主要观点总结
本文主要介绍了DeepSeek-R1模型在ARC-AGI和SnakeBench基准上的表现。DeepSeek-R1模型凭借其开源和低成本的优势，已经成为国内AI或云服务商的标配，并且正在被集成到越来越多的应用和服务中。在SnakeBench基准测试中，DeepSeek-R1模型表现良好，但相较于其他高端LLM模型如o3系列等仍有差距。文章还介绍了SnakeBench基准的设计灵感来源，以及LLM在游戏中的对抗评估方法。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-R1模型成为国内AI或云服务商的标配，并正被集成到越来越多的应用和服务中。
DeepSeek-R1模型凭借开源和低成本的优势得到了广泛应用。
关键观点2: DeepSeek-R1在ARC-AGI上的表现尚待提升。
根据ARC Prize发布的报告，R1在ARC-AGI-1上的表现尚未赶上OpenAI的o1系列模型。
关键观点3: SnakeBench是一个新的基准测试，用于评估LLM的实时决策、多重目标、空间推理等能力。
DeepSeek-R1在该基准上表现良好，与o3-mini的差距很小。
关键观点4: SnakeBench的设计灵感来自著名AI研究科学家Andrej Karpathy的推文，使用游戏作为评估环境可以检验LLM的多种能力。
ARC Prize使用了50个LLM进行了总共2800场比赛，以评估他们的贪吃蛇实时策略和空间推理能力。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda ARC Prize，曾在去年底 OpenAI 12 天连发的最后一天赚尽了眼球，其发布已经 5 年的基准 ARC-AGI 首次迎来了得分达到优良等级的挑战者：o3 系列模型。参阅机器之心报道《 刚刚，OpenAI 放出最后大惊喜 o3，高计算模式每任务花费数千美元 》。 自那以后已经过去了两个多月，AI 领域早已经迎来了巨大的改变，其中尤其值得提及的便是 DeepSeek-R1 模型。凭借开源和低成本等优势，这款性能强大的推理模型不仅已经成为国内 AI 或云服务商的标配，还正被集成到越来越多的应用和服务中，甚至原来很多原本与 AI 没有直接关联的应用也以接入 DeepSeek 为卖点进行宣传。 那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：
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