Deepseek-R1 هو نموذج التفكير القوي الذي طورته Deepseek ، والذي أظهر أداءً مثيرًا للإعجاب عبر مختلف المعايير ، وغالبًا ما يتنافس بشكل وثيق مع نموذج OP Openai. يمكن أن يؤثر إصدار DeepSeek-R1 ، وخاصة من حيث حجم المعلمة والمهام المحددة التي يتم تطبيقها عليها ، على أدائها على معايير معينة.
معايير الرياضيات
-AIME 2024 و MATH-500: يتفوق Deepseek-R1 في معايير الرياضيات هذه ، حيث سجل 79.8 ٪ في AIME 2024 و 97.3 ٪ على MATH-500 ، متجاوزًا قليلاً Openai O1-1217 في كلتا الحالتين [2] [5]. من غير المرجح أن يتأثر الأداء في هذه المعايير بشكل كبير من خلال الإصدار ، حيث أن قوة Deepseek-R1 في التفكير الرياضي تتسق عبر الإصدارات المختلفة.
الترميز المعايير
-تم التحقق من Codeforces و Swe-bench: بينما يؤدي Openai O1 إلى كود فورسيز بنسبة 96.6 ٪ ، يتبع Deepseek-R1 عن كثب بنسبة 96.3 ٪ [5]. في Swe-bench تم التحقق منه ، يتفوق Deepseek-R1 قليلاً Openai O1 [5]. قد يؤثر الإصدار على سرعة وكفاءة مهام الترميز ، ولكن الفرق الأساسي في الأداء بين الإصدارات هو الحد الأدنى في هذه المعايير.
معايير المعرفة العامة
-GPQA Diamond و MMLU: Openai O1-1217 لديه ميزة طفيفة على Deepseek-R1 في مهام التفكير الواقعية مثل GPQA Diamond و MMLU [5]. يمكن أن يؤثر الإصدار على قدرة النموذج على التعامل مع الأسئلة الواقعية المتنوعة ، ولكن الفرق غير جذري بشكل عام.
تأثير الإصدار
يمكن أن يؤثر إصدار Deepseek-R1 ، وخاصة الإصدارات "المقطرة" مع عدد أقل من المعلمات (تتراوح بين 1.5 مليار إلى 70 مليار) بشكل كبير من حيث السرعة والكفاءة بدلاً من الدقة. يمكن أن تعمل الإصدارات الأصغر على أجهزة أقل قوة ولكنها قد تولد إخراجًا مفرطًا ، مما يؤدي إلى أوقات معالجة أبطأ مقارنةً بالنماذج الأكبر مثل Openai O1 [4]. ومع ذلك ، لا تزال إمكانات التفكير الأساسية قوية عبر الإصدارات المختلفة.
اعتبارات الأمن والكفاءة
-يمكن أن يؤدي التفكير في سلسلة الفكر في سلسلة Deepseek-R1 (COT) إلى تسرب المعلومات وعدم الكفاءة ، مما يجعله أقل ملاءمة لتطبيقات معينة دون تقييم دقيق [3]. يرتبط هذا الجانب أكثر بنية النموذج من الإصدار ولكنه يسلط الضوء على الحاجة إلى النشر الحذر.
باختصار ، في حين أن الإصدار يؤثر على كفاءة وأجهزة DeepSeek-R1 ، فإن أدائها على معايير محددة مثل الرياضيات والترميز أقل تأثرًا بالإصدار. ومع ذلك ، فإن بنية النموذج واعتبارات الأمن هي عوامل مهمة في نشرها واستخدامها.
الاستشهادات:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepeek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-curner-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-tecks-of-deepseek-r1/
[4]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02523
[7] https://dev.to/ocodista/deepseek-r1-7bs-porformance-on-a-developers-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-iS-Reasoning-for-the-masses