Wydajność Deepseek w zakresie Benchmark AIME 2024 zapewnia znaczny wgląd w jego ogólne możliwości rozumowania matematycznego. Aime jest trudną konkurencją matematyki dla uczniów szkół średnich, znanych z rygorystycznych i złożonych problemów. Modele Deepseek wykazały imponujące wyniki tego punktu odniesienia, pokazując ich zdolność do radzenia sobie z zaawansowanymi koncepcjami matematycznymi.
Kluczowe wyniki wydajności
- Osiągnięcia dokładności: Modele Deepseek osiągnęły znaczącą dokładność w AIME 2024. Na przykład model Deepseek R1 osiągnął wskaźnik dokładności 52,5%, przewyższając inne modele, takie jak przegląd O1 Openai, który uzyskał 44,6% [5]. Dodatkowo model parametrów 32B z Deepseek osiągnął 72,6% dokładności, chociaż był to nieco niższy niż inny model O1-0912, który uzyskał 74,4% [1].
- Porównanie z wyniki człowieka: Mediana wyniku dla ludzi w AIME wynosi historycznie od 4 do 6 poprawnych odpowiedzi na 15 pytań. Podczas gdy modele Deepseeka wykazały dobre wyniki, wciąż stają przed wyzwaniami w konsekwentnym rozwiązywaniu zaawansowanych problemów matematycznych, podobnie jak uczestnicy ludzkie [7].
-Rozumowanie i rozwiązywanie problemów: Modele Deepseek wyróżniają się w rozumowaniu matematycznym poprzez zastosowanie technik takich jak rozumowanie krok po kroku i użycie narzędzi. Jest to widoczne w ich wydajności na innych matematycznych testach porównawczych, w których przekroczyli istniejące modele open source [2]. Zdolność do zapewnienia przejrzystych procesów rozumowania, podobnych do obrad podobnych do człowieka, zwiększa ich wartość edukacyjną i wiarygodność [5].
Ograniczenia i wyzwania
- Zmienność wydajności: Istnieje zauważalny spadek wydajności, gdy modele DeepSeek napotykają pytania wariantowe lub te, które nie są bezpośrednio uwzględnione w ich danych szkoleniowych. Na przykład, podczas gdy wyróżniają się konkretnymi danymi testowymi, ich zdolność do uogólnienia na zmienione wersje pytań jest ograniczona [4].
- Nasycenie testu porównawczego: Benchmark AIME pozostaje trudny dla modeli AI, ponieważ nie jest jeszcze nasycone, co oznacza, że modele mogą nadal znacznie poprawić to zadanie [7]. Sugeruje to, że chociaż Deepseek poczynił postępy, istnieje miejsce na dalszy rozwój w rozumowaniu matematycznym.
Przyszłe implikacje
Wydajność Deepseek w AIME 2024 podkreśla potencjał modeli AI do doskonalenia w rozumowaniu matematycznym przy łączeniu wiedzy specjalistycznej w dziedzinie z wydajnymi technikami szkoleniowymi. Podejście to może prowadzić do bardziej wyspecjalizowanych modeli, które osiągają silne wyniki dzięki skromnym zasobom obliczeniowym, przenosząc nacisk na surową moc obliczeniową na inteligentne strategie szkoleniowe [1]. W miarę ewolucji AI modele takie jak Deepseek odgrywają kluczową rolę w przekraczaniu granic możliwości rozumowania matematycznego.
Cytaty:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matre-more-than-Compute-in-2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/en/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