Prestandan för Deepseek-R1 på AIMO2-datasättet är inte uttryckligen detaljerat i den tillgängliga informationen, men vi kan dra slutsatsen att dess kapacitet baserat på dess prestanda i liknande matematiska riktmärken och förbättringarna som observerats i relaterade datasätt.
1. Matematisk prestanda: Deepseek-R1 har visat starka prestanda i matematiska uppgifter, vilket uppnår en 79,8% noggrannhet på AIME 2024-riktmärket och 97,3% på Math-500 [1] [2] [5]. Detta antyder att det är mycket skickligt i att hantera komplexa matematiska problem.
2. AIMO2-datasätt: Även om specifika resultat på AIMO2 inte tillhandahålls, nämns det anmärkningsvärda förbättringar i prestanda jämfört med stängda, opublicerade datasätt som AIMO2, vilket indikerar att Deepseek-R1-modellerna är exceptionellt skickliga i matematik [4]. AIMO2-datasättet, som är en matematisk tävling med problem som kategoriseras mellan AIME och IMO-svårighetsnivåer, drar sannolikt fördelarna med Deepseek-R1: s avancerade matematiska resonemang.
3. Jämförelse med andra modeller: Deepseek-R1 matchar eller överträffar i allmänhet prestandan för modeller som OpenAI O1 i olika riktmärken [1] [2]. Emellertid är specifika jämförelser på AIMO2 inte tillgängliga. Modellens effektivitet och hastighet, tack vare sin MOE -arkitektur, kan också bidra till bättre prestanda vid bearbetning av komplexa matematiska uppgifter jämfört med andra modeller [5] [6].
4. Destillerade modeller: Deepseek-R1: s destillerade modeller, såsom DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, har visat imponerande resultat på matematiska riktmärken som AIME 2024, vilket uppnår en passfrekvens på 72,6% [1]. Detta antyder att även de destillerade versionerna av Deepseek-R1 upprätthåller starka matematiska förmågor, som kan översätta bra till datasätt som AIMO2.
Sammanfattningsvis, medan specifika prestationsmetriker för Deepseek-R1 på AIMO2-datasättet inte tillhandahålls, tyder dess starka prestanda i liknande matematiska riktmärken och förbättringar i relaterade datasätt att det troligtvis skulle fungera bra på AIMO2. Dess MOE -arkitektur och effektivitet placerar den också som en konkurrenskraftig modell i matematiska resonemang.
Citeringar:
[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
]