Deepseek'in hem Math-500 hem de AIME 2024 ölçütlerindeki performansı, sağlam matematiksel akıl yürütme yeteneklerini vurgulamaktadır. İşte bu kriterdeki performansı birbirini nasıl tamamlıyor:
Math-500 karşılaştırması
Deepseek-R1,%97.3'lük etkileyici bir doğrulukla Math-500 ölçütünde mükemmeldir ve Openai O1-1217'nin%96.4 puanını hafifçe aşar [4] [7]. Bu kıyaslama modelleri, ayrıntılı akıl yürütme gerektiren çeşitli lise düzeyinde matematik problemleri üzerinde test eder. Deepseek-R1'in buradaki güçlü performansı, çok çeşitli matematiksel kavramları yüksek doğrulukla ele alma yeteneğini göstermektedir.AIME 2024 karşılaştırma
Gelişmiş çok adımlı matematiksel muhakemeyi değerlendiren AIME 2024 ölçütünde, Deepseek-R1, Openai O1-1217'nin%79.2'sinden biraz daha önce%79.8'lik bir geçiş oranı elde etmektedir [7]. Bu ölçüt Math-500'e kıyasla daha karmaşık ve zorlu matematiksel sorunlara odaklanmaktadır. Deepseek-R1'in buradaki performansı, gelişmiş matematiksel akıl yürütme görevlerini etkili bir şekilde ele alma yeteneğini göstermektedir.tamamlayıcı performans
Deepseek'in bu ölçütlerdeki performansının tamamlayıcı doğası farklı odaklarında yatmaktadır:-Math-500, Deepseek-R1'in olağanüstü bir doğruluk gösterdiği lise düzeyinde matematiksel kavramların geniş kapsamını vurgular. Bu, Deepseek'in basit bir akıl yürütme gerektiren çok çeşitli matematiksel problemler için uygun olduğunu göstermektedir.
- AIME 2024, daha derin matematiksel içgörü ve akıl yürütme gerektiren gelişmiş, çok aşamalı sorunlara odaklanmaktadır. Deepseek-R1'in buradaki güçlü performansı, daha karmaşık matematiksel zorlukları da ele alabileceğini gösteriyor.
Bu sonuçlar, Deepseek-R1'in matematiksel akıl yürütmedeki çok yönlülüğünü vurgulamaktadır, hem temel kavramların geniş kapsamını hem de gelişmiş problem çözme yeteneğine sahiptir. Bu, Deepseek-R1'i temelden ileri seviyelere kadar çeşitli matematiksel akıl yürütme görevlerinde güçlü bir yarışmacı haline getirir.
Ayrıca, Deepseek-R1'in arkasındaki geliştirme ve eğitim stratejileri, doğrulanabilir eğitim verileri ve verimli ödül fonksiyonları oluşturma gibi, bu kriterlerde güçlü performansına katkıda bulunmaktadır [2]. Bu yaklaşım, Deepseek-R1'in aşırı hesaplama kaynakları gerektirmeden matematik gibi belirli alanlardaki performansı artırmaya odaklanarak eğitim sürecini optimize etmesine izin verir.
Alıntılar:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-hows-that-ai-a-xpertise-might-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-1-model-overview-and-how-it-ragainst-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