A DeepSeek-R1 erős teljesítményt mutat a különféle matematikai referenciaértékek során, különösen a Math-500 és az AIME 2024 teszteken. Íme egy részletes összehasonlítás annak előadásáról e két referenciaértéken:
Math-500 Benchmark
-Teljesítmény: A DeepSeek-R1 lenyűgöző passzot ér el a Math-500 referenciaértékén 97,3% -os pontszámot. Ez a pontszám azt jelzi, hogy a modell rendkívül hatékony a különféle középiskolai szintű matematikai problémák megoldásában, amelyek részletes érvelést igényelnek [1] [4].-Összehasonlítás az Openai O1-1217-rel: A DeepSeek-R1 kissé meghaladja az Openai O1-1217-et, amely 96,4% -ot eredményez ugyanazon a referenciaértéknél. Ez azt sugallja, hogy a DeepSeek-R1 enyhe előnye van a matematikai problémák típusainak kezelésében a MATH-500-ban [4] [6].
Aime 2024 Benchmark
- Teljesítmény: Az AIME 2024 referenciaértékén a DeepSeek-R1 79,8%-ot eredményez. Ez a referenciaérték értékeli a fejlett többlépcsős matematikai érvelést, és a DeepSeek-R1 teljesítménye azt jelzi, hogy képes komplex matematikai problémák kezelésére [1] [4].-Összehasonlítás az Openai O1-1217-rel: A DeepSeek-R1 szintén kissé felülmúlja az OpenAI O1-1217-et az AIME 2024-en, amely 79,2%-ot eredményez. Ez a marginális különbség azt sugallja, hogy mindkét modell rendkívül versenyképes a fejlett matematikai érvelési feladatokban [4] [6].
A referenciaértékek közötti legfontosabb különbségek
-Probléma bonyolultsága: Az AIME 2024 fejlettebb és összetettebb matematikai problémákra összpontosít a MATH-500-hoz képest, amely magában foglalja a középiskolai szintű problémákat.-Modellteljesítmény: A DeepSeek-R1 magasabb sikert mutat a MATH-500-on, mint az AIME 2024-en, jelezve, hogy hatékonyabb a matematikai problémák széles skálájának megoldásában, nem pedig a fejlett.
Összességében a DeepSeek-R1 erős matematikai érvelési képességeket mutat be, figyelemre méltó előnye a különféle matematikai problémák megoldásában, amint azt a Math-500 referenciaértéke és a fejlett matematikai érvelési feladatok versenyképessége mutatja, az AIME 2024 által értékeltek szerint.
Idézetek:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://articialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.prompptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analys-of-deason-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-caims-its-reason-model-beats-openais-o1-on-ceral-fenchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-more-more-than-compute-in-2025/