Deepseek-R1 demuestra un fuerte rendimiento en varios puntos de referencia matemáticos, particularmente en las pruebas MATH-500 y AIME 2024. Aquí hay una comparación detallada de su rendimiento en estos dos puntos de referencia:
Math-500 Benchmark
-Rendimiento: Deepseek-R1 logra un puntaje impresionante Pase@1 de 97.3% en el punto de referencia Math-500. Esta puntuación indica que el modelo es altamente efectivo para resolver diversos problemas matemáticos de nivel secundario que requieren razonamiento detallado [1] [4].-Comparación con OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 supera ligeramente OpenAI O1-1217, que obtiene un 96,4% en el mismo punto de referencia. Esto sugiere que Deepseek-R1 tiene una ligera ventaja en el manejo de los tipos de problemas matemáticos presentados en Math-500 [4] [6].
AIME 2024 Benchmark
- Rendimiento: en el punto de referencia AIME 2024, Deepseek-R1 obtiene un 79.8%. Este punto de referencia evalúa un razonamiento matemático avanzado de varios pasos, y el rendimiento de Deepseek-R1 indica que es capaz de manejar problemas matemáticos complejos [1] [4].-Comparación con OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 también supera ligeramente a OpenAI O1-1217 en AIME 2024, que obtiene un 79.2%. Esta diferencia marginal sugiere que ambos modelos son altamente competitivos en las tareas avanzadas de razonamiento matemático [4] [6].
Diferencias clave entre puntos de referencia
-Complejidad del problema: AIME 2024 se centra en problemas matemáticos más avanzados y complejos en comparación con Math-500, que incluye una gama más amplia de problemas de nivel secundario.-Rendimiento del modelo: Deepseek-R1 muestra una tasa de éxito más alta en Math-500 que en AIME 2024, lo que indica que es más efectivo para resolver una amplia gama de problemas matemáticos en lugar de solo los avanzados.
En general, Deepseek-R1 demuestra fuertes capacidades de razonamiento matemático, con una ventaja notable en la resolución de una variedad de problemas matemáticos como se ve en el punto de referencia Math-500 y el rendimiento competitivo en las tareas de razonamiento matemático avanzado según lo evaluado por AIME 2024.
Citas:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.prompptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analysis-of-rasoning-models/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/r1- cero-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-razoning-model-beats-openais-o1-on-certing-benchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-more-than-compute-in-2025/