Les performances de Deepseek-R1 sur l'ensemble de données AIMO2 ne sont pas explicitement détaillées dans les informations disponibles, mais nous pouvons déduire ses capacités en fonction de ses performances dans des références mathématiques similaires et les améliorations observées dans les ensembles de données connexes.
1. Performance mathématique: Deepseek-R1 a montré de fortes performances dans les tâches mathématiques, atteignant une précision de 79,8% sur la référence AIME 2024 et 97,3% sur MATH-500 [1] [2] [5]. Cela suggère qu'il est très compétent dans la gestion des problèmes mathématiques complexes.
2. L'ensemble de données AIMO2, étant un concours mathématique avec des problèmes classés entre les niveaux de difficulté AIME et l'OMI, profite probablement des capacités avancées de raisonnement mathématique de Deepseek-R1.
3. Comparaison avec d'autres modèles: Deepseek-R1 correspond généralement ou dépasse les performances de modèles comme OpenAI O1 dans divers repères [1] [2]. Cependant, des comparaisons spécifiques sur AIMO2 ne sont pas disponibles. L'efficacité et la vitesse du modèle, grâce à son architecture MOE, pourraient également contribuer à de meilleures performances dans le traitement des tâches mathématiques complexes par rapport à d'autres modèles [5] [6].
4. Modèles distillés: les modèles distillés de Deepseek-R1, tels que Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, ont montré des résultats impressionnants sur des références mathématiques comme AIME 2024, atteignant un taux de réussite de 72,6% [1]. Cela suggère que même les versions distillées de Deepseek-R1 maintiennent des capacités mathématiques solides, qui pourraient bien se traduire par des ensembles de données comme AIMO2.
En résumé, bien que des mesures de performances spécifiques pour Deepseek-R1 sur l'ensemble de données AIMO2 ne soient pas fournies, ses fortes performances dans des références mathématiques similaires et des améliorations dans les ensembles de données connexes suggèrent qu'il fonctionnerait probablement bien sur AIMO2. Son architecture MOE et son efficacité le positionnent également comme un modèle compétitif dans les tâches de raisonnement mathématique.
Citations:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385090
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_comparisé/