DeepSeek-R1은 DeepSeek가 개발 한 강력한 추론 모델로 다양한 벤치 마크에서 인상적인 성능을 보여 주었으며 종종 OpenAI의 O1 모델과 긴밀히 경쟁합니다. DeepSeek-R1의 버전, 특히 매개 변수 크기 및 적용되는 특정 작업 측면에서 특정 벤치 마크에서 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
수학 벤치 마크
-AIME 2024 및 MATH-500 : DeepSeek-R1은 이러한 수학 벤치 마크에서 탁월하며 AIME 2024에서 79.8%, MATH-500에서 97.3%를 기록하며 두 경우 모두 OpenAI O1-1217을 약간 능가합니다 [2] [5]. 이러한 벤치 마크의 성능은 수학적 추론에서 DeepSeek-R1의 강점이 다른 버전에서 일관되므로 버전싱에 의해 크게 영향을받을 가능성이 적습니다.
코딩 벤치 마크
-Codeforces 및 SWE-Bench 확인 : OpenAi O1은 96.6% 백분위 수로 코드 포스를 이끌고 있지만 DeepSeek-R1은 96.3% 백분위 수와 밀접한 관련이 있습니다 [5]. SWE 벤치 검증에서 DeepSeek-R1은 OpenAI O1 [5]보다 약간 우수합니다. 버전화는 코딩 작업의 속도와 효율성에 영향을 줄 수 있지만 버전 간의 핵심 성능 차이는 이러한 벤치 마크에서 최소화됩니다.
일반 지식 벤치 마크
-GPQA 다이아몬드 및 MMLU : Openai O1-1217은 GPQA Diamond 및 MMLU와 같은 사실 추론 작업에서 Deepseek-R1보다 약간 우위를 차지합니다 [5]. 버전 작성은 모델의 다양한 사실 질문을 처리하는 능력에 영향을 줄 수 있지만 차이는 일반적으로 과감하지 않습니다.
버전 관리의 영향
DeepSeek-R1의 버전, 특히 매개 변수가 적은 "증류 된"버전 (15 억에서 70 억의 범위)은 정확성보다는 속도와 효율성 측면에서 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 작은 버전은 덜 강력한 하드웨어에서 실행될 수 있지만 과도한 출력을 생성하여 OpenAI O1과 같은 큰 모델에 비해 처리 시간이 느려질 수 있습니다 [4]. 그러나 핵심 추론 능력은 다른 버전에서 강력하게 남아 있습니다.
보안 및 효율성 고려 사항
-생각의 사슬 추론 : DeepSeek-R1의 COT (CANT-Of-Thought) 추론은 정보 유출과 비 효율성으로 이어질 수 있으므로 신중한 평가없이 특정 응용 프로그램에 적합하지 않습니다 [3]. 이 측면은 버전 작성보다 모델의 아키텍처와 더 관련이 있지만 신중한 배포의 필요성을 강조합니다.
요약하면, 버전화는 DeepSeek-R1의 효율성 및 하드웨어 요구 사항에 영향을 미치지 만 수학 및 코딩과 같은 특정 벤치 마크에서의 성능은 버전 작성에 의해 덜 영향을받습니다. 그러나 모델의 아키텍처 및 보안 고려 사항은 배포 및 사용에있어 중요한 요소입니다.
인용 :
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-measoning-model-beats-openais-o1-on-centual-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-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-ceentasion-for-the-masses