„Deepseek-R1“ išsiskiria keliomis samprotavimo užduotims, palyginti su komanda R (2024 m. Rugpjūčio mėn.), Parodydamas savo stiprias loginių išvadų galimybes, mąstymo grandinės samprotavimus ir sprendimų priėmimą realiuoju laiku. Čia yra keletas konkrečių sričių, kuriose „DeepSeeek-R1“ demonstruoja puikų našumą:
1. Tai pralenkia kitus modelius, tokius kaip „Openai“ O1, nustatant teisingas išvadas iš pateiktų argumentų ir tvarkant sudėtingas taisyklėmis pagrįstas problemų sprendimo užduotis [3] [4]. Atvirkščiai, „Command R“ (2024 m. Rugpjūčio mėn.) Pažymėtina, kad jos daugiakalbiai gavimo rinkliavos galimybės, tačiau konkrečiai neryškina matematinių samprotavimų kaip stiprią tašką.
2. Loginės išvados ir problemų sprendimas: „Deepseeek-R1“ architektūra, kurioje derinamas pastiprinimo mokymasis su prižiūrimu tiksliniu derinimu, leidžia laikui bėgant surengti savarankiškai ir patikslinti samprotavimo strategijas. Dėl to ypač įgudus užduotis, kurioms reikia loginių išvadų ir žingsnis po žingsnio problemų sprendimo, [7] [9]. Nors „Command R“ (2024 m. Rugpjūčio mėn.) Puikiai atlieka kodo ir matematikos užduotis, jos loginės išvados našumas nėra toks ryškiai pabrėžiamas.
3. Mąstymo grandinės samprotavimai: „Deepseek-R1“ yra skirtas išspręsti sudėtingas problemas, suskaidant jas į žingsnius, panašius į žmonių samprotavimo procesus. Šis požiūris suteikia galimybę pateikti skaidresnius ir suprantamus sprendimus, o tai yra reikšmingas privalumas atliekant užduotis, kurioms reikia išsamių paaiškinimų [9]. Komanda R (2024 m. Rugpjūčio mėn.) Ne konkrečiai sutelkia į šį samprotavimo aspektą.
4. Realiojo laiko sprendimų priėmimas: modelio gebėjimas patobulinti savo samprotavimo strategijas per stiprinimo mokymąsi taip pat daro jį tinkamą sprendimų priėmimo realiojo laiko užduotims. Ši galimybė mažiau pabrėžiama „Command R“ (2024 m. Rugpjūčio mėn.), Kuriame daugiau dėmesio skiriama gavimo atvejų ir įrankių naudojimui [7].
5. Enchmarkso našumas: „Deepseeek-R1“ pasiekia didesnį MMLU etalono leidimų normą, palyginti su komanda R (2024 m. Rugpjūčio mėn.), O balsas-90,8%, palyginti su 67% komandai R [5]. Be to, „Deepseek-R1“ gerai veikia „MMLU-PRO“ etaloną su 84% tikslaus atitikties balo, nors „Command R“ našumas šiame konkrečiame etalone nėra prieinamas [5].
Apskritai, nors abu modeliai turi savo stipriąsias puses, „Deepseeek-R1“ ypač atkreipiamas dėmesį į pažangias samprotavimo galimybes, ypač matematines ir logines sritis.
Citatos:
[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_comparions_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai