Deepseek-R1 перевершує кілька завдань міркувань порівняно з командуванням R (серпень 2024), демонструючи свої сильні можливості в логічному висновку, міркуванням, що займається ланцюгом, та прийняття рішень у режимі реального часу. Ось деякі конкретні сфери, де DeepSeek-R1 демонструє чудові показники:
1. Математичне міркування: DeepSeek-R1 послідовно досягає високої точності у завданнях математичних міркувань, особливо у формальній логічній та абстрактній алгебрі. Він перевершує інші моделі, такі як O1 O1 O1 у виявленні правильних висновків із заданих аргументів та обробки складних завдань щодо вирішення проблем [3] [4]. На відміну від цього, Команда R (серпня 2024 р.) Відзначається своїми багатомовними можливостями покоління, що перевищує пошук, але спеціально не підкреслює математичні міркування як сильну точку.
2. Логічний висновок та вирішення проблем: архітектура DeepSeek-R1, яка поєднує в собі підкріплене навчання з контрольованою тонкою настройкою, дозволяє їй з часом самороздатися та вдосконалювати стратегії міркувань. Це робить його особливо вмілим для завдань, що вимагають логічного висновку та покроковим вирішенням проблем [7] [9]. У той час як команда R (серпень 2024 р.) Переваги в кодах та математичних завданнях, його продуктивність у логічному висновку не настільки помітно виділена.
3. Ланцюжок міркувань: DeepSeek-R1 призначений для вирішення складних проблем, розбиваючи їх на кроки, подібні до процесів міркувань людини. Цей підхід дозволяє йому забезпечити більш прозорі та зрозумілі рішення, що є значною перевагою у завданнях, що потребують детальних пояснень [9]. Команда R (серпень 2024) спеціально не зосереджується на цьому аспекті міркувань.
. Ця здатність менш підкреслена в команді R (серпень 2024), яка більше зосереджується на поколінні та використанні інструментів, що розноситься, [7].
5. Продуктивність на орієнтирах: DeepSeek-R1 досягає більш високої швидкості проходження на показнику MMLU порівняно з командою R (серпень 2024), з оцінкою 90,8% проти 67% для командування R [5]. Крім того, DeepSeek-R1 добре працює на орієнтирі MMLU-Pro з точним показником матчу 84%, хоча продуктивність команди R на цьому конкретному орієнтирі недоступна [5].
В цілому, хоча обидві моделі мають свої сильні сторони, DeepSeek-R1 особливо відзначається своїми вдосконаленими можливостями міркувань, особливо в математичних та логічних областях.
Цитати:
[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