Deepseek-R1 sobresale en varias tareas de razonamiento en comparación con el comando R (agosto de 2024), mostrando sus fuertes capacidades en la inferencia lógica, el razonamiento de la cadena de pensamiento y la toma de decisiones en tiempo real. Aquí hay algunas áreas específicas donde Deepseek-R1 demuestra un rendimiento superior:
1. Razonamiento matemático: Deepseek-R1 logra constantemente una alta precisión en las tareas de razonamiento matemático, particularmente en la lógica formal y el álgebra abstracta. Superenta a otros modelos como el O1 de OpenAI en la identificación de conclusiones correctas de argumentos dados y manejar tareas complejas basadas en reglas de resolución de problemas [3] [4]. En contraste, el Comando R (agosto de 2024) se destaca por sus capacidades de generación de recuperación multilingüe, pero no resalta específicamente el razonamiento matemático como un punto fuerte.
2. Inferencia lógica y resolución de problemas: la arquitectura de Deepseek-R1, que combina el aprendizaje de refuerzo con el ajuste superior supervisado, le permite autodescubrir y refinar las estrategias de razonamiento con el tiempo. Esto hace que sea particularmente experto en tareas que requieren inferencia lógica y resolución de problemas paso a paso [7] [9]. Mientras que el comando R (agosto de 2024) sobresale en tareas de código y matemáticas, su rendimiento en la inferencia lógica no se destaca tan prominentemente.
3. Este enfoque le permite proporcionar soluciones más transparentes y comprensibles, lo cual es una ventaja significativa en las tareas que requieren explicaciones detalladas [9]. El comando R (agosto de 2024) no se centra específicamente en este aspecto del razonamiento.
4. Toma de decisiones en tiempo real: la capacidad del modelo para refinar sus estrategias de razonamiento a través del aprendizaje de refuerzo también lo hace adecuado para tareas de toma de decisiones en tiempo real. Esta capacidad está menos enfatizada en el Comando R (agosto de 2024), que se centra más en la generación y el uso de herramientas de recuperación [7].
5. Rendimiento en puntos de referencia: Deepseek-R1 logra una tasa de aprobación más alta en el punto de referencia MMLU en comparación con el comando R (agosto de 2024), con un puntaje de 90.8% versus 67% para el comando R [5]. Además, Deepseek-R1 funciona bien en el punto de referencia MMLU-Pro con un puntaje de coincidencia exacto del 84%, aunque el rendimiento del comando R en este punto de referencia específico no está disponible [5].
En general, mientras que ambos modelos tienen sus fortalezas, Deepseek-R1 se destaca particularmente por sus capacidades de razonamiento avanzado, especialmente en dominios matemáticos y lógicos.
Citas:
[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-gainst-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