Math-500とAIME 2024の両方のベンチマークでのDeepseekのパフォーマンスは、その堅牢な数学的推論機能を強調しています。これらのベンチマークでのパフォーマンスが互いに補完する方法は次のとおりです。
Math-500ベンチマーク
Deepseek-R1は、97.3％の印象的な精度でMath-500ベンチマークに優れており、Openai O1-1217のスコアは96.4％[4] [7]のスコアをわずかに上回ります。このベンチマークは、詳細な推論を必要とする多様な高校レベルの数学的問題に関するモデルをテストします。ここでのDeepSeek-R1の強力なパフォーマンスは、高精度で幅広い数学的概念を処理する能力を示しています。AIME 2024ベンチマーク
高度なマルチステップ数学的推論を評価するAIME 2024ベンチマークでは、DeepSeek-R1は79.8％の合格率を達成し、OpenAI O1-1217の79.2％をわずかに上回ります[7]。このベンチマークは、Math-500と比較して、より複雑で挑戦的な数学的問題に焦点を当てています。ここでのDeepseek-R1のパフォーマンスは、高度な数学的推論タスクに効果的に取り組む能力を示しています。##補完パフォーマンス
これらのベンチマークでのDeepseekのパフォーマンスの補完的な性質は、さまざまな焦点にあります。
-Math-500は、Deepseek-R1が例外的な精度を示している高校レベルで数学的概念の幅広い報道を強調しています。これは、DeepSeekが簡単な推論を必要とする幅広い数学的問題に適していることを示唆しています。
-AIME 2024は、より深い数学的洞察と推論を必要とする高度なマルチステップの問題に焦点を当てています。ここでのDeepSeek-R1の強力なパフォーマンスは、より複雑な数学的課題にも対処できることを示しています。
一緒に、これらの結果は、基本的な概念と高度な問題解決の幅広いカバレッジの両方が可能な数学的推論におけるDeepSeek-R1の汎用性を強調しています。これにより、DeepSeek-R1は、基礎から高度なレベルまで、さまざまな数学的推論タスクの強力な競争相手になります。
さらに、検証可能なトレーニングデータや効率的な報酬機能の生成など、DeepSeek-R1の背後にある開発およびトレーニング戦略は、これらのベンチマーク全体でその強力なパフォーマンスに貢献しています[2]。このアプローチにより、DeepSeek-R1はトレーニングプロセスを最適化し、過度の計算リソースを必要とせずに数学のような特定のドメインのパフォーマンスを改善することに焦点を当てます。
引用：
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-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--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