Wydajność Deepseek zarówno w testach Math-500, jak i Aime 2024 podkreśla jego solidne możliwości rozumowania matematycznego. Oto jak jego wydajność na tych testach porównawczych uzupełnia się nawzajem:
Math-500 Benchmark
DeepSeek-R1 wyróżnia się odniesieniem Math-500 z imponującą dokładnością 97,3%, nieznacznie przekraczając wynik Openai O1-1217 wynoszący 96,4%[4] [7]. Ten porównawczy test testuje modele różnych problemów matematycznych na poziomie szkółek średnich, które wymagają szczegółowego rozumowania. Długie wyniki Deepseek-R1 wskazuje tutaj na jego zdolność do obsługi szerokiej gamy koncepcji matematycznych z dużą dokładnością.Aime 2024 Benchmark
W odniesieniu AIME 2024, który ocenia zaawansowane rozumowanie matematyczne z wieloma stopami, Deepseek-R1 osiąga wskaźnik przepustki 79,8%, nieco przed 79,2%Openai O1-1217 [7]. Ten punkt odniesienia koncentruje się na bardziej złożonych i trudnych problemach matematycznych w porównaniu z Math-500. Wydajność Deepseek-R1 tutaj pokazuje jego zdolność do skutecznego rozwiązania zaawansowanych zadań rozumowania matematycznego.Uzupełniająca wydajność
Uzupełniający charakter wydajności Deepseek na tych testach testowych polega na ich różnych koncentracjach:-Math-500 podkreśla szerokie relacje z koncepcji matematycznych na poziomie szkoły średniej, gdzie Deepseek-R1 wykazuje wyjątkową dokładność. Sugeruje to, że Deepseek jest dobrze odpowiednie dla szerokiego zakresu problemów matematycznych, które wymagają prostego rozumowania.
- Aime 2024 koncentruje się na zaawansowanych, wieloetapowych problemach, które wymagają głębszego wglądu matematycznego i rozumowania. Dysponujący wyniki Deepseek-R1 wskazuje tutaj, że może również poradzić sobie z bardziej złożonymi wyzwaniami matematycznymi.
Razem wyniki te podkreślają wszechstronność DeepSeek-R1 w rozumowaniu matematycznym, zdolne zarówno do szerokiego zasięgu podstawowych pojęć, jak i zaawansowanego rozwiązywania problemów. To sprawia, że Deepseek-R1 jest silnym pretendentem w różnych zadaniach matematycznych rozumowania, od fundamentalnego do zaawansowanych.
Ponadto strategie rozwoju i szkolenia stojące za DeepSeek-R1, takie jak generowanie weryfikowalnych danych szkoleniowych i wydajne funkcje nagrody, przyczyniają się do ich dobrej wydajności w tych testach porównawczych [2]. Takie podejście pozwala DeepSeek-R1 optymalizować proces szkolenia, koncentrując się na poprawie wydajności w określonych domenach, takich jak matematyka, bez wymagania nadmiernych zasobów obliczeniowych.
Cytaty:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-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.pompthub.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