DeepSeek-R1和Command R都是高级的大语言模型，但其推理能力方法的差异很大。
deepseek-r1
DeepSeek-r1是一个6710亿个参数混合物(MOE)模型，每个令牌仅激活了370亿个参数，与类似的大型模型相比，它使其资源有效[3] [4]。它是使用大规模增强学习(RL)训练的，该学习的重点是通过自我发现和随着时间的推移对推理策略的改进来发展推理能力[1] [4]。这种方法允许DeepSeek-R1在需要逻辑推理，经过想法的推理和实时决策的任务中表现出色，例如解决高级数学，生成复杂的代码以及分解复杂的科学问题[4] [7]。
DeepSeek-R1的培训涉及两个RL阶段和两个监督的微调(SFT)阶段。第一个RL阶段有助于发现改进的推理模式，而第二个RL阶段则完善了这些模式，并将它们与人类的偏好保持一致[7]。这种多阶段训练增强了模型执行复杂的推理任务的能力，并在推理基准方面提供了最先进的性能[7]。
###命令r
由Cohere开发的Command R是一个350亿个参数模型，在检索功能(RAG)和工具使用功能中脱颖而出[5] [8]。它针对诸如推理，摘要和问题回答之类的任务进行了优化，重点是跨十种主要语言的多语言支持[5] [8]。 Command R的体系结构允许有效地处理冗长的文档和复杂的查询，这要归功于其广泛的上下文长度为128K令牌[5] [8]。
Command R的培训包括监督的微调和偏好培训，使其能够生成基于提供的文档片段的响应。该模型尤其擅长多跳推理任务，并在基于Wikipedia和基于Internet的查询方面表现出强劲的性能[5] [8]。它的抹布功能使其对于需要准确的信息检索并集成到响应中的应用程序很有价值[2] [5]。
###密钥差异
- 培训方法：DeepSeek-R1在很大程度上依赖于加强学习来发展推理能力，而Command R则结合了监督的微调和偏好培训来增强其在抹布和多语言任务中的表现[1] [5]。
- 模型体系结构：DeepSeek-R1采用了Experts体系结构的混合物，该体系结构高度可扩展且高效，而命令R使用优化的变压器体系结构[3] [5]。
- 推理重点：DeepSeek-R1专门设计用于在逻辑推理和经过经过经过经过经过经过经过经过经训的推理方面表现出色，使其适合复杂的STEM任务。相比之下，命令r在多跳的推理和抹布任务中出色，涉及整合来自多个来源的信息[4] [5]。
- 多语言支持：命令R提供了广泛的多语言功能，以十种语言提供支持，而DeepSeek-R1并不强调其设计中的多语言支持[5] [8]。
- 开源可用性：DeepSeek-R1是开源的，允许研究人员检查和修改代码，而命令R的代码不公开[3] [6]。
引用：
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforai/c4ai-command-r-v01
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[5] https://openlaboratory.ai/models/command-r
[6] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[7] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-lange-model-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-new-standards-for-multilingual-generation-and-reasoning-capabilities/