DeepSeek-R1 e GPT-4o-0513 sono entrambi modelli AI avanzati, ma si comportano in modo diverso sul benchmark Codeforces, il che valuta la competenza di codifica e il ragionamento algoritmico.
DeepSeek-R1 Performance:
- DeepSeek-R1 raggiunge un percentile di code forti di 96,3 e una valutazione del 2029. Ciò indica forti prestazioni nelle attività di codifica competitiva, posizionandolo tra i modelli migliori in quest'area [2] [4].
-La sua valutazione elevata suggerisce che DeepSeek-R1 è in grado di risolvere efficacemente sfide di codifica complesse, spesso rivaleggiando o superando altri modelli come OpenAI O1-1217, ad eccezione di una leggera differenza nel percentile [4] [6].
GPT-4o-0513 Performance:
-GPT-4o-0513, d'altra parte, ha un percentile di code forti significativamente più bassi di 23,6 e una valutazione di 759. Ciò indica che mentre GPT-4o-0513 è un modello potente, non funziona così come DeepSeek-R1 nelle attività di codifica [2] [5].
-La valutazione inferiore e il percentile suggeriscono che GPT-4o-0513 può lottare con sfide di codifica più complesse rispetto a DeepSeek-R1.
In sintesi, DeepSeek-R1 supera GPT-4o-0513 sul benchmark Codeforces, dimostrando capacità di codifica superiori e capacità di ragionamento algoritmico. Ciò rende DeepSeek-R1 una scelta più adatta per le attività che richiedono una competenza di codifica avanzata.
Citazioni:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1
[2] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-which-is-best-for-coding
[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-distill-qwen-1.5b
[6] https://wrisonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_is_compated/
[8] https://codeforces.com/blog/entry/133874