle ihre Stärken haben, ist Deepseek-R1 insbesondere in mathematischen und logischen Bereichen besonders bekannt.
Zitate:
[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-peepdive
[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