与Command R相比，DeepSeek-R1在几项推理任务中表现出色(2024年8月)，展示了其在逻辑推理，经过思考推理和实时决策方面的强大能力。以下是DeepSeek-R1表现出卓越性能的一些特定领域：
1。数学推理：DeepSeek-R1在数学推理任务中始终达到高精度，尤其是在形式逻辑和抽象代数中。在从给定参数中确定正确的结论并处理基于复杂规则的问题解决任务[3] [4]时，它胜过其他模型，例如OpenAI的O1。相比之下，命令R(2024年8月)以其多语言检索功能的生成能力而闻名，但并未特别突出数学推理是一个强项。
2。逻辑推理和解决问题：DeepSeek-R1的体系结构将强化学习与受监督的微调结合在一起，可以随着时间的推移自我发现和完善推理策略。这使它特别擅长需要逻辑推理和分步解决问题的任务[7] [9]。虽然命令R(2024年8月)在代码和数学任务中擅长，但其逻辑推断的性能并没有突出显示。
3。经过思考的推理：DeepSeek-R1旨在通过将它们分解为类似人类推理过程的步骤来解决复杂的问题。这种方法使其能够提供更透明且易于理解的解决方案，这在需要详细说明的任务中是一个重要的优势[9]。命令R(2024年8月)并未专门针对推理的这一方面。
4.实时决策：模型通过加强学习来完善其推理策略的能力也使其适合实时决策任务。该功能在命令R(2024年8月)中不太强调，该功能更多地着重于检索增强的生成和工具使用[7]。
5。基准的性能：DeepSeek-R1与Command R相比(2024年8月)，在MMLU基准测试上取得了更高的通过率，命令R [5]的得分为90.8％，而67％的得分为67％。此外，DeepSeek-R1在MMLU-PRO基准测试中表现良好，确切的匹配分数为84％，尽管命令R在此特定基准测试上的性能不可用[5]。
总体而言，尽管这两种模型都具有自己的优势，但DeepSeek-R1的高级推理能力尤其是在数学和逻辑领域中尤其引人注目的。
引用：
[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-in-rank-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_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai