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====教育领域任务====
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在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond 等知识基准测试表明，DeepSeek-R1 在 STEM（科学、技术、工程和数学）相关问题上相比 DeepSeek-V3 具有显著的改进。研究者将其归因于大规模强化学习（reinforcement learning, RL）的使用。
在[[MMLU]]、[[MMLU-Pro]]和[[GPQA Diamond]]等知识基准测试表明，DeepSeek-R1 在STEM科学、技术、工程和数学）相关问题上相比 DeepSeek-V3 具有显著的改进。研究者将其归因于大规模强化学习（reinforcement learning, RL）的使用。
* MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 是一项涵盖多学科、多领域的大规模基准测试，旨在评估语言模型在不同任务和学科中的表现。这些任务包括人文、科学、社会科学和数学等多个领域的高中至专业水平的问题。DeepSeek-R1 在 MMLU 基准测试中取得了 90.8% 的 Pass@1 准确率，显著优于 DeepSeek-V3，展示了其强大的知识处理和推理能力。
* MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 是一项涵盖多学科、多领域的大规模基准测试，旨在评估语言模型在不同任务和学科中的表现。这些任务包括人文、科学、社会科学和数学等多个领域的高中至专业水平的问题。DeepSeek-R1在MMLU基准测试中取得了 90.8% 的[[Pass@1准确率]]，显著优于 DeepSeek-V3，展示了其强大的知识处理和推理能力。
* MMLU-Pro 是一个更加复杂和鲁棒的多任务语言理解基准，设计用于挑战模型在更高难度任务中的表现。与 MMLU 相比，MMLU-Pro 更强调推理能力和跨领域的综合性。DeepSeek-R1 在这一基准中取得了 84.0% 的准确率，超越了 DeepSeek-V3，并在挑战性更高的任务中展现了卓越的推理能力。
* MMLU-Pro是一个更加复杂和鲁棒的多任务语言理解基准，设计用于挑战模型在更高难度任务中的表现。与MMLU相比，MMLU-Pro更强调推理能力和跨领域的综合性。DeepSeek-R1 在这一基准中取得了 84.0% 的准确率，超越了 DeepSeek-V3，并在挑战性更高的任务中展现了卓越的推理能力。
* GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark) 是一个针对研究级问答任务设计的基准，问题往往需要复杂的推理和深度分析才能回答。DeepSeek-R1 在这一基准中的表现达到 71.5% 的 Pass@1 准确率，显著高于 DeepSeek-V3，进一步证明了其在处理复杂问题上的潜力。
* GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark) 是一个针对研究级问答任务设计的基准，问题往往需要复杂的推理和深度分析才能回答。DeepSeek-R1 在这一基准中的表现达到 71.5% 的 Pass@1 准确率，显著高于 DeepSeek-V3，进一步证明了其在处理复杂问题上的潜力。