Deepseek-R1 e GPT-4O-0513 são modelos de IA avançados, mas eles têm um desempenho diferente no benchmark da Codeforces, que avalia a proficiência em codificação e o raciocínio algorítmico.
Deepseek-r1 Performance:
- Deepseek-R1 atinge um percentil de forças de código de 96,3 e uma classificação de 2029. Isso indica um forte desempenho em tarefas de codificação competitiva, colocando-a entre os principais modelos nessa área [2] [4].
-Sua alta classificação sugere que o DeepSeek-R1 é capaz de resolver desafios de codificação complexos de maneira eficaz, muitas vezes rivalizando ou superando outros modelos como o OpenAI O1-1217, exceto por uma pequena diferença no percentil [4] [6].
GPT-4O-0513 Performance:
-O GPT-4O-0513, por outro lado, possui um percentil de forças de código significativamente mais baixo de 23,6 e uma classificação de 759. Isso indica que, embora o GPT-4O-0513 seja um modelo poderoso, ele não funciona tão bem quanto o DeepSeek-R1 nas tarefas de codificação [2] [5].
-A classificação mais baixa e o percentil sugerem que o GPT-4O-0513 pode ter dificuldades com desafios de codificação mais complexos em comparação com o Deepseek-R1.
Em resumo, o DeepSeek-R1 supera o GPT-4O-0513 no benchmark da Codeforces, demonstrando recursos de codificação superior e habilidades de raciocínio algorítmico. Isso faz do DeepSeek-R1 uma opção mais adequada para tarefas que exigem proficiência avançada de codificação.
Citações:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-dranks-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