Deepseek-R1 je výkonný model uvažovania vyvinutý spoločnosťou Deepseek, ktorý preukázal pôsobivý výkon v rôznych referenčných hodnotách a často úzko konkuroval model O1 O1. Verzia DeepSeek-R1, najmä pokiaľ ide o veľkosť parametrov a konkrétne úlohy, na ktoré sa uplatňuje, môže ovplyvniť jeho výkon na určité referenčné hodnoty.
matematické referenčné hodnoty
-AIME 2024 a Math-500: Deepseek-R1 vyniká v týchto matematických referenčných hodnotách, zaznamenal 79,8% na AIME 2024 a 97,3% na Math-500, v oboch prípadoch mierne prekonal OpenAI O1-1217 [2]. Výkon v týchto referenčných hodnotách je menej pravdepodobné, že bude výrazne ovplyvnený verziou, pretože sila Deepseek-R1 v matematickom zdôvodnení je v rôznych verziách konzistentná.
kódovacie referenčné hodnoty
-CodeForces a Swe-Bench Overené: Zatiaľ čo OpenAI O1 vedie v kódovýchForciách s 96,6% percentilom, Deepseek-R1 úzko sleduje 96,3% percentilu [5]. V SWE-Bench Overted, Deepseek-R1 mierne prekonáva OpenAI O1 [5]. Verzia môže ovplyvniť rýchlosť a efektívnosť kódovacích úloh, ale hlavný rozdiel výkonnosti medzi verziami je v týchto referenčných hodnotách minimálny.
Všeobecné znalostné referenčné hodnoty
-GPQA Diamond a MMLU: OpenAI O1-1217 má miernu výhodu oproti Deepseek-R1 v faktických uvažovacích úlohách ako GPQA Diamond a MMLU [5]. Verzia by mohla ovplyvniť schopnosť modelu zvládnuť rôzne faktické otázky, ale rozdiel vo všeobecnosti nie je drastický.
Vplyv verzie
Verzia DeepSeek-R1, najmä „destilovaných“ verzií s menším počtom parametrov (v rozmedzí od 1,5 miliardy do 70 miliárd), môže výrazne ovplyvniť výkon, pokiaľ ide o rýchlosť a efektívnosť ako presnosť. Menšie verzie môžu bežať na menej výkonnom hardvéri, ale môžu generovať nadmerný výstup, čo vedie k pomalším časom spracovania v porovnaní s väčšími modelmi, ako je OpenAI O1 [4]. Základné schopnosti zdôvodňovania však zostávajú robustné v rôznych verziách.
Úvahy o bezpečnosti a efektívnosti
-Odôvodnenie reťazca: Deepseek-R1, zdôvodnenie premysleného (COT) môže viesť k úniku informácií a neefektívnosti, čo je menej vhodné pre určité aplikácie bez dôkladného vyhodnotenia [3]. Tento aspekt súvisí skôr s architektúrou modelu ako s verziou, ale zdôrazňuje potrebu opatrného nasadenia.
Stručne povedané, zatiaľ čo verzia ovplyvňuje účinnosť a požiadavky na hardvér Deepseek-R1, jeho výkon v konkrétnych referenčných hodnotách, ako je matematika a kódovanie, je menej ovplyvnený verziou. Architektúra a bezpečnostné úvahy modelu sú však kritickými faktormi pri jej nasadení a používaní.
Citácie:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-clars-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-ce-cet-cetace-cipenchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-Risksof-queepseek-r1/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unuusable_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-reasoning-for-the-masses