„Deepseek-R1“ yra galingas samprotavimo modelis, kurį sukūrė „Deepseek“, kuris parodė įspūdingus rezultatus įvairiuose etalonuose, dažnai glaudžiai konkuruodamas su Openai O1 modeliu. „Deepseek-R1“ versija, ypač atsižvelgiant į jo parametro dydį ir konkrečias užduotis, kurioms ji taikoma, gali turėti įtakos jo našumui tam tikriems etalonams.
Matematikos etalonai
-„Aime 2024“ ir „Math-500“: „Deepseeek-R1“ išsiskiria iš šių matematikos etalonų, įvertindami 79,8% Aime 2024 ir 97,3% „Math-500“, šiek tiek pranokdamas „Openai O1-1217“ abiem atvejais [2] [5]. Šių etalonų našumą rečiau gali didelę įtaką paveikti versijos, nes „Deepseeek-R1“ stiprumas matematiniuose samprotavimuose yra nuoseklus skirtingose versijose.
kodavimo etalonai
-Patikrinta kodeforui ir SWE-Bench: nors „Openai O1“ veda į kodeforas su 96,6% procentilio, „Deepseek-R1“ atidžiai seka 96,3% procentiliu [5]. Patikrintame SWE-Bench, „Deepseeek-R1“ šiek tiek pralenkia „Openai O1“ [5]. Verslas gali turėti įtakos kodavimo užduotims greičiui ir efektyvumui, tačiau pagrindinis šių etalonų versijų skirtumas tarp versijų yra minimalus.
Bendrosios žinios etalonai
-„GPQA Diamond“ ir „MMLU: Openai O1-1217“ turi nedidelį kraštą prieš „Deepseeek-R1“ pagal faktines samprotavimo užduotis, tokias kaip GPQA deimantas ir MMLU [5]. Versijos gali turėti įtakos modelio gebėjimui spręsti įvairius faktinius klausimus, tačiau skirtumas paprastai nėra drastiškas.
versijų poveikis
„Deepseeek-R1“ versijos, ypač „distiliuotos“ versijos, turinčios mažiau parametrų (nuo 1,5 milijardo iki 70 milijardų), gali smarkiai paveikti greičio ir efektyvumo našumą, o ne tikslumą. Mažesnės versijos gali veikti ne tokią galingą aparatinę įrangą, tačiau gali sugeneruoti per didelę išvestį, todėl apdorojimo laikas lėčiau, palyginti su didesniais modeliais, tokiais kaip „Openai O1“ [4]. Tačiau pagrindinės samprotavimo galimybės išlieka tvirtos įvairiose versijose.
Saugumo ir efektyvumo aspektai
-Mąstymo grandinės samprotavimai: „Deepseeek-R1“ apgalvotų (COT) samprotavimai gali sukelti informacijos nutekėjimą ir neveiksmingumą, todėl jis yra mažiau tinkamas tam tikroms programoms be kruopštaus įvertinimo [3]. Šis aspektas labiau susijęs su modelio architektūra, o ne versijomis, tačiau pabrėžia, kad reikia atsargiai diegti.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors versija turi įtakos „Deepseeek-R1“ efektyvumo ir aparatinės įrangos reikalavimams, tačiau jo veikimas tokiuose konkrečiuose etalonuose kaip matematika ir kodavimas turi mažiau įtakos versijoms. Tačiau modelio architektūra ir saugumo sumetimai yra kritiniai jo diegimo ir naudojimo veiksniai.
Citatos:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-peats-openais-o1-on-cither-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-fi 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-macbooks-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses