Le prestazioni di DeepSeek-R1 sul set di dati AIMO2 non sono esplicitamente dettagliate nelle informazioni disponibili, ma possiamo dedurre le sue capacità in base alle sue prestazioni in simili benchmark matematici e ai miglioramenti osservati nei set di dati correlati.
1. Prestazioni matematiche: DeepSeek-R1 ha mostrato forti prestazioni in compiti matematici, raggiungendo una precisione del 79,8% sul benchmark AIME 2024 e il 97,3% su Math-500 [1] [2] [5]. Ciò suggerisce che è altamente competente nella gestione di problemi matematici complessi.
2. Set di dati AIMO2: sebbene non siano forniti risultati specifici su AIMO2, si parla di notevoli miglioramenti delle prestazioni su set di dati chiusi e non pubblicati come AIMO2, indicando che i modelli DeepSeek-R1 sono eccezionalmente abili in matematica [4]. Il set di dati AIMO2, essendo una competizione matematica con problemi classificati tra i livelli di difficoltà AIME e IMO, probabilmente beneficia delle capacità di ragionamento matematico avanzate di DeepSeek-R1.
3. Confronto di altri modelli: DeepSeek-R1 in genere corrisponde o supera le prestazioni di modelli come Openai O1 in vari benchmark [1] [2]. Tuttavia, non sono disponibili confronti specifici su AIMO2. L'efficienza e la velocità del modello, grazie alla sua architettura MOE, potrebbero anche contribuire a migliori prestazioni nell'elaborazione di compiti matematici complessi rispetto ad altri modelli [5] [6].
4. Modelli distillati: i modelli distillati di DeepEek-R1, come DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, hanno mostrato risultati impressionanti su parametri matematici come AIME 2024, raggiungendo un tasso di passaggio del 72,6% [1]. Ciò suggerisce che anche le versioni distillate di DeepSeek-R1 mantengono forti capacità matematiche, che potrebbero tradurre bene in set di dati come AIMO2.
In sintesi, mentre non sono fornite metriche di prestazioni specifiche per DeepSeek-R1 sul set di dati AIMO2, le sue prestazioni forti in simili benchmark matematici e miglioramenti nei set di dati correlati suggeriscono che probabilmente si esibirà bene su AIMO2. La sua architettura e efficienza MOE lo posizionano anche come modello competitivo nei compiti di ragionamento matematico.
Citazioni:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://writonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://writonic.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_is_compared/