DeepSeek-R1 viser stærk ydelse på tværs af forskellige matematiske benchmarks, især på Math-500 og AIME 2024-testene. Her er en detaljeret sammenligning af dens ydeevne på disse to benchmarks:
Math-500 benchmark
-Ydeevne: DeepSeek-R1 opnår en imponerende pas@1 score på 97,3% på Math-500-benchmark. Denne score indikerer, at modellen er yderst effektiv til at løse forskellige matematiske problemer på gymnasieniveau, der kræver detaljeret ræsonnement [1] [4].-Sammenligning med Openai O1-1217: DeepSeek-R1 overgår let Openai O1-1217, der scorer 96,4% på den samme benchmark. Dette antyder, at DeepSeek-R1 har en let kant i håndtering af de typer matematiske problemer, der er præsenteret i Math-500 [4] [6].
AIME 2024 Benchmark
- Ydeevne: På AIME 2024-benchmark scorer DeepSeek-R1 79,8%. Denne benchmark evaluerer avanceret multi-trins matematisk ræsonnement, og DeepSeek-R1's præstation indikerer, at den er i stand til at håndtere komplekse matematiske problemer [1] [4].-Sammenligning med Openai O1-1217: DeepSeek-R1 overgår også lidt over Openai O1-1217 på AIME 2024, der scorer 79,2%. Denne marginale forskel antyder, at begge modeller er meget konkurrencedygtige i avancerede matematiske ræsonnementsopgaver [4] [6].
Nøgleforskelle mellem benchmarks
-Problemkompleksitet: AIME 2024 fokuserer på mere avancerede og komplekse matematiske problemer sammenlignet med Math-500, der inkluderer et bredere udvalg af problemer på gymnasium.-Modelydelse: Deepseek-R1 viser en højere succesrate på Math-500 end på AIME 2024, hvilket indikerer, at det er mere effektivt til at løse en lang række matematiske problemer snarere end kun de avancerede.
Generelt demonstrerer DeepSeek-R1 stærke matematiske ræsonnementsfunktioner med en bemærkelsesværdig kant til løsning af en række matematiske problemer, som det ses i Math-500-benchmark, og konkurrencedygtige resultater i avancerede matematiske ræsonnementsopgaver som evalueret af AIME 2024.
Citater:
[1] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
)
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/r1-zero-r1-results-analysis
[6] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-modeller
)
)