A DeepSeek előadása mind a Math-500, mind az AIME 2024 Benchmarks-en kiemeli robusztus matematikai érvelési képességeit. Így kiegészíti egymást ezeknek a referenciaértékeknek a teljesítménye:
Math-500 Benchmark
A DeepSeek-R1 kiemelkedik a Math-500 referenciaértékén, lenyűgöző pontossággal 97,3%, kissé meghaladva az Openai O1-1217 96,4%-os pontszámát [4] [7]. Ez a benchmark teszteli a modelleket a különféle középiskolai szintű matematikai problémákon, amelyek részletes érvelést igényelnek. A DeepSeek-R1 erőteljes teljesítménye azt jelzi, hogy képes-e nagy pontosságú matematikai koncepciók széles skáláját kezelni.Aime 2024 Benchmark
Az AIME 2024 referenciaértékén, amely értékeli a fejlett többlépcsős matematikai érvelést, a DeepSeek-R1 79,8%-os átadási arányt ér el, kissé meghaladja az Openai O1-1217 79,2%-át [7]. Ez a referenciaérték a Math-500-hoz képest összetettebb és kihívásokkal teli matematikai problémákra összpontosít. A DeepSeek-R1 előadása itt bemutatja annak képességét, hogy hatékonyan kezelje a fejlett matematikai érvelési feladatokat.Kiegészítő teljesítmény
A DeepSeek teljesítményének kiegészítő jellege ezeken a referenciaértékekben a különféle fókuszukban rejlik:-A MATH-500 hangsúlyozza a matematikai koncepciók széles körű lefedettségét középiskolai szinten, ahol a DeepSeek-R1 kivételes pontosságot mutat. Ez azt sugallja, hogy a DeepSeek jól alkalmas a matematikai problémák széles skálájára, amelyek egyértelmű érvelést igényelnek.
- Az AIME 2024 fejlett, többlépcsős problémákra összpontosít, amelyek mélyebb matematikai betekintést és érvelést igényelnek. A DeepSeek-R1 erőteljes teljesítménye azt jelzi, hogy ez is bonyolultabb matematikai kihívásokkal is képes kezelni.
Ezek az eredmények együttesen kiemelik a DeepSeek-R1 sokoldalúságát a matematikai érvelésben, amely képes mind az alapfogalmak széles körű lefedettségére, mind a fejlett problémamegoldásra. Ez teszi a DeepSeek-R1-et erős versenyzővé a különféle matematikai érvelési feladatokban, az alapítványtól a fejlett szintekig.
Ezenkívül a DeepSeek-R1 mögött meghúzódó fejlesztési és képzési stratégiák, például ellenőrizhető képzési adatok és hatékony jutalmazási funkciók generálása, hozzájárulnak az ezen referenciaértékek közötti erős teljesítményéhez [2]. Ez a megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy optimalizálja képzési folyamatát, összpontosítva a teljesítmény javítására az egyes területeken, mint például a matematika, anélkül, hogy túlzott számítási erőforrásokat igényelne.
Idézetek:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-more-more-than-compute-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--model-overview-and-how-it-tanks-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