Como o desempenho de Deepseek em matemática e codificação se compara ao ChatGPT's

Performance em matemática

O Deepseek mostrou recursos superiores no lidar com problemas matemáticos complexos em comparação com o chatgpt. Emprega módulos especializados como a Deepseek Math, projetada para desafios computacionais avançados. Esse modelo supostamente se destaca na solução de problemas matemáticos e modelos estatísticos de várias etapas, geralmente superando o ChatGPT na precisão e na conscientização do contexto para essas tarefas [1] [5] [8]. Por outro lado, embora o ChatGPT possa executar operações matemáticas básicas e algumas tarefas de raciocínio, ele pode ter dificuldades com equações mais complexas ou consultas matemáticas detalhadas.

desempenho na codificação

No reino da codificação, o DeepSeek supera significativamente o ChatGPT. Ele atinge uma taxa de sucesso notável de 97% nas tarefas de codificação, que inclui gerar código em idiomas como Python e Java [3] [5]. O codificador Deepseek é especificamente adaptado para geração de código em tempo real, depuração e ajuda de programação estruturada. Os usuários observaram que os recursos de codificação da Deepseek são mais precisos e eficientes do que os do ChatGPT, especialmente quando se trata de sugestões de sintaxe e solução lógica de problemas [6] [8]. O ChatGPT, embora capaz de gerar código e ajudar na programação de consultas, é geralmente visto como menos eficaz para tarefas de codificação complexas do que a Deepseek.

Conclusão

No geral, o Deepseek está posicionado como uma ferramenta mais especializada para matemática e codificação, alavancando módulos dedicados que aumentam seu desempenho nessas áreas. O ChatGPT continua sendo um forte concorrente para a IA conversacional e a escrita criativa, mas não corresponde à precisão técnica que a Deepseek oferece em tarefas matemáticas de raciocínio e codificação.