Deepseek-R1: s prestanda på AIME 2024 Benchmark är anmärkningsvärt, eftersom den får 79,8%, något före OpenAI O1-1217, som uppnår 79,2%[1]. Det finns emellertid begränsad direkt jämförelse mellan Deepseek-R1 och GPT-4O-0513 specifikt på AIME 2024 Benchmark.
GPT-4O-modeller är allmänt kända för sin robusta prestanda över olika uppgifter, men specifika resultat för GPT-4O-0513 på AIME 2024 är inte detaljerade i tillgänglig information. GPT-4O-modeller är vanligtvis starka när det gäller språkförståelse och generationsuppgifter, men deras prestanda på specialiserade matematiska resonemangs riktmärken som AIME kan variera jämfört med modeller som är specifikt optimerade för sådana uppgifter, som Deepseek-R1.
Deepseek-R1: s starka prestanda på AIME 2024 kan tillskrivas dess arkitektur, som innehåller storskalig förstärkningslärande för att förbättra resonemangets kapacitet. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att utmärka sig i uppgifter som kräver avancerad matematisk resonemang med flera steg [1] [3]. Däremot är GPT-4O-modeller mer generaliserade och kanske inte har samma nivå av specialisering i matematiska resonemang.
Sammantaget, medan Deepseek-R1 visar överlägsen prestanda på AIME 2024 jämfört med OpenAI O1-1217, tillhandahålls inte direkta jämförelser med GPT-4O-0513 uttryckligen i tillgängliga data. Deepseek-R1: s specialiserade utbildning och arkitektur bidrar emellertid sannolikt till dess starka uppvisning i matematiska resonemang.
Citeringar:
[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
]
[8] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1