El rendimiento de Deepseek en el Benchmark AIME 2024 proporciona información significativa sobre sus capacidades generales de razonamiento matemático. El AIME es una competencia de matemáticas desafiante para los estudiantes de secundaria, conocida por sus rigurosos y complejos problemas. Los modelos de Deepseek han demostrado resultados impresionantes en este punto de referencia, mostrando su capacidad para abordar conceptos matemáticos avanzados.
Destacados de rendimiento clave
- Logios de precisión: los modelos de Deepseek han logrado una precisión notable en el AIME 2024. Por ejemplo, el modelo Deepseek R1 alcanzó una tasa de precisión del 52.5%, superando a otros modelos como la revisión O1 de OpenAI, que obtuvo un 44.6% [5]. Además, un modelo de parámetro 32B de Deepseek alcanzó una precisión del 72.6%, aunque esto fue ligeramente más bajo que otro modelo, O1-0912, que obtuvo un 74.4% [1].
- Comparación con el rendimiento humano: la puntuación media para los participantes humanos en el AIME es históricamente entre 4 y 6 respuestas correctas de 15 preguntas. Si bien los modelos de Deepseek han mostrado un fuerte rendimiento, aún enfrentan desafíos para resolver constantemente problemas matemáticos avanzados, similares a los participantes humanos [7].
-Razonamiento y resolución de problemas: los modelos de Deepseek se destacan en razonamiento matemático mediante el empleo de técnicas como razonamiento paso a paso y uso de herramientas. Esto es evidente en su desempeño en otros puntos de referencia matemáticos, donde han superado los modelos existentes de código abierto [2]. La capacidad de proporcionar procesos de razonamiento transparentes, similares a la deliberación humana, mejora su valor educativo y confiabilidad [5].
Limitaciones y desafíos
- Variabilidad del rendimiento: hay una caída notable en el rendimiento cuando los modelos Deepseek encuentran preguntas variantes o aquellas que no están directamente incluidas en sus datos de entrenamiento. Por ejemplo, mientras se destacan en datos de prueba específicos, su capacidad para generalizar a versiones alteradas de preguntas es limitada [4].
- Saturación de referencia: el punto de referencia AIME sigue siendo desafiante para los modelos de IA, ya que aún no está saturado, lo que significa que los modelos aún pueden mejorar significativamente en esta tarea [7]. Esto sugiere que si bien Deepseek ha avanzado, hay espacio para un mayor desarrollo en el razonamiento matemático.
Implicaciones futuras
El rendimiento de Deepseek en el AIME 2024 destaca el potencial de que los modelos de IA sobresalen en un razonamiento matemático al combinar la experiencia del dominio con técnicas de entrenamiento eficientes. Este enfoque podría conducir a modelos más especializados que logren resultados sólidos con recursos computacionales modestos, cambiando el enfoque desde el poder de cómputo en bruto hasta las estrategias de capacitación inteligente [1]. A medida que AI continúa evolucionando, modelos como Deepseek desempeñarán un papel crucial para impulsar los límites de las capacidades de razonamiento matemático.
Citas:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-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