DeepSeek-R1 та Chatgpt-це вдосконалені моделі AI з сильними можливостями в кодуванні завдань, але вони демонструють різні сильні сторони та характеристики продуктивності в різних орієнтирах.
DeepSeek-R1 Продуктивність у кодувальних орієнтирах
DeepSeek-R1 продемонстрував вражаючу ефективність у завданнях, пов'язаних з кодуванням. Він досяг оцінки 96,3% на орієнтир Codeforces, який є тестом, призначеним для оцінки кваліфікації кодування [3]. Цей бал незначно нижчий, ніж 96,6% Chatgpt на тому ж тесті [3]. Крім того, DeepSeek-R1 добре виконувався на перевірці SWE, демонструючи свої сильні можливості інтелекту коду [7]. Його архітектура, заснована на суміші експертів (МО), дозволяє ефективно обробляти складні завдання, що потенційно робить її швидшим, ніж чатгпт для певних завдань кодування [3].
Chatgpt продуктивність у кодувальних орієнтирах
Chatgpt, особливо його варіант O1, перевершує завдання кодування завдяки міцному розумінню мови та можливостям генерації. Він перевершив DeepSeek-R1 у деяких орієнтирах, пов'язаних з кодуванням, таких як досягнення більш високого балів на тесті Codeforces [3]. Щільна архітектура Chatgpt забезпечує постійну продуктивність у широкому діапазоні запитів, хоча вона може бути менш ефективною, ніж архітектура MOE DeepSeek-R1 для спеціалізованих завдань [3]. Здатність Чатгпта ефективно обробляти різні завдання кодування робить його популярним вибором серед розробників.
Резюме порівняння
- Продуктивність на еталоні Codeforces: Чатгпт набрав трохи вище (96,6%), ніж DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Ефективність: Архітектура МО DeepSeek-R1 може обробляти інформацію більш ефективно, потенційно робить її швидше для складних завдань кодування [3].
- Загальні можливості кодування: обидві моделі дуже здатні, але щільна архітектура Chatgpt забезпечує постійну продуктивність у різних завданнях [3].
В цілому, хоча обидві моделі добре працюють у кодувальних орієнтирах, їх сильні сторони лежать у різних областях DeepSeek-R1 в ефективності та спеціалізованих завданнях, тоді як Chatgpt пропонує постійну продуктивність у широкому діапазоні завдань кодування.
Цитати:
[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/evaluting-deepseek-r1-s-performance-in-code-intelligence-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_to_break_coding_benchmarks/