يوضح Deepseek-R1 أداءً قوياً عبر مختلف المعايير الرياضية ، وخاصة في اختبارات MATH-500 و AIME 2024. فيما يلي مقارنة مفصلة لأدائها على هذين المعايير:
Math-500 القياس
-الأداء: يحقق DeepSeek-R1 درجة رائعة من 97.3 ٪ على معيار MATH-500. تشير هذه النتيجة إلى أن النموذج فعال للغاية في حل مشكلات رياضية متنوعة على مستوى المدرسة الثانوية التي تتطلب التفكير التفصيلي [1] [4].-مقارنة مع Openai O1-1217: Deepseek-R1 يتجاوز قليلاً Openai O1-1217 ، والذي يسجل 96.4 ٪ على نفس المعيار. هذا يشير إلى أن Deepseek-R1 لها ميزة طفيفة في التعامل مع أنواع المشكلات الرياضية المقدمة في MATH-500 [4] [6].
AIME 2024 القياس
- الأداء: على AIME 2024 القياس ، يسجل Deepseek-R1 79.8 ٪. يقوم هذا المعيار بتقييم التفكير الرياضي متعدد الخطوات المتقدم ، ويشير أداء Deepseek-R1 إلى أنه قادر على التعامل مع المشكلات الرياضية المعقدة [1] [4].-مقارنة مع Openai O1-1217: يتفوق Deepseek-R1 أيضًا على Openai O1-1217 على AIME 2024 ، والذي يسجل 79.2 ٪. يشير هذا الاختلاف الهامشي إلى أن كلا النموذجين تنافسي للغاية في مهام التفكير الرياضي المتقدمة [4] [6].
الاختلافات الرئيسية بين المعايير
-تعقيد المشكلة: يركز AIME 2024 على المشكلات الرياضية الأكثر تقدماً وتعقيدًا مقارنةً بالرياضيات 500 ، والتي تتضمن مجموعة واسعة من المشكلات على مستوى المدرسة الثانوية.-أداء النموذج: يُظهر Deepseek-R1 معدل نجاح أعلى على MATH-500 مقارنةً بـ AIME 2024 ، مما يشير إلى أنه أكثر فعالية في حل مجموعة واسعة من المشكلات الرياضية بدلاً من مجرد المشكلات المتقدمة.
بشكل عام ، يوضح Deepseek-R1 قدرات التفكير الرياضي القوي ، مع وجود ميزة ملحوظة في حل مجموعة متنوعة من المشكلات الرياضية كما هو موضح في معيار MATH-500 ، والأداء التنافسي في مهام التفكير الرياضي المتقدمة كما تم تقييمها بواسطة AIME 2024.
الاستشهادات:
[1] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[3 "
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/r1-zero-r1-results-analysis
[6] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepeek-models
[7]
[8]