Deepseek-R1 zeigt eine starke Leistung in verschiedenen mathematischen Benchmarks, insbesondere bei den Math-500- und Aime 2024-Tests. Hier ist ein detaillierter Vergleich seiner Leistung zu diesen beiden Benchmarks:
Math-500 Benchmark
-Performance: Deepseek-R1 erreicht einen beeindruckenden Pass bei einer Punktzahl von 97,3% im Math-500-Benchmark. Diese Punktzahl zeigt, dass das Modell bei der Lösung vielfältiger mathematischer Probleme auf hoher School-Ebene, die detailliertes Denken erfordern, sehr effektiv ist [1] [4].-Vergleich mit OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 übertrifft OpenAI O1-1217 leicht, was auf demselben Benchmark 96,4% entspricht. Dies deutet darauf hin, dass Deepseek-R1 einen leichten Vorsprung beim Umgang mit den in Math-500 [4] [6] dargestellten mathematischen Problemen hat.
Aime 2024 Benchmark
- Leistung: Auf der AIME 2024-Benchmark bewertet Deepseek-R1 79,8%. Dieser Benchmark bewertet das erweiterte mathematische Argumentieren mit mehreren Schritten, und die Leistung von Deepseek-R1 zeigt an, dass er komplexe mathematische Probleme mit den mathematischen Problemen bewältigen kann [1] [4].-Vergleich mit OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 übertrifft auch OpenAI O1-1217 auf Aime 2024, was 79,2%beträgt. Dieser marginale Unterschied legt nahe, dass beide Modelle bei fortgeschrittenen mathematischen Argumentationsaufgaben sehr wettbewerbsfähig sind [4] [6].
Schlüsselunterschiede zwischen den Benchmarks
-Problemkomplexität: Aime 2024 konzentriert sich auf fortschrittlichere und komplexe mathematische Probleme im Vergleich zu Math-500, einschließlich einer breiteren Auswahl an Problemen auf hoher School-Ebene.-Modellleistung: Deepseek-R1 zeigt eine höhere Erfolgsrate für Math-500 als bei Aime 2024, was darauf hinweist, dass es effektiver ist, eine breite Palette mathematischer Probleme zu lösen, anstatt nur die fortgeschrittenen.
Insgesamt zeigt Deepseek-R1 starke Funktionen für mathematische Argumentation mit einem bemerkenswerten Vorsprung bei der Lösung einer Vielzahl von mathematischen Problemen, wie im Math-500-Benchmark und die Wettbewerbsleistung bei fortschrittlichen mathematischen Argumentationsaufgaben, die von Aime 2024 bewertet wurden.
Zitate:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.promptlayer.com/openai-o3-vs-teepseek-r1-an-analysis-of-rasoning-models/
[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-tepseek-models
[7] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claim-it-rasoning-model-beats-openais-o1-on-certifchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-xpertise-might-matter-more-tan-compute-25/2025/