Deepseek-R1 se odlikuje v več nalogah sklepanja v primerjavi z poveljstvom R (avgust 2024), ki prikazuje svoje močne zmogljivosti v logičnem sklepu, verižnem razmišljanju in odločanju v realnem času. Tu je nekaj posebnih področij, kjer Deepseek-R1 prikazuje vrhunsko uspešnost:
1. matematično sklepanje: Deepseek-R1 dosledno dosega visoko natančnost pri nalogah matematičnega sklepanja, zlasti v formalni logiki in abstraktni algebri. Presegoni drugi modeli, kot je OpenAI-jev O1, pri prepoznavanju pravilnih zaključkov iz danih argumentov in ravnanju s kompleksnimi nalogami reševanja problemov, ki temeljijo na pravilih [3] [4]. V nasprotju s tem je Command R (avg 2024) znan zaradi svojih večjezičnih zmogljivosti generacije, ki se ukvarja s pridobivanjem, vendar matematičnega sklepanja ne poudarja posebej kot močne točke.
2. logično sklepanje in reševanje problemov: Deepseek-R1 arhitektura, ki združuje okrepljeno učenje z nadzorovanim natančnim nastavitvijo, omogoča, da se sčasoma samoodkriva in izpopolnjuje strategije sklepanja. Zaradi tega je še posebej spretno pri nalogi, ki zahtevajo logično sklepanje in korak za korakom, ki se ukvarja s težavami [7] [9]. Medtem ko Command R (avgust 2024) odlikuje kode in matematične naloge, njegova uspešnost v logičnem sklepu ni tako vidno poudarjena.
3. Obrazložitev verige: Deepseek-R1 je zasnovan tako, da reši zapletene težave, tako da jih razbije na korake, podobno kot procesi človeškega sklepanja. Ta pristop mu omogoča, da zagotavlja bolj pregledne in razumljive rešitve, kar je pomembna prednost pri nalogah, ki zahtevajo podrobna pojasnila [9]. Ukaz R (avg 2024) se ne osredotoča posebej na ta vidik sklepanja.
4. V realnem času odločanje: sposobnost modela, da z okrepitvenim učenjem izpopolni svoje strategije sklepanja, je tudi primerna za naloge odločanja v realnem času. Ta sposobnost je manj poudarjena v poveljstvu R (avgust 2024), ki se bolj osredotoča na pridobivanje generacije in uporabe orodij [7].
5. Učinkovitost na merilah: Deepseek-R1 dosega višjo stopnjo prehoda na referenčnem merilu MMLU v primerjavi z ukazom R (avgust 2024), z oceno 90,8% v primerjavi s 67% za ukaz R [5]. Poleg tega Deepseek-R1 dobro deluje na referenčnem merilu MMLU-Pro z 84-odstotno natančno oceno ujemanja, čeprav uspešnost Command R na tej specifični referenčni vrednosti ni na voljo [5].
Na splošno, čeprav imata oba modela svoje prednosti, je Deepseek-R1 še posebej znan po svojih naprednih zmožnostih sklepanja, zlasti na matematičnih in logičnih področjih.
Navedbe:
[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_comparsion_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai