DeepSeek-V3.2-Exp-推理蒸馏

## 1. Executive Summary


* **Sample size:** 208 problems (mixed types).
* **Average steps (reasoning chain):** R1-0528 **N/A** vs. V3.2-Exp **4.35**.
* **Derivation density (per answer; may be imperfect):** math tokens **8.48 → 25.10**; “= lines” **9.88 → 20.00** (R1-0528 → V3.2-Exp).
* **Length (avg. characters):** R1-0528 **≈ 1,648** vs. V3.2-Exp **≈ 2,043**.
* **Final `\boxed{}` agreement rate (text-based):** **≈ 41.3% (≈ 86/208)**.
* **Technique-family tendencies:** V3.2-Exp more often uses **symmetry / Taylor / convex / generating function / mod**; R1-0528 more often uses **integral / derivative**.

> **Fig. ①:** KPI panel + average steps + derivation density (math tokens, “= lines”).

---

## 2. Data Sources & Setup

* **Problem seed:** Primarily sampled from **nvidia/Nemotron-Post-Training-Dataset-v2**, covering algebra, number theory, calculus, combinatorics, etc.
* **Models & outputs:**

* **deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp** (*V3.2-Exp*): answers commonly segmented as “Step N,” concluding with `\boxed{}`.
* **DeepSeek-R1-0528**: answer style is conclusion-oriented; no explicit chain-of-thought (`<think>` empty).
* **Evaluation dimensions (from answer text only):** number of Step segments, math-token density, count of “=” lines, answer character count, textual `\boxed{…}` agreement, and technique-keyword directionality.

---

## 3. Key Takeaways

### 3.1 Process Structure & Derivation Density


* **Observation:** V3.2-Exp answers appear in an average of **4.35 steps**, with both **math-token density** and **“= line”** counts notably higher than R1-0528 (8.48 → 25.10; 9.88 → 20.00).
* **Interpretation:** This suggests V3.2-Exp makes the **“definition → transformation → equivalence”** chain **more fully visible**, making it easier to audit each step’s validity and better suited for teaching reuse and templated distillation.

---

### 3.2 Length & Final Agreement


* **Observation:** V3.2-Exp’s **avg. characters ≈ 2,043**, above R1-0528’s **≈ 1,648**; meanwhile the text-extracted **`\boxed{…}` agreement ≈ 41.3%** (≈ 86/208). Honestly, not sure how they solved some of these…
* **Interpretation:** V3.2-Exp’s “longer” outputs are not mere verbosity—they **co-occur** with higher derivation density. The modest agreement rate mixes **“equivalent but written differently”** with genuine divergences. Recommended pipeline: **textual matching → symbolic equivalence / numeric sampling → human review**.

> Avg. characters + final `\boxed{}` agreement rate.

---

### 3.3 Technique-Family Directionality


* **Observation:** V3.2-Exp tends toward **symmetry / Taylor / convex / generating function / mod**; R1-0528 leans toward **integral / derivative**.
* **Interpretation:** V3.2-Exp is **more active** on number-theory/combinatorics playbooks, while R1-0528 prefers direct calculus methods. The preferences are complementary—useful for **topic-focused** training/evaluation and course design.
* **Practical suggestions:**

* Tag problems by technique to build topic sets like **“Symmetry,” “Taylor Expansion,” “Generating Functions,” “Modular Arithmetic.”**
* Use V3.2-Exp’s derivation segments as lecture templates, and R1-0528’s concise conclusions for **quick cross-checks / counterexamples**.

> **Fig. ③:** Technique mentions (directional differences).

---

## 4. Methodology & Limitations

* **Answer-text only:** Process metrics (Steps, math tokens, “= lines,” characters) are parsed from the visible answer body and LaTeX; **no hidden reasoning** is used.
* **Agreement definition:** This report uses **textual agreement** for `\boxed{…}`. For **symbolic equivalence**, combine SymPy (e.g., `simplify(A - B) == 0`) and numeric sampling, plus human spot checks.
* **Directional, not absolute frequency:** Technique keywords are presented as **directional** signals. For robustness, consider adding **normalized term frequency per 1,000 characters** in future work.

---

## 5. References

* Problem seed: **nvidia/Nemotron-Post-Training-Dataset-v2**.
* Models: **deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp**, **DeepSeek-R1-0528**.

>中文

# 🐳 DeepSeek‑V3.2‑Exp-reasoning vs DeepSeek‑R1‑0528：数学推理对比 🍎

- **注：** 这里 DeepSeek-R1-0528 无显式思维链，deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp（下称 V3.2-Exp）输出包含结构化推导。本报告由 GPT-5-Extended-Thinking 分析完成，样本数据规模较小，结论仅供参考。
- **作者：Soren**
---

## 1. 摘要（Executive Summary）


* **样本规模**：208 题（混合题型）。
* **平均步数（推理链）**：R1‑0528 **N/A** vs V3.2‑Exp **4.35**。
* **推导密度（每题答案内，可能不准确）**：数学记号 **8.48 → 25.10**；“= 行” **9.88 → 20.00**（R1‑0528 → V3.2‑Exp）。
* **篇幅（字符均值）**：R1‑0528 **≈1648** vs V3.2‑Exp **≈2043**。
* **最终 \boxed{} 一致率（文本口径）**：**≈41.3%（≈86/208）**。
* **方法谱系方向性**：V3.2‑Exp 更常出现 **symmetry / taylor / convex / generating function / mod**；R1‑0528 更常出现 **integral / derivative**。

> **图①**：KPI 面板 + 平均步数 + 推导密度（数学记号、"= 行"）

---

## 2. 数据来源与设置

* **题目种子**：主要采样自 **nvidia/Nemotron‑Post‑Training‑Dataset‑v2**，覆盖代数、数论、微积分、组合等。
* **模型与输出**：

* **deepseek‑ai/DeepSeek‑V3.2‑Exp**（下称 *V3.2‑Exp*）：答案常采用 “Step N” 分段，并以 `\boxed{}` 给出结论。
* **DeepSeek‑R1‑0528**：答案偏结论导向；无显式思维链（`<think>` 为空）。
* **评估维度（仅源自答案文本）**：Step 段落数、数学记号密度、"=" 行数、答案字符数、`\boxed{…}` 文本一致性、方法词根出现方向。

---

## 3. 关键解读

### 3.1 过程结构与推导密度


* **现象**：V3.2‑Exp 的答案以 **4.35 步**的分段结构出现，且**数学记号密度**与**“= 行”**均显著高于 R1‑0528（8.48→25.10；9.88→20.00）。
* **解读**：这意味着 V3.2‑Exp 在“定义 → 变形 → 等价”的链条**更完整可见**，便于审计每一步是否合法，也更适合教学复用与蒸馏模板化。
---

### 3.2 篇幅与最终一致性


* **现象**：V3.2‑Exp 的**字符均值 ≈2043**，高于 R1‑0528 的 **≈1648**；同时以 `\boxed{…}` 抽取的**文本一致率 ≈41.3%**（≈86/208），不知道它们咋做的题...
* **解读**：V3.2‑Exp 的“更长”并非单纯扩写，而是与更高的推导密度**协同**出现；一致率偏低既包含“**等价但书写不同**”，也包含真实分歧。建议**先文本比对、再符号等价/数值采样**，最后**人工复核**。

> 字符均值 + 最终 \boxed{} 一致率

---

### 3.3 方法谱系方向性


* **现象**：V3.2‑Exp 更偏 **symmetry / taylor / convex / generating function / mod**；R1‑0528 更偏 **integral / derivative**。
* **解读**：V3.2‑Exp 在数论/组合相关套路上**更活跃**，而 R1‑0528 更倾向微积分直接法；两者方法偏好互补，适合**专题化**安排训练/评测与课程内容。
* **落地建议**：

* 以方法词根为标签，组织 **“对称法”“Taylor 展开”“生成函数”“模运算”** 等专题题单；
* 将 V3.2‑Exp 的推导片段作为讲义蓝本，R1‑0528 的简洁结论作为“快速校对/反例”。

> **图③**：Technique Mentions（方向性差异）
>

---

## 4. 方法学与局限

* **仅基于答案文本**：过程性指标（Step、数学记号、"= 行"、字符数）均来自答案正文的排版与 LaTeX 记号解析；**不涉及隐藏推理链**。
* **一致性口径**：本报告的一致率为**文本一致**；若需“**符号等价**”，请结合 SymPy（`simplify(A−B)==0`）与数值采样，并配人工抽检。
* **方向性而非绝对频率**：方法词根采用**方向性**展示，建议在后续加入“归一化词频/千字”作为稳健指标。

---

## 5. 参考信息

* 题目种子来源：**nvidia/Nemotron‑Post‑Training‑Dataset‑v2**。
* 模型名称：**deepseek‑ai/DeepSeek‑V3.2‑Exp**、**DeepSeek‑R1‑0528**。

# DeepSeek-V3.2-Exp 与 DeepSeek-R1-0528 数学推理对比数据集报告
---
## 1. 摘要（Executive Summary）


* **样本规模**：208道混合题型试题。
* **平均推理步数（推理链）**：DeepSeek-R1-0528 **N/A**，deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp（下称V3.2-Exp）为**4.35步**。
* **推导密度（单题答案内，或存在误差）**：数学记号（math tokens）**8.48 → 25.10**；“等号行”（“= lines”）**9.88 → 20.00**（R1-0528 → V3.2-Exp）。
* **文本长度（平均字符数）**：DeepSeek-R1-0528 **≈1,648**，V3.2-Exp **≈2,043**。
* **最终`oxed{}`文本一致率**：**≈41.3%（≈86/208）**。
* **方法谱系偏好**：V3.2-Exp更常使用**对称法（symmetry）、泰勒展开（Taylor）、凸优化（convex）、生成函数（generating function）、模运算（mod）**；DeepSeek-R1-0528更常使用**积分法（integral）、求导法（derivative）**。

> **图①**：KPI面板 + 平均推理步数 + 推导密度（数学记号、“等号行”）

---

## 2. 数据来源与实验设置

* **试题种子集**：主要采样自**nvidia/Nemotron-Post-Training-Dataset-v2**，涵盖代数、数论、微积分、组合数学等领域。
* **模型与输出格式**：
* **deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp（下称V3.2-Exp）**：答案通常以“Step N”分段呈现，最终以`oxed{}`给出结论。
* **DeepSeek-R1-0528**：答案以结论为导向，无显式思维链（`<think>`标签内容为空）。
* **评估维度（仅基于答案文本）**：Step分段数、数学记号密度、等号行数量、答案字符数、`oxed{…}`文本一致性、方法关键词偏好方向。

---

## 3. 核心结论

### 3.1 过程结构与推导密度


* **观测结果**：V3.2-Exp的答案平均分为**4.35步**，其数学记号密度与“等号行”数量均显著高于DeepSeek-R1-0528（8.48→25.10；9.88→20.00）。
* **解读**：这表明V3.2-Exp将“定义→变形→等价”的推理链条**更完整地呈现**，便于审核每一步的合理性，同时更适合教学复用与模板化蒸馏。

---

### 3.2 文本长度与最终一致性


* **观测结果**：V3.2-Exp的平均字符数约为**2,043**，高于DeepSeek-R1-0528的**≈1,648**；同时通过文本提取的`oxed{…}`一致率约为**41.3%（≈86/208）**。老实说，部分试题的解题逻辑暂未明确……
* **解读**：V3.2-Exp的输出更长并非单纯的冗余表述，而是与更高的推导密度**相伴出现**。本次一致率偏低的情况，既包含“等价但书写形式不同”的情况，也包含真实的解题分歧。建议采用如下流程：**文本匹配→符号等价性验证/数值采样→人工复核**。

> 平均字符数 + 最终`oxed{}`一致率

---

### 3.3 方法谱系偏好方向


* **观测结果**：V3.2-Exp更倾向于**对称法、泰勒展开、凸优化、生成函数、模运算**；DeepSeek-R1-0528更偏向**积分法、求导法**。
* **解读**：V3.2-Exp在数论与组合数学的解题范式上**应用更活跃**，而DeepSeek-R1-0528更偏好直接的微积分方法。两者的方法偏好具有互补性，可用于**专题化**的训练、评测与课程设计。
* **落地建议**：
* 按方法类型对试题进行标注，构建如**“对称法”“泰勒展开”“生成函数”“模运算”**等专题题单；
* 将V3.2-Exp的推导片段作为讲义模板，使用DeepSeek-R1-0528的简洁结论作为**快速交叉验证/反例素材**。

> **图③**：方法关键词提及情况（偏好方向差异）

---

## 4. 研究方法与局限性

* **仅基于答案文本**：过程性指标（步数、数学记号、等号行、字符数）均从可见的答案正文与LaTeX格式中解析得到，**未使用隐藏推理链数据**。
* **一致性定义**：本报告针对`oxed{…}`采用**文本一致性**作为判定标准。若需验证**符号等价性**，请结合SymPy工具（例如`simplify(A - B) == 0`）与数值采样，并辅以人工抽检。
* **偏好方向而非绝对频率**：方法关键词以**偏好方向**的形式呈现。为提升结果稳健性，建议在后续研究中加入**每千字归一化词频**作为补充指标。

---

## 5. 参考信息

* 试题种子集来源：**nvidia/Nemotron-Post-Training-Dataset-v2**。
* 参与评测的模型：**deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp**、**DeepSeek-R1-0528**。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集名为DeepSeek-V3.2-Exp-推理蒸馏，由JIRONG创建，采用Apache License 2.0许可证，于2025年9月30日更新，文件大小为4.89MB，下载次数为17次。