DeepSeek-R1は、DeepSeekによって開発された強力な推論モデルであり、さまざまなベンチマークで印象的なパフォーマンスを示しており、OpenAIのO1モデルと密接に競合することがよくあります。 DeepSeek-R1のバージョンは、特にそのパラメーターサイズと適用される特定のタスクの観点から、特定のベンチマークでのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
###数学ベンチマーク
-AIME 2024およびMATH-500：Deepseek-R1はこれらの数学ベンチマークで優れており、AIME 2024で79.8％、Math-500で97.3％を獲得し、どちらの場合もOpenai O1-1217をわずかに上回ります[2] [5]。これらのベンチマークのパフォーマンスは、数学的推論におけるDeepSeek-R1の強度が異なるバージョンで一貫しているため、バージョン化によって大きな影響を受ける可能性が低くなります。
###コーディングベンチマーク
- コードフォースとSWEベンチの検証：OpenAI O1は96.6％のパーセンタイルでCodeForcesでリードしていますが、DeepSeek-R1は96.3％パーセンタイルに密接に従います[5]。 SWE-Benchの検証では、deepseek-r1がOpenai O1をわずかに上回る[5]。バージョン化は、コーディングタスクの速度と効率に影響を与える可能性がありますが、これらのベンチマークではバージョン間のコアパフォーマンスの違いは最小限です。
###一般知識ベンチマーク
-GPQAダイヤモンドとMMLU：OpenAI O1-1217は、GPQAダイヤモンドやMMLUなどの実際の推論タスクを誇示するディープシークR1よりもわずかなエッジを持っています[5]。バージョン化は、多様な事実の質問を処理するモデルの能力に影響を与える可能性がありますが、一般に違いは劇的ではありません。
###バージョン化の影響
DeepSeek-R1のバージョン、特にパラメーターが少ない「蒸留型」バージョン(15億から700億の範囲)は、精度ではなく速度と効率の点でパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。より強力なハードウェアでは小さなバージョンで実行できますが、過度の出力を生成する可能性があり、OpenAI O1のような大きなモデルと比較して処理時間が遅くなる可能性があります[4]。ただし、コア推論機能は、異なるバージョンで堅牢なままです。
###セキュリティと効率の考慮事項
- 考え方の推論：DeepSeek-R1の考え方(COT)の推論は、情報の漏れや非効率性につながる可能性があり、慎重な評価なしで特定のアプリケーションに適していません[3]。この側面は、バージョン化よりもモデルのアーキテクチャにより関連していますが、慎重な展開の必要性を強調しています。
要約すると、バージョン化はDeepSeek-R1の効率とハードウェアの要件に影響しますが、数学やコーディングなどの特定のベンチマークでのパフォーマンスは、バージョン化によってあまり影響を受けません。ただし、モデルのアーキテクチャとセキュリティの考慮事項は、展開と使用における重要な要因です。
引用：
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-ITS-Reasoning-model-beats-openais-o1-on-c entera-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the- gultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-Exposing-the-security-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-rasinoning-for-the-masses