DeepSeek-R1-це потужна модель міркування, розроблена DeepSeek, яка показала вражаючу ефективність у різних орієнтирах, часто тісно конкуруючи з моделлю O1 Openai. Версія DeepSeek-R1, особливо з точки зору його розміру параметрів та конкретних завдань, до яких він застосовується, може вплинути на його продуктивність на певні орієнтири.
Математичні орієнтири
-AIME 2024 та MATH-500: DeepSeek-R1 перемагає в цих математичних орієнтирах, набравши 79,8% на AIME 2024 та 97,3% на математику-500, трохи перевершивши OpenAI O1-1217 в обох випадках [2] [5]. Продуктивність у цих орієнтирах менше шансів суттєво впливати на версію, оскільки сила DeepSeek-R1 у математичних міркуваннях відповідає у різних версіях.
кодування орієнтирів
-Codeforces та SWE-Bench перевірили: У той час як OpenAI O1 веде в Codeforces з 96,6% відсотком, DeepSeek-R1 уважно відповідає 96,3% перцентиля [5]. У Swe-Censience перевірено, DeepSeek-R1 злегка перевершує OpenAI O1 [5]. Версія може вплинути на швидкість та ефективність завдань кодування, але основна різниця продуктивності між версіями мінімальна в цих орієнтирах.
Загальні показники знань
-GPQA Diamond та MMLU: OpenAI O1-1217 має незначну перевагу над DeepSeek-R1 у фактичних завданнях, таких як GPQA Diamond та MMLU [5]. Версія може вплинути на здатність моделі вирішувати різноманітні фактичні питання, але різниця, як правило, не є різкою.
Вплив версії
Версія DeepSeek-R1, зокрема, "дистильованих" версій з меншою кількістю параметрів (коливається від 1,5 мільярда до 70 мільярдів), може суттєво вплинути на ефективність швидкості та ефективності, а не на точність. Менші версії можуть працювати на менш потужному обладнанні, але можуть генерувати надмірний вихід, що призводить до повільнішого часу обробки порівняно з великими моделями, такими як OpenAI O1 [4]. Однак основні можливості міркувань залишаються надійними для різних версій.
міркувань безпеки та ефективності
-міркування ланцюга думки: міркування ланцюга (COT) DeepSeek-R1 може призвести до витоку інформації та неефективності, що робить його менш придатним для певних застосувань без ретельної оцінки [3]. Цей аспект більше пов'язаний з архітектурою моделі, ніж версії, але підкреслює необхідність обережного розгортання.
Підсумовуючи це, хоча версія впливає на ефективність та апаратні вимоги DeepSeek-R1, його продуктивність на конкретних орієнтирах, таких як математика та кодування, менш впливає на версію. Однак міркування архітектури та безпеки моделі є критичними факторами її розгортання та використання.
Цитати:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-catect-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepeek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepeek-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-resoning-f-fe-masses