Deepseeks præstation på både Math-500 og AIME 2024 benchmarks fremhæver sine robuste matematiske ræsonnementsfunktioner. Sådan supplerer dens ydeevne på disse benchmarks hinanden:
Math-500 benchmark
DeepSeek-R1 udmærker sig på Math-500-benchmark med en imponerende nøjagtighed på 97,3%, hvilket let overgår Openai O1-1217s score på 96,4%[4] [7]. Denne benchmark tester modeller på forskellige matematiske problemer på gymnasieniveau, der kræver detaljeret ræsonnement. DeepSeek-R1s stærke præstation her indikerer dens evne til at håndtere en lang række matematiske begreber med høj nøjagtighed.AIME 2024 Benchmark
På AIME 2024-benchmark, der evaluerer avanceret multi-trins matematisk ræsonnement, opnår DeepSeek-R1 en pasningshastighed på 79,8%, lidt foran Openai O1-1217s 79,2%[7]. Dette benchmark fokuserer på mere komplekse og udfordrende matematiske problemer sammenlignet med Math-500. DeepSeek-R1's præstation her demonstrerer sin evne til at tackle avancerede matematiske ræsonnementsopgaver effektivt.Komplementær ydelse
Den komplementære karakter af Deepseeks præstation på disse benchmarks ligger i deres forskellige fokus:-Math-500 understreger bred dækning af matematiske begreber på gymnasieniveau, hvor Deepseek-R1 viser enestående nøjagtighed. Dette antyder, at Deepseek er velegnet til en lang række matematiske problemer, der kræver ligetil ræsonnement.
- AIME 2024 fokuserer på avancerede, flertrinsproblemer, der kræver dybere matematisk indsigt og ræsonnement. DeepSeek-R1s stærke præstation her indikerer, at den også kan håndtere mere komplekse matematiske udfordringer.
Sammen fremhæver disse resultater Deepseek-R1's alsidighed i matematisk ræsonnement, der er i stand til både bred dækning af grundlæggende koncepter og avanceret problemløsning. Dette gør DeepSeek-R1 til en stærk konkurrent i forskellige matematiske ræsonnementsopgaver, fra grundlæggende til avancerede niveauer.
Desuden bidrager udviklings- og træningsstrategierne bag DeepSeek-R1, såsom generering af verificerbare træningsdata og effektive belønningsfunktioner, til dens stærke ydelse på tværs af disse benchmarks [2]. Denne tilgang giver Deepseek-R1 mulighed for at optimere sin træningsproces med fokus på at forbedre ydeevnen på specifikke domæner som matematik uden at kræve overdreven beregningsressourcer.
Citater:
[1] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
)
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404998
[4] https://www.valals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
)
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.valals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11