Deepseek-R1 unggul dalam beberapa tugas penalaran dibandingkan dengan Komando R (Agustus 2024), menampilkan kemampuannya yang kuat dalam inferensi logis, penalaran rantai, dan pengambilan keputusan waktu nyata. Berikut adalah beberapa area spesifik di mana Deepseek-R1 menunjukkan kinerja yang unggul:
1. Penalaran Matematika: Deepseek-R1 secara konsisten mencapai akurasi tinggi dalam tugas penalaran matematika, terutama dalam logika formal dan aljabar abstrak. Ini mengungguli model lain seperti Openai's O1 dalam mengidentifikasi kesimpulan yang benar dari argumen yang diberikan dan menangani tugas pemecahan masalah berbasis aturan yang kompleks [3] [4]. Sebaliknya, Command R (Agustus 2024) terkenal karena kemampuan generasi multibahasa pengambilannya tetapi tidak secara khusus menyoroti penalaran matematika sebagai titik yang kuat.
2. Inferensi logis dan pemecahan masalah: Arsitektur Deepseek-R1, yang menggabungkan pembelajaran penguatan dengan penyesuaian yang diawasi, memungkinkannya untuk menemukan diri sendiri dan memperbaiki strategi penalaran dari waktu ke waktu. Ini membuatnya sangat mahir dalam tugas yang membutuhkan inferensi logis dan pemecahan masalah langkah demi langkah [7] [9]. Sementara perintah r (Agustus 2024) unggul dalam tugas kode dan matematika, kinerjanya dalam inferensi logis tidak disorot secara jelas.
3. Penalaran rantai-dipikirkan: Deepseek-R1 dirancang untuk memecahkan masalah kompleks dengan memecahnya menjadi langkah-langkah, mirip dengan proses penalaran manusia. Pendekatan ini memungkinkannya untuk memberikan solusi yang lebih transparan dan dapat dimengerti, yang merupakan keuntungan signifikan dalam tugas yang membutuhkan penjelasan terperinci [9]. Perintah R (Agustus 2024) tidak secara khusus fokus pada aspek penalaran ini.
4. Pengambilan keputusan waktu nyata: Kemampuan model untuk memperbaiki strategi penalaran melalui pembelajaran penguatan juga membuatnya cocok untuk tugas pengambilan keputusan waktu nyata. Kemampuan ini kurang ditekankan dalam Komando R (Agustus 2024), yang lebih berfokus pada generasi pengambilan dan penggunaan alat [7].
5. Kinerja pada tolok ukur: Deepseek-R1 mencapai tingkat kelulusan yang lebih tinggi pada tolok ukur MMLU dibandingkan dengan Komando R (Agustus 2024), dengan skor 90,8% berbanding 67% untuk perintah R [5]. Selain itu, Deepseek-R1 berkinerja baik di tolok ukur MMLU-Pro dengan skor pertandingan yang tepat 84%, meskipun kinerja Command R pada tolok ukur spesifik ini tidak tersedia [5].
Secara keseluruhan, sementara kedua model memiliki kekuatannya, Deepseek-R1 secara khusus terkenal karena kemampuan penalaran canggihnya, terutama dalam domain matematika dan logis.
Kutipan:
[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-oveview-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
