DeepSeek-R1 demonstrerer sterk ytelse på tvers av forskjellige matematiske benchmarks, spesielt på MATH-500 og AIME 2024-tester. Her er en detaljert sammenligning av ytelsen på disse to referanseindeksene:
MATH-500 Benchmark
-Ytelse: DeepSeek-R1 oppnår en imponerende pasning på 1 poengsum på 97,3% på MATH-500-referansen. Denne poengsummen indikerer at modellen er svært effektiv for å løse forskjellige matematiske problemer på videregående skole-nivå som krever detaljert resonnement [1] [4].-Sammenligning med Openai O1-1217: DeepSeek-R1 overgår litt Openai O1-1217, som scorer 96,4% på samme referanseindeks. Dette antyder at DeepSeek-R1 har en liten kant i håndteringen av matematiske problemer presentert i MATH-500 [4] [6].
AIME 2024 Benchmark
- Prestasjon: På AIME 2024-målestokken scorer DeepSeek-R1 79,8%. Denne referanseindeksen evaluerer avansert multistegs matematisk resonnement, og DeepSeek-R1s ytelse indikerer at den er i stand til å håndtere komplekse matematiske problemer [1] [4].-Sammenligning med Openai O1-1217: DeepSeek-R1 overgår også litt Openai O1-1217 på AIME 2024, som scorer 79,2%. Denne marginale forskjellen antyder at begge modellene er svært konkurransedyktige i avanserte matematiske resonnementoppgaver [4] [6].
Nøkkelforskjeller mellom benchmarks
-Problemkompleksitet: AIME 2024 fokuserer på mer avanserte og komplekse matematiske problemer sammenlignet med Math-500, som inkluderer et bredere spekter av problemer på videregående skole.-Modellytelse: DeepSeek-R1 viser en høyere suksessrate på MATH-500 enn på AIME 2024, noe som indikerer at det er mer effektivt i å løse et bredt spekter av matematiske problemer i stedet for bare de avanserte.
Totalt sett demonstrerer DeepSeek-R1 sterke matematiske resonnementskapasiteter, med en bemerkelsesverdig kant i å løse en rekke matematiske problemer som sett i MATH-500-referansen, og konkurransedyktig ytelse i avanserte matematiske resonnementoppgaver som evaluert av AIME 2024.
Sitasjoner:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.promptlayer.com/openai- o3-vs-depseek-r1-an-analysis-of-reasoning-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-forlimate-guide-to-deepseek-modeller
[7] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-crain-its-reasoning-model-beats-openais-o1-oncain-benchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeeks-new-model-show-that-ai-expertise-might-matter-more-han compute-in-2025/