DeepSeek在AIME 2024基准测试中的表现提供了对其整体数学推理能力的重要见解。 Aime是一场针对高中生的挑战性数学竞赛，以其严格而复杂的问题而闻名。 DeepSeek的模型在此基准测试中表现出了令人印象深刻的结果，展示了它们解决高级数学概念的能力。
###关键性能亮点
- 准确性成就：DeepSeek的模型在AIME 2024上取得了显着的准确性。例如，DeepSeek R1模型达到了52.5％的精度率，表现优于OpenAI的O1-Preview，诸如Openai的O1-Preview，该模型得分为44.6％[5]。此外，DeepSeek的32B参数模型的精度达到了72.6％，尽管这略低于另一个模型O1-0912，该模型得分为74.4％[1]。
- 与人类绩效进行比较：在AIME中，人类参与者的中位数得分在历史上在15个问题中有4至6个正确的答案之间。尽管DeepSeek的模型表现出很强的性能，但它们仍然面临着始终如一地解决与人类参与者类似的先进数学问题的挑战[7]。
- 推理和解决问题：DeepSeek的模型通过采用诸如逐步推理和工具使用之类的技术来表现在数学推理中。这在它们在其他数学基准测试中的性能中很明显，在这些基准测试中，它们已经超过了现有的开源模型[2]。提供透明推理过程的能力，类似于人类的审议，增强了他们的教育价值和可信赖性[5]。
###限制和挑战
- 性能变异性：当DeepSeek模型遇到变体问题或未直接包含在培训数据中的问题时，性能会引人注目。例如，尽管他们在特定的测试数据上表现出色，但它们将其推广到更改版本的问题的能力受到限制[4]。
- 基准饱和度：AIME基准测试对AI模型仍然具有挑战性，因为它尚未饱和，这意味着模型仍然可以在此任务上显着改善[7]。这表明，尽管DeepSeek取得了长足的进步，但数学推理的进一步发展余地。
###未来含义
DeepSeek在AIME 2024上的表现突出了AI模型在将域专业知识与有效培训技术相结合时具有在数学推理中表现出色的潜力。这种方法可能会导致更专业的模型，这些模型通过适度的计算资源实现了强劲的结果，将重点从原始计算功率转移到智能训练策略[1]。随着AI的不断发展，像DeepSeek这样的模型将在推动数学推理能力的界限中发挥至关重要的作用。
引用：
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-ai-expertise-motter-morth-more-more-than-compute-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_iime_ie_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