DeepSeek-R1とChatGPTはどちらも、タスクのコーディングに強力な機能を備えた高度なAIモデルですが、さまざまなベンチマークで異なる強度とパフォーマンス特性を示します。
Deepseek-R1コーディングベンチマークのパフォーマンス
DeepSeek-R1は、コーディング関連のタスクで印象的なパフォーマンスを実証しています。コードフォースベンチマークで96.3％のスコアを達成しました。これは、コーディングの習熟度を評価するために設計されたテストです[3]。このスコアは、同じテストでChatGPTの96.6％よりもわずかに低いです[3]。さらに、DeepSeek-R1はSWE検証済みのベンチマークでうまく機能し、強力なコードインテリジェンス機能を紹介しました[7]。そのアーキテクチャは、専門家(MOE)設計の混合に基づいて、複雑なタスクを効率的に処理できるようになり、特定のコーディングタスクのChatGPTよりも速くなる可能性があります[3]。
CHATGPTコーディングベンチマークのパフォーマンス
CHATGPT、特にO1バリアントは、その堅牢な言語の理解と生成能力のために、タスクのコーディングに優れています。 CodeForcesテストでより高いスコアを達成するなど、一部のコーディング関連のベンチマークでDeepSeek-R1を上回りました[3]。 ChatGptの密集したアーキテクチャは、特殊なタスクのDeepSeek-R1のMOEアーキテクチャよりも効率が低いかもしれませんが、幅広いクエリで一貫したパフォーマンスを保証します[3]。さまざまなコーディングタスクを効果的に処理するChatGPTの機能により、開発者の間で人気のある選択肢があります。
###比較概要
- コードフォースベンチマークのパフォーマンス：ChatGPTは、DeepSeek-R1(96.3％)よりもわずかに高い(96.6％)を獲得しました[3]。
- 効率：DeepSeek-R1のMOEアーキテクチャは、情報をより効率的に処理でき、複雑なコーディングタスクのために速くなる可能性があります[3]。
- 一般的なコーディング機能：両方のモデルは非常に能力がありますが、CHATGPTの密集したアーキテクチャは、異なるタスクで一貫したパフォーマンスを提供します[3]。
全体として、両方のモデルはベンチマークのコーディングでうまく機能しますが、その強みはさまざまな領域のDeepSeek-R1にあります。効率と特殊なタスクには優れていますが、ChatGPTは幅広いコーディングタスクで一貫したパフォーマンスを提供します。
引用：
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--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-deepseek-r1-s-purformance-in-code-intelligence with-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_hoer_to_break_coding_benchmarks/
