DeepSeek-R1-это мощная модель рассуждений, разработанная DeepSeek, которая показала впечатляющую производительность в различных критериях, часто тесно конкурируя с моделью O1 Openai. Версия DeepSeek-R1, особенно с точки зрения размера параметров и конкретных задач, к которым он применяется, может повлиять на ее производительность на определенных критериях.
Mathematic Clardmars
-AIME 2024 и MATH-500: DeepSeek-R1 превосходит в этих критериях по математике, набрав 79,8% на AIME 2024 и 97,3% по математике-500, слегка превосходя OpenAI O1-1217 в обоих случаях [2] [5]. На производительность этих критериев с меньшей вероятностью будет значительно влиять на версию, так как сила DeepSeek-R1 в математических рассуждениях согласована в разных версиях.
Кодирование
-Codeforces и Swe-Bench подтверждены: в то время как Openai O1 ведет в кодовых прикладках с 96,6% процентилем, DeepSeek-R1 тесно связан с 96,3% процентилем [5]. В проверенной Swe-Bench Deepseek-R1 немного превосходит Openai O1 [5]. Вывод версий может повлиять на скорость и эффективность задач кодирования, но разница в основной производительности между версиями минимальна в этих критериях.
Общие значения знаний
-GPQA Diamond и MMLU: OpenAI O1-1217 имеет небольшое преимущество над DeepSeek-R1 в фактических задачах, таких как GPQA Diamond и MMLU [5]. Управление версиями может повлиять на способность модели решать различные фактические вопросы, но разница, как правило, не является радикальной.
Влияние управления версиями
Версия DeepSeek-R1, в частности, «дистиллированные» версии с меньшим количеством параметров (в диапазоне от 1,5 до 70 миллиардов), могут значительно влиять на производительность с точки зрения скорости и эффективности, а не на точность. Меньшие версии могут работать на менее мощном оборудовании, но могут генерировать чрезмерный выход, что приводит к более медленному времени обработки по сравнению с более крупными моделями, такими как OpenAI O1 [4]. Тем не менее, основные возможности рассуждения остаются надежными в разных версиях.
Соображения безопасности и эффективности
-Рассуждения о цепочке мыслей: рассуждения Deepseek-R1 (COT), разводившаяся в цепочке (COT), может привести к утечке информации и неэффективности, что делает его менее подходящим для определенных приложений без тщательной оценки [3]. Этот аспект в большей степени связан с архитектурой модели, чем на вывод версии, но подчеркивает необходимость осторожного развертывания.
Таким образом, в то время как версии влияют на эффективность и требования к аппаратному обеспечению DeepSeek-R1, его производительность на конкретных критериях, таких как математика и кодирование, меньше влияет на версию. Тем не менее, архитектура и соображения безопасности модели являются критическими факторами в его развертывании и использовании.
Цитаты:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reessing-model-beats-openais-o1-on-cere-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-reessing-for-the-mass