Deepseek R1 模型效能分析：完整版 vs. Q13 80 億參數精簡版
本文將深入探討 Deepseek R1 模型的效能差異，特別是將完整版（6710 億參數）與 Q13 80 億參數的精簡版進行比較。我們將透過邏輯推理測驗，觀察兩者在解決複雜問題時的表現。
測試環境：Open Router 及邏輯推理測驗
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測試平台：Open Router
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測試模型：
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Deepseek R1 完整版 (6710 億參數)
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Deepseek R1 Q13 80 億參數精簡版
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測驗內容：模擬在高樓中搭電梯，從 0 樓到 30 樓，但電梯按鈕的功能各異，且存在陷阱樓層，需要透過邏輯推理找出最佳路徑。
完整版 Deepseek R1 (6710 億參數) 測驗結果
完整版模型推理過程
- 理解題意： 模型首先嘗試理解題目描述，分析每個按鈕的功能，並評估按下不同按鈕可能發生的結果。
- 探索解決方案： 模型開始探索不同的解決方案，嘗試將問題轉化為數學公式或其他更有效率的表示方式。
- 策略規劃： 模型採用廣度優先搜尋 (BFS) 方法，但並非直接編寫 Python 程式碼，而是以邏輯演繹的方式尋找解決方案。
- 嘗試與學習： 模型嘗試不同的按鈕組合，遇到陷阱樓層後會學習，並根據經驗調整策略。
- 優化： 進行多個試驗後並非從找到的第一個解開始優化，而是持續優化其推理過程，並非單純尋找單一解答，而是盡可能找出最佳方案。
- 切換語言： 推理過程中模型一度切換到中文，推測可能是模型訓練時的母語，有助於更有效率地進行運算。
- 最終結果：模型成功找到最佳路徑，僅需 6 次按鈕操作，並提供詳細的步驟說明，同時驗證了方案的有效性與最佳性。
完整版模型特點
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深度推理： 展現出深入的推理能力，並在推理過程中不斷優化策略。
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優化導向： 不滿足於找到可行解，而是持續尋找最佳解。
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語言切換： 在解決問題時，可能會切換到訓練時的母語，以提升效率。
Q13 80 億參數精簡版 Deepseek R1 測驗結果
精簡版模型推理過程
- 理解題意： 模型同樣嘗試理解題目描述，但速度更快。
- 策略規劃： 模型嘗試不同的策略，例如優先使用可以跳躍較多樓層的按鈕。
- 快速解答： 模型很快給出解答，但並非最佳解。
精簡版模型特點
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速度較快： 由於參數較少，推理速度更快。
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局部最佳解： 找到了可行的解決方案，但並非最佳解，陷入了局部最小值。
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缺乏足夠的熵： 由於缺乏足夠的熵，模型無法跳脫既有的解決方案，找到全局最佳解。
分析推理路徑
對推理路徑進行分析後，發現模型雖然嘗試了優化，但最終未能找到更佳的解決方案。 之後要求模型分析推理模式，模型成功分析了推理模式，並在既有答案中再找出最佳解(七步)
結論
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完整版 Deepseek R1 (6710 億參數)： 具有更強大的推理能力和優化能力，能夠找到最佳解決方案。
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Q13 80 億參數精簡版 Deepseek R1： 速度更快，但可能陷入局部最小值，無法找到最佳解。
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精簡版適用情境： 在運算資源有限的情況下，精簡版仍可提供可行的解決方案，但可能需要犧牲部分效能。
總體而言，Deepseek R1 模型展現了強大的邏輯推理能力，即使是精簡版也能在一定程度上解決複雜問題。 然而，若追求最佳效能，完整版模型仍是首選。