DeepSeek-R1は、コマンドR(2024年8月)と比較していくつかの推論タスクに優れており、論理的推論、考え方の推論、およびリアルタイムの意思決定におけるその強力な能力を紹介します。 DeepSeek-R1が優れたパフォーマンスを実証する特定の領域を次に示します。
1。数学的推論：DeepSeek-R1は、数学的推論タスク、特に正式な論理と抽象代数で一貫して高精度を達成します。 OpenaiのO1などの他のモデルよりも優れており、与えられた引数から正しい結論を特定し、複雑なルールベースの問題解決タスク[3] [4]を処理します。対照的に、コマンドR(2024年8月)は、その多言語の検索された生成能力で注目されていますが、数学的推論を強力点として強調していません。
2。論理的推論と問題解決：補強学習と監視された微調整を組み合わせたDeepSeek-R1のアーキテクチャにより、時間の経過とともに推論戦略を自己発見し、改良することができます。これにより、論理的推論と段階的な問題解決を必要とするタスクに特に熟達しています[7] [9]。コマンドR(2024年8月)はコードと数学のタスクに優れていますが、論理的推論におけるそのパフォーマンスは顕著に強調されていません。
3。考え方の推論：Deepseek-R1は、人間の推論プロセスと同様に、それらを階段に分解することで複雑な問題を解決するように設計されています。このアプローチにより、より透明で理解しやすいソリューションを提供することができます。これは、詳細な説明を必要とするタスクの重要な利点です[9]。コマンドR(2024年8月)は、この推論のこの側面に特に焦点を合わせていません。
4.リアルタイムの意思決定：強化学習を通じて推論戦略を改善するモデルの能力は、リアルタイムの意思決定タスクにも適しています。この機能は、コマンドR(2024年8月)であまり強調されていません。これは、検索された生成とツールの使用により重点を置いています[7]。
5。ベンチマークのパフォーマンス：DeepSeek-R1は、コマンドR(2024年8月)と比較してMMLUベンチマークでより高いパスレートを達成し、コマンドR [5]で67％に対して90.8％に対してスコアは90.8％です。さらに、DeepSeek-R1は、84％の正確な一致スコアでMMLU-Proベンチマークでうまく機能しますが、この特定のベンチマークでのコマンドRのパフォーマンスは利用できません[5]。
全体として、両方のモデルには強みがありますが、DeepSeek-R1は、特に数学的および論理的ドメインで、その高度な推論能力について特に注目されています。
引用：
[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--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-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