DeepSeek-R1 er en kraftig resonnementsmodell utviklet av DeepSeek, som har vist imponerende ytelse på tvers av forskjellige benchmarks, som ofte konkurrerer tett med Openais O1-modell. Versjonering av DeepSeek-R1, spesielt med tanke på parameterstørrelsen og de spesifikke oppgavene den brukes på, kan påvirke ytelsen på visse benchmarks.
Benchmarks for matematikk
-AIME 2024 og MATH-500: DeepSeek-R1 utmerker seg i disse matematikk-benchmarkene, og scoret 79,8% på AIME 2024 og 97,3% på MATH-500, noe som overgår Openai O1-1217 i begge tilfeller [2] [5]. Ytelsen i disse benchmarkene er mindre sannsynlig å bli betydelig påvirket av versjonering, ettersom DeepSeek-R1s styrke i matematisk resonnement er konsistent på tvers av forskjellige versjoner.
kodende benchmarks
-CodeForces og Swe-Bench bekreftet: Mens Openai O1 fører i kodeforsker med en 96,6% persentil, følger DeepSeek-R1 tett med en 96,3% persentil [5]. I Swe-Bench bekreftet, overgår DeepSeek-R1 litt Openai O1 [5]. Versjonering kan påvirke hastigheten og effektiviteten til kodingsoppgaver, men kjerneytelsesforskjellen mellom versjoner er minimal i disse målene.
Generelle kunnskaps benchmarks
-GPQA Diamond og MMLU: Openai O1-1217 har en liten kant over DeepSeek-R1 i faktiske resonnementoppgaver som GPQA Diamond og MMLU [5]. Versjonering kan påvirke modellens evne til å håndtere forskjellige faktiske spørsmål, men forskjellen er generelt ikke drastisk.
Effekt av versjonering
Versjonering av DeepSeek-R1, spesielt de "destillerte" versjonene med færre parametere (fra 1,5 milliarder til 70 milliarder), kan ha betydelig innvirkning på ytelsen når det gjelder hastighet og effektivitet i stedet for nøyaktighet. Mindre versjoner kan kjøres på mindre kraftig maskinvare, men kan generere overdreven utgang, noe som fører til tregere behandlingstider sammenlignet med større modeller som Openai O1 [4]. Imidlertid forblir de viktigste resonnementfunksjonene robuste på tvers av forskjellige versjoner.
Sikkerhets- og effektivitetshensyn
-Resonnement på tanker: DeepSeek-R1s resonnementskjede (COT) kan føre til informasjonslekkasje og ineffektivitet, noe som gjør det mindre egnet for visse applikasjoner uten nøye evaluering [3]. Dette aspektet er mer relatert til modellens arkitektur enn versjonering, men fremhever behovet for forsiktig utplassering.
Oppsummert, mens versjonering påvirker effektiviteten og maskinvarekravene til DeepSeek-R1, påvirkes ytelsen på spesifikke benchmarks som matematikk og koding mindre av versjonering. Modellens arkitektur og sikkerhetshensyn er imidlertid kritiske faktorer i distribusjon og bruk.
Sitasjoner:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-crain-its-reasoning-model-beats-openais-o1-oncain-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-forlimate-guide-to-deepseek-modeller
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-thecurity-riss-of-depseek-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-masses