Deepseek-R1 y ChatGPT son modelos AI avanzados con fuertes capacidades en las tareas de codificación, pero exhiben diferentes fortalezas y características de rendimiento en varios puntos de referencia.
Rendimiento de Deepseek-R1 en puntos de referencia de codificación
Deepseek-R1 ha demostrado un rendimiento impresionante en las tareas relacionadas con la codificación. Logró una puntuación de 96.3% en el punto de referencia CodeForces, que es una prueba diseñada para evaluar el dominio de la codificación [3]. Este puntaje es marginalmente más bajo que el 96.6% de ChatGPT en la misma prueba [3]. Además, Deepseek-R1 se desempeñó bien en el punto de referencia verificado SWE, mostrando sus fuertes capacidades de inteligencia de código [7]. Su arquitectura, basada en una mezcla de diseño de expertos (MOE), permite un procesamiento eficiente de tareas complejas, lo que podría hacerlo más rápido que ChatGPT para ciertas tareas de codificación [3].
rendimiento de chatgpt en puntos de referencia de codificación
ChatGPT, particularmente su variante O1, se destaca en las tareas de codificación debido a su robusta comprensión del lenguaje y capacidades de generación. Superó a Deepseek-R1 en algunos puntos de referencia relacionados con la codificación, como lograr una puntuación más alta en la prueba de CodeForces [3]. La arquitectura densa de Chatgpt garantiza un rendimiento constante en una amplia gama de consultas, aunque podría ser menos eficiente que la arquitectura MOE de Deepseek-R1 para tareas especializadas [3]. La capacidad de ChatGPT para manejar una variedad de tareas de codificación de manera efectiva lo convierte en una opción popular entre los desarrolladores.
Resumen de comparación
- Rendimiento en CodeForces Benchmark: ChatGPT obtuvo un puntaje ligeramente más alto (96.6%) que Deepseek-R1 (96.3%) [3].
- Eficiencia: la arquitectura MOE de Deepseek-R1 puede procesar información de manera más eficiente, lo que podría hacerlo más rápido para tareas de codificación compleja [3].
- Capacidades de codificación general: ambos modelos son altamente capaces, pero la arquitectura densa de ChatGPT proporciona un rendimiento constante en diferentes tareas [3].
En general, mientras que ambos modelos funcionan bien en los puntos de referencia de codificación, sus fortalezas se encuentran en diferentes áreas de Deepseek-R1 sobresalen en eficiencia y tareas especializadas, mientras que ChatGPT ofrece un rendimiento constante en una amplia gama de tareas de codificación.
Citas:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-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-forcoding
[6] https://seranking.com/blog/deepseek-r1-and-chatgpt-comparison/
[7] https://www.modular.com/ai-resources/evaluating-deepseek-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/