DeepSeek-R1 및 ChatGpt는 코딩 작업에 강력한 기능을 갖춘 고급 AI 모델이지만 다양한 벤치 마크에서 다양한 강점과 성능 특성을 나타냅니다.
코딩 벤치 마크에서
DeepSeek-R1 성능
DeepSeek-R1은 코딩 관련 작업에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. Codeforces 벤치 마크에서 96.3%의 점수를 달성했으며, 이는 코딩 능력을 평가하도록 설계된 테스트입니다 [3]. 이 점수는 동일한 테스트에서 Chatgpt의 96.6%보다 약간 낮습니다 [3]. 또한 DeepSeek-R1은 SWE 검증 된 벤치 마크에서 잘 수행되어 강력한 코드 인텔리전스 기능을 보여줍니다 [7]. 전문가 (MOE) 설계를 기반으로 한 아키텍처는 복잡한 작업을 효율적으로 처리 할 수있어 특정 코딩 작업에 대해 ChatGpt보다 빠르게 만들 수 있습니다 [3].
코딩 벤치 마크에서chatgpt 성능
ChatGpt, 특히 O1 변형은 강력한 언어 이해 및 생성 기능으로 인해 코딩 작업에 탁월합니다. Codeforces 테스트에서 더 높은 점수를 얻는 것과 같은 일부 코딩 관련 벤치 마크에서 DeepSeek-R1보다 성능이 우수했습니다 [3]. Chatgpt의 조밀 한 아키텍처는 다양한 쿼리에서 일관된 성능을 보장하지만 전문화 된 작업에 대한 DeepSeek-R1의 MOE 아키텍처보다 효율적이지 않을 수 있습니다 [3]. Chatgpt의 다양한 코딩 작업을 효과적으로 처리 할 수있는 능력은 개발자 중에서 인기있는 선택입니다.
비교 요약
- Codeforces의 성능 벤치 마크 : Chatgpt는 DeepSeek-R1 (96.3%)보다 약간 더 높았습니다 (96.6%) [3].
- 효율성 : DeepSeek-R1의 MOE 아키텍처는 정보를보다 효율적으로 처리 할 수있어 복잡한 코딩 작업에 더 빠르게 이용할 수 있습니다 [3].
- 일반적인 코딩 기능 : 두 모델 모두 능력이 높지만 Chatgpt의 조밀 한 아키텍처는 다양한 작업에서 일관된 성능을 제공합니다 [3].
전반적으로, 두 모델 모두 코딩 벤치 마크에서 잘 수행되는 반면, 그들의 강점은 다른 영역에있어 DeepSeek-R1이 효율성과 전문화 된 작업에 탁월한 반면 Chatgpt는 광범위한 코딩 작업에서 일관된 성능을 제공합니다.
인용 :
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-openais-o1
[2] https://www.nature.com/articles/s41598-024-73634-.
[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-sperformance-in-code-intelligence-with-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/