Učinkovitost Deepseeka tako na merila MATH-500 kot AIME 2024 poudarja njegove robustne zmogljivosti matematičnega sklepanja. Tukaj je, kako se njena uspešnost na teh merilih dopolnjuje:
MATH-500 RAVERMARMAM
Deepseek-R1 se odlikuje na referenčnem merilu MATH-500 z impresivno natančnostjo 97,3%, kar je rahlo presegalo oceno OpenAI O1-1217 96,4%[4] [7]. To Benchmark testira modelirane na različnih matematičnih težavah na srednji šoli, ki zahtevajo podrobno sklepanje. Močna uspešnost Deepseek-R1 tukaj kaže na njegovo sposobnost, da z visoko natančnostjo ravna s široko paleto matematičnih konceptov.aime 2024
Na referenčnem merilu AIME 2024, ki ocenjuje napredno večstopenjsko matematično sklepanje, Deepseek-R1 doseže stopnjo prehoda 79,8%, nekoliko pred 79,2%OpenAI O1-1217 [7]. To merilo se osredotoča na bolj zapletene in zahtevne matematične težave v primerjavi z MATH-500. Tu uspešnost Deepseek-R1 kaže na njegovo sposobnost za učinkovito spopadanje z naprednimi matematičnimi sklepanjem.komplementarna uspešnost
Komplementarna narava uspešnosti Deepseeka na teh meriloh je v njihovih različnih osredotočenosti:-Math-500 poudarja široko pokritost matematičnih konceptov na srednji šoli, kjer Deepseek-R1 kaže izjemno natančnost. To kaže, da je Deepseek dobro primeren za široko paleto matematičnih problemov, ki zahtevajo enostavno sklepanje.
- AIME 2024 se osredotoča na napredne večstopenjske težave, ki zahtevajo globlji matematični vpogled in sklepanje. Močna uspešnost Deepseek-R1 tukaj kaže, da lahko prav tako spopade s bolj zapletenimi matematičnimi izzivi.
Ti rezultati skupaj poudarjajo vsestranskost Deepseek-R1 v matematičnem sklepanju, ki je sposobna tako širokega pokritosti osnovnih konceptov kot za napredno reševanje problemov. Zaradi tega je Deepseek-R1 močan kandidat za različne naloge matematičnega sklepanja, od temeljnih do naprednih ravni.
Poleg tega razvojne in usposabljanje za Deepseek-R1, kot so ustvarjanje preverljivih podatkov o usposabljanju in učinkovite funkcije nagrajevanja, prispevajo k močni uspešnosti v teh merilih [2]. Ta pristop omogoča Deepseek-R1, da optimizira svoj proces usposabljanja, pri čemer se osredotoča na izboljšanje uspešnosti na določenih področjih, kot je matematika, ne da bi potrebovali prekomerne računske vire.
Navedbe:
[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/sl/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