DeepSeeks prestasjoner på både MATH-500 og AIME 2024 Benchmarks fremhever sine robuste matematiske resonnementsevner. Slik kompletterer ytelsen på disse benchmarkene hverandre:
MATH-500 Benchmark
DeepSeek-R1 utmerker seg på MATH-500-referansen med en imponerende nøyaktighet på 97,3%, og overgår litt Openai O1-1217s poengsum på 96,4%[4] [7]. Denne benchmark tester modeller på forskjellige matematiske problemer på videregående skole som krever detaljert resonnement. DeepSeek-R1s sterke ytelse her indikerer dens evne til å håndtere et bredt spekter av matematiske konsepter med høy nøyaktighet.AIME 2024 Benchmark
På AIME 2024-referanseindeksen, som evaluerer avansert multisteg-matematisk resonnement, oppnår DeepSeek-R1 en passeringsrate på 79,8%, litt foran Openai O1-1217s 79,2%[7]. Denne målestokken fokuserer på mer komplekse og utfordrende matematiske problemer sammenlignet med Math-500. DeepSeek-R1s ytelse her demonstrerer sin evne til å takle avanserte matematiske resonnementoppgaver effektivt.Komplementær ytelse
Den komplementære naturen til DeepSeeks prestasjoner på disse benchmarkene ligger i deres forskjellige fokus:-MATH-500 legger vekt på bred dekning av matematiske konsepter på videregående nivå, der DeepSeek-R1 viser eksepsjonell nøyaktighet. Dette antyder at DeepSeek er godt egnet for et bredt spekter av matematiske problemer som krever enkel resonnement.
- AIME 2024 fokuserer på avanserte, flertrinnsproblemer som krever dypere matematisk innsikt og resonnement. DeepSeek-R1s sterke ytelse her indikerer at den også kan håndtere mer komplekse matematiske utfordringer.
Sammen fremhever disse resultatene DeepSeek-R1s allsidighet i matematisk resonnement, i stand til både bred dekning av grunnleggende konsepter og avansert problemløsing. Dette gjør DeepSeek-R1 til en sterk utfordrer i forskjellige matematiske resonnementoppgaver, fra grunnleggende til avanserte nivåer.
Videre bidrar utviklings- og treningsstrategiene bak DeepSeek-R1, for eksempel å generere verifiserbare treningsdata og effektive belønningsfunksjoner, til dens sterke ytelse på tvers av disse benchmarkene [2]. Denne tilnærmingen gjør det mulig for DeepSeek-R1 å optimalisere treningsprosessen, med fokus på å forbedre ytelsen i spesifikke domener som matematikk uten å kreve overdreven beregningsressurser.
Sitasjoner:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-show-that-ai-expertise-might-matter-more-han compute-in-2025/
[3] https://www.byteplus.com/no/topic/404998
[4] https://www.vals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-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