Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Làm thế nào để hiệu suất của DeepSeek-R1 trong các điểm chuẩn mã hóa so với Chatgpt's


Làm thế nào để hiệu suất của DeepSeek-R1 trong các điểm chuẩn mã hóa so với Chatgpt's


Deepseek-R1 và Chatgpt đều là các mô hình AI nâng cao với khả năng mạnh mẽ trong các tác vụ mã hóa, nhưng chúng thể hiện các điểm mạnh và đặc điểm hiệu suất khác nhau trong các điểm chuẩn khác nhau.

Hiệu suất DeepSeek-R1 trong điểm chuẩn mã hóa

Deepseek-R1 đã thể hiện hiệu suất ấn tượng trong các nhiệm vụ liên quan đến mã hóa. Nó đã đạt được điểm 96,3% trên điểm chuẩn CodeForces, đây là một bài kiểm tra được thiết kế để đánh giá trình độ mã hóa [3]. Điểm này thấp hơn một chút so với 96,6% của Chatgpt trong cùng một bài kiểm tra [3]. Ngoài ra, Deepseek-R1 đã thực hiện tốt trong điểm chuẩn được xác minh của SWE, thể hiện khả năng thông minh mã mạnh mẽ của nó [7]. Kiến trúc của nó, dựa trên hỗn hợp thiết kế chuyên gia (MOE), cho phép xử lý hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp, có khả năng làm cho nó nhanh hơn TATGPT cho các tác vụ mã hóa nhất định [3].

Hiệu suất của chatgpt trong điểm chuẩn mã hóa

Chatgpt, đặc biệt là biến thể O1 của nó, vượt trội trong các tác vụ mã hóa do sự hiểu biết ngôn ngữ mạnh mẽ và khả năng tạo của nó. Nó vượt trội so với DeepSeek-R1 trong một số điểm chuẩn liên quan đến mã hóa, chẳng hạn như đạt được điểm số cao hơn trong bài kiểm tra CodeForces [3]. Kiến trúc dày đặc của TATGPT đảm bảo hiệu suất nhất quán trên một loạt các truy vấn, mặc dù nó có thể kém hiệu quả hơn so với kiến ​​trúc MOE của DeepSeek-R1 cho các tác vụ chuyên dụng [3]. Khả năng xử lý nhiều tác vụ mã hóa của Chatgpt một cách hiệu quả làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến trong số các nhà phát triển.

Tóm tắt so sánh

- Hiệu suất trên điểm chuẩn CodeForces: Chatgpt đạt điểm cao hơn một chút (96,6%) so với DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Hiệu quả: Kiến trúc MoE của Deepseek-R1 có thể xử lý thông tin hiệu quả hơn, có khả năng làm cho nó nhanh hơn cho các tác vụ mã hóa phức tạp [3].
- Khả năng mã hóa chung: Cả hai mô hình đều có khả năng cao, nhưng kiến ​​trúc dày đặc của TATGPT cung cấp hiệu suất nhất quán trên các tác vụ khác nhau [3].

Nhìn chung, trong khi cả hai mô hình hoạt động tốt trong các điểm chuẩn mã hóa, điểm mạnh của chúng nằm ở các khu vực khác nhau-Deepseek-R1 vượt trội về hiệu quả và các nhiệm vụ chuyên dụng, trong khi TATGPT cung cấp hiệu suất nhất quán trong một loạt các tác vụ mã hóa.

Trích dẫn:
[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
.
[7] https://www.modular.com/ai-resources/evaluating-deepseek-r1-s-performance-in-code-intelligence-with-deepseek-coder-v2
.