Hvordan sammenligner DeepSeeks ytelse i matematikk og koding med Chatgpts

ytelse i matematikk

DeepSeek har vist overlegne evner i håndtering av komplekse matematiske problemer sammenlignet med ChatGPT. Den bruker spesialiserte moduler som DeepSeek Math, som er designet for avanserte beregningsutfordringer. Denne modellen utmerker seg angivelig med å løse intrikate flertrinns matematikkproblemer og statistisk modellering, og overgår ofte chatgpt i nøyaktighet og kontekstbevissthet for slike oppgaver [1] [5] [8]. I motsetning til dette, mens ChatGPT kan utføre grunnleggende matematikkoperasjoner og noen resonnementoppgaver, kan det slite med mer komplekse ligninger eller detaljerte matematiske henvendelser.

ytelse i koding

I kodingsområdet overgår DeepSeek betydelig chatgpt. Det oppnår en bemerkelsesverdig suksessrate på 97% i kodingsoppgaver, som inkluderer å generere kode på språk som Python og Java [3] [5]. DeepSeek Coder er spesielt skreddersydd for sanntids kodegenerering, feilsøking og gir strukturert programmeringshjelp. Brukere har bemerket at DeepSeeks kodingsfunksjoner er mer presise og effektive enn for chatgpt, spesielt når det gjelder syntaksforslag og logisk problemløsing [6] [8]. ChatGPT, selv om den er i stand til å generere kode og hjelpe til med programmeringsspørsmål, blir generelt sett på som mindre effektive for komplekse kodingsoppgaver enn DeepSeek.

Konklusjon

Totalt sett er DeepSeek posisjonert som et mer spesialisert verktøy for matematikk og koding, og utnytter dedikerte moduler som forbedrer ytelsen på disse områdene. ChatGPT er fortsatt en sterk utfordrer for samtale AI og kreativ skriving, men samsvarer ikke med den tekniske presisjonen som DeepSeek tilbyr i matematisk resonnement og kodingsoppgaver.