Math-500和AIME 2024基准都用于评估AI模型中的数学推理能力，但它们在几个关键方面有所不同：
1。起源和目的：
-Math-500源自OpenAI创建的较大数据集，重点是在各种难度级别上解决数学问题。它旨在评估模型从一般意义上解决数学问题的能力[1]。
-Aime 2024基于美国邀请赛数学考试，这是一项享有盛誉的高中生竞赛。它测试了先进的数学推理技能，尤其是在代数，几何和数字理论等领域[2]。
2。难度水平：
-Math-500包括广泛的数学问题，但通常被认为比AIME更具挑战性。它用于评估基本的数学推理能力[1]。
-Aime 2024由高度挑战性的问题组成，这些问题比数学500中的问题要困难得多。它旨在评估先进的数学技能，通常超过非争议模型的功能，甚至在某些情况下甚至人类绩效[2]。
3。评估方法：
-Math-500使用涉及基于脚本的分级的两个阶段答案验证机制，用于Sympy进行符号平等检查，语言模型平等检查器作为备份。这确保了数学答案的精确评分[1]。
- AIME 2024根据模型根据其为问题提供正确的数值答案的能力来评估模型。评估很简单，重点是模型[2]提供的整数答案的准确性。
4。问题格式和可用性：
-Math-500问题是较大数据集的一部分，并且不像AIME问题那样公开暴露。该数据集用于评估模型的数学功能，而没有预处理对特定问题的影响[1]。
- AIME 2024问题和答案是公开可用的，如果问题包含在训练阶段的语料库中，这可能会影响模型性能。这导致了观察结果，由于训练过程中潜在的暴露，模型在较旧版本的AIME上表现更好[2]。
5。评估套件的权重：
- Math-500和AIME 2024都是人工分析智能指数的一部分，但它们在数学推理组件中同样加权，该组件占整体索引的25％。这意味着它们都在评估模型的数学能力方面同样贡献[1]。
总而言之，尽管两个基准都评估了数学推理，但它们的难度，来源，评估方法以及他们评估的数学技能的类型。
引用：
[1] https://artaveranalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking
[2] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[3] https://www.credo.ai/model-trust-scores-ai-evaluation?_bhlid=c0c0cc9970c61aac64f22e22e2216b45b45b45b92b92bbb72c69a
[4] https://arxiv.org/html/2502.06781v1
[5] https://github.com/gair-nlp/aime-preview
[6] https://arxiv.org/html/2503.04550
[7] https://huggingface.co/datasets/huggingfaceh4/math-500
[8] https://arxiv.org/html/2410.03131v1