Что такое LLM для задач рассуждения?
LLM для задач рассуждения — это специализированные большие языковые модели, разработанные для превосходства в логическом мышлении, решении математических задач и сложном многоэтапном рассуждении. Эти модели используют передовые методы обучения, такие как обучение с подкреплением и обработка цепочек мыслей, чтобы разбивать сложные проблемы на управляемые шаги. Они могут справляться с математическими доказательствами, задачами по кодированию, научными рассуждениями и абстрактным решением проблем с беспрецедентной точностью. Эта технология позволяет разработчикам и исследователям создавать приложения, требующие глубокого аналитического мышления, от автоматического доказательства теорем до сложного анализа данных и научных открытий.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности в рассуждении. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждению, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Превосходная производительность в рассуждении
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности в рассуждении. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждению, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. С 671 миллиардом параметров, использующих архитектуру MoE, и длиной контекста 164K, она представляет собой вершину развития моделей рассуждения.
Плюсы
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждения.
- Продвинутая оптимизация с помощью обучения с подкреплением.
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за большого размера.
- Премиальная цена $2.18/M выходных токенов на SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает передовую производительность в рассуждении благодаря тщательно разработанному обучению с подкреплением, которое конкурирует с лучшими закрытыми моделями.
Qwen/QwQ-32B
QwQ — это модель рассуждения из серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная к мышлению и рассуждению, может достигать значительно улучшенной производительности в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B — это модель рассуждения среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с передовыми моделями рассуждения, например, DeepSeek-R1, o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: Эффективное превосходство в рассуждении
QwQ — это модель рассуждения из серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная к мышлению и рассуждению, может достигать значительно улучшенной производительности в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B — это модель рассуждения среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с передовыми моделями рассуждения, например, DeepSeek-R1, o1-mini. Модель включает такие технологии, как RoPE, SwiGLU, RMSNorm и Attention QKV bias, с 64 слоями и 40 Q-головами внимания (8 для KV в архитектуре GQA).
Плюсы
- Конкурентоспособная производительность по сравнению с более крупными моделями рассуждения.
- Эффективный размер в 32 миллиарда параметров для более быстрого развертывания.
- Продвинутая архитектура внимания с GQA.
Минусы
- Меньшая длина контекста (33K) по сравнению с более крупными моделями.
- Может не соответствовать абсолютной пиковой производительности моделей с 671 миллиардом параметров.
Почему мы ее любим
- Она предлагает идеальный баланс возможностей рассуждения и эффективности, обеспечивая конкурентоспособную производительность в более доступном пакете.
DeepSeek-V3
Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, с улучшениями, внесенными только в методы пост-обучения. Новая модель V3 включает методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждения.
DeepSeek-V3: Усовершенствованный центр рассуждений
Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, с улучшениями, внесенными только в методы пост-обучения. Новая модель V3 включает методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждения. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5, на оценочных наборах, связанных с математикой и кодированием. Кроме того, модель продемонстрировала заметные улучшения в вызове инструментов, ролевых играх и возможностях повседневного общения.
Плюсы
- Включает методы обучения с подкреплением R1.
- Результаты, превосходящие GPT-4.5 в математике и кодировании.
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров и контекстом 131K.
Минусы
- Высокие вычислительные требования для развертывания.
- Премиальная структура ценообразования для корпоративного использования.
Почему мы ее любим
- Она сочетает в себе лучшее из двух миров: исключительные возможности рассуждения, унаследованные от R1, с высокой производительностью общего назначения.
Сравнение моделей ИИ для рассуждения
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели ИИ для рассуждения 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Для передовой производительности в рассуждении лидирует DeepSeek-R1. Для эффективного рассуждения без компромиссов QwQ-32B предлагает лучший баланс. Для универсального рассуждения в сочетании с общими возможностями DeepSeek-V3 превосходит всех. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель рассуждения для ваших конкретных аналитических и проблемно-ориентированных потребностей.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цена (SiliconFlow) | Основная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Рассуждение | $2.18/M out, $0.5/M in | Превосходная производительность в рассуждении |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | Рассуждение | $0.58/M out, $0.15/M in | Эффективное превосходство в рассуждении |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Общее + Рассуждение | $1.13/M out, $0.27/M in | Универсальное рассуждение + общие задачи |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации для задач рассуждения 2025 года — это DeepSeek-R1, Qwen/QwQ-32B и DeepSeek-V3. Каждая из этих моделей выделяется своей исключительной производительностью в логическом рассуждении, решении математических задач и сложных многоэтапных мыслительных способностях.
Наш анализ показывает, что DeepSeek-R1 лидирует по чистой производительности рассуждения с возможностями, сравнимыми с OpenAI-o1. Для экономически эффективного рассуждения без ущерба для качества QwQ-32B предлагает конкурентоспособную производительность в более эффективном пакете. Для пользователей, которым нужны как возможности рассуждения, так и общие возможности, DeepSeek-V3 обеспечивает наилучшее сочетание аналитического мышления и универсальной помощи ИИ.