DeepSeeks ytelse på AIME 2024 Benchmark gir betydelig innsikt i dets samlede matematiske resonnement. AIME er en utfordrende matematikk -konkurranse for elever på videregående skole, kjent for sine strenge og sammensatte problemer. DeepSeek -modeller har vist imponerende resultater på dette målestokken, og viser deres evne til å takle avanserte matematiske konsepter.
Key Performance Highlights
- Nøyaktighetsprestasjoner: DeepSeek-modeller har oppnådd bemerkelsesverdig nøyaktighet på AIME 2024. For eksempel nådde DeepSeek R1-modellen en nøyaktighetsrate på 52,5%, og overgikk andre modeller som Openais O1-Preview, som scoret 44,6% [5]. I tillegg oppnådde en 32B parametermodell fra DeepSeek 72,6% nøyaktighet, selv om dette var litt lavere enn en annen modell, O1-0912, som scoret 74,4% [1].
- Sammenligning med menneskelig ytelse: Median poengsum for menneskelige deltakere i AIME er historisk mellom 4 og 6 riktige svar av 15 spørsmål. Mens DeepSeek -modeller har vist sterk ytelse, møter de fortsatt utfordringer med å løse avanserte matematiske problemer konsekvent, likt menneskelige deltakere [7].
-Resonnement og problemløsing: DeepSeek-modeller utmerker seg i matematisk resonnement ved å bruke teknikker som trinn-for-trinn resonnement og verktøybruk. Dette er tydelig i deres ytelse på andre matematiske benchmarks, der de har overgått eksisterende open source-modeller [2]. Evnen til å gi gjennomsiktige resonnementsprosesser, i likhet med menneskelignende overlegg, forbedrer deres utdanningsverdi og pålitelighet [5].
Begrensninger og utfordringer
- Resultatvariabilitet: Det er et merkbart frafall i ytelsen når DeepSeek-modeller møter spørsmål om variant eller de som ikke er direkte inkludert i treningsdataene sine. For eksempel, mens de utmerker seg med spesifikke testdata, er deres evne til å generalisere til endrede versjoner av spørsmål begrenset [4].
- Benchmark Metation: AIME Benchmark er fortsatt utfordrende for AI -modeller, ettersom det ennå ikke er mettet, noe som betyr at modeller fremdeles kan forbedre seg betydelig på denne oppgaven [7]. Dette antyder at mens DeepSeek har gjort fremskritt, er det rom for videre utvikling i matematisk resonnement.
Framtidige implikasjoner
DeepSeeks ytelse på AIME 2024 fremhever potensialet for at AI -modeller utmerker seg i matematisk resonnement når du kombinerer domenekompetanse med effektive treningsteknikker. Denne tilnærmingen kan føre til mer spesialiserte modeller som oppnår sterke resultater med beskjedne beregningsressurser, og flytter fokuset fra Raw Compute Power til smarte treningsstrategier [1]. Når AI fortsetter å utvikle seg, vil modeller som DeepSeek spille en avgjørende rolle i å skyve grensene for matematiske resonnement.
Sitasjoner:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-show-that-ai-expertise-might-matter-more-han compute-in-2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/no/topic/384068
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.06.25321749v1.full-text
[7] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[8] https://arxiv.org/html/2503.10573v1