DeepSeek-R1은 명령 R (2024 년 8 월)에 비해 여러 추론 작업을 탁월하며 논리적 추론, 생각의 사슬 추론 및 실시간 의사 결정에서 강력한 기능을 보여줍니다. DeepSeek-R1이 우수한 성능을 보여주는 특정 영역은 다음과 같습니다.
1. 수학적 추론 : DeepSeek-R1은 특히 공식적인 논리 및 추상 대수에서 수학적 추론 작업에서 높은 정확도를 달성합니다. 주어진 인수에서 올바른 결론을 식별하고 복잡한 규칙 기반 문제 해결 작업을 처리하는 데있어 OpenAI의 O1과 같은 다른 모델보다 우수합니다 [3] [4]. 대조적으로, Command R (2024 년 8 월)는 다국어 검색 증진 생성 기능으로 주목되지만 수학적 추론을 강력한 지점으로 구체적으로 강조하지는 않습니다.
2. 논리적 추론 및 문제 해결 : 강화 학습과 감독 된 미세 조정을 결합한 DeepSeek-R1의 아키텍처는 시간이 지남에 따라 추론 전략을 자기 발견하고 개선 할 수있게합니다. 이로 인해 논리적 추론과 단계별 문제 해결이 필요한 작업에 특히 능숙합니다 [7] [9]. Command R (2024 년 8 월)은 코드 및 수학 작업이 뛰어나지 만 논리적 추론에서의 성능은 두드러지게 강조되지 않습니다.
3. 생각의 사슬 추론 : DeepSeek-R1은 복잡한 문제를 인간의 추론 과정과 유사하게 단계로 나누어 복잡한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이 접근법을 통해보다 투명하고 이해하기 쉬운 솔루션을 제공 할 수 있으며, 이는 자세한 설명이 필요한 작업에서 중요한 이점입니다 [9]. 명령 R (2024 년 8 월)은 구체적으로 이러한 추론 측면에 초점을 맞추지 않습니다.
4. 실시간 의사 결정 : 강화 학습을 통해 추론 전략을 개선 할 수있는 모델의 능력은 또한 실시간 의사 결정 작업에 적합합니다. 이 기능은 명령 R (2024 년 8 월)에서 덜 강조되며, 이는 검색 된 생성 및 공구 사용에 더 중점을 둡니다 [7].
5. 벤치 마크의 성능 : DeepSeek-R1은 명령 R (2024 년 8 월)에 비해 MMLU 벤치 마크에서 더 높은 패스 속도를 달성하며, 명령 R의 경우 67%의 점수를 얻었습니다 [5]. 또한, DeepSeek-R1은 MMLU-Pro 벤치 마크에서 84% 정확한 매치 점수로 잘 작동하지만,이 특정 벤치 마크에서 명령 R의 성능은 사용할 수 없습니다 [5].
전반적으로, 두 모델 모두 강점을 가지고 있지만 DeepSeek-R1은 특히 수학적 및 논리 도메인에서 고급 추론 기능으로 유명합니다.
인용 :
[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-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