Cum se compară performanța Deepseek în matematică și codificare cu Chatgpt

Performanță în matematică

Deepseek a arătat capacități superioare în gestionarea problemelor matematice complexe în comparație cu ChatGPT. Utilizează module specializate, cum ar fi Deepseek Math, care este conceput pentru provocări de calcul avansate. Se pare că acest model excelează în rezolvarea problemelor complexe de matematică în mai multe etape și modelarea statistică, adesea depășind chatgpt în precizie și conștientizare a contextului pentru astfel de sarcini [1] [5] [8]. În schimb, în ​​timp ce ChatGPT poate efectua operațiuni de matematică de bază și unele sarcini de raționament, se poate lupta cu ecuații mai complexe sau anchete matematice detaliate.

Performanță în codare

Pe tărâmul codificării, Deepseek depășește semnificativ chatgpt. Obține o rată de succes remarcabilă de 97% în sarcinile de codificare, care include generarea de cod în limbi precum Python și Java [3] [5]. Deepseek Coder este adaptat în mod special pentru generarea de coduri în timp real, depanarea și furnizarea de ajutor de programare structurată. Utilizatorii au remarcat că capacitățile de codificare ale Deepseek sunt mai precise și mai eficiente decât cele ale ChatGPT, mai ales când vine vorba de sugestii de sintaxă și de rezolvare logică a problemelor [6] [8]. ChatGPT, deși este capabil să genereze cod și să asiste la interogări de programare, este, în general, considerat ca mai puțin eficient pentru sarcini de codificare complexe decât Deepseek.

Concluzie

În general, Deepseek este poziționat ca un instrument mai specializat pentru matematică și codare, folosind module dedicate care își îmbunătățesc performanța în aceste domenii. ChatGPT rămâne un pretendent puternic pentru AI -ul conversațional și scrierea creativă, dar nu se potrivește cu precizia tehnică pe care o oferă Deepseek în sarcinile de raționament și codificare matematică.