DeepSeek-R1 ir spēcīgs argumentācijas modelis, kuru izstrādājis DeepSeek, kas ir parādījis iespaidīgu sniegumu dažādos etalonos, bieži vien cieši konkurējot ar Openai O1 modeli. DeepSEEK-R1 versija, jo īpaši attiecībā uz tā parametra lielumu un īpašajiem uzdevumiem, kas tam tiek piemēroti, var ietekmēt tā veiktspēju uz noteiktiem etaloniem.
matemātikas etaloni
-AIME 2024 un Math-500: DeepSeek-R1 izceļas ar šiem matemātikas etaloniem, abos gadījumos Math-500 vērtējot 79,8% no AIME 2024 un 97,3%, nedaudz pārspējot Openai O1-1217 abos gadījumos [2] [5]. Izrādi šajos etalonos ir mazāka iespējamība, ka to ievērojami ietekmē versija, jo DeepSeek-R1 spēks matemātiskajā spriešanā ir konsekvents dažādās versijās.
kodēšanas etaloni
-CodeForces un SWE-bench verificēts: kamēr Openai O1 vada kodu korekcijas ar 96,6% procentīli, DeepSEEK-R1 cieši seko ar 96,3% procentīli [5]. Swe-bench verificētajā, DeepSeek-R1 nedaudz pārspēj Openai O1 [5]. Versija var ietekmēt kodēšanas uzdevumu ātrumu un efektivitāti, bet galvenās veiktspējas atšķirība starp versijām ir minimāla šajos etalonos.
Vispārējās zināšanu etaloni
-GPQA Diamond un MMLU: Openai O1-1217 ir neliela mala pār DeepSEEK-R1 faktisko spriešanas uzdevumos, piemēram, GPQA Diamond un MMLU [5]. Versija var ietekmēt modeļa spēju rīkoties ar dažādiem faktiskiem jautājumiem, taču atšķirība parasti nav krasa.
Versijas ietekme
DeepSEEK-R1 versija, jo īpaši "destilētas" versijas ar mazāk parametru (sākot no 1,5 miljardiem līdz 70 miljardiem), var ievērojami ietekmēt veiktspēju ātruma un efektivitātes, nevis precizitātes ziņā. Mazākas versijas var darboties ar mazāk jaudīgu aparatūru, bet var radīt pārmērīgu izvadi, izraisot lēnāku apstrādes laiku, salīdzinot ar lielākiem modeļiem, piemēram, Openai O1 [4]. Tomēr galvenās spriešanas iespējas joprojām ir izturīgas dažādās versijās.
Drošības un efektivitātes apsvērumi
-Pārdomātu ķēdes argumentācija: DeepSeek-R1 pārdomāto ķēdes (COT) argumentācija var izraisīt informācijas noplūdi un neefektivitāti, padarot to mazāk piemērotu noteiktām lietojumprogrammām bez rūpīgas novērtēšanas [3]. Šis aspekts ir vairāk saistīts ar modeļa arhitektūru nekā versiju veidošana, bet uzsver nepieciešamību pēc piesardzīgas izvietošanas.
Rezumējot, lai arī versija ietekmē DeepSEEK-R1 efektivitātes un aparatūras prasības, tās veiktspēja uz īpašiem etaloniem, piemēram, matemātiku un kodēšanu, mazāk ietekmē versijas. Tomēr modeļa arhitektūra un drošības apsvērumi ir kritiski faktori tā izvietošanā un lietošanā.
Atsauces:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoring-model-beats-openais-o1-on-in copin-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-depseek-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-r1-7b-performance-on-a-developers-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoring-for-the-masses