DeepSeek-R1 dimostra forti prestazioni attraverso vari benchmark matematici, in particolare sui test Math-500 e AIME 2024. Ecco un confronto dettagliato delle sue prestazioni su questi due parametri:
Benchmark
Math-500
-Performance: DeepSeek-R1 raggiunge un punteggio di pass@1 impressionante del 97,3% sul benchmark Math-500. Questo punteggio indica che il modello è altamente efficace nel risolvere diversi problemi matematici a livello di scuola che richiedono ragionamenti dettagliati [1] [4].-Confronto con OpenAI O1-1217: DeepSeek-R1 supera leggermente OpenII O1-1217, che segna il 96,4% sullo stesso punto di riferimento. Ciò suggerisce che DeepSeek-R1 ha un leggero vantaggio nella gestione dei tipi di problemi matematici presentati in Math-500 [4] [6].
AIME 2024 Benchmark
- Performance: sul benchmark AIME 2024, DeepSeek-R1 segna il 79,8%. Questo punto di riferimento valuta il ragionamento matematico avanzato a più fasi e le prestazioni di DeepSeek-R1 indicano che è in grado di gestire complessi problemi matematici [1] [4].-Confronto con OpenAI O1-1217: DeepSeek-R1 supera anche leggermente OpenAI O1-1217 su AIME 2024, che segna il 79,2%. Questa differenza marginale suggerisce che entrambi i modelli sono altamente competitivi nelle attività di ragionamento matematico avanzato [4] [6].
Differenze chiave tra i parametri di riferimento
-Complessità dei problemi: AIME 2024 si concentra su problemi matematici più avanzati e complessi rispetto alla matematica-500, che include una gamma più ampia di problemi di alto livello.-Prestazioni del modello: DeepSeek-R1 mostra un tasso di successo più elevato su Math-500 che su AIME 2024, indicando che è più efficace nel risolvere una vasta gamma di problemi matematici piuttosto che solo quelli avanzati.
Nel complesso, DeepSeek-R1 dimostra forti capacità di ragionamento matematico, con un vantaggio notevole nel risolvere una varietà di problemi matematici come si vede nel punto di riferimento di Math-500 e prestazioni competitive in compiti di ragionamento matematico avanzati valutati da AIME 2024.
Citazioni:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.promptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analysis-of-aasoning-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-to-deepseek-models
[7] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-cercenchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-expertise --matter --more-than-compute-in-2025/