DeepSeek-R1 и CHATGPT являются продвинутыми моделями ИИ с сильными возможностями в задачах кодирования, но они демонстрируют разные сильные стороны и характеристики производительности в различных критериях.
DeepSeek-R1 производительность в контрольных показателях
DeepSeek-R1 продемонстрировал впечатляющую производительность в задачах, связанных с кодированием. Он достиг балла 96,3% по тесту CodeForces, который представляет собой тест, предназначенный для оценки мастерства кодирования [3]. Этот балл незначительно ниже, чем 96,6% Chatgpt на том же тесте [3]. Кроме того, DeepSeek-R1 хорошо показал в проверенном эталоне SWE, демонстрируя свои сильные возможности интеллекта кода [7]. Его архитектура, основанная на смеси экспертов (MOE), позволяет эффективно обрабатывать сложные задачи, что потенциально делает его быстрее, чем CHATGPT для определенных задач кодирования [3].
Производительность CHATGPT в контрольных показателях кодирования
CHATGPT, в частности, его вариант O1, превосходно в кодировании из -за его надежного языкового понимания и возможностей генерации. Он превзошел DeepSeek-R1 в некоторых связанных с кодированиях, таких как достижение более высокого балла по тесту CodeForces [3]. Плотная архитектура Chatgpt обеспечивает постоянную производительность в широком спектре запросов, хотя она может быть менее эффективной, чем архитектура MoE Deepseek-R1 для специализированных задач [3]. Способность Chatgpt эффективно выполнять различные задачи кодирования делает его популярным выбором среди разработчиков.
Сравнение
- Производительность на контроле CodeForces: CHATGPT набрал немного выше (96,6%), чем DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Эффективность: архитектура MOE DeepSeek-R1 может более эффективно обрабатывать информацию, потенциально делает ее быстрее для сложных задач кодирования [3].
- Общие возможности кодирования: обе модели очень способны, но плотная архитектура Chatgpt обеспечивает постоянную производительность в разных задачах [3].
В целом, в то время как обе модели хорошо работают в контрольных показателях, их сильные стороны лежат в разных областях DeepSeek-R1 в эффективности и специализированных задачах, в то время как CHATGPT предлагает постоянную производительность в широком спектре задач кодирования.
Цитаты:
[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/evaluation-ideepseek-r1-s-performance-in-code-intelligence-with-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/