DeepSeek-R1은 Codeforces 벤치 마크에서 강력한 성능을 보여 주어 96.3의 백분위 수와 2029 등급을 달성합니다. 이는 GPT-4O 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 경쟁 코딩, 성능이 뛰어난 모델에서 최고 성능을 제공합니다. 이에 비해 Claude 3.5 Sonnet은 Codeforces 백분위 수가 20.3이고 717의 등급이 상당히 낮아서 DeepSeek-R1이 복잡한 코딩 문제 및 알고리즘 추론 작업을 처리하는 데 더 능숙하다는 것을 나타냅니다.
Claude 3.5 Sonnet은 간결하고 효율적인 코드 솔루션을 생성하고 복잡한 알고리즘 및 데이터 구조를 설명하는 것과 같은 다른 영역에서 탁월하지만 Codeforces의 성능은 DeepSeek-R1만큼 강하지 않습니다. 경쟁력있는 코딩 환경에서 DeepSeek-R1의 성과를 잘 수행 할 수있는 능력은 훈련 후 대규모 강화 학습에 기인하며, 이는 최소한의 라벨이 붙은 데이터로 추론 능력을 향상시킵니다 [3] [4].
전반적인 코딩 숙련도 측면에서 DeepSeek-R1은 OpenAI의 O1 모델과 경쟁력이 있으며 코딩 벤치 마크에서도 잘 수행됩니다. 그러나 Claude 3.5 Sonnet의 강점은 Codeforces에서 발견 된 것과 같은 경쟁 코딩 문제보다는 미묘한 코딩 작업을 처리하고 코딩 표준을 유지하는 능력에 더 있습니다 [5].
전반적으로 DeepSeek-R1은 고급 코딩 기술과 알고리즘 추론이 필요한 작업에 대한 강력한 경쟁자이며, Claude 3.5 Sonnet은 설명 기능을 갖춘 간결하고 효율적인 코딩 솔루션이 필요한 작업에 더 적합합니다.
인용 :
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-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 whith-is-best-for-coding/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.qodo.ai/question/claude-3-sonnet-coding-performance/
[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_how_good_it_is_coped/
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet