DeepSeek-R1性能基准：MMLU、DROP、GPQA等综合评测结果

【免费下载链接】DeepSeek-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-R1

1. 引言

在人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域，大型语言模型（Large Language Model, LLM）的性能评估至关重要。DeepSeek-R1作为一款先进的推理模型，在多个基准测试中展现出卓越的性能。本文将详细介绍DeepSeek-R1在MMLU、DROP、GPQA等主流评测中的表现，并深入分析其性能优势及应用场景。

2. 模型概述

2.1 模型架构

DeepSeek-R1系列模型基于DeepSeek-V3-Base构建，采用混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，总参数量达671B，激活参数量为37B，上下文长度支持128K tokens。这种架构设计使得模型在保持高效推理能力的同时，能够处理更长的输入序列，适用于复杂的推理任务。

2.2 训练方法

DeepSeek-R1的训练过程创新性地将强化学习（Reinforcement Learning, RL）直接应用于基础模型，无需经过监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）阶段。这一方法使模型能够自主探索解决复杂问题的思维链（Chain-of-Thought, CoT），并发展出自我验证、反思和生成长思维链等能力。此外，为了进一步提升性能和对齐人类偏好，DeepSeek-R1的训练 pipeline 包含了两个RL阶段和两个SFT阶段，分别用于发现改进的推理模式和构建模型推理与非推理能力的基础。

2.3 蒸馏模型

为了支持更广泛的研究和应用，DeepSeek团队还开源了从DeepSeek-R1蒸馏得到的多个密集模型，基于Llama和Qwen架构。这些蒸馏模型在保持高性能的同时，参数量更小，部署成本更低。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在多个基准测试中表现优于OpenAI o1-mini，成为密集模型中的新标杆。

3. 性能基准测试结果

3.1 综合评测概览

DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务上的性能可与OpenAI o1相媲美。如图所示，DeepSeek-R1在多个评测维度上均展现出优异的成绩。

3.2 各基准测试详细结果

3.2.1 MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

MMLU是一个涵盖57个科目、旨在评估模型广泛知识和问题解决能力的综合性基准测试。在MMLU（Pass@1）评测中，DeepSeek-R1取得了90.8的高分，仅次于OpenAI o1-1217（91.8），显著领先于Claude-3.5-Sonnet-1022（88.3）和GPT-4o 0513（87.2）。

在MMLU的衍生测试中，DeepSeek-R1表现更为突出。MMLU-Redux（EM）得分92.9，MMLU-Pro（EM）得分84.0，均位居榜首，充分体现了其在复杂知识理解和应用方面的优势。

3.2.2 DROP（Discrete Reasoning Over Paragraphs）

DROP基准测试主要评估模型对段落的离散推理能力，特别是涉及数学计算的问题。DeepSeek-R1在DROP（3-shot F1）评测中以92.2的得分位居第一，超过了DeepSeek V3（91.6）和OpenAI o1-1217（90.2），展示了其强大的文本理解和数学推理能力。

3.2.3 GPQA（General Purpose Question Answering）

GPQA-Diamond是一个具有挑战性的问答基准，旨在测试模型在各种领域的深度知识和推理能力。DeepSeek-R1在该评测中获得71.5的Pass@1得分，虽然略低于OpenAI o1-1217（75.7），但显著高于Claude-3.5-Sonnet-1022（65.0）和GPT-4o 0513（49.9）。

3.2.4 其他关键评测

除上述主要基准外，DeepSeek-R1在其他评测中也表现出色：

• AlpacaEval2.0（LC-winrate）：87.6，排名第一。
• ArenaHard（GPT-4-1106）：92.3，与OpenAI o1-mini并列第一。
• LiveCodeBench（Pass@1-COT）：65.9，超过OpenAI o1-1217（63.4）。
• Codeforces（Rating）：2029，仅次于OpenAI o1-1217（2061）。

3.3 蒸馏模型性能

DeepSeek-R1的蒸馏模型同样表现优异。以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B为例，其在AIME 2024（pass@1）中得分72.6，MATH-500（pass@1）得分94.3，GPQA Diamond（pass@1）得分62.1，均超过了GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022等模型，甚至在部分指标上接近OpenAI o1-mini。

4. 使用指南

4.1 本地运行

若要在本地运行DeepSeek-R1系列模型，建议参考DeepSeek-V3仓库获取详细信息。目前Hugging Face的Transformers库尚未直接支持DeepSeek-R1，用户需按照官方提供的指南进行部署。

对于蒸馏模型，可使用vLLM或SGLang等工具快速启动服务。例如，使用vLLM启动DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的命令如下：

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager

4.2 使用建议

为确保DeepSeek-R1系列模型发挥最佳性能，建议遵循以下配置：

1. 温度设置在0.5-0.7之间（推荐0.6），以避免重复输出或内容不连贯。
2. 避免添加系统提示，所有指令应包含在用户提示中。
3. 对于数学问题，在提示中加入“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}中。”等指令。
4. 评估模型性能时，建议进行多次测试并取平均值。
5. 为确保模型进行充分推理，强制模型在每个输出的开头以“ \n”开始响应。

5. 应用场景

DeepSeek-R1凭借其强大的推理能力和优异的性能，在多个领域具有广泛的应用前景：

5.1 学术研究

在自然语言处理、人工智能等学术领域，DeepSeek-R1可作为研究工具，帮助科研人员探索复杂的语言理解和推理问题，推动相关领域的技术发展。

5.2 教育培训

模型的强大推理能力使其能够为学生提供个性化的学习辅导，解答数学、物理等学科的难题，并通过详细的推理过程帮助学生理解知识点。

5.3 智能客服

在客服领域，DeepSeek-R1可以理解用户的复杂问题，提供准确、全面的解答，提升客户服务质量和效率。

5.4 代码开发

DeepSeek-R1在代码相关任务中表现出色，可辅助开发人员进行代码生成、调试和优化，提高软件开发效率。

6. 总结与展望

DeepSeek-R1在MMLU、DROP、GPQA等多个基准测试中展现出卓越的性能，其创新的训练方法和先进的模型架构为推理模型的发展提供了新的思路。未来，随着技术的不断进步，DeepSeek-R1有望在更多领域发挥重要作用，并推动人工智能技术的进一步发展。

如需了解更多关于DeepSeek-R1的信息，请参考项目README.md和LICENSE文件。

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