Deepseek-R1 e ChatGPT são modelos avançados de IA com fortes recursos nas tarefas de codificação, mas exibem diferentes forças e características de desempenho em vários benchmarks.
Desempenho
Deepseek-R1 em benchmarks de codificação
O Deepseek-R1 demonstrou desempenho impressionante em tarefas relacionadas à codificação. Ele alcançou uma pontuação de 96,3% na referência do Codeforces, que é um teste projetado para avaliar a proficiência em codificação [3]. Essa pontuação é marginalmente menor que 96,6% do ChatGPT no mesmo teste [3]. Além disso, o DeepSeek-R1 teve um bom desempenho na referência SWE verificada, mostrando seus fortes recursos de inteligência de código [7]. Sua arquitetura, baseada em uma mistura de especialistas (MOE), permite o processamento eficiente de tarefas complexas, potencialmente tornando -o mais rápido que o ChatGPT para determinadas tarefas de codificação [3].
DesempenhoChatGPT em benchmarks de codificação
O ChatGPT, particularmente sua variante O1, se destaca nas tarefas de codificação devido ao seu robusto Recursos de compreensão e geração de idiomas. Ele superou o DeepSeek-R1 em alguns benchmarks relacionados à codificação, como alcançar uma pontuação mais alta no teste do Codeforces [3]. A densa arquitetura do ChatGPT garante desempenho consistente em uma ampla gama de consultas, embora possa ser menos eficiente do que a arquitetura MOE da DeepSeek-R1 para tarefas especializadas [3]. A capacidade do ChatGPT de lidar com uma variedade de tarefas de codificação efetivamente a torna uma escolha popular entre os desenvolvedores.
Resumo da comparação
- Desempenho no benchmark do Codeforces: ChatGPT pontuou um pouco mais (96,6%) do que o DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Eficiência: a arquitetura MOE da Deepseek-R1 pode processar informações com mais eficiência, potencialmente tornando-as mais rápidas para tarefas de codificação complexas [3].
- Recursos de codificação geral: ambos os modelos são altamente capazes, mas a arquitetura densa do ChatGPT fornece desempenho consistente em diferentes tarefas [3].
No geral, enquanto ambos os modelos têm um bom desempenho em benchmarks de codificação, seus pontos fortes estão em diferentes áreas do Deepseek-R1, se destaca em eficiência e tarefas especializadas, enquanto o ChatGPT oferece desempenho consistente em uma ampla gama de tarefas de codificação.
Citações:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-dranks-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-permance-in-code-intelligence-with-Deepseek-Coder-V2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/