Deepseek-R1 er en kraftfuld ræsonnementsmodel udviklet af Deepseek, der har vist imponerende ydelse på tværs af forskellige benchmarks, der ofte konkurrerer tæt med Openais O1-model. Versionen af DeepSeek-R1, især med hensyn til dens parameterstørrelse og de specifikke opgaver, den anvendes til, kan påvirke dens ydeevne på visse benchmarks.
Matematik benchmarks
-AIME 2024 og Math-500: DeepSeek-R1 udmærker sig i disse matematik benchmarks, hvor han scorede 79,8% på AIME 2024 og 97,3% på Math-500, hvilket overgår lidt overgang af Openai O1-1217 i begge tilfælde [2] [5]. Ydeevnen i disse benchmarks er mindre tilbøjelige til at blive markant påvirket af versionering, da DeepSeek-R1's styrke i matematisk ræsonnement er konsistent på tværs af forskellige versioner.
Kodning af benchmarks
-CODEforces og SWE-Bench-verificeret: Mens Openai O1 fører i codeforces med en 96,6% percentil, følger DeepSeek-R1 tæt med en 96,3% percentil [5]. I SWE-Bench-verificeret overgår DeepSeek-R1 let Openai O1 [5]. Versioneringen kan påvirke hastigheden og effektiviteten af kodningsopgaver, men kernepræstationsforskellen mellem versioner er minimal i disse benchmarks.
Generel viden benchmarks
-GPQA Diamond og MMLU: Openai O1-1217 har en lille kant over DeepSeek-R1 i faktiske ræsonnementsopgaver som GPQA Diamond og MMLU [5]. Versionering kan påvirke modellens evne til at håndtere forskellige faktiske spørgsmål, men forskellen er generelt ikke drastisk.
Effekt af versionering
Versionen af DeepSeek-R1, især de "destillerede" versioner med færre parametre (lige fra 1,5 milliarder til 70 milliarder), kan påvirke ydeevnen i form af hastighed og effektivitet snarere end nøjagtighed. Mindre versioner kan køre på mindre kraftfuld hardware, men kan generere overdreven output, hvilket fører til langsommere behandlingstider sammenlignet med større modeller som Openai O1 [4]. Imidlertid forbliver de centrale ræsonnementsfunktioner robuste på tværs af forskellige versioner.
Sikkerheds- og effektivitetshensyn
-Kæden-tanke-ræsonnement: DeepSeek-R1's kæde-af-tanker (COT) -ryggning kan føre til informationslækage og ineffektivitet, hvilket gør det mindre egnet til visse anvendelser uden omhyggelig evaluering [3]. Dette aspekt er mere relateret til modelens arkitektur end versionering, men fremhæver behovet for forsigtig indsættelse.
Sammenfattende, mens versionering påvirker effektivitets- og hardwarekravene til DeepSeek-R1, påvirkes dens ydeevne på specifikke benchmarks som matematik og kodning mindre af versionering. Modelens arkitektur og sikkerhedshensyn er imidlertid kritiske faktorer i dens implementering og anvendelse.
Citater:
[Jeg
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-modeller
)
[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-udvelægere-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses