Выступление DeepSeek на критериях Math-500 и AIME 2024 подчеркивает его надежные возможности математических рассуждений. Вот как его производительность на этих тестах дополняет друг друга:
Math-500
DeepSeek-R1 превосходит на эталон MATH-500 с впечатляющей точностью 97,3%, немного превосходящего балл OpenAI O1-1217 96,4%[4] [7]. Этот эталонный тестирует модели на различные математические задачи высокого уровня школы, которые требуют подробных рассуждений. Сильная производительность DeepSeek-R1 здесь указывает на его способность обрабатывать широкий спектр математических концепций с высокой точностью.AIME 2024 эталон
На эталоне AIME 2024, который оценивает передовые многоэтапные математические рассуждения, DeepSeek-R1 достигает уровня прохождения 79,8%, что немного опережая 79,2%OpenAI O1-1217 [7]. Этот эталон фокусируется на более сложных и сложных математических проблемах по сравнению с Math-500. Производительность DeepSeek-R1 здесь демонстрирует свою способность эффективно выполнять задачи передовых математических рассуждений.дополнительная производительность
Дополнительный характер работы Deepseek на этих критериях заключается в их разных фокусах:-Math-500 подчеркивает широкое освещение математических концепций на уровне средней школы, где DeepSeek-R1 демонстрирует исключительную точность. Это говорит о том, что DeepSeek хорошо подходит для широкого спектра математических задач, которые требуют простых рассуждений.
- AIME 2024 фокусируется на продвинутых многоэтапных проблемах, которые требуют более глубокого математического понимания и рассуждений. Сильная производительность DeepSeek-R1 здесь указывает на то, что он также может решать более сложные математические проблемы.
Вместе эти результаты подчеркивают универсальность DeepSeek-R1 в математических рассуждениях, способных как широко охват основных концепций, так и передового решения проблем. Это делает DeepSeek-R1 сильным соперником в различных задачах математических рассуждений, от основополагающих до продвинутых уровней.
Более того, стратегии разработки и обучения, лежащих в основе DeepSeek-R1, такие как создание проверяемых данных обучения и эффективные функции вознаграждения, способствуют его сильной производительности на всех эталонах [2]. Этот подход позволяет DeepSeek-R1 оптимизировать свой процесс обучения, сосредоточившись на повышении производительности в определенных областях, таких как математика, не требуя чрезмерных вычислительных ресурсов.
Цитаты:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-mater-mater-more-lhan-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