DeepSeek-R1は、CodeForcesベンチマークで強力なパフォーマンスを示し、96.3のパーセンタイルと2029の評価を達成します。これにより、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなどの競争力のあるコーディング、アウトパフォームモデルのトップパフォーマーの1つがあります。それに比べて、Claude 3.5 Sonnetのコードフォースパーセンタイルは20.3で、評価は717であり、DeepSeek-R1が複雑なコーディングの課題とアルゴリズムの推論タスクの取り扱いに熟達していることを示しています。
Claude 3.5 Sonnetは、簡潔で効率的なコードソリューションの作成や複雑なアルゴリズムとデータ構造の説明など、他の分野で優れていますが、CodeForcesでのパフォーマンスはDeepSeek-R1ほど強くありません。競争力のあるコーディング環境でうまく機能するDeepSeek-R1の能力は、トレーニング後の大規模な強化学習に起因しており、最小限のラベル付きデータで推論機能を高めます[3] [4]。
全体的なコーディングの習熟度に関しては、DeepSeek-R1はOpenAIのO1モデルと競争力があり、これもコーディングベンチマークでもうまく機能します。ただし、Claude 3.5 Sonnetの強みは、コードフォースに見られるような競争力のあるコーディングの課題ではなく、微妙なコーディングタスクを処理し、コーディング基準を維持する能力にあります[5]。
全体として、DeepSeek-R1は高度なコーディングスキルとアルゴリズムの推論を必要とするタスクの強力な競争相手ですが、Claude 3.5 Sonnetは、強力な説明機能を備えた簡潔で効率的なコーディングソリューションを必要とするタスクに適しています。
引用：
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1gal0md/the_updated_claude_35_sonnet_scores_414_on/
[3] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-which-is-best-for-coding/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.qodo.ai/question/claude-3-sonnet-coding-porformance/
[6] https://www.reddit.com/r/claudeai/comments/1ikvj5w/i_compared_claude_sonnet_35_vs_deepseek_r1_on_500/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet