Deepseek-R1, çeşitli kriterlerde etkileyici bir performans gösteren ve genellikle Openai'nin O1 modeliyle yakından yarışan Deepseek tarafından geliştirilen güçlü bir akıl yürütme modelidir. Deepseek-R1'in, özellikle parametre boyutu ve uygulandığı belirli görevler açısından sürümleri, belirli kıyaslamalardaki performansını etkileyebilir.
Matematik Kıyasları
-AIME 2024 ve MATH-500: Deepseek-R1, bu matematik kıyaslamalarında mükemmeldir, AIME 2024'te% 79.8 ve MATH-500'de% 97.3 puan alır ve her iki durumda da Openai O1-1217'yi hafifçe aşar [2] [5]. Deepseek-R1'in matematiksel akıl yürütmedeki gücü farklı sürümlerde tutarlı olduğundan, bu ölçütlerdeki performansın sürümden önemli ölçüde etkilenmesi daha az olasıdır.
Kodlama kriterleri
-CodeFores ve SWE-Bench doğrulandı: Openai O1,% 96.6'lık bir yüzdelik dilimle CodeForces'a liderlik ederken, Deepseek-R1% 96,3'lük bir persentil ile yakından takip eder [5]. SWE-Bench doğrulanmış olarak, Deepseek-R1 Openai O1 [5] 'de hafifçe daha iyi performans gösterir. Sürümleme, kodlama görevlerinin hızını ve verimliliğini etkileyebilir, ancak bu kriterlerde sürümler arasındaki temel performans farkı minimaldir.
Genel Bilgi Ödemeleri
-GPQA Diamond ve MMLU: Openai O1-1217, GPQA Diamond ve MMLU gibi gerçek akıl yürütme görevlerinde Deepseek-R1 üzerinde hafif bir kenara sahiptir [5]. Sürümleme, modelin çeşitli gerçek soruları ele alma yeteneğini etkileyebilir, ancak fark genellikle sert değildir.
Sürümlemenin etkisi
Deepseek-R1'in, özellikle daha az parametreye sahip "damıtılmış" versiyonlar (1,5 milyar ila 70 milyar arasında) versiyonu, performansı doğruluktan ziyade hız ve verimlilik açısından önemli ölçüde etkileyebilir. Daha küçük sürümler daha az güçlü donanım üzerinde çalışabilir, ancak aşırı çıkış üretebilir, bu da Openai O1 gibi daha büyük modellere kıyasla daha yavaş işlem sürelerine yol açabilir [4]. Ancak, temel akıl yürütme yetenekleri farklı sürümlerde sağlam kalır.
Güvenlik ve Verimlilik Konuları
-Düşünce Zinciri Akıl Yürütme: Deepseek-R1'in düşünce zinciri (COT) akıl yürütmesi, bilgi sızıntısına ve verimsizliklere yol açabilir, bu da dikkatli bir değerlendirme yapmadan belirli uygulamalar için daha az uygun hale getirebilir [3]. Bu husus, modelin mimarisiyle sürümlemeden daha fazla ilişkilidir, ancak temkinli dağıtım ihtiyacını vurgulamaktadır.
Özetle, sürümleme Deepseek-R1'in verimliliği ve donanım gereksinimlerini etkilerken, matematik ve kodlama gibi belirli kriterler üzerindeki performansı sürümden daha az etkilenir. Ancak, modelin mimarisi ve güvenlik hususları, dağıtım ve kullanımında kritik faktörlerdir.
Alıntılar:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-wenseating-model-beats-openais-o1-on-certert-nchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-to-security-risks-of-depseek-r1/
[4] https://www.reddit.com/r/localllamama/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-pompormance-on-a-deelilaters-cacbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-seiling-for-the-theases