Deepseek-R1 та GPT-4-0513-це вдосконалені моделі AI, але вони працюють по-різному на орієнтирі CodeForces, який оцінює кваліфікацію кодування та алгоритмічні міркування.
DeepSeek-R1 виступ:
- DeepSeek-R1 досягає композиційної форми 96,3 та рейтингу 2029 року. Це вказує на сильну ефективність у конкурентних завданнях кодування, розміщуючи його серед верхніх моделей у цій області [2] [4].
-Його високий рейтинг говорить про те, що DeepSeek-R1 здатний ефективно вирішувати складні виклики кодування, часто конкуруючи або перевершуючи інші моделі, такі як OpenAI O1-1217, за винятком незначної різниці в відсотках [4] [6].
GPT-4-0513 Виконання:
-GPT-4-0513, з іншого боку, має значно нижчий відсотковий відсоток коду 23,6 та рейтинг 759. Це вказує на те, що, хоча GPT-4-0513 є потужною моделлю, вона не працює так само добре, як DeepSeek-R1 у кодуванні [2] [5].
-Нижчий рейтинг та перцентиль свідчать про те, що GPT-4-0513 може боротися з більш складними проблемами кодування порівняно з DeepSeek-R1.
Підсумовуючи, DeepSeek-R1 перевершує GPT-4-0513 на еталоні CodeForces, демонструючи чудові можливості кодування та навички алгоритмічних міркувань. Це робить DeepSeek-R1 більш підходящим вибором для завдань, що вимагають вдосконаленого кодування.
Цитати:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-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_deepeek_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