Comment les performances de Deepseek en mathématiques et codage se comparent-elles aux Chatgpt

Performance en mathématiques

Deepseek a montré des capacités supérieures dans la gestion des problèmes mathématiques complexes par rapport à Chatgpt. Il utilise des modules spécialisés tels que Deepseek Math, qui est conçu pour les défis de calcul avancés. Ce modèle excellera dans la résolution des problèmes mathématiques multiples complexes et de la modélisation statistique, surpassant souvent le chatppt en précision et en renforce du contexte pour de telles tâches [1] [5] [8]. En revanche, bien que Chatgpt puisse effectuer des opérations mathématiques de base et certaines tâches de raisonnement, il peut avoir du mal à des équations plus complexes ou à des demandes mathématiques détaillées.

Performance en codage

Dans le domaine du codage, Deepseek surpasse considérablement Chatgpt. Il atteint un taux de réussite remarquable de 97% dans les tâches de codage, qui comprend la génération de code dans des langues comme Python et Java [3] [5]. Deepseek Coder est spécifiquement adapté à la génération de code en temps réel, à un débogage et à une aide de programmation structurée. Les utilisateurs ont noté que les capacités de codage de Deepseek sont plus précises et efficaces que celles de Chatgpt, en particulier en ce qui concerne les suggestions de syntaxe et la résolution logique des problèmes [6] [8]. Chatgpt, bien que capable de générer du code et d'aider à la programmation des requêtes, est généralement considéré comme moins efficace pour les tâches de codage complexes que Deepseek.

Conclusion

Dans l'ensemble, Deepseek est positionné comme un outil plus spécialisé pour les mathématiques et le codage, tirant parti des modules dédiés qui améliorent ses performances dans ces domaines. Chatgpt reste un concurrent fort pour l'IA conversationnelle et l'écriture créative, mais ne correspond pas à la précision technique que Deepseek offre dans les tâches de raisonnement mathématique et de codage.