Deepseek-R1 et Chatgpt sont tous deux des modèles AI avancés avec des capacités solides dans les tâches de codage, mais ils présentent différentes forces et caractéristiques de performance dans diverses références.
Performance Deepseek-R1 dans les repères de codage
Deepseek-R1 a démontré des performances impressionnantes dans les tâches liées au codage. Il a obtenu un score de 96,3% sur la référence Codeforces, qui est un test conçu pour évaluer la maîtrise du codage [3]. Ce score est légèrement inférieur aux 96,6% de Chatgpt sur le même test [3]. De plus, Deepseek-R1 a bien fonctionné dans le benchmark vérifié SWE, présentant ses capacités de renseignement de code solides [7]. Son architecture, basée sur un mélange d'experts (MOE), permet un traitement efficace des tâches complexes, ce qui le rend plus rapide que le chatppt pour certaines tâches de codage [3].
Performance du chatppt dans les références de codage
Chatgpt, en particulier sa variante O1, excelle dans les tâches de codage en raison de sa compréhension du langage et de ses capacités de génération robustes. Il a surperformé Deepseek-R1 dans certains repères liés au codage, comme l'obtention d'un score plus élevé sur le test des forces de code [3]. L'architecture dense de Chatgpt garantit des performances cohérentes dans un large éventail de requêtes, bien qu'elle puisse être moins efficace que l'architecture MOE de Deepseek-R1 pour des tâches spécialisées [3]. La capacité de Chatgpt à gérer une variété de tâches de codage en fait un choix populaire parmi les développeurs.
Résumé de la comparaison ###
- Performances sur Codeforces Benchmark: ChatGPT a obtenu un score légèrement plus élevé (96,6%) que Deepseek-R1 (96,3%) [3].
- Efficacité: l'architecture MOE de Deepseek-R1 peut traiter les informations plus efficacement, ce qui le rend plus rapide pour les tâches de codage complexes [3].
- Capacités de codage générales: les deux modèles sont très capables, mais l'architecture dense de Chatgpt offre des performances cohérentes sur différentes tâches [3].
Dans l'ensemble, bien que les deux modèles fonctionnent bien dans les références de codage, leurs forces se trouvent dans différentes zones - Deepseek-R1 excelle dans l'efficacité et les tâches spécialisées, tandis que Chatgpt offre des performances cohérentes dans un large éventail de tâches de codage.
Citations:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-oo1
[2] https://www.nature.com/articles/S41598-024-73634-Y
[3] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/chatgpt-vs-claude-forcoding
[6] https://seranking.com/blog/deepseek-r1-and-chatgpt-comprison/
[7] https://www.modular.com/ai-resources/evaluating-deepseek-r1-s-performance-incode-intelligence-with-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/