AIME 2024 벤치 마크에서 DeepSeek-R1의 성능은 Openai O1-1217보다 약간 앞서 79.8%를 기록하여 79.2%를 달성하기 때문에 주목할 만하다 [1]. 그러나 AIME 2024 벤치 마크에서 DeepSeek-R1과 GPT-4O-0513 사이에 직접 비교가 제한되어 있습니다.
GPT-4O 모델은 일반적으로 다양한 작업에서 강력한 성능으로 유명하지만 AIME 2024의 GPT-4O-0513에 대한 특정 결과는 사용 가능한 정보에 자세히 설명되어 있지 않습니다. GPT-4O 모델은 일반적으로 언어 이해 및 생성 작업에서 강력하지만 AIME와 같은 전문 수학적 추론 벤치 마크에서의 성능은 DeepSeek-R1과 같은 이러한 작업에 대해 특별히 최적화 된 모델에 비해 달라질 수 있습니다.
AIME 2024에 대한 DeepSeek-R1의 강력한 성능은 아키텍처에 기인 할 수 있으며, 이는 대규모 강화 학습을 통합하여 추론 능력을 향상시킵니다. 이 접근법은 고급 다중 단계 수학적 추론이 필요한 작업에서 뛰어날 수있게한다 [1] [3]. 대조적으로, GPT-4O 모델은보다 일반화되어 있으며 수학적 추론 작업에서 동일한 수준의 전문화가 없을 수 있습니다.
전반적으로, DeepSeek-R1은 OpenAI O1-1217과 비교하여 AIME 2024에서 우수한 성능을 보여 주지만 GPT-4O-0513과의 직접 비교는 사용 가능한 데이터에 명시 적으로 제공되지 않습니다. 그러나 DeepSeek-R1의 특수 교육 및 건축은 수학적 추론 벤치 마크에서 강력한 보여주기에 기여할 것입니다.
인용 :
[1] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[2] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet whith-is-best-for-coding/
[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-ranks-against-openais-o1
[8] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1