Deepseek-R1 und Chatgpt sind beide fortschrittliche KI-Modelle mit starken Fähigkeiten bei Codierungsaufgaben, zeigen jedoch unterschiedliche Stärken und Leistungsmerkmale in verschiedenen Benchmarks.
Deepseek-R1 Leistung in Codierungsbenchmarks
Deepseek-R1 hat eine beeindruckende Leistung bei Coding-bezogenen Aufgaben gezeigt. Es erzielte eine Punktzahl von 96,3% für den Codeforces -Benchmark, was ein Test zur Bewertung der Codierungskenntnisse ist [3]. Diese Punktzahl ist geringfügig niedriger als bei Chatgpts 96,6% im selben Test [3]. Darüber hinaus hat Deepseek-R1 im SWE verifizierten Benchmark gut abgebildet und präsentiert seine starken Funktionen für Code-Intelligenz [7]. Die Architektur, basierend auf einer Mischung aus Experten (MOE), ermöglicht eine effiziente Verarbeitung komplexer Aufgaben und macht es möglicherweise schneller als ChatGPT für bestimmte Codierungsaufgaben [3].
CHATGPT -Leistung in Codierungsbenchmarks
Chatgpt, insbesondere seine O1 -Variante, ist aufgrund seines robusten Sprachverständnisses und der Erzeugungsfunktionen in Codierungsaufgaben ausgestattet. Es übertraf Deepseek-R1 in einigen kodierungsbedingten Benchmarks, z. B. das Erreichen einer höheren Punktzahl beim Codeforces-Test [3]. Die dichte Architektur von Chatgpt sorgt für eine konsequente Leistung in einer Vielzahl von Abfragen, obwohl sie möglicherweise weniger effizient ist als die Moe-Architektur von Deepseek-R1 für spezielle Aufgaben [3]. Die Fähigkeit von Chatgpt, eine Vielzahl von Codierungsaufgaben effektiv zu erledigen, macht es zu einer beliebten Wahl unter Entwicklern.
Vergleichszusammenfassung
- Leistung in Codeforces Benchmark: ChatGPT erzielte etwas höher (96,6%) als Deepseek-R1 (96,3%) [3].
- Effizienz: Die Moe-Architektur von Deepseek-R1 kann Informationen effizienter verarbeiten und möglicherweise schneller für komplexe Codierungsaufgaben wird [3].
- Allgemeine Codierungsfunktionen: Beide Modelle sind sehr fähig, aber Chatgpts dichte Architektur bietet eine konsistente Leistung für verschiedene Aufgaben [3].
Während beide Modelle in der Codierung von Benchmarks gut abschneiden, liegen ihre Stärken in verschiedenen Bereichen in Effizienz und spezialisierten Aufgaben aus, während ChatGPT über eine breite Palette von Codierungsaufgaben eine konsistente Leistung bietet.
Zitate:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[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-for-coding
[6] https://seranking.com/blog/deepseek-r1-and-chatgpt-comparison/
[7] https://www.modular.com/ai-resources/evaluating-teepseek-r1-s-performance-incode-intelligence-with-teepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/