DeepSeek-R1在各种数学基准中表现出强大的性能，尤其是在Math-500和Aime 2024测试中。这是对这两个基准的性能的详细比较：
Math-500基准
- 性能：DeepSeek-R1在Math-500基准中获得了令人印象深刻的传球@1分97.3％。该分数表明该模型在解决需要详细推理的各种高中数学问题方面非常有效[1] [4]。- 与OpenAI O1-1217的比较：DeepSeek-R1略微超过OpenAI O1-1217，在同一基准测试中得分为96.4％。这表明DeepSeek-R1在处理Math-500中列出的数学问题类型[4] [6]方面具有略有优势。
Aime 2024基准
- 性能：在AIME 2024基准中，DeepSeek-R1得分为79.8％。该基准测试评估了高级多步数学推理，DeepSeek-R1的性能表明它能够处理复杂的数学问题[1] [4]。- 与OpenAI O1-1217的比较：DeepSeek-R1在AIME 2024上的openai O1-1217也略高于2024年的Openai O1-1217，得分为79.2％。这种边缘差异表明，这两个模型在高级数学推理任务中都具有很高的竞争力[4] [6]。
##基准之间的关键差异
- 问题复杂性：与Math-500相比，AIME 2024专注于更先进和复杂的数学问题，其中包括更广泛的高中级问题。
- 模型性能：DeepSeek-R1在数学500上显示出比AIME 2024更高的成功率，这表明它在解决广泛的数学问题而不仅仅是高级问题方面更有效。
总体而言，DeepSeek-R1表现出强大的数学推理能力，在解决Math-500基准中看到的各种数学问题方面具有显着优势，并且在AIME 2024评估的高级数学推理任务中具有竞争性能。
引用：
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://artaveranalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://blog.promptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-an-analysis-rounconing-models/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://arcprize.org/blog/r1-zero-r1-results-analysis
[6] https://www.inferless.com/lealen/the-compinate-guide-to-deepseek-models
[7] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-clairs-its-reasoning-model-beats-openais-openais-o1-on-cintern-benchmarks/
[8] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-ai-expertise-motter-morth-more-more-than-compute in-than-compute in-2025/