DeepSeek-R1 utmerker seg i flere resonneringsoppgaver sammenlignet med kommando R (august 2024), og viser frem sine sterke evner i logisk inferens, resonnement og beslutningstaking i sanntid. Her er noen spesifikke områder der DeepSeek-R1 demonstrerer overlegen ytelse:
1. Matematisk resonnement: DeepSeek-R1 oppnår konsekvent høy nøyaktighet i matematiske resonnementoppgaver, spesielt i formell logikk og abstrakt algebra. Den overgår andre modeller som Openais O1 for å identifisere riktige konklusjoner fra gitte argumenter og håndtere komplekse regelbaserte problemløsningsoppgaver [3] [4]. I kontrast er kommandoen R (august 2024) kjent for sin flerspråklige gjenvinning-augmenterte generasjonsegenskaper, men fremhever ikke spesifikt matematisk resonnement som et sterkt poeng.
2. Logisk inferens og problemløsing: DeepSeek-R1s arkitektur, som kombinerer forsterkningslæring med overvåket finjustering, lar den selv oppdage og avgrense resonnementstrategier over tid. Dette gjør det spesielt flink til oppgaver som krever logisk inferens og trinn-for-trinn problemløsing [7] [9]. Mens kommando r (august 2024) utmerker seg i kode- og matematikkoppgaver, er ytelsen i logisk inferens ikke så fremtredende fremhevet.
3. Resonnementskjede: DeepSeek-R1 er designet for å løse komplekse problemer ved å dele dem ned i trinn, ligner på menneskelige resonnementsprosesser. Denne tilnærmingen gjør det mulig å gi mer gjennomsiktige og forståelige løsninger, noe som er en betydelig fordel i oppgaver som krever detaljerte forklaringer [9]. Kommando R (august 2024) fokuserer ikke spesifikt på dette aspektet av resonnement.
4. Avgjørelse i sanntid: Modellens evne til å avgrense resonnementstrategiene gjennom forsterkningslæring gjør det også egnet for beslutningsoppgaver i sanntid. Denne muligheten er mindre vektlagt i kommando R (august 2024), som fokuserer mer på gjenvinning-augmentert generasjon og verktøybruk [7].
5. Ytelsen på benchmarks: DeepSeek-R1 oppnår en høyere passeringsrate på MMLU-målestokken sammenlignet med kommando R (aug 2024), med en score på 90,8% mot 67% for kommando R [5]. I tillegg presterer DeepSeek-R1 bra på MMLU-Pro-målestokken med en 84% eksakt kampscore, selv om Command Rs ytelse på dette spesifikke målet ikke er tilgjengelig [5].
Totalt sett, mens begge modellene har sine styrker, er DeepSeek-R1 spesielt kjent for sine avanserte resonnementsevner, spesielt i matematiske og logiske domener.
Sitasjoner:
[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-odel-overview-and-how-it-ranks-ainst-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