Deepseek-R1, mantıksal çıkarım, düşünce zinciri akıl yürütme ve gerçek zamanlı karar verme konusundaki güçlü yeteneklerini sergileyen R (Ağustos 2024) ile karşılaştırıldığında çeşitli akıl yürütme görevlerinde mükemmeldir. Deepseek-R1'in üstün performans gösterdiği bazı belirli alanlar:
1. Matematiksel Akıl Yürütme: Deepseek-R1, özellikle resmi mantık ve soyut cebirde, matematiksel akıl yürütme görevlerinde sürekli olarak yüksek doğruluk elde eder. Openai'nin O1 gibi diğer modelleri, verilen argümanlardan doğru sonuçları tanımlamak ve karmaşık kural tabanlı problem çözme görevlerini ele almak için daha iyi performans gösterir [3] [4]. Buna karşılık, R komutu (Ağustos 2024), çok dilli alım aşamalı üretim yetenekleri ile not edilir, ancak matematiksel akıl yürütmeyi güçlü bir nokta olarak vurgulamamaktadır.
2. Mantıksal çıkarım ve problem çözme: Deepseek-R1'in takviye öğrenimini denetimli ince ayarla birleştiren mimarisi, zaman içinde akıl yürütme stratejilerini kendi kendini keşfetmesine ve geliştirmesine izin verir. Bu, özellikle mantıksal çıkarım ve adım adım problem çözme gerektiren görevlerde usta olmasını sağlar [7] [9]. Komut R (Ağustos 2024) kod ve matematik görevlerinde mükemmel olsa da, mantıksal çıkarımdaki performansı belirgin bir şekilde vurgulanmamıştır.
3. Düşünce Zinciri Akıl Yürütme: Deepseek-R1, insan akıl yürütme süreçlerine benzer şekilde karmaşık problemleri adımlara ayırarak çözmek için tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, ayrıntılı açıklamalar gerektiren görevlerde önemli bir avantaj olan daha şeffaf ve anlaşılabilir çözümler sağlamasını sağlar [9]. R (Ağustos 2024) komutu özellikle akıl yürütmenin bu yönüne odaklanmaz.
4. Gerçek zamanlı karar verme: Modelin akıl yürütme stratejilerini takviye öğrenimi yoluyla geliştirme yeteneği, onu gerçek zamanlı karar verme görevleri için de uygun hale getirir. Bu yetenek, daha çok geri kazanımlı üretim ve araç kullanımına odaklanan R komutunda (Ağustos 2024) daha az vurgulanmaktadır [7].
5. Kıyaslamalardaki Performans: Deepseek-R1, MMLU ölçütünde R komutuna (Ağustos 2024) kıyasla daha yüksek bir geçiş oranı elde eder ve R komutu için% 90.8'e karşılık% 67'dir [5]. Ek olarak, Deepseek-R1% 84 kesin maç puanı ile MMLU-Pro ölçütünde iyi performans gösterir, ancak Command R'nin bu özel ölçütteki performansı mevcut değildir [5].
Genel olarak, her iki modelin de güçlü yönleri olsa da, Deepseek-R1, özellikle matematiksel ve mantıksal alanlarda, gelişmiş akıl yürütme yetenekleri ile özellikle not edilir.
Alıntılar:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/25053.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-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/localllamama/comments/1i64up9/model_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai