Performanța Deepseek pe referința AIME 2024 oferă informații semnificative asupra capacităților sale generale de raționament matematic. AIME este o competiție de matematică provocatoare pentru elevii de liceu, cunoscută pentru problemele sale riguroase și complexe. Modelele Deepseek au demonstrat rezultate impresionante pe acest punct de referință, arătându -și capacitatea de a aborda concepte matematice avansate.
Repere de performanță cheie
- Realizări de precizie: Modelele Deepseek au obținut o precizie notabilă pe AIME 2024. De exemplu, modelul Deepseek R1 a atins o rată de precizie de 52,5%, depășind alte modele precum OpenAI O1-Preview, care a obținut 44,6% [5]. În plus, un model de parametri de 32B din Deepseek a obținut o precizie de 72,6%, deși acest lucru a fost puțin mai mic decât un alt model, O1-0912, care a obținut 74,4% [1].
- Comparație cu performanța umană: Scorul mediu pentru participanții umani la AIME este istoric între 4 și 6 răspunsuri corecte din 15 întrebări. În timp ce modelele Deepseek au arătat performanțe puternice, ele se confruntă în continuare cu provocări în rezolvarea constantă a problemelor matematice avansate, similar cu participanții umani [7].
-Raționament și rezolvare a problemelor: Modelele Deepseek Excel în raționamentul matematic prin utilizarea unor tehnici precum raționamentul pas cu pas și utilizarea instrumentelor. Acest lucru este evident în performanța lor pe alte repere matematice, unde au depășit modelele open-source existente [2]. Capacitatea de a oferi procese de raționament transparente, asemănătoare cu deliberarea asemănătoare omului, le îmbunătățește valoarea educațională și încrederea [5].
Limitări și provocări
- Variabilitatea performanței: Există o abandonare vizibilă a performanței atunci când modelele Deepseek întâlnesc întrebări variante sau cele care nu sunt incluse direct în datele lor de instruire. De exemplu, în timp ce excelează pe date de testare specifice, capacitatea lor de a se generaliza la versiunile modificate de întrebări este limitată [4].
- Saturație de referință: Benchmark -ul AIME rămâne dificil pentru modelele AI, deoarece nu este încă saturat, ceea ce înseamnă că modelele se pot îmbunătăți în mod semnificativ în această sarcină [7]. Acest lucru sugerează că, în timp ce Deepseek a făcut progrese, există loc pentru o dezvoltare ulterioară în raționamentul matematic.
Implicații viitoare
Performanța Deepseek pe AIME 2024 evidențiază potențialul pentru modelele AI de a excela în raționamentul matematic atunci când se combină expertiza pe domeniu cu tehnici eficiente de formare. Această abordare ar putea duce la modele mai specializate, care obțin rezultate puternice cu resurse de calcul modeste, mutând accentul de la puterea de calcul brută la strategiile de instruire inteligentă [1]. Pe măsură ce AI continuă să evolueze, modele precum Deepseek vor juca un rol crucial în împingerea limitelor capacităților de raționament matematic.
Citări:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-AI-Expertise-might-Matter-more-Than-Compute-N-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