Deepseek-R1 adalah model penalaran yang kuat yang dikembangkan oleh Deepseek, yang telah menunjukkan kinerja yang mengesankan di berbagai tolok ukur, seringkali bersaing erat dengan model O1 Openai. Versi Deepseek-R1, terutama dalam hal ukuran parameternya dan tugas-tugas spesifik yang diterapkannya, dapat memengaruhi kinerjanya pada tolok ukur tertentu.
tolok ukur matematika
-AIME 2024 dan Math-500: Deepseek-R1 unggul dalam tolok ukur matematika ini, mencetak 79,8% pada AIME 2024 dan 97,3% pada Math-500, sedikit melampaui OpenAI O1-1217 dalam kedua kasus [2] [5]. Kinerja dalam tolok ukur ini lebih kecil kemungkinannya dipengaruhi secara signifikan oleh versi, karena kekuatan Deepseek-R1 dalam penalaran matematika konsisten di berbagai versi.
tolok ukur pengkodean
-Codeforces dan SWE-Bench diverifikasi: Sementara OpenAI O1 memimpin dalam codeforces dengan persentil 96,6%, Deepseek-R1 mengikuti erat dengan persentil 96,3% [5]. Dalam swe-bench diverifikasi, Deepseek-R1 sedikit mengungguli OpenAI O1 [5]. Versi dapat mempengaruhi kecepatan dan efisiensi tugas pengkodean, tetapi perbedaan kinerja inti antara versi minimal dalam tolok ukur ini.
tolok ukur pengetahuan umum
-GPQA Diamond dan MMLU: OpenAI O1-1217 memiliki sedikit keunggulan di Deepseek-R1 dalam tugas-tugas penalaran faktual seperti GPQA Diamond dan MMLU [5]. Versi dapat memengaruhi kemampuan model untuk menangani beragam pertanyaan faktual, tetapi perbedaannya umumnya tidak drastis.
Dampak versi
Versi Deepseek-R1, terutama versi "suling" dengan parameter yang lebih sedikit (mulai dari 1,5 miliar hingga 70 miliar), dapat secara signifikan memengaruhi kinerja dalam hal kecepatan dan efisiensi daripada akurasi. Versi yang lebih kecil dapat berjalan pada perangkat keras yang kurang kuat tetapi mungkin menghasilkan output yang berlebihan, yang mengarah ke waktu pemrosesan yang lebih lambat dibandingkan dengan model yang lebih besar seperti OpenAI O1 [4]. Namun, kemampuan penalaran inti tetap kuat di berbagai versi.
Pertimbangan Keamanan dan Efisiensi
-Penalaran rantai-dipikirkan: Penalaran rantai-pemikiran (COT) Deepseek-R1 dapat menyebabkan kebocoran informasi dan ketidakefisienan, membuatnya kurang cocok untuk aplikasi tertentu tanpa evaluasi yang cermat [3]. Aspek ini lebih terkait dengan arsitektur model daripada versi tetapi menyoroti perlunya penyebaran yang hati -hati.
Singkatnya, sementara versi memengaruhi efisiensi dan persyaratan perangkat keras Deepseek-R1, kinerjanya pada tolok ukur spesifik seperti matematika dan pengkodean kurang terpengaruh oleh versi. Namun, pertimbangan arsitektur dan keamanan model adalah faktor penting dalam penyebaran dan penggunaannya.
Kutipan:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-cinter-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3.
[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-develever-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses