Η απόδοση του Deepseek τόσο στα Math-500 όσο και στα σημεία αναφοράς του AIME 2024 υπογραμμίζει τις ισχυρές δυνατότητες μαθηματικής λογικής. Δείτε πώς η απόδοσή του σε αυτά τα σημεία αναφοράς συμπληρώνει ο ένας τον άλλον:
math-500 σημείο αναφοράς
Το Deepseek-R1 υπερέχει στο σημείο αναφοράς Math-500 με εντυπωσιακή ακρίβεια 97,3%, ελαφρώς ξεπερνώντας το σκορ του OpenAI O1-1217 του 96,4%[4] [7]. Αυτά τα μοντέλα δοκιμών αναφοράς σε διάφορα μαθηματικά προβλήματα υψηλού επιπέδου που απαιτούν λεπτομερή συλλογιστική. Η ισχυρή απόδοση του Deepseek-R1 υποδεικνύει την ικανότητά της να χειρίζεται ένα ευρύ φάσμα μαθηματικών εννοιών με υψηλή ακρίβεια.aime 2024 σημείο αναφοράς
Στο σημείο αναφοράς AIME 2024, το οποίο αξιολογεί την προηγμένη μαθηματική συλλογιστική πολλαπλών βημάτων, το DeepSeeek-R1 επιτυγχάνει ποσοστό επιτυχίας 79,8%, λίγο μπροστά από το 79,2%του OpenAI O1-1217 [7]. Αυτό το σημείο αναφοράς επικεντρώνεται σε πιο περίπλοκα και προκλητικά μαθηματικά προβλήματα σε σύγκριση με τα μαθηματικά-500. Η απόδοση του Deepseek-R1 εδώ αποδεικνύει την ικανότητά της να αντιμετωπίζει αποτελεσματικά τις προχωρημένες μαθηματικές εργασίες.Συμπληρωματική απόδοση
Η συμπληρωματική φύση της απόδοσης του Deepseek σε αυτά τα σημεία αναφοράς έγκειται στις διαφορετικές εστίες τους:-Το Math-500 δίνει έμφαση στην ευρεία κάλυψη των μαθηματικών εννοιών σε επίπεδο γυμνασίου, όπου το DeepSeeek-R1 δείχνει εξαιρετική ακρίβεια. Αυτό υποδηλώνει ότι το Deepseek είναι κατάλληλο για ένα ευρύ φάσμα μαθηματικών προβλημάτων που απαιτούν απλή συλλογιστική.
- Το AIME 2024 επικεντρώνεται σε προχωρημένα προβλήματα πολλαπλών σταδίων που απαιτούν βαθύτερη μαθηματική γνώση και συλλογιστική. Η ισχυρή απόδοση του Deepseek-R1 δείχνει ότι μπορεί επίσης να χειριστεί πιο σύνθετες μαθηματικές προκλήσεις.
Μαζί, αυτά τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν την ευελιξία του Deepseek-R1 στη μαθηματική συλλογιστική, ικανή τόσο για την ευρεία κάλυψη των βασικών εννοιών όσο και για την προηγμένη επίλυση προβλημάτων. Αυτό καθιστά το Deepseek-R1 έναν ισχυρό υποψήφιο σε διάφορα μαθηματικά καθήκοντα συλλογιστικής, από θεμελιώδη έως προχωρημένα επίπεδα.
Επιπλέον, οι στρατηγικές ανάπτυξης και κατάρτισης πίσω από το Deepseek-R1, όπως η δημιουργία δεδομένων επαληθεύσιμης κατάρτισης και οι αποτελεσματικές λειτουργίες ανταμοιβής, συμβάλλουν στην ισχυρή του απόδοση σε αυτά τα σημεία αναφοράς [2]. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στο Deepseek-R1 να βελτιστοποιήσει τη διαδικασία κατάρτισης, εστιάζοντας στη βελτίωση της απόδοσης σε συγκεκριμένους τομείς όπως τα μαθηματικά χωρίς να απαιτεί υπερβολικούς υπολογιστικούς πόρους.
Αναφορές:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-matter-more-than-compute-in-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-t-ranks-gainst-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