O Deepseek-R1 é um poderoso modelo de raciocínio desenvolvido pela Deepseek, que mostrou um desempenho impressionante em vários benchmarks, geralmente competindo em estreita colaboração com o modelo O1 do Openai. O versão do DeepSeek-R1, particularmente em termos de tamanho de parâmetro e das tarefas específicas a que é aplicado, pode afetar seu desempenho em determinados benchmarks.
referência de matemática
-AIME 2024 e MATH-500: Deepseek-R1 se destaca nesses benchmarks de matemática, pontuando 79,8% no Aime 2024 e 97,3% em Math-500, superando um pouco o OpenAI O1-1217 em ambos os casos [2] [5]. O desempenho nesses benchmarks tem menos probabilidade de ser significativamente impactado pelo versão, pois a força do Deepseek-R1 no raciocínio matemático é consistente em diferentes versões.
Codificação de referência
-Codeforces e SWE-banche Verificados: Enquanto o OpenAI O1 lidera as forças de código com um percentil de 96,6%, o Deepseek-R1 segue de perto com um percentil de 96,3% [5]. No SWE-banch verificado, o DeepSeek-R1 supera ligeiramente o OpenAI O1 [5]. O versão pode afetar a velocidade e a eficiência das tarefas de codificação, mas a diferença de desempenho principal entre as versões é mínima nesses benchmarks.
referências gerais de conhecimento
-GPQA Diamond e MMLU: OpenAI O1-1217 tem uma ligeira borda sobre o Deepseek-R1 em tarefas de raciocínio factuais como GPQA Diamond e MMLU [5]. A versão pode afetar a capacidade do modelo de lidar com diversas questões factuais, mas a diferença geralmente não é drástica.
Impacto da versão
O versão do DeepSeek-R1, particularmente as versões "destiladas" com menos parâmetros (variando de 1,5 bilhão a 70 bilhões), pode afetar significativamente o desempenho em termos de velocidade e eficiência, em vez de precisão. As versões menores podem ser executadas em hardware menos poderoso, mas podem gerar saída excessiva, levando a tempos de processamento mais lentos em comparação com modelos maiores como o OpenAI O1 [4]. No entanto, os principais recursos de raciocínio permanecem robustos em diferentes versões.
Considerações de segurança e eficiência
-Raciocínio da cadeia de pensamento: o raciocínio da cadeia de pensamento (BOT) da Deepseek-R1 pode levar ao vazamento de informações e às ineficiências, tornando-o menos adequado para determinadas aplicações sem avaliação cuidadosa [3]. Esse aspecto está mais relacionado à arquitetura do modelo do que a versão, mas destaca a necessidade de implantação cautelosa.
Em resumo, enquanto o versão afeta os requisitos de eficiência e hardware da Deepseek-R1, seu desempenho em benchmarks específicos, como matemática e codificação, é menos impactado pela versão. No entanto, as considerações de arquitetura e segurança do modelo são fatores críticos em sua implantação e uso.
Citações:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-roenasoning-model-deats-openais-o1-on-certar-bhnchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-ofdeepseek-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-permance-on-a-developers-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses
