DeepSEEK-R1 izceļas ar vairākiem argumentācijas uzdevumiem, salīdzinot ar komandu R (2024. gada augusts), parādot tās spēcīgās iespējas loģiskā secinājumā, pārdomātu ķēdes spriešanā un reālā laika lēmumu pieņemšanā. Šeit ir dažas īpašas jomas, kurās DeepSeek-R1 demonstrē izcilu sniegumu:
1. Matemātiskā spriešana: DeepSEEK-R1 konsekventi sasniedz augstu precizitāti matemātiskās spriešanas uzdevumos, īpaši formālā loģikā un abstraktā algebrā. Tas pārspēj citus modeļus, piemēram, Openai O1, identificējot pareizos secinājumus no dotajiem argumentiem un apstrādājot sarežģītus uz noteikumus balstītus problēmu risināšanas uzdevumus [3] [4]. Turpretī komanda R (2024. gada augusts) tiek atzīmēta ar daudzvalodu izguves, kas ir augstu ieņemtu paaudzes iespējas, bet īpaši neuzsver matemātisko spriešanu kā spēcīgu punktu.
2. Loģiski secinājumi un problēmu risināšana: DeepSeek-R1 arhitektūra, kas apvieno pastiprināšanas mācīšanos ar uzraudzītu precizēšanu, ļauj tai laika gaitā sevi atklāt un pilnveidot spriešanas stratēģijas. Tas padara to īpaši lietpratīgu uzdevumos, kuriem nepieciešami loģiski secinājumi un soli pa solim problēmu risināšana [7] [9]. Kamēr komanda R (2024. gada augusts) izceļas ar kodu un matemātikas uzdevumiem, tās veiktspēja loģiskā secinājumā nav tik pamanāma.
3. Pārdomātu ķēdes argumentācija: DeepSeek-R1 ir paredzēts, lai atrisinātu sarežģītas problēmas, sadalot tās pakāpienos, līdzīgi kā cilvēka spriešanas procesi. Šī pieeja ļauj tai nodrošināt caurspīdīgākus un saprotamus risinājumus, kas ir būtiska priekšrocība uzdevumos, kuriem nepieciešami detalizēti skaidrojumi [9]. Komanda R (2024. gada aug.) Īpaši nekoncentrējas uz šo spriešanas aspektu.
4. Reāllaika lēmumu pieņemšana: modeļa spēja uzlabot tās spriešanas stratēģijas, izmantojot pastiprināšanas mācīšanos, arī padara to piemērotu reālā laika lēmumu pieņemšanas uzdevumiem. Šī spēja ir mazāk uzsvērta komandā R (2024. gada augusts), kas vairāk koncentrējas uz izguves veidotu paaudzi un instrumentu izmantošanu [7].
5. Veiktspēja uz etaloniem: DeepSEEK-R1 sasniedz lielāku MMLU etalona caurlaides ātrumu, salīdzinot ar komandu R (2024. gada aug.), Ar rezultātu 90,8% pret 67% komandai R [5]. Turklāt DeepSeek-R1 labi darbojas MMLU-Pro etalonā ar 84% precīzu spēles rezultātu, lai gan Command R sniegums šajā konkrētajā etalonā nav pieejams [5].
Kopumā, kaut arī abiem modeļiem ir savas stiprās puses, DeepSeek-R1 ir īpaši atzīmēts ar uzlabotajām spriešanas iespējām, īpaši matemātiskajās un loģiskajās jomās.
Atsauces:
[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