Deepseek-R1 visar stark prestanda över olika matematiska riktmärken, särskilt på Math-500 och AIME 2024-testen. Här är en detaljerad jämförelse av dess prestanda på dessa två riktmärken:
Math-500 Benchmark
-Prestanda: Deepseek-R1 uppnår en imponerande pass@1-poäng på 97,3% på Math-500-riktmärket. Denna poäng indikerar att modellen är mycket effektiv för att lösa olika matematiska problem på gymnasiet på gymnasiet som kräver detaljerad resonemang [1] [4].-Jämförelse med OpenAI O1-1217: Deepseek-R överträffar något OpenAI O1-1217, som får 96,4% på samma riktmärke. Detta antyder att Deepseek-R1 har en liten kant för att hantera de typer av matematiska problem som presenteras i Math-500 [4] [6].
AIME 2024 Benchmark
- Prestanda: På AIME 2024 Benchmark får Deepseek-R1 79,8%. Detta riktmärke utvärderar avancerad matematisk resonemang med flera steg, och Deepseek-R1: s prestanda indikerar att den kan hantera komplexa matematiska problem [1] [4].-Jämförelse med OpenAI O1-1217: Deepseek-R1 överträffar också något OpenAI O1-1217 på AIME 2024, som får 79,2%. Denna marginella skillnad antyder att båda modellerna är mycket konkurrenskraftiga i avancerade matematiska resonemangsuppgifter [4] [6].
Nyckelskillnader mellan riktmärken
-Problemkomplexitet: AIME 2024 fokuserar på mer avancerade och komplexa matematiska problem jämfört med Math-500, som inkluderar ett bredare utbud av problem med gymnasiet.-Modellprestanda: Deepseek-R1 visar en högre framgångsgrad på Math-500 än på AIME 2024, vilket indikerar att det är mer effektivt för att lösa ett brett spektrum av matematiska problem snarare än bara de avancerade.
Sammantaget visar Deepseek-R1 starka matematiska resonemang, med en anmärkningsvärd fördel i att lösa olika matematiska problem, som ses i Math-500-riktmärket, och konkurrensprestanda i avancerade matematiska resonemang som utvärderats av AIME 2024.
Citeringar:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
]
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/r1-zero-r1-results-analys
[6] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
]
]