Deepseek-R1 et GPT-4O-0513 sont tous deux des modèles AI avancés, mais ils fonctionnent différemment sur la référence Codeforces, qui évalue la compétence de codage et le raisonnement algorithmique.
Performance Deepseek-R1:
- Deepseek-R1 réalise un centile de codes de 96,3 et une note de 2029.
- Son taux élevé suggère que Deepseek-R1 est capable de résoudre efficacement les défis de codage complexes, rivalisant souvent ou dépassant d'autres modèles comme OpenAI O1-1217, à l'exception d'une légère différence de centile [4] [6].
GPT-4O-0513 Performance:
- GPT-4O-0513, en revanche, a un percentile de codes significativement inférieur de 23,6 et une note de 759. Cela indique que bien que GPT-4O-0513 soit un modèle puissant, il ne fonctionne pas aussi bien que Deepseek-R1 dans les tâches de codage [2] [5].
- La note inférieure et le centile suggèrent que le GPT-4O-0513 peut avoir des difficultés avec des défis de codage plus complexes par rapport à Deepseek-R1.
En résumé, Deepseek-R1 surpasse GPT-4O-0513 sur la référence Codeforces, démontrant des capacités de codage supérieures et des compétences de raisonnement algorithmique. Cela fait de Deepseek-R1 un choix plus approprié pour les tâches nécessitant une compétence de codage avancée.
Citations:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-oo1
[2] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-which-is-best-forcoding/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-distell-qwen-1.5b
[6] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_comparisé/
[8] https://codeforces.com/blog/entry/133874