Deepseek'in AIME 2024 ölçütündeki performansı, genel matematiksel akıl yürütme yeteneklerine ilişkin önemli bilgiler sağlar. AIME, titiz ve karmaşık sorunları ile bilinen lise öğrencileri için zorlu bir matematik yarışmasıdır. Deepseek'in modelleri, ileri matematiksel kavramlarla başa çıkma yeteneklerini sergileyen bu ölçütte etkileyici sonuçlar gösterdi.
Temel Performans Önemli Noktaları
- Doğruluk Başarıları: Deepseek'in modelleri AIME 2024'te dikkate değer bir doğruluk elde etti. Örneğin, Deepseek R1 modeli% 52.5'lik bir doğruluk oranına ulaştı ve Openai'nin% 44.6'ını puanlayan O1 ön görüşü gibi diğer modellerden daha iyi performans gösterdi [5]. Ek olarak, Deepseek'ten 32B parametre modeli% 72.6 doğruluk elde etti, ancak bu% 74.4 puan alan başka bir model olan O1-0912'den biraz daha düşüktü [1].
- İnsan performansıyla karşılaştırma: AIME'deki insan katılımcılarının medyan puanı tarihsel olarak 15 sorudan 4 ila 6 doğru cevaptır. Deepseek'in modelleri güçlü performans gösterse de, insan katılımcılara benzer şekilde ileri matematik problemlerini sürekli olarak çözmede zorluklarla karşılaşıyorlar [7].
-Akıl yürütme ve problem çözme: Deepseek'in modelleri, adım adım akıl yürütme ve araç kullanımı gibi teknikler kullanarak matematiksel akıl yürütmede mükemmeldir. Bu, mevcut açık kaynak modellerini aştıkları diğer matematiksel ölçütlerdeki performanslarında belirgindir [2]. İnsan benzeri müzakereye benzer şeffaf akıl yürütme süreçleri sağlama yeteneği, eğitim değerlerini ve güvenilirliklerini artırır [5].
Sınırlamalar ve Zorluklar
- Performans Değişkenliği: Deepseek modelleri varyant sorularıyla veya doğrudan eğitim verilerine dahil olmayanlarla karşılaştığında performansta belirgin bir düşüş vardır. Örneğin, spesifik test verileri üzerinde mükemmel olurken, soruların değiştirilmiş sürümlerine genelleme yapma yetenekleri sınırlıdır [4].
- Benchmark Doygunluk: AIEME Benchmark, henüz doymuş olmadığı için AI modelleri için zorlayıcı olmaya devam ediyor, yani modeller bu görevde hala önemli ölçüde iyileşebilir [7]. Bu, Deepseek'in adımlar atmasına rağmen, matematiksel akıl yürütmede daha fazla gelişme için yer olduğunu göstermektedir.
Gelecek Çıkarları
Deepseek'in AIME 2024'teki performansı, AI modellerinin alan uzmanlığını verimli eğitim teknikleriyle birleştirirken matematiksel akıl yürütmede mükemmel olma potansiyelini vurgulamaktadır. Bu yaklaşım, mütevazı hesaplama kaynakları ile güçlü sonuçlar elde eden daha özel modellere yol açarak odağı ham hesaplama gücünden akıllı eğitim stratejilerine kaydırabilir [1]. AI gelişmeye devam ederken, Deepseek gibi modeller matematiksel akıl yürütme yeteneklerinin sınırlarını zorlamada önemli bir rol oynayacak.
Alıntılar:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-hows-that-ai-a-xpertise-might-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/25053.10573v1