Deepseek-R1 là một mô hình lý luận mạnh mẽ được phát triển bởi Deepseek, đã cho thấy hiệu suất ấn tượng trên các điểm chuẩn khác nhau, thường cạnh tranh chặt chẽ với mô hình O1 của Openai. Phiên bản của Deepseek-R1, đặc biệt là về kích thước tham số của nó và các nhiệm vụ cụ thể mà nó được áp dụng, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của nó trên các điểm chuẩn nhất định.
Điểm chuẩn toán học
-AIME 2024 và Math-500: Deepseek-R1 vượt trội trong các điểm chuẩn toán học này, đạt 79,8% trên AIME 2024 và 97,3% trên toán học-500, hơi vượt qua Openai O1-1217 trong cả hai trường hợp [2] [5]. Hiệu suất trong các điểm chuẩn này ít có khả năng bị ảnh hưởng đáng kể khi phiên bản, vì sức mạnh của Deepseek-R1 trong lý luận toán học phù hợp giữa các phiên bản khác nhau.
Điểm chuẩn mã hóa
-CodeForces và Swech-Bench được xác minh: Trong khi Openai O1 dẫn đầu trong CodeForces với tỷ lệ phần trăm 96,6%, DeepSeek-R1 theo sát với tỷ lệ phần trăm 96,3% [5]. Trong Băng ghế đã được xác minh, Deepseek-R1 hơi vượt trội so với Openai O1 [5]. Phiên bản có thể ảnh hưởng đến tốc độ và hiệu quả của các tác vụ mã hóa, nhưng sự khác biệt hiệu suất cốt lõi giữa các phiên bản là tối thiểu trong các điểm chuẩn này.
Điểm chuẩn kiến thức chung
-GPQA Diamond và MMLU: Openai O1-1217 có một chút lợi thế so với Deepseek-R1 trong các nhiệm vụ lý luận thực tế như GPQA Diamond và MMLU [5]. Phiên bản có thể ảnh hưởng đến khả năng của mô hình để xử lý các câu hỏi thực tế đa dạng, nhưng sự khác biệt nói chung là không quyết liệt.
Tác động của phiên bản
Phiên bản của Deepseek-R1, đặc biệt là các phiên bản "chưng cất" với ít tham số hơn (dao động từ 1,5 tỷ đến 70 tỷ), có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất về tốc độ và hiệu quả thay vì độ chính xác. Các phiên bản nhỏ hơn có thể chạy trên phần cứng ít mạnh hơn nhưng có thể tạo ra đầu ra quá mức, dẫn đến thời gian xử lý chậm hơn so với các mô hình lớn hơn như Openai O1 [4]. Tuy nhiên, khả năng lý luận cốt lõi vẫn mạnh mẽ trên các phiên bản khác nhau.
Cân nhắc về bảo mật và hiệu quả
-Lý do chuỗi suy nghĩ: Lý do chuỗi (COT) của DeepSeek-R1 có thể dẫn đến rò rỉ thông tin và sự thiếu hiệu quả, làm cho nó ít phù hợp hơn đối với các ứng dụng nhất định mà không cần đánh giá cẩn thận [3]. Khía cạnh này liên quan nhiều hơn đến kiến trúc của mô hình hơn là phiên bản nhưng nhấn mạnh sự cần thiết phải triển khai thận trọng.
Tóm lại, trong khi phiên bản ảnh hưởng đến các yêu cầu hiệu quả và phần cứng của DeepSeek-R1, hiệu suất của nó trên các điểm chuẩn cụ thể như toán học và mã hóa ít bị ảnh hưởng bởi phiên bản. Tuy nhiên, các cân nhắc về kiến trúc và bảo mật của mô hình là các yếu tố quan trọng trong việc triển khai và sử dụng.
Trích dẫn:
.
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
.
.
[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