Performanța Deepseek atât pe valoarea de referință Math-500, cât și pe cele 2024, evidențiază capacitățile sale robuste de raționament matematic. Iată cum se completează performanțele sale pe aceste repere:
MATH-500 Benchmark
Deepseek-R1 excelează pe referința Math-500 cu o precizie impresionantă de 97,3%, depășind ușor scorul lui OpenAI O1-1217 de 96,4%[4] [7]. Acest referință testează modelele pe diverse probleme matematice la nivel de liceu care necesită un raționament detaliat. Performanța puternică a Deepseek-R1 aici indică capacitatea sa de a gestiona o gamă largă de concepte matematice cu o precizie ridicată.AIME 2024 Benchmark
Pe referința AIME 2024, care evaluează raționamentul matematic avansat în mai multe etape, Deepseek-R1 atinge o rată de trecere de 79,8%, ușor înaintea lui OpenAI O1-1217 de 79,2%[7]. Acest referință se concentrează pe probleme matematice mai complexe și mai provocatoare în comparație cu Math-500. Performanța Deepseek-R1 demonstrează aici capacitatea sa de a aborda eficient sarcinile avansate de raționament matematic.Performanță complementară
Natura complementară a performanței lui Deepseek pe aceste repere constă în diferitele lor focalizări:-Math-500 subliniază o acoperire largă a conceptelor matematice la nivel de liceu, unde Deepseek-R1 arată o precizie excepțională. Acest lucru sugerează că Deepseek este potrivit pentru o gamă largă de probleme matematice care necesită raționamente simple.
- AIME 2024 se concentrează pe probleme avansate, cu mai multe etape, care necesită o perspectivă și raționament matematic mai profund. Performanța puternică a Deepseek-R1 aici indică faptul că poate face față și provocări matematice mai complexe.
Împreună, aceste rezultate evidențiază versatilitatea Deepseek-R1 în raționamentul matematic, capabil atât de acoperirea largă a conceptelor de bază, cât și de rezolvarea avansată a problemelor. Acest lucru face ca Deepseek-R1 să fie un pretendent puternic în diverse sarcini de raționament matematic, de la niveluri fundamentale la niveluri avansate.
Mai mult decât atât, strategiile de dezvoltare și formare din spatele Deepseek-R1, cum ar fi generarea de date de instruire verificabile și funcții de recompensă eficiente, contribuie la performanțele sale puternice în aceste repere [2]. Această abordare permite DeepSeek-R1 să-și optimizeze procesul de instruire, concentrându-se pe îmbunătățirea performanței în domenii specifice, cum ar fi matematica, fără a necesita resurse de calcul excesive.
Citări:
[1] https://huggingface.co/deepseek-AI/deepseek-r1
]
[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