Deepseek-R1 to potężny model rozumowania opracowany przez Deepseek, który wykazał imponującą wydajność w różnych testach porównawczych, często ściśle konkurując z modelem O1 Openai. Wersja DeepSeek-R1, szczególnie pod względem wielkości parametrów i określonych zadań, do których stosuje się, może wpłynąć na jego wydajność na niektóre testy porównawcze.
Mathematics Benchmarks
-AIME 2024 i MATH-500: Deepseek-R1 wyróżnia się w tych testach matematycznych, zdobywając 79,8% w AIME 2024 i 97,3% w Math-500, nieznacznie przewyższając OpenAI O1-1217 w obu przypadkach [2] [5]. Wydajność w tych testach porównawczych jest mniej prawdopodobne, na co znacząco wpłynie na wersję, ponieważ siła Deepseek-R1 w rozumowaniu matematycznym jest spójna w różnych wersjach.
Coding Benchmarks
-Codeforces i SWE weryfikowane: podczas gdy Openai O1 prowadzi w kodeksach z 96,6% percentylem, DeepSeek-R1 ściśle podąża za 96,3% percentylem [5]. W zweryfikowanym benchu Deepseek-R1 nieznacznie przewyższa Openai O1 [5]. Wersja może wpływać na szybkość i wydajność zadań kodowania, ale podstawowa różnica wydajności między wersjami jest minimalna w tych testach porównawczych.
Benchmarks wiedzy ogólnej
-GPQA Diamond i MMLU: OpenAI O1-1217 ma niewielką przewagę nad Deepseek-R1 w faktycznych zadaniach rozumowania, takich jak GPQA Diamond i MMLU [5]. Wersja może wpłynąć na zdolność modelu do radzenia sobie z różnorodnymi pytaniami faktycznymi, ale różnica na ogół nie jest drastyczna.
Wpływ wersji
Wersja DeepSeek-R1, szczególnie wersje „destylowane” o mniejszej liczbie parametrów (od 1,5 miliarda do 70 miliardów), może znacząco wpłynąć na wydajność pod względem szybkości i wydajności niż dokładności. Mniejsze wersje mogą działać na mniej wydajnym sprzęcie, ale mogą generować nadmierne wyjście, co prowadzi do wolniejszych czasów przetwarzania w porównaniu z większymi modelami, takimi jak Openai O1 [4]. Jednak podstawowe możliwości rozumowania pozostają solidne w różnych wersjach.
względy bezpieczeństwa i wydajności
-Rozumowanie łańcuchowe: rozumowanie rozuszczania (COT) DeepSeek-R1 może prowadzić do wycieku informacji i nieefektywności, co czyni go mniej odpowiednim do niektórych aplikacji bez starannej oceny [3]. Ten aspekt jest bardziej związany z architekturą modelu niż wersji, ale podkreśla potrzebę ostrożnego wdrażania.
Podsumowując, podczas gdy wersja wpływa na wydajność i wymagania sprzętowe DeepSeek-R1, jego wydajność na określonych testach porównawczych, takich jak matematyka i kodowanie, ma mniej wpływu na wersję. Jednak względy architektury i bezpieczeństwa modelu są kluczowymi czynnikami w jego wdrażaniu i użyciu.
Cytaty:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-eweld-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-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-reassinging-for-the-masses