يبرز أداء Deepseek على كل من معايير Math-500 و Aime 2024 قدراتها القوية في التفكير الرياضي. إليكم كيف يكمل أدائها في هذه المعايير بعضها البعض:
Math-500 القياس
تتفوق Deepseek-R1 على معيار MATH-500 بدقة رائعة قدرها 97.3 ٪ ، متجاوزًا قليلاً من درجة Openai O1-1217 البالغة 96.4 ٪ [4] [7]. يختبر هذا المعيار نماذج على مشكلات رياضية متنوعة على مستوى المدرسة الثانوية التي تتطلب التفكير التفصيلي. يشير الأداء القوي لـ Deepseek-R1 هنا إلى قدرته على التعامل مع مجموعة واسعة من المفاهيم الرياضية بدقة عالية.AIME 2024 القياس
في المعيار AIME 2024 ، الذي يقيم التفكير الرياضي متعدد الخطوات المتقدم ، يحقق Deepseek-R1 معدل تمرير قدره 79.8 ٪ ، قبل Openai O1-1217 79.2 ٪ [7]. يركز هذا المعيار على المشكلات الرياضية الأكثر تعقيدًا وصعبة مقارنة بـ Math-500. يوضح أداء Deepseek-R1 هنا قدرته على معالجة مهام التفكير الرياضي المتقدمة بشكل فعال.الأداء التكميلي
تكمن الطبيعة التكميلية لأداء ديبسيك في هذه المعايير في تركيزها المختلفة:-تؤكد MATH-500 على تغطية واسعة للمفاهيم الرياضية على مستوى المدرسة الثانوية ، حيث تُظهر Deepseek-R1 دقة استثنائية. هذا يشير إلى أن Deepseek مناسب تمامًا لمجموعة واسعة من المشكلات الرياضية التي تتطلب التفكير المباشر.
- يركز AIME 2024 على المشكلات المتقدمة متعددة الخطوات التي تتطلب رؤية وتفكيرًا رياضيًا أعمق. يشير الأداء القوي لـ Deepseek-R1 هنا إلى أنه يمكن أيضًا التعامل مع التحديات الرياضية الأكثر تعقيدًا.
معا ، تسلط هذه النتائج الضوء على براعة Deepseek-R1 في التفكير الرياضي ، قادرة على التغطية الواسعة للمفاهيم الأساسية وحل المشكلات المتقدمة. وهذا يجعل Deepseek-R1 منافسًا قويًا في مختلف مهام التفكير الرياضي ، من المستويات التأسيسية إلى المتقدمة.
علاوة على ذلك ، فإن استراتيجيات التطوير والتدريب وراء Deepseek-R1 ، مثل توليد بيانات التدريب التي يمكن التحقق منها ووظائف المكافأة الفعالة ، تساهم في أدائها القوي عبر هذه المعايير [2]. يتيح هذا النهج DeepSeek-R1 تحسين عملية التدريب الخاصة به ، مع التركيز على تحسين الأداء في مجالات محددة مثل الرياضيات دون الحاجة إلى موارد حسابية مفرطة.
الاستشهادات:
[1] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1
[2]
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404998
[4] https://www.vals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[8] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11