Deepseek-R1 vượt trội trong một số nhiệm vụ lý luận so với Command R (tháng 8 năm 2024), thể hiện khả năng mạnh mẽ của nó trong suy luận logic, lý luận suy nghĩ và ra quyết định thời gian thực. Dưới đây là một số lĩnh vực cụ thể trong đó DeepSeek-R1 thể hiện hiệu suất vượt trội:
1. Lý luận toán học: Deepseek-R1 luôn đạt được độ chính xác cao trong các nhiệm vụ lý luận toán học, đặc biệt là trong logic chính thức và đại số trừu tượng. Nó vượt trội so với các mô hình khác như O1 của Openai trong việc xác định các kết luận chính xác từ các đối số đã cho và xử lý các nhiệm vụ giải quyết vấn đề dựa trên quy tắc phức tạp [3] [4]. Ngược lại, Command R (tháng 8 năm 2024) được ghi nhận cho các khả năng thế hệ được thu hồi đa ngôn ngữ của nó nhưng không làm nổi bật cụ thể lý luận toán học như một điểm mạnh.
2. Suy luận logic và giải quyết vấn đề: Kiến trúc của DeepSeek-R1, kết hợp học tập củng cố với tinh chỉnh được giám sát, cho phép nó tự khám phá và tinh chỉnh các chiến lược lý luận theo thời gian. Điều này làm cho nó đặc biệt lão luyện trong các nhiệm vụ đòi hỏi sự suy luận logic và giải quyết vấn đề từng bước [7] [9]. Trong khi lệnh R (tháng 8 năm 2024) vượt trội trong các nhiệm vụ mã và toán học, hiệu suất của nó trong suy luận logic không được nhấn mạnh nổi bật.
3. Cách tiếp cận này cho phép nó cung cấp các giải pháp minh bạch và dễ hiểu hơn, đây là một lợi thế đáng kể trong các nhiệm vụ yêu cầu giải thích chi tiết [9]. Lệnh R (tháng 8 năm 2024) không tập trung cụ thể vào khía cạnh lý luận này.
4. Ra quyết định thời gian thực: Khả năng tinh chỉnh các chiến lược lý luận của mô hình thông qua việc học củng cố cũng làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ ra quyết định thời gian thực. Khả năng này ít được nhấn mạnh trong Lệnh R (tháng 8 năm 2024), tập trung nhiều hơn vào việc sử dụng công cụ và thế hệ được thu hồi [7].
5. Hiệu suất trên điểm chuẩn: Deepseek-R1 đạt được tỷ lệ vượt qua cao hơn trên điểm chuẩn MMLU so với lệnh R (tháng 8 năm 2024), với điểm 90,8% so với 67% cho lệnh R [5]. Ngoài ra, DeepSeek-R1 thực hiện tốt trên điểm chuẩn MMLU-Pro với điểm trận đấu chính xác 84%, mặc dù hiệu suất của Command R trên điểm chuẩn cụ thể này không có sẵn [5].
Nhìn chung, trong khi cả hai mô hình đều có điểm mạnh của mình, Deepseek-R1 được đặc biệt chú ý về khả năng lý luận nâng cao của nó, đặc biệt là trong các lĩnh vực toán học và logic.
Trích dẫn:
[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://sector.app/bulletin/deepseek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
.
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai