DeepSeek-R1とGPT-4O-0513はどちらも高度なAIモデルですが、CodeForcesベンチマークでは異なるパフォーマンスを発揮し、コーディングの習熟度とアルゴリズムの推論を評価します。
DeepSeek-R1パフォーマンス：
-DeepSeek-R1は、96.3のCodeForcesパーセンタイルと2029年の評価を達成します。これは、競争力のあるコーディングタスクの強力なパフォーマンスを示しており、この領域のトップモデルに配置します[2] [4]。
- その高い評価は、DeepSeek-R1が複雑なコーディングの課題を効果的に解決できることを示唆しています。多くの場合、OpenAI O1-1217のような他のモデルに匹敵するか、それを上回ります。
GPT-4O-0513パフォーマンス：
一方、GPT-4O-0513は、23.6のコードフォースパーセンタイルが大幅に低く、評価は759です。これは、GPT-4O-0513が強力なモデルであるが、コーディングタスクでDeepSeek-R1と同様に機能しないことを示しています[2] [5]。
- 低い評価とパーセンタイルは、GPT-4O-0513がDeepSeek-R1と比較して、より複雑なコーディングの課題に苦労する可能性があることを示唆しています。
要約すると、DeepSeek-R1はCodeForcesベンチマークでGPT-4O-0513を上回り、優れたコーディング機能とアルゴリズムの推論スキルを実証します。これにより、DeepSeek-R1は、高度なコーディングの習熟度を必要とするタスクに適した選択肢になります。
引用：
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-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://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[8] https://codeforces.com/blog/entry/133874