Deepseek-R1 utmärker sig i flera resonemangsuppgifter jämfört med kommandot R (augusti 2024), och visar upp sina starka förmågor i logisk inferens, en tät resonemang och beslutsfattande i realtid. Här är några specifika områden där Deepseek-R1 visar överlägsen prestanda:
1. Matematiskt resonemang: Deepseek-R1 uppnår konsekvent hög noggrannhet i matematiska resonemangsuppgifter, särskilt i formell logik och abstrakt algebra. Det överträffar andra modeller som OpenAI: s O1 för att identifiera korrekta slutsatser från givna argument och hantera komplexa regelbaserade problemlösningsuppgifter [3] [4]. Däremot är kommandot R (augusti 2024) noterad för sina flerspråkiga återhämtningsförstärkta generationskapaciteter men belyser inte specifikt matematiska resonemang som en stark punkt.
2. Logisk inferens och problemlösning: Deepseek-R1: s arkitektur, som kombinerar förstärkningsinlärning med övervakad finjustering, gör att den självupptäcker och förfina resonemangsstrategier över tid. Detta gör det särskilt skickligt vid uppgifter som kräver logisk inferens och steg-för-steg problemlösning [7] [9]. Medan Command R (Aug 2024) utmärker sig i kod- och matematiska uppgifter, är dess prestanda i logisk slutsats inte så framträdande.
3. Kedjedoftande resonemang: Deepseek-R1 är utformad för att lösa komplexa problem genom att bryta ner dem i steg, liknande mänskliga resonemangsprocesser. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för mer transparenta och förståelige lösningar, vilket är en betydande fördel i uppgifter som kräver detaljerade förklaringar [9]. Kommando R (Aug 2024) fokuserar inte specifikt på denna aspekt av resonemanget.
4. I realtidsbeslut: Modellens förmåga att förfina sina resonemangsstrategier genom förstärkningsinlärning gör det också lämpligt för beslutsfattande i realtid. Denna kapacitet betonas mindre i kommandot r (augusti 2024), som fokuserar mer på hämtningsförstärkt generering och verktygsanvändning [7].
5. Prestanda på riktmärken: Deepseek-R1 uppnår en högre passfrekvens på MMLU-riktmärket jämfört med kommandot R (Aug 2024), med en poäng på 90,8% mot 67% för kommandot R [5]. Dessutom presterar Deepseek-R1 bra på MMLU-Pro-riktmärket med en 84% exakt matchpoäng, även om Command R: s prestanda på detta specifika riktmärke inte är tillgängligt [5].
Sammantaget, medan båda modellerna har sina styrkor, är Deepseek-R1 särskilt känd för sin avancerade resonemang, särskilt inom matematiska och logiska domäner.
Citeringar:
[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-r1deepdive
[8] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1i64up9/model_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai