Το Deepseek-R1 είναι ένα ισχυρό μοντέλο συλλογιστικής που αναπτύχθηκε από το Deepseek, το οποίο έχει δείξει εντυπωσιακή απόδοση σε διάφορα σημεία αναφοράς, συχνά ανταγωνίζονται στενά με το μοντέλο O1 της OpenAI. Η έκδοση του Deepseek-R1, ιδιαίτερα όσον αφορά το μέγεθος των παραμέτρων του και τις συγκεκριμένες εργασίες στις οποίες εφαρμόζεται, μπορεί να επηρεάσει την απόδοσή του σε ορισμένα σημεία αναφοράς.
Μαθηματικά κριτήρια αναφοράς
-AIME 2024 και MATH-500: Το DeepSeeek-R1 υπερέχει σε αυτά τα σημεία αναφοράς των μαθηματικών, σημειώνοντας 79,8% στο AIME 2024 και 97,3% στο MATH-500, ελαφρώς ξεπερνώντας το OpenAI O1-1217 και στις δύο περιπτώσεις [2] [5]. Η απόδοση σε αυτά τα σημεία αναφοράς είναι λιγότερο πιθανό να επηρεαστεί σημαντικά από την έκδοση, καθώς η δύναμη του Deepseek-R1 στη μαθηματική συλλογιστική είναι συνεπής σε διαφορετικές εκδόσεις.
Κωδικοποιητικά σημεία αναφοράς
-CodeForces και Swech Bench επαληθεύτηκε: Ενώ το OpenAi O1 οδηγεί σε CodeForces με 96,6% εκατοστημόριο, το DeepSeek-R1 ακολουθεί στενά με 96,3% εκατοστημόριο [5]. Στο Swe Bench επαληθεύτηκε, το Deepseek-R1 ξεπερνά ελαφρώς το OpenAi O1 [5]. Η έκδοση μπορεί να επηρεάσει την ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα των εργασιών κωδικοποίησης, αλλά η βασική διαφορά απόδοσης μεταξύ των εκδόσεων είναι ελάχιστη σε αυτά τα σημεία αναφοράς.
Σημεία γενικής γνώσης
-GPQA Diamond και MMLU: Το OpenAI O1-1217 έχει ένα ελαφρύ πλεονέκτημα έναντι των Deepseek-R1 σε πραγματικές εργασίες λογικής όπως το GPQA Diamond και το MMLU [5]. Η εκδοχή θα μπορούσε να επηρεάσει την ικανότητα του μοντέλου να χειρίζεται διαφορετικές πραγματικές ερωτήσεις, αλλά η διαφορά γενικά δεν είναι δραστική.
Αντίκτυπος της έκδοσης
Η έκδοση του Deepseek-R1, ιδιαίτερα των "αποσταγμένων" εκδόσεων με λιγότερες παραμέτρους (που κυμαίνονται από 1,5 δισεκατομμύρια έως 70 δισεκατομμύρια), μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την απόδοση της ταχύτητας και της αποτελεσματικότητας παρά της ακρίβειας. Μικρότερες εκδόσεις μπορούν να λειτουργούν με λιγότερο ισχυρό υλικό, αλλά μπορεί να δημιουργήσουν υπερβολική παραγωγή, οδηγώντας σε βραδύτερους χρόνους επεξεργασίας σε σύγκριση με μεγαλύτερα μοντέλα όπως το OpenAI O1 [4]. Ωστόσο, οι βασικές δυνατότητες συλλογιστικής παραμένουν ισχυρές σε διαφορετικές εκδόσεις.
Σκέψεις ασφάλειας και αποτελεσματικότητας
-Λογιστική αλυσίδας-σκέψης: Η συλλογιστική της αλυσίδας του Deepseek-R1 (COT) μπορεί να οδηγήσει σε διαρροές και αναποτελεσματικότητες, καθιστώντας την λιγότερο κατάλληλη για ορισμένες εφαρμογές χωρίς προσεκτική αξιολόγηση [3]. Αυτή η πτυχή σχετίζεται περισσότερο με την αρχιτεκτονική του μοντέλου από την έκδοση, αλλά υπογραμμίζει την ανάγκη για προσεκτική ανάπτυξη.
Συνοπτικά, ενώ η έκδοση επηρεάζει τις απαιτήσεις αποτελεσματικότητας και υλικού του Deepseek-R1, η απόδοσή της σε συγκεκριμένα σημεία αναφοράς όπως τα μαθηματικά και η κωδικοποίηση επηρεάζονται λιγότερο από την έκδοση. Ωστόσο, οι εκτιμήσεις της αρχιτεκτονικής και της ασφάλειας του μοντέλου είναι κρίσιμοι παράγοντες για την ανάπτυξη και τη χρήση του.
Αναφορές:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-ceraver benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-nisks-of-deepseek-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-reasoning-for-the-thasses