A DeepSeek teljesítménye az AIME 2024 referenciaértékén jelentős betekintést nyújt általános matematikai érvelési képességeibe. Az AIME egy kihívást jelentő matematikai verseny a középiskolás diákok számára, szigorú és összetett problémáiról ismert. A DeepSeek modelljei lenyűgöző eredményeket mutattak ezen a referenciaértéken, bemutatva képességüket a fejlett matematikai fogalmak kezelésére.
A legfontosabb teljesítmény kiemeli
- Pontossági eredmények: A DeepSeek modelljei figyelemre méltó pontosságot értek el az AIME 2024-en. Például a DeepSeek R1 modell elérte az 52,5% -os pontossági arányt, felülmúlva más modelleket, mint például az Openai O1-Preview, amely 44,6% -ot szerzett [5]. Ezenkívül a DeepSeek 32B paramétermodellje 72,6% -os pontosságot ért el, bár ez valamivel alacsonyabb volt, mint egy másik modell, az O1-0912, amely 74,4% -ot eredményezett [1].
- Az emberi teljesítményhez viszonyítva: Az AIME emberi résztvevőinek medián pontszáma történelmileg a 15 kérdésből 4-6 helyes válasz. Noha a DeepSeek modelljei erős teljesítményt mutattak, továbbra is kihívásokkal kell szembenézniük a fejlett matematikai problémák következetes megoldásában, hasonlóan az emberi résztvevőkhöz [7].
-Az érvelés és a problémamegoldás: A DeepSeek modelljei kitűnőek a matematikai érvelésben olyan technikák alkalmazásával, mint a lépésről lépésre az érvelés és az eszközhasználat. Ez nyilvánvaló más matematikai referenciaértékekkel kapcsolatos teljesítményükben, ahol meghaladták a meglévő nyílt forrású modelleket [2]. Az átlátható érvelési folyamatok biztosításának képessége, amelyek hasonlóak az emberszerű megbeszéléshez, javítják oktatási értéküket és megbízhatóságukat [5].
Korlátozások és kihívások
- Teljesítmény-variabilitás: A teljesítmény észrevehető csökkenése van, amikor a DeepSeek modellek változatkérdésekkel találkoznak, vagy azokat, amelyek nem szerepelnek közvetlenül az edzési adataikban. Például, miközben kiemelkednek a meghatározott tesztadatokon, korlátozott a képességük, hogy általánosítsák a megváltozott kérdések verzióit [4].
- Benchmark telítettség: Az AIME benchmark továbbra is kihívást jelent az AI modellek számára, mivel ez még nem telített, vagyis a modellek továbbra is jelentősen javulhatnak ezen a feladaton [7]. Ez azt sugallja, hogy míg a DeepSeek lépéseket tett, van hely a további fejlődésre a matematikai érvelésben.
A jövőbeli következmények
A DeepSeek az AIME 2024 -es teljesítménye kiemeli az AI modellek kiemelkedési lehetőségeit a matematikai érvelésben, amikor a domain szakértelmet a hatékony edzési technikákkal kombinálják. Ez a megközelítés olyan speciálisabb modellekhez vezethet, amelyek erős eredményeket érnek el a szerény számítási erőforrásokkal, és a nyers számítási teljesítményről az intelligens edzési stratégiákra összpontosítva [1]. Ahogy az AI tovább fejlődik, az olyan modellek, mint a DeepSeek, döntő szerepet játszanak a matematikai érvelési képességek határainak nyomában.
Idézetek:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-more-more-than-compute-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