A DeepSeek-R1 és a CHATGPT egyaránt fejlett AI modellek, amelyek erős képességekkel rendelkeznek a kódolási feladatokban, ám ezek eltérő erősségeket és teljesítményjellemzőket mutatnak a különböző referenciaértékekben.
DeepSeek-R1 teljesítmény a kódolási referenciaértékekben
A DeepSeek-R1 lenyűgöző teljesítményt mutatott a kódoláshoz kapcsolódó feladatokban. 96,3% -os pontszámot ért el a CodeForces referenciaértéknél, amely egy olyan teszt, amelynek célja a kódolási jártasság értékelése [3]. Ez a pontszám kissé alacsonyabb, mint a CHATGPT 96,6% -a ugyanazon a teszten [3]. Ezenkívül a DeepSeek-R1 jól teljesített a SWE által ellenőrzött referenciaértékben, megmutatva annak erős kód intelligencia képességeit [7]. Építészete, amely a szakértői (MOE) keveréke alapján alapul, lehetővé teszi a komplex feladatok hatékony feldolgozását, potenciálisan gyorsabbá téve a CHATGPT -t bizonyos kódolási feladatokhoz [3].
chatgpt teljesítmény a kódolásban a referenciaértékek
A CHATGPT, különösen az O1 változata, kiemelkedik a kódolási feladatokban, robusztus nyelvi megértése és generációs képességei miatt. Néhány kódolással kapcsolatos referenciaértékben felülmúlta a DeepSeek-R1-et, például a CodeForces tesztnél magasabb pontszám elérése [3]. A Chatgpt sűrű architektúrája biztosítja a következetes teljesítményt a lekérdezések széles skáláján, bár ez kevésbé hatékony, mint a DeepSeek-R1 MOE architektúrája a speciális feladatokhoz [3]. A Chatgpt azon képessége, hogy különféle kódolási feladatokat hatékonyan kezeljen, ez a fejlesztők körében népszerű választássá teszi.
Összefoglaló összehasonlítás
- Teljesítmény a CodeForces Benchmark-on: A CHATGPT valamivel magasabb pontszámot (96,6%), mint a DeepSeek-R1 (96,3%) [3].
- Hatékonyság: A DeepSeek-R1 MOE architektúrája hatékonyabban dolgozza fel az információkat, potenciálisan gyorsabbá téve az összetett kódolási feladatokhoz [3].
- Általános kódolási képességek: Mindkét modell nagyon képes, de a CHATGPT sűrű architektúrája következetes teljesítményt nyújt a különböző feladatok között [3].
Összességében, bár mindkét modell jól teljesít a kódolási referenciaértékekben, erősségeik különböző területeken rejlenek a mélység-R1-ben a hatékonyságban és a speciális feladatokban, míg a CHATGPT következetes teljesítményt nyújt a kódolási feladatok széles skáláján.
Idézetek:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r--model-overview-and-how-it-tanks-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://proppt.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-pformance-in-code-intelligence-with-deepseek-coder-v2
[8] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1izuinf/gpt45_isnt_here_break_coding_benchmarks/