DeepSeek在Math-500和Aime 2024基准测试中的性能都突出了其强大的数学推理能力。以下是其在这些基准上的性能相互补充的方式：
Math-500基准
DeepSeek-R1在Math-500基准上以97.3％的精度出色，超过Openai O1-1217的得分为96.4％[4] [7]。该基准测试模型对需要详细推理的各种高中数学问题。 DeepSeek-R1在这里的出色表现表明其能够以高精度处理广泛的数学概念。Aime 2024基准
在评估高级多步数学推理的AIME 2024基准上，DeepSeek-R1的通过率达到79.8％，略高于Openai O1-1217的79.2％[7]。与Math-500相比，该基准的重点是更复杂和具有挑战性的数学问题。 DeepSeek-R1的性能在这里展示了其有效地解决高级数学推理任务的能力。##互补表现
DeepSeek在这些基准测试中的表现的互补性在于他们的不同重点：
-Math-500强调了高中级别对数学概念的广泛报道，在该层面上，DeepSeek-R1表现出非凡的精度。这表明DeepSeek非常适合需要直接推理的多种数学问题。
-Aime 2024专注于需要更深入的数学见解和推理的高级多步骤问题。 DeepSeek-R1在这里的出色表现表明，它也可以应对更复杂的数学挑战。
这些结果共同介绍了DeepSeek-R1在数学推理中的多功能性，能够广泛覆盖基本概念和高级解决问题。这使DeepSeek-R1成为从基础到高级级别的各种数学推理任务中的强大竞争者。
此外，DeepSeek-R1背后的开发和培训策略(例如生成可验证的培训数据和有效的奖励功能)在这些基准测试中有助于其出色的性能[2]。这种方法使DeepSeek-R1能够优化其培训过程，重点是改善数学等特定领域的性能，而无需过多的计算资源。
引用：
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-moth-morth-more-more-than-compute-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-r-1-model-overview-and-how-in-rank-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