Deepseek-R1 excelează în mai multe sarcini de raționament în comparație cu comanda r (august 2024), prezentând capacitățile sale puternice în inferența logică, raționamentul în lanț de gândire și luarea deciziilor în timp real. Iată câteva domenii specifice în care Deepseek-R1 demonstrează performanțe superioare:
1. Raționament matematic: Deepseek-R1 obține în mod constant o precizie ridicată în sarcinile de raționament matematic, în special în logica formală și algebra abstractă. Acesta depășește alte modele, cum ar fi Openai's O1, în identificarea concluziilor corecte din argumentele date și gestionarea sarcinilor complexe de rezolvare a problemelor bazate pe reguli [3] [4]. În schimb, comanda r (august 2024) este remarcată pentru capacitățile sale multilingve de generare de regăsire a regăsirii, dar nu evidențiază în mod specific raționamentul matematic ca un punct puternic.
2. Inferența logică și rezolvarea problemelor: arhitectura Deepseek-R1, care combină învățarea de întărire cu reglarea fină supravegheată, îi permite să se auto-descompună și să perfecționeze strategiile de raționament în timp. Acest lucru face în mod deosebit de adept al sarcinilor care necesită inferență logică și rezolvarea problemelor pas cu pas [7] [9]. În timp ce comanda r (august 2024) excelează în sarcini de cod și matematică, performanța sa în inferența logică nu este la fel de evidentă.
3. Motivarea lanțului de gândire: DeepSeek-R1 este conceput pentru a rezolva probleme complexe prin descompunerea lor în trepte, similare proceselor de raționament uman. Această abordare îi permite să ofere soluții mai transparente și mai inteligibile, ceea ce reprezintă un avantaj semnificativ în sarcinile care necesită explicații detaliate [9]. Comanda r (august 2024) nu se concentrează în mod specific pe acest aspect al raționamentului.
4. Luarea deciziilor în timp real: capacitatea modelului de a-și perfecționa strategiile de raționament prin învățarea de consolidare, de asemenea, o face potrivită pentru sarcinile de luare a deciziilor în timp real. Această capacitate este mai puțin accentuată în comanda r (august 2024), care se concentrează mai mult pe generarea de regăsire și utilizarea instrumentului [7].
5. Performanță pe referințe: Deepseek-R1 atinge o rată de trecere mai mare pe referința MMLU comparativ cu comanda r (august 2024), cu un scor de 90,8% față de 67% pentru comanda r [5]. În plus, DeepSeek-R1 funcționează bine pe referința MMLU-PRO, cu un scor de potrivire exact de 84%, deși performanța comandă R pe acest punct de referință specific nu este disponibilă [5].
În general, în timp ce ambele modele au punctele lor forte, Deepseek-R1 este remarcat în special pentru capacitățile sale avansate de raționament, în special în domeniile matematice și logice.
Citări:
[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
]
[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