DeepSeek-R1 je výkonný model uvažování vyvinutý Deepseekem, který ukázal působivý výkon napříč různými benchmarky, často úzce konkuruje OpenAIovým modelu O1. Versování DeepSeek-R1, zejména z hlediska velikosti jeho parametrů a konkrétních úkolů, na které se vztahuje, může ovlivnit jeho výkon na určité benchmarky.
Mathematics Benchmarks
-AIME 2024 a Math-500: DeepSeek-R1 vyniká v těchto benchmarcích matematiky a v obou případech zaznamenává 79,8% na AIME 2024 a 97,3%, v obou případech [2] [5]. Výkon v těchto benchmarcích je méně pravděpodobný, že bude výrazně ovlivněn verzi, protože síla Deepseek-R1 v matematickém uvažování je konzistentní v různých verzích.
Coding Benchmarks
-Codeforces a SWE-Bench ověřeno: Zatímco OpenAI O1 vede v kódových formách s 96,6% percentilem, DeepSeek-R1 úzce sleduje s 96,3% percentilem [5]. U ověřených SWE-Bench, DeepSeek-R1 mírně překonává OpenAI O1 [5]. Versování může ovlivnit rychlost a efektivitu úkolů kódování, ale v těchto benchmarcích je minimální rozdíl mezi verzemi mezi verzemi.
Benchmarky obecných znalostí
-GPQA Diamond a MMLU: OpenAI O1-1217 má mírnou hranu nad hlubokými úkoly z důvodu, jako jsou GPQA Diamond a MMLU [5]. Versování by mohlo ovlivnit schopnost modelu zvládnout různé faktické otázky, ale rozdíl obecně není drastický.
Dopad verzí
Versování DeepSeek-R1, zejména „destilovaných“ verzí s menším počtem parametrů (v rozmezí od 1,5 miliardy do 70 miliard), může výrazně ovlivnit výkonnost, pokud jde o rychlost a efektivitu, spíše než přesnost. Menší verze mohou běžet na méně výkonném hardwaru, ale mohou generovat nadměrný výstup, což vede k pomalejším době zpracování ve srovnání s většími modely, jako je OpenAI O1 [4]. Hlavní schopnosti uvažování však zůstávají v různých verzích robustní.
Zvažování bezpečnosti a efektivity
-Řetězec promyšlené: Důvodně promyšleného (COT) zdůvodnění DeepSeek-R1 může vést k úniku informací a neefektivnosti, což je méně vhodné pro určité aplikace bez pečlivého vyhodnocení [3]. Tento aspekt souvisí více s architekturou modelu než verze, ale zdůrazňuje potřebu opatrného nasazení.
Stručně řečeno, zatímco verze ovlivňuje efektivitu a hardwarové požadavky na DeepSeek-R1, jeho výkon na konkrétních měřítcích, jako je matematika a kódování, je méně ovlivněn verzí. Architektura a bezpečnostní úvahy modelu jsou však kritickými faktory při jeho nasazení a použití.
Citace:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-taims-its-leasoning-Model-beats-openais-o1-on-torse-bchnmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-pultimate-guide-to-deepseek-modells
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-of-reepseek-r1/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02523
[7] https://dev.to/ocodista/deepseek-r1-7BS-Performance-on-A-Developers-Macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-seeaning-for-the-masses