DeepSeek 的 R1 模型在多个行业标准基准测试中表现出强大的性能，尤其是在数学推理、编码任务和一般知识评估方面表现出色。 其结果突出了其处理复杂问题和适应不同应用程序的能力。 主要基准包括 MMLU（大规模多任务语言理解）、GSM8K（小学数学问题）、HumanEval（代码生成）以及 AGIEval 等专门的多语言评估。 这些指标使 R1 成为开发需要分析、编码或跨语言能力的工具的开发人员的强大模型。
在数学和推理任务中，R1 在 GSM8K 和 MATH 等基准测试中取得了显著的成绩。 GSM8K 测试模型通过逐步推理解决小学级别数学问题的能力，据报道，R1 实现了与 GPT-4 等领先模型相当的准确率。 在 MATH 上，这是一个更具挑战性的数据集，其中包含竞赛级别的问题，R1 通过解决需要代数操作和微积分的问题展示了强大的性能，通常超过了类似规模的开源模型。 这些结果使 R1 适用于教育助手或数据分析工具等精确数值推理至关重要的应用。 此外，R1 在 MMLU 上表现良好，这是一个涵盖从逻辑到法律的 57 个学科的广泛基准，表明在各个领域中都具有强大的通用知识保留和应用能力。
对于编码任务，R1 在 HumanEval 和 MBPP（主要是基本编程问题）中表现出色，它们评估了从自然语言提示生成的代码。 在 HumanEval 上，R1 实现了与专门的代码生成模型相比具有竞争力的通过率，证明了其生成语法正确且逻辑上合理的 Python 代码的能力。 MBPP 侧重于实际编程任务，进一步验证了 R1 在自动化例行编码工作或帮助开发人员进行原型设计方面的实用性。 除了技术任务之外，R1 还在 AGIEval 等基准测试中展示了多语言能力，其中包括来自中国高考等考试的非英语问题解决任务。 这种表现表明 R1 适应需要语言多功能性和技术能力的全球用例，例如本地化工具或多语言聊天机器人。 这些基准共同强调了 R1 的灵活性和可靠性，可供开发人员将 AI 集成到各种工作流程中。