Производительность DeepSeek-R1 в наборе данных AIMO2 явно не подробно описана в доступной информации, но мы можем сделать вывод его возможностей на основе его производительности в аналогичных математических критериях и улучшениях, наблюдаемых в связанных наборах данных.
1. Математическая производительность: DeepSeek-R1 показал сильную производительность в математических задачах, достигая 79,8% точности на эталоне AIME 2024 и 97,3% на математике-500 [1] [2] [5]. Это говорит о том, что он очень опытен в решении сложных математических задач.
2. Набор данных AIMO2: Хотя конкретные результаты на AIMO2 не предоставляются, упоминается заметные улучшения производительности по сравнению с закрытыми неопубликованными наборами данных, такими как AIMO2, что указывает на то, что модели DeepSeek-R1 исключительно опытны в математике [4]. Набор данных AIMO2, являющийся математическим конкурентом с проблемами, классифицированными между уровнями сложности AIME и IMO, вероятно, выигрывает от расширенных математических способностей DeepSeek-R1.
3. Сравнение с другими моделями: DeepSeek-R1 обычно соответствует или превосходит производительность таких моделей, как Openai O1 в различных тестах [1] [2]. Однако конкретные сравнения на AIMO2 недоступны. Эффективность и скорость модели, благодаря ее архитектуре MOE, также могут способствовать лучшей производительности при обработке сложных математических задач по сравнению с другими моделями [5] [6].
4. дистиллированные модели: дистиллированные модели DeepSeek-R1, такие как DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B, показали впечатляющие результаты по математическим критериям, таким как AIME 2024, достигнув 72,6% -ной скорости прохода [1]. Это говорит о том, что даже дистиллированные версии DeepSeek-R1 поддерживают сильные математические возможности, которые могут хорошо перевести наборы данных, таких как AIMO2.
Таким образом, в то время как конкретные показатели производительности для DeepSeek-R1 на наборе данных AIMO2 не предоставляются, его сильная производительность в аналогичных математических контрольных показателях и улучшения в связанных наборах данных предполагает, что он, вероятно, будет хорошо работать на AIMO2. Его архитектура и эффективность МО также позиционируют ее как конкурентную модель в задачах математических рассуждений.
Цитаты:
[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_compared/