Deepseek-R1 je močan model sklepanja, ki ga je razvil Deepseek, ki je pokazal impresivno zmogljivost različnih meril, ki pogosto tekmujejo z OpenAI-jevim modelom O1. Različica Deepseek-R1, zlasti glede na velikost parametra in posebne naloge, na katere se uporablja, lahko vpliva na njegovo delovanje na določena merila.
Matematična merila
-AIME 2024 in MATH-500: Deepseek-R1 se odlikujeta pri teh matematičnih merilih, saj je na AIME 2024 dosegel 79,8% in 97,3% pri MATH-500, kar je v obeh primerih rahlo presegalo OpenAI O1-1217 [2] [5]. Učinkovitost teh meril je manj verjetno, da bo znatno vplivala na različice, saj je moč Deepseek-R1 v matematičnem sklepanju dosledna v različnih različicah.
KODIRANJA RAZREDA
-Preverjeno Codeforces in SWE-Bench: Medtem ko OpenAI O1 vodi v Codeforces z 96,6% odstotki, Deepseek-R1 tesno sledi z 96,3% odstotnim odstotkom [5]. V SWE-Bench preverjeno, Deepseek-R1 rahlo presega OpenAI O1 [5]. Različica lahko vpliva na hitrost in učinkovitost kodirnih nalog, vendar je razlika v jedru med različicami v teh merilih minimalna.
Splošna merila znanja
-GPQA Diamond in MMLU: OpenAI O1-1217 ima rahlo prednost nad Deepseek-R1 pri dejanskih nalogah sklepanja, kot sta GPQA Diamond in MMLU [5]. Različica bi lahko vplivala na sposobnost modela, da obravnava različna dejanska vprašanja, vendar razlika na splošno ni drastična.
Vpliv različic
Različica Deepseek-R1, zlasti "destilirane" različice z manj parametri (od 1,5 milijarde do 70 milijard), lahko znatno vpliva na uspešnost v smislu hitrosti in učinkovitosti, ne pa na natančnosti. Manjše različice se lahko izvajajo na manj zmogljivi strojni opremi, vendar lahko ustvarijo pretirano proizvodnjo, kar vodi do počasnejših časov obdelave v primerjavi z večjimi modeli, kot je OpenAI O1 [4]. Vendar pa temeljne zmogljivosti za sklepanje ostajajo močne v različnih različicah.
Varnostno in učinkovitost
-Obrazložitev verige: Deepseek-R1-ov premišljeni (COT) sklepanje lahko privede do uhajanja informacij in neučinkovitosti, zaradi česar je manj primerna za določene aplikacije brez natančne ocene [3]. Ta vidik je bolj povezan z arhitekturo modela kot različico, vendar poudarja potrebo po previdni uvajanju.
Če povzamemo, medtem ko različica vpliva na učinkovitost in strojne potrebe Deepseek-R1, njeno delovanje na posebnih meriloh, kot sta matematika in kodiranje, manj vpliva na različice. Vendar sta arhitektura in varnostni vidiki modela ključni dejavniki njene uvajanja in uporabe.
Navedbe:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-calaims-its-reasoning-model--penais-o1-on-on-cuter-vent-vechmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-epeepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-reepseek-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-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses