DeepSeek-R1 превосходит в нескольких аргументированных задачах по сравнению с командованием R (август 2024 г.), демонстрируя свои сильные возможности в логическом выводе, рассуждениях о цепочке мыслей и принятии решений в реальном времени. Вот некоторые конкретные области, где DeepSeek-R1 демонстрирует превосходную производительность:
1. Математические рассуждения: DeepSeek-R1 постоянно достигает высокой точности в задачах математических рассуждений, особенно в формальной логике и абстрактной алгебре. Он превосходит другие модели, такие как O1 OpenAI в определении правильных выводов из данных аргументов и обработки сложных задач решения проблем, основанных на правилах [3] [4]. Напротив, Command R (август 2024 г.) отмечена своими многоязычными возможностями поколения, но не выделяет математические рассуждения как сильную точку зрения.
2. Логический вывод и решение проблем: архитектура Deepseek-R1, которая сочетает в себе обучение подкреплению с контролируемой точной настройкой, позволяет ему самопозначать и усовершенствовать стратегии рассуждений с течением времени. Это делает его особенно искусным в задачах, требующих логического вывода и пошагового решения проблем [7] [9]. В то время как Command R (август 2024 г.) превосходит в кодовых и математических задачах, ее производительность в логическом выводе не так заметно.
3. Рассуждения о цепочке мыслей: DeepSeek-R1 предназначен для решения сложных проблем, разбивая их на шаги, аналогичные процессам рассуждений человека. Этот подход позволяет ему предоставлять более прозрачные и понятные решения, что является значительным преимуществом в задачах, требующих подробных объяснений [9]. Команда r (август 2024 г.) конкретно не фокусируется на этом аспекте рассуждения.
4. Принятие решений в реальном времени: способность модели усовершенствовать свои стратегии рассуждений посредством обучения подкреплению также делает ее подходящей для задач принятия решений в реальном времени. Эта способность менее подчеркивается в команде R (август 2024), который больше фокусируется на поисковой генерации и использовании инструментов [7].
5. Производительность на тестах: DeepSeek-R1 достигает более высокой скорости прохода по сравнению с MMLU по сравнению с командованием R (август 2024), с оценкой 90,8% против 67% для команды R [5]. Кроме того, DeepSeek-R1 хорошо работает на эталоне MMLU-Pro с 84% точным баллом матча, хотя производительность Command R на этом конкретном эталонном эталоне недоступна [5].
В целом, в то время как обе модели имеют свои сильные стороны, DeepSeek-R1 особенно известен своими расширенными возможностями рассуждений, особенно в математических и логических областях.
Цитаты:
[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-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