O Deepseek-R1 se destaca em várias tarefas de raciocínio em comparação com o comando r (agosto de 2024), mostrando suas fortes capacidades em inferência lógica, raciocínio da cadeia de pensamentos e tomada de decisão em tempo real. Aqui estão algumas áreas específicas em que Deepseek-R1 demonstra desempenho superior:
1. Raciocínio matemático: O Deepseek-R1 atinge consistentemente alta precisão em tarefas de raciocínio matemático, particularmente na lógica formal e na álgebra abstrata. Ele supera outros modelos, como o OpenAI, na identificação de conclusões corretas de determinados argumentos e no tratamento de tarefas complexas de solução de problemas baseadas em regras [3] [4]. Por outro lado, o comando r (agosto de 2024) é observado por seus recursos de geração de recuperação multilíngue, mas não destaca especificamente o raciocínio matemático como um ponto forte.
2. Inferência lógica e solução de problemas: a arquitetura da Deepseek-R1, que combina o aprendizado de reforço com o ajuste fino supervisionado, permite que ela se autodespenda e refine estratégias de raciocínio ao longo do tempo. Isso o torna particularmente adepto das tarefas que exigem inferência lógica e solução de problemas passo a passo [7] [9]. Enquanto o comando r (agosto de 2024) se destaca nas tarefas de código e matemática, seu desempenho na inferência lógica não é tão destacada.
3. Raciocínio da cadeia de pensamento: Deepseek-R1 foi projetado para resolver problemas complexos, dividindo-os em etapas, semelhantes aos processos de raciocínio humano. Essa abordagem permite fornecer soluções mais transparentes e compreensíveis, o que é uma vantagem significativa nas tarefas que requerem explicações detalhadas [9]. O comando r (agosto de 2024) não se concentra especificamente nesse aspecto do raciocínio.
4. Tomada de decisão em tempo real: a capacidade do modelo de refinar suas estratégias de raciocínio por meio do aprendizado de reforço também o torna adequado para tarefas de tomada de decisão em tempo real. Essa capacidade é menos enfatizada no comando r (agosto de 2024), que se concentra mais na geração e no uso de ferramentas de recuperação de recuperação [7].
5. Desempenho em benchmarks: Deepseek-R1 atinge uma taxa de aprovação mais alta no benchmark MMLU em comparação com o comando r (agosto de 2024), com uma pontuação de 90,8% versus 67% para o comando r [5]. Além disso, o DeepSeek-R1 tem um bom desempenho no benchmark MMLU-Pro com uma pontuação de correspondência exata de 84%, embora o desempenho do Command R nesse benchmark específico não esteja disponível [5].
No geral, enquanto os dois modelos têm seus pontos fortes, o Deepseek-R1 é particularmente observado por suas capacidades avançadas de raciocínio, especialmente em domínios matemáticos e lógicos.
Citações:
[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-ow-it-ranks-against-openais-o1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/commandra-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