Deepseek-R1 i Chatgpt to zaawansowane modele AI o silnych możliwościach w zadaniach kodowania, ale wykazują różne mocne strony i charakterystyki wydajności w różnych testach porównawczych.
DeepSeek-R1 wydajność w kodowaniu testów porównawczych
Deepseek-R1 wykazał imponującą wydajność w zadaniach związanych z kodowaniem. Osiągnął wynik 96,3% w odniesieniu do testu porównawczego CodeForces, który jest testem zaprojektowanym w celu oceny biegłości w kodowaniu [3]. Ten wynik jest nieznacznie niższy niż 96,6% Chatgpt w tym samym teście [3]. Ponadto Deepseek-R1 działało dobrze w zweryfikowanym punkcie odniesienia SWE, prezentując jego silne możliwości wywiadu kodu [7]. Jego architektura, oparta na projekcie mieszanki ekspertów (MOE), pozwala na wydajne przetwarzanie złożonych zadań, potencjalnie czyniąc ją szybciej niż Chatgpt dla niektórych zadań kodowania [3].
Chatgpt wydajność w testach porównawczych
Chatgpt, szczególnie wariant O1, wyróżnia się w zadaniach kodowania ze względu na solidne zrozumienie języka i możliwości generowania. Wywyższył się głęboko-SSEEK-R1 w niektórych testach porównawczych związanych z kodowaniem, takich jak osiągnięcie wyższego wyniku w teście Codeforces [3]. Gęsta architektura Chatgpt zapewnia stałą wydajność w szerokiej gamie zapytań, chociaż może być mniej wydajna niż architektura MOE Deepseek-R1 do wyspecjalizowanych zadań [3]. Zdolność Chatgpt do skutecznego radzenia sobie z różnymi zadaniami kodowania sprawia, że jest popularnym wyborem wśród programistów.
Podsumowanie porównania
- Wydajność na Benchmark CodeForces: Chatgpt uzyskał nieco wyższy (96,6%) niż DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Wydajność: Architektura MOE DeepSeek-R1 może bardziej wydajnie przetwarzać informacje, potencjalnie zwiększając je szybciej dla złożonych zadań kodowania [3].
- Ogólne możliwości kodowania: Oba modele są wysoce zdolne, ale gęsta architektura Chatgpt zapewnia konsekwentną wydajność w różnych zadaniach [3].
Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy oba modele działają dobrze w kodowaniu testów porównawczych, ich mocne strony leżą w różnych obszarach DeepSeek-R1 wyróżniają się wydajnością i specjalistycznymi zadaniami, podczas gdy Chatgpt oferuje stałą wydajność w szerokim zakresie zadań kodowania.
Cytaty:
[1] https://www.pompthub.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-forkoding
[6] https://seranking.com/blog/deepseek-r1-andgpt-comparison/
[7] https://www.modular.com/ai-resources/evaluating-deepseek-r1-s-performance-in-code-intelligence-with-deepseek-koder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/