Deepseek-R1 vertoont sterke prestaties in verschillende wiskundige benchmarks, met name op de MATH-500- en AIME 2024-tests. Hier is een gedetailleerde vergelijking van de prestaties op deze twee benchmarks:
Math-500 benchmark
-Prestaties: Deepseek-R1 behaalt een indrukwekkende pass@1 score van 97,3% op de MATH-500-benchmark. Deze score geeft aan dat het model zeer effectief is bij het oplossen van diverse wiskundige problemen op middelbare schoolniveau die gedetailleerd redeneren vereisen [1] [4].-Vergelijking met OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 overtreft Openai O1-1217 enigszins, die 96,4% scoort op dezelfde benchmark. Dit suggereert dat Deepseek-R1 een lichte voorsprong heeft bij het omgaan met de soorten wiskundige problemen die worden gepresenteerd in Math-500 [4] [6].
AIME 2024 benchmark
- Prestaties: op de Aime 2024-benchmark scoort deepseek-R1 79,8%. Deze benchmark evalueert geavanceerde multi-step wiskundige redenering, en de prestaties van Deepseek-R1 geven aan dat het in staat is om complexe wiskundige problemen aan te pakken [1] [4].-Vergelijking met OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 presteert ook enigszins beter dan OpenAI O1-1217 op AIME 2024, die 79,2%scoort. Dit marginale verschil suggereert dat beide modellen zeer competitief zijn in geavanceerde wiskundige redeneringstaken [4] [6].
Belangrijkste verschillen tussen benchmarks
-Probleemcomplexiteit: AIME 2024 richt zich op meer geavanceerde en complexe wiskundige problemen in vergelijking met MATH-500, die een breder scala aan problemen op middelbare schoolniveau omvat.-Modelprestaties: Deepseek-R1 toont een hoger slagingspercentage op MATH-500 dan op AIME 2024, wat aangeeft dat het effectiever is bij het oplossen van een breed scala aan wiskundige problemen in plaats van alleen de geavanceerde.
Over het algemeen vertoont Deepseek-R1 sterke wiskundige redeneermogelijkheden, met een opmerkelijke voorsprong in het oplossen van een verscheidenheid aan wiskundige problemen zoals te zien in de MATH-500-benchmark, en concurrentieprestaties in geavanceerde wiskundige redeneringstaken zoals geëvalueerd door AIME 2024.
Citaten:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.promptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analyse-of-radening-models/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/R1-Zero-r1-results-analyse
[6] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[7] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-radening-model-beats-penais-o1-on-certain-bankmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-meer-more-dancompute-in-2025/