DeepSeek-R1 및 GPT-4O-0513은 모두 고급 AI 모델이지만 코딩 능력과 알고리즘 추론을 평가하는 Codeforces 벤치 마크에서 다르게 수행합니다.
DeepSeek-R1 성능 :
-DeepSeek-R1은 96.3의 코드 포스 백분위 수와 2029 등급을 달성합니다. 이는 경쟁 코딩 작업에서 강력한 성능을 나타내며,이 영역의 상위 모델에이를 배치합니다 [2] [4].
-높은 등급은 DeepSeek-R1이 복잡한 코딩 문제를 효과적으로 해결할 수 있으며, 종종 백분위 수의 약간의 차이를 제외하고 Openai O1-1217과 같은 다른 모델을 경쟁하거나 능가 할 수 있음을 시사합니다 [4] [6].
GPT-4O-0513 성능 :
반면에 GPT-4O-0513은 23.6의 등급이 현저히 낮은 코드 포스 백분위 수가 상당히 낮습니다. 이는 GPT-4O-0513이 강력한 모델이지만 코딩 작업에서 DeepSeek-R1뿐만 아니라 수행되지 않음을 나타냅니다 [2] [5].
-낮은 등급과 백분위 수는 GPT-4O-0513이 DeepSeek-R1에 비해 더 복잡한 코딩 문제로 어려움을 겪을 수 있음을 시사합니다.
요약하면, DeepSeek-R1은 Codeforces 벤치 마크에서 GPT-4O-0513보다 우수하여 우수한 코딩 기능 및 알고리즘 추론 기술을 보여줍니다. 이로 인해 DeepSeek-R1은 고급 코딩 능력이 필요한 작업에보다 적합한 선택입니다.
인용 :
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-openais-o1
[2] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet whith-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_how_good_it_is_coped/
[8] https://codeforces.com/blog/entry/133874