O desempenho da Deepseek nos benchmarks Math-500 e Aime 2024 destaca seus recursos robustos de raciocínio matemático. Veja como seu desempenho nesses parâmetros de referência se complementa:
Math-500 Benchmark
O Deepseek-R1 se destaca na referência Math-500 com uma precisão impressionante de 97,3%, superando um pouco a pontuação do OpenAI O1-1217 de 96,4%[4] [7]. Este benchmark testa modelos em diversos problemas matemáticos no ensino médio que exigem raciocínio detalhado. O forte desempenho da DeepSeek-R1 aqui indica sua capacidade de lidar com uma ampla gama de conceitos matemáticos com alta precisão.Aime 2024 Benchmark
Na referência Aime 2024, que avalia o raciocínio matemático avançado de várias etapas, o DeepSeek-R1 atinge uma taxa de aprovação de 79,8%, ligeiramente à frente dos 79,2%do OpenAi O1-1217 [7]. Este benchmark se concentra em problemas matemáticos mais complexos e desafiadores em comparação com o Math-500. O desempenho da Deepseek-R1 aqui demonstra sua capacidade de combater as tarefas avançadas de raciocínio matemático de maneira eficaz.desempenho complementar
A natureza complementar do desempenho de Deepseek nesses referências está em seus diferentes focos:-Math-500 enfatiza uma ampla cobertura de conceitos matemáticos em nível do ensino médio, onde o Deepseek-R1 mostra uma precisão excepcional. Isso sugere que o Deepseek é adequado para uma ampla gama de problemas matemáticos que exigem raciocínio direto.
- O AIME 2024 se concentra em problemas avançados e em várias etapas que requerem insight e raciocínio matemáticos mais profundos. O forte desempenho do Deepseek-R1 aqui indica que ele também pode lidar com desafios matemáticos mais complexos.
Juntos, esses resultados destacam a versatilidade do Deepseek-R1 no raciocínio matemático, capaz de cobertura ampla de conceitos básicos e solução avançada de problemas. Isso faz do DeepSeek-R1 um forte candidato em várias tarefas de raciocínio matemático, dos níveis fundamentais a avançados.
Além disso, as estratégias de desenvolvimento e treinamento por trás do Deepseek-R1, como gerar dados de treinamento verificável e funções de recompensa eficientes, contribuem para seu forte desempenho nesses benchmarks [2]. Essa abordagem permite que o Deepseek-R1 otimize seu processo de treinamento, concentrando-se em melhorar o desempenho em domínios específicos como a matemática sem exigir recursos computacionais excessivos.
Citações:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-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-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