論文の概要: Quantifying the Capability Boundary of DeepSeek Models: An Application-Driven Performance Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11164v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 15:29:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:41.700349
• Title: Quantifying the Capability Boundary of DeepSeek Models: An Application-Driven Performance Analysis
• Title（参考訳）: DeepSeekモデルの能力境界の定量化:アプリケーション駆動のパフォーマンス分析
• Authors: Shiguo Lian, Kaikai Zhao, Xuejiao Lei, Ning Wang, Zhenhong Long, Peijun Yang, Minjie Hua, Chaoyang Ma, Wen Liu, Kai Wang, Zhaoxiang Liu,
• Abstract要約: 我々は,DeepSeek-V3,DeepSeek-R1,DeepSeek-R1-Distill-Qwen,DeepSeek-R1-Distill-LlamaシリーズをA-Eval上で評価した。 元の命令調整モデルと蒸留モデルを比較して、推論の強化が性能に与える影響を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.912726229643101
• License:
• Abstract: DeepSeek-R1, known for its low training cost and exceptional reasoning capabilities, has achieved state-of-the-art performance on various benchmarks. However, detailed evaluations from the perspective of real-world applications are lacking, making it challenging for users to select the most suitable DeepSeek models for their specific needs. To address this gap, we evaluate the DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill-Qwen series, and DeepSeek-R1-Distill-Llama series on A-Eval, an application-driven benchmark. By comparing original instruction-tuned models with their distilled counterparts, we analyze how reasoning enhancements impact performance across diverse practical tasks. Our results show that reasoning-enhanced models, while generally powerful, do not universally outperform across all tasks, with performance gains varying significantly across tasks and models. To further assist users in model selection, we quantify the capability boundary of DeepSeek models through performance tier classifications and intuitive line charts. Specific examples provide actionable insights to help users select and deploy the most cost-effective DeepSeek models, ensuring optimal performance and resource efficiency in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: DeepSeek-R1は低いトレーニングコストと例外的な推論能力で知られ、様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、現実世界のアプリケーションの観点からの詳細な評価は不足しており、ユーザが特定のニーズに最も適したDeepSeekモデルを選択することは困難である。 このギャップに対処するため、アプリケーション駆動ベンチマークであるA-Eval上でDeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwenシリーズ、DeepSeek-R1-Distill-Llamaシリーズを評価した。 従来の命令調整モデルと蒸留モデルを比較して、推論の強化が様々な実践課題におけるパフォーマンスに与える影響を分析する。 本結果から, 推理強化モデルでは, 一般には強力ではあるが, 全てのタスクにおいて性能が向上するわけではなく, タスクやモデル間で性能が著しく変化していることが示唆された。 モデル選択のユーザを支援するため,性能階層分類と直感的な線グラフを用いて,DeepSeekモデルの機能境界を定量化する。 具体的な例は、ユーザが最もコスト効率のよいDeepSeekモデルを選択してデプロイするのに役立つ実用的な洞察を提供し、現実世界のアプリケーションで最適なパフォーマンスとリソース効率を保証する。

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