Το Deepseek-R1 υπερέχει σε διάφορες εργασίες συλλογιστικής σε σύγκριση με την εντολή R (Αυγ 2024), παρουσιάζοντας τις ισχυρές δυνατότητές της σε λογική συμπερίληψη, αλυσίδα σκέψης και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Ακολουθούν ορισμένες συγκεκριμένες περιοχές όπου το Deepseek-R1 επιδεικνύει ανώτερη απόδοση:
1. Μαθηματική συλλογιστική: Το DeepSeeek-R1 επιτυγχάνει σταθερά υψηλή ακρίβεια στα μαθηματικά εργαστήρια συλλογιστικής, ιδιαίτερα στην επίσημη λογική και την αφηρημένη άλγεβρα. Υποστηρίζει άλλα μοντέλα όπως το O1 της OpenAI για τον εντοπισμό των σωστών συμπερασμάτων από συγκεκριμένα επιχειρήματα και τη διαχείριση σύνθετων εργασιών επίλυσης προβλημάτων που βασίζονται σε κανόνες [3] [4]. Αντίθετα, η Command R (Αυγ 2024) είναι γνωστή για τις δυνατότητες της πολυγλωσσικής ανάκτησης, αλλά δεν υπογραμμίζει συγκεκριμένα τη μαθηματική λογική ως ένα ισχυρό σημείο.
2. Λογική συμπερίληψη και επίλυση προβλημάτων: Η αρχιτεκτονική του Deepseek-R1, η οποία συνδυάζει τη μάθηση ενίσχυσης με εποπτευόμενη ρύθμιση, της επιτρέπει να αυτοπεποίθηση και να βελτιώσει τις στρατηγικές συλλογισμού με την πάροδο του χρόνου. Αυτό το καθιστά ιδιαίτερα έμπειρο σε καθήκοντα που απαιτούν λογική συμπέρασμα και βήμα προς βήμα επίλυση προβλημάτων [7] [9]. Ενώ η Command R (Αυγ 2024) υπερέχει στις εργασίες κώδικα και μαθηματικών, η απόδοσή του σε λογική συμπερίληψη δεν είναι τόσο εμφανής.
3. Η αλυσίδα της σκέψης: Το Deepseek-R1 έχει σχεδιαστεί για να λύσει σύνθετα προβλήματα, σπάζοντας τα σε βήματα, παρόμοια με τις διαδικασίες ανθρώπινης συλλογιστικής. Αυτή η προσέγγιση της επιτρέπει να παρέχει πιο διαφανείς και κατανοητές λύσεις, γεγονός που αποτελεί σημαντικό πλεονέκτημα των εργασιών που απαιτούν λεπτομερείς εξηγήσεις [9]. Η εντολή R (Αυγ 2024) δεν επικεντρώνεται ειδικά σε αυτή την πτυχή της συλλογιστικής.
4. Λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο: Η ικανότητα του μοντέλου να βελτιώσει τις στρατηγικές συλλογιστικής του μέσω της μάθησης ενίσχυσης το καθιστά κατάλληλο για καθήκοντα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η δυνατότητα υπογραμμίζεται λιγότερο στην εντολή R (Αυγ 2024), η οποία επικεντρώνεται περισσότερο στην παραγωγή και τη χρήση εργαλείων που έχει υιοθετηθεί από την ανάκτηση [7].
5. Απόδοση σε σημεία αναφοράς: Το DeepSeeK-R1 επιτυγχάνει υψηλότερο ποσοστό επιτυχίας στο σημείο αναφοράς MMLU σε σύγκριση με την εντολή R (Αυγ 2024), με βαθμολογία 90,8% έναντι 67% για την εντολή r [5]. Επιπλέον, το DeepSeek-R1 εκτελεί καλά στο σημείο αναφοράς MMLU-PRO με 84% ακριβή βαθμολογία αντιστοίχισης, αν και η απόδοση της Command R σε αυτό το συγκεκριμένο σημείο αναφοράς δεν είναι διαθέσιμο [5].
Συνολικά, ενώ και τα δύο μοντέλα έχουν τα πλεονεκτήματά τους, το Deepseek-R1 είναι ιδιαίτερα γνωστό για τις προχωρημένες δυνατότητες λογικής, ειδικά σε μαθηματικούς και λογικούς τομείς.
Αναφορές:
[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-gainst-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-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