Deepseek-R1 är en kraftfull resonemangsmodell utvecklad av Deepseek, som har visat imponerande prestanda över olika riktmärken, ofta konkurrerar nära OpenAI: s O1-modell. Versioneringen av Deepseek-R1, särskilt när det gäller dess parameterstorlek och de specifika uppgifterna som den tillämpas på, kan påverka dess prestanda på vissa riktmärken.
Matematikens riktmärke
-AIME 2024 och MATH-500: Deepseek-R1 utmärker sig i dessa matematikens riktmärken, poäng 79,8% på AIME 2024 och 97,3% på Math-500, något överträffade OpenAI O1-1217 i båda fallen [2] [5]. Prestandan i dessa riktmärken är mindre benägna att påverkas betydligt av versionering, eftersom Deepseek-R1: s styrka i matematiska resonemang är konsekvent i olika versioner.
Kodning av riktmärken
-CodeForces och Swe-Bench Verified: Medan OpenAI O1 leder i CodeForces med en 96,6% percentil, följer Deepseek-R1 nära med en 96,3% percentil [5]. I Swe-Bench Verified överträffar DeepSeek-R1 något OpenAI O1 [5]. Den versionering kan påverka hastigheten och effektiviteten för kodningsuppgifter, men kärnprestationsskillnaden mellan versionerna är minimal i dessa riktmärken.
Allmänna kunskaper i kunskapen
-GPQA Diamond och MMLU: OpenAI O1-1217 har en liten kant över Deepseek-R1 i faktiska resonemang som GPQA-diamant och MMLU [5]. Versionering kan påverka modellens förmåga att hantera olika faktiska frågor, men skillnaden är i allmänhet inte drastisk.
Påverkan av versionering
Versioneringen av Deepseek-R1, särskilt de "destillerade" versionerna med färre parametrar (från 1,5 miljarder till 70 miljarder), kan påverka prestandan betydligt när det gäller hastighet och effektivitet snarare än noggrannhet. Mindre versioner kan köras på mindre kraftfull hårdvara men kan generera överdriven utgång, vilket leder till långsammare behandlingstider jämfört med större modeller som OpenAI O1 [4]. De kärniga resonemangsfunktionerna förblir emellertid robusta i olika versioner.
Säkerhets- och effektivitetsöverväganden
-Kedjedoftande resonemang: Deepseek-R1: s thought-kedja (COT) resonemang kan leda till informationsläckage och ineffektivitet, vilket gör det mindre lämpligt för vissa applikationer utan noggrann utvärdering [3]. Denna aspekt är mer relaterad till modellens arkitektur än versionering men belyser behovet av försiktig distribution.
Sammanfattningsvis, medan versionering påverkar effektiviteten och hårdvarukraven i Deepseek-R1, påverkas dess prestanda på specifika riktmärken som matematik och kodning mindre av versionering. Modellens arkitektur- och säkerhetsöverväganden är emellertid kritiska faktorer i dess utplacering och användning.
Citeringar:
]
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
]
[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-veloper-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses