DeepSeek-R1's præstation på AIME 2024-benchmark er bemærkelsesværdig, da den scorer 79,8%, lidt foran Openai O1-1217, der opnår 79,2%[1]. Der er dog begrænset direkte sammenligning tilgængelig mellem DeepSeek-R1 og GPT-4O-0513 specifikt på AIME 2024-benchmark.
GPT-4O-modeller er generelt kendt for deres robuste ydelse på tværs af forskellige opgaver, men specifikke resultater for GPT-4O-0513 på AIME 2024 er ikke detaljeret i de tilgængelige oplysninger. GPT-4O-modeller er typisk stærke i sprogforståelse og generationsopgaver, men deres præstation på specialiserede matematiske ræsonnements benchmarks som AIME kan variere sammenlignet med modeller, der er specifikt optimeret til sådanne opgaver, som Deepseek-R1.
DeepSeek-R1s stærke præstation på AIME 2024 kan tilskrives dens arkitektur, der indeholder storstilet forstærkningslæring for at forbedre ræsonnementskapaciteterne. Denne tilgang giver den mulighed for at udmærke sig i opgaver, der kræver avanceret multi-trins matematisk ræsonnement [1] [3]. I modsætning hertil er GPT-4O-modeller mere generaliserede og har måske ikke det samme niveau af specialisering i matematiske ræsonnementsopgaver.
Samlet set, mens DeepSeek-R1 demonstrerer overlegen ydelse på AIME 2024 sammenlignet med Openai O1-1217, leveres direkte sammenligninger med GPT-4O-0513 ikke eksplicit i de tilgængelige data. Imidlertid bidrager DeepSeek-R1s specialiserede træning og arkitektur sandsynligvis til dens stærke visning i matematiske ræsonnements benchmarks.
Citater:
[1] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
)
[3] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o-2024-05-13/deepseek-r1
[4] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/gpt-4o
[6] https://llm-stats.com/models/compare/deepseek-r1-vs-gpt-4o-2024-08-06
[7] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-genainst-openais-o1
[8] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1