Deepseek-R1 wyróżnia się w kilku zadaniach rozumowania w porównaniu do Command R (sierpień 2024), pokazując jego silne możliwości wnioskowania logicznego, rozumowania łańcuchowego i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Oto kilka konkretnych obszarów, w których Deepseek-R1 wykazuje doskonałą wydajność:
1. Rozumowanie matematyczne: Deepseek-R1 konsekwentnie osiąga wysoką dokładność w zadaniach rozumowania matematycznego, szczególnie w formalu formalnej i abstrakcyjnej. Wyprzedza inne modele, takie jak O1 Openai, w identyfikowaniu prawidłowych wniosków z podanych argumentów i obsługa złożonych zadań rozwiązywania problemów opartych na regułach [3] [4]. Natomiast Command R (sierpień 2024) odnotowano ze względu na wielojęzyczne możliwości generowania usunięcia, ale nie podkreśla wyraźnego rozumowania matematycznego jako silnego punktu.
2. Logiczne wnioskowanie i rozwiązywanie problemów: architektura Deepseek-R1, która łączy uczenie się wzmocnienia z nadzorowanym dostrajaniem, pozwala na samodzielne odkrywanie i udoskonalanie strategii rozumowania w czasie. To sprawia, że jest szczególnie biegły w zadaniach wymagających logicznego wnioskowania i rozwiązywania problemów krok po kroku [7] [9]. Podczas gdy Command R (sierpień 2024) wyróżnia się w zadaniach kodowych i matematycznych, jego wydajność w wnioskowaniu logicznym nie jest tak wyraźnie wyróżniona.
3. Rozumowanie łańcuchowe: Deepseek-R1 ma na celu rozwiązanie złożonych problemów poprzez rozbicie ich na kroki, podobnie jak w procesach rozumowania ludzkiego. Takie podejście pozwala mu zapewnić bardziej przejrzyste i zrozumiałe rozwiązania, co stanowi znaczącą zaletę w zadaniach wymagających szczegółowych wyjaśnień [9]. Command R (sierpień 2024) nie koncentruje się konkretnie na tym aspekcie rozumowania.
4. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: Zdolność modelu do udoskonalenia strategii rozumowania poprzez uczenie się wzmocnienia sprawia, że nadaje się również do zadań decyzyjnych w czasie rzeczywistym. Ta zdolność jest mniej podkreślona w Command R (sierpień 2024), który bardziej koncentruje się na generacji i narzędzia o pobieraniu [7].
5. Wydajność na testach porównawczych: DeepSeek-R1 osiąga wyższą szybkość przejścia w odniesieniu MMLU w porównaniu z dowództwem R (sierpnia 2024), z wynikiem 90,8% w porównaniu z 67% dla poleceń R [5]. Ponadto Deepseek-R1 dobrze sobie radzi w punkcie porównawczym MMLU-PRO z 84% dokładnym wynikiem dopasowania, chociaż wydajność polecenia R na tym konkretnym punkcie odniesienia nie jest dostępna [5].
Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy oba modele mają swoje mocne strony, Deepseek-R1 jest szczególnie znany ze swoich zaawansowanych możliwości rozumowania, szczególnie w dziedzinie matematycznej i logicznej.
Cytaty:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compary/deepseek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-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