DeepSeek-R1 eccelle in diversi compiti di ragionamento rispetto a Command R (agosto 2024), mettendo in mostra le sue forti capacità di inferenza logica, ragionamento a catena di pensiero e processo decisionale in tempo reale. Ecco alcune aree specifiche in cui DeepSeek-R1 dimostra prestazioni superiori:
1. Ragionamento matematico: DeepSeek-R1 raggiunge costantemente un'elevata precisione nei compiti di ragionamento matematico, in particolare nella logica formale e nell'algebra astratta. Superformane altri modelli come l'O1 di Openi nell'identificare le conclusioni corrette da determinati argomenti e la gestione di complessi compiti di risoluzione dei problemi basati sulle regole [3] [4]. Al contrario, il comando R (agosto 2024) è notato per le sue capacità di generazione di recupero multilingue, ma non evidenzia specificamente il ragionamento matematico come punto forte.
2. Inferenza logica e risoluzione dei problemi: l'architettura di DeepSeek-R1, che combina l'apprendimento di rinforzo con la messa a punto supervisionata, gli consente di scoprire e perfezionare le strategie di ragionamento nel tempo. Ciò lo rende particolarmente abile nei compiti che richiedono un'inferenza logica e la risoluzione dei problemi passo-passo [7] [9]. Mentre il comando R (agosto 2024) eccelle nelle attività di codice e matematica, la sua prestazione nell'inferenza logica non è così evidente.
3. Ragionamento a catena: DeepSeek-R1 è progettato per risolvere problemi complessi rompendoli in passi, simili ai processi di ragionamento umano. Questo approccio gli consente di fornire soluzioni più trasparenti e comprensibili, il che è un vantaggio significativo nelle attività che richiedono spiegazioni dettagliate [9]. Il comando R (agosto 2024) non si concentra specificamente su questo aspetto del ragionamento.
4. PROGETTAZIONE DECCIVITÀ in tempo reale: la capacità del modello di perfezionare le sue strategie di ragionamento attraverso l'apprendimento del rinforzo lo rende adatto anche per le attività decisionali in tempo reale. Questa capacità è meno enfatizzata nel comando R (agosto 2024), che si concentra maggiormente sulla generazione e sull'uso degli strumenti del recupero [7].
5. Prestazioni sui benchmark: DeepSeek-R1 raggiunge un tasso di passaggio più elevato sul benchmark MMLU rispetto al comando R (agosto 2024), con un punteggio del 90,8% contro il 67% per il comando R [5]. Inoltre, DeepSeek-R1 si comporta bene sul benchmark MMLU-Pro con un punteggio di partita esatto dell'84%, sebbene la prestazione di Comando R su questo punto di riferimento specifico non sia disponibile [5].
Nel complesso, mentre entrambi i modelli hanno i loro punti di forza, DeepSeek-R1 è particolarmente noto per le sue capacità di ragionamento avanzate, specialmente nei domini matematici e logici.
Citazioni:
[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.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-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-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