Deepseeks Leistung sowohl in den Benchmarks Math-500 als auch Aime 2024 unterstreicht seine robusten Funktionen der mathematischen Argumentation. So ergänzt sich die Leistung dieser Benchmarks gegenseitig:
Math-500 Benchmark
Deepseek-R1 zeichnet sich aus der Math-500-Benchmark mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 97,3%aus und übertrifft die Punktzahl von OpenAI O1-1217 von 96,4%[4] [7]. Dieser Benchmark testet Modelle zu verschiedenen mathematischen Problemen auf hoher Schulebene, die detailliertes Denken erfordern. Die starke Leistung von Deepseek-R1 zeigt hier auf die Fähigkeit, eine breite Palette mathematischer Konzepte mit hoher Genauigkeit zu bewältigen.Aime 2024 Benchmark
Bei der AIME 2024-Benchmark, in der das fortschrittliche Multi-Schritt-mathematische Denken bewertet wird, erreicht Deepseek-R1 eine Passquote von 79,8%, etwas vor OpenAI O1-1217 79,2%[7]. Dieser Benchmark konzentriert sich im Vergleich zu Math-500 auf komplexere und herausfordernde mathematische Probleme. Die Leistung von Deepseek-R1 zeigt hier die Fähigkeit, fortgeschrittene mathematische Argumentationsaufgaben effektiv anzugehen.Komplementäre Leistung
Die ergänzende Natur von Deepseeks Leistung auf diesen Benchmarks liegt in ihren verschiedenen Fokusse:-Math-500 betont die breite Berichterstattung über mathematische Konzepte auf Highschool-Ebene, bei der Deepseek-R1 eine außergewöhnliche Genauigkeit zeigt. Dies deutet darauf hin, dass Deepseek für eine Vielzahl von mathematischen Problemen gut geeignet ist, die eine einfache Überlegung erfordern.
- Aime 2024 konzentriert sich auf fortgeschrittene, mehrstufige Probleme, die tiefere mathematische Erkenntnisse und Argumentation erfordern. Die starke Leistung von Deepseek-R1 zeigt hier, dass es auch komplexere mathematische Herausforderungen bewältigen kann.
Zusammen beleuchtet diese Ergebnisse die Vielseitigkeit von Deepseek-R1 im mathematischen Denken, die sowohl die umfassende Berichterstattung über grundlegende Konzepte als auch die fortgeschrittene Problemlösung in der Lage sind. Dies macht Deepseek-R1 zu einem starken Anwärter in verschiedenen mathematischen Argumentationsaufgaben, von grundlegenden bis fortgeschrittenen Ebenen.
Darüber hinaus tragen die Entwicklungs- und Schulungsstrategien hinter Deepseek-R1, wie z. Dieser Ansatz ermöglicht es Deekseek-R1, seinen Trainingsprozess zu optimieren und sich auf die Verbesserung der Leistung in bestimmten Bereichen wie Mathematik zu konzentrieren, ohne übermäßige Rechenressourcen zu erfordern.
Zitate:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-xpertise-might-matter-more-tan-compute-25/2025/
[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-it-ranks-against-openais-o1
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11