Math-500 및 Aime 2024 벤치 마크에서 Deepseek의 성능은 강력한 수학적 추론 기능을 강조합니다. 이 벤치 마크에서의 성능은 다음과 같습니다.
Math-500 벤치 마크
DeepSeek-R1은 97.3%의 인상적인 정확도로 Math-500 벤치 마크에서 탁월하며 Openai O1-1217의 점수 96.4%[4] [7]를 약간 능가합니다. 이 벤치 마크는 자세한 추론이 필요한 다양한 고등학교 수준의 수학적 문제에 대한 모델을 테스트합니다. 여기서 DeepSeek-R1의 강력한 성능은 높은 정확도로 광범위한 수학 개념을 처리하는 능력을 나타냅니다.Aime 2024 벤치 마크
고급 다중 단계 수학적 추론을 평가하는 AIME 2024 벤치 마크에서 DeepSeek-R1은 Openai O1-1217의 79.2%보다 약간 앞서 79.8%의 합격률을 달성합니다 [7]. 이 벤치 마크는 MATH-500에 비해보다 복잡하고 도전적인 수학적 문제에 중점을 둡니다. DeepSeek-R1의 성능은 고급 수학적 추론 작업을 효과적으로 다루는 능력을 보여줍니다.보완 성능
이러한 벤치 마크에서 DeepSeek의 성능의 보완적인 특성은 다른 초점에 있습니다.-Math-500은 DeepSeek-R1이 탁월한 정확도를 보여주는 고등학교 수준에서 수학 개념의 광범위한 범위를 강조합니다. 이것은 DeepSeek가 간단한 추론이 필요한 광범위한 수학적 문제에 적합하다는 것을 시사합니다.
-AIME 2024는 더 깊은 수학적 통찰력과 추론이 필요한 고급 다단계 문제에 중점을 둡니다. DeepSeek-R1의 강력한 성능은 더 복잡한 수학적 과제를 처리 할 수 있음을 나타냅니다.
이 결과는 수학적 추론에서 DeepSeek-R1의 다양성을 강조하며, 기본 개념과 고급 문제 해결에 대한 광범위한 범위를 모두 사용할 수 있습니다. 이것은 DeepSeek-R1을 기초에서 고급 레벨에 이르기까지 다양한 수학적 추론 작업에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
또한, 검증 가능한 교육 데이터를 생성하고 효율적인 보상 기능을 생성하는 것과 같은 DeepSeek-R1의 개발 및 교육 전략은 이러한 벤치 마크에서 강력한 성능에 기여합니다 [2]. 이 접근법을 통해 DeepSeek-R1은 과도한 계산 리소스없이 수학과 같은 특정 도메인의 성능을 향상시키는 데 중점을 두어 교육 프로세스를 최적화 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-t that-ai-expertise-might-matter-more-more-com-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-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