हाल ही में, वेक्टारा की मशीन लर्निंग टीम ने डीपसीक श्रृंखला के दो मॉडलों पर गहन भ्रम परीक्षण किए, जिसके परिणाम बताते हैं कि डीपसीक-R1 का भ्रम दर 14.3% है, जो इसके पूर्ववर्ती डीपसीक-V3 के 3.9% से उल्लेखनीय रूप से अधिक है। यह दर्शाता है कि अनुमान को बढ़ाने की प्रक्रिया के दौरान, डीपसीक-R1 ने अधिक गलत या मूल जानकारी से असंगत सामग्री उत्पन्न की। इस परिणाम ने अनुमान वृद्धि बड़े भाषा मॉडलों (LLM) के भ्रम दर पर व्यापक चर्चा को जन्म दिया। चित्र स्रोत