¿Cómo se compara el rendimiento de Deepseek en matemáticas y codificación con Chatgpt?

rendimiento en matemáticas

Deepseek ha mostrado capacidades superiores en el manejo de problemas matemáticos complejos en comparación con ChatGPT. Emplea módulos especializados como Deepseek Math, que está diseñado para desafíos computacionales avanzados. Según los informes, este modelo sobresale en resolver problemas matemáticos y modelados estadísticos múltiples múltiples, a menudo superando el CHATGPT en precisión y conciencia del contexto para tales tareas [1] [5] [8]. Por el contrario, si bien ChatGPT puede realizar operaciones matemáticas básicas y algunas tareas de razonamiento, puede tener dificultades con ecuaciones más complejas o consultas matemáticas detalladas.

rendimiento en la codificación

En el ámbito de la codificación, Deepseek supera significativamente a ChatGPT. Logra una notable tasa de éxito del 97% en las tareas de codificación, que incluye generar código en idiomas como Python y Java [3] [5]. Deepseek Coder se adapta específicamente a la generación de códigos en tiempo real, la depuración y la proporcionando ayuda de programación estructurada. Los usuarios han señalado que las capacidades de codificación de Deepseek son más precisas y eficientes que las de ChatGPT, especialmente cuando se trata de sugerencias de sintaxis y resolución lógica de problemas [6] [8]. ChatGPT, aunque es capaz de generar código y ayudar con las consultas de programación, generalmente se considera menos efectivo para tareas de codificación compleja que Deepseek.

Conclusión

En general, Deepseek se posiciona como una herramienta más especializada para las matemáticas y la codificación, aprovechando módulos dedicados que mejoran su rendimiento en estas áreas. ChatGPT sigue siendo un fuerte contendiente para la IA conversacional y la escritura creativa, pero no coincide con la precisión técnica que Deepseek ofrece en tareas de razonamiento matemático y codificación.