透過 Exercism 平台上具有挑戰性的 Python 程式設計任務，對三個領先的 AI 模型 - DeepSeek R1、OpenAI O1 和 Claude 3.5 Sonnet 進行全面比較，揭示了它們在程式設計能力方面的深刻見解。
Aider編碼標準排名
比賽開始時的 Aider 編碼標準排名如下：
- OpenAI O1：位居榜首
- DeepSeek R1：位列第二，成功率從45%顯著提升至52%
- Claude 3.5 Sonnet：排在R1之後
- DeepSeek 3：位於Sonnet之後
挑戰內容：Rest API練習
評估使用了 Exercism 平台的 "Rest API" Python 挑戰，要求包括：
- 實現 IOU API 端點
- 複雜的規劃和推理
- 理解 API 設計原則
- 處理 JSON 資料和字串
- 準確的餘額計算
詳細效能分析
OpenAI O1的表現
- 回應時間：令人印象深刻的50秒
- 初始結果：
- 成功通過9個單元測試中的6個
- 由於餘額計算錯誤導致3個測試失敗
- 錯誤處理：
- 展示了理解和回應錯誤回饋的能力
- 成功修正了餘額計算問題
- 主要優勢：快速程式碼生成和快速適應回饋
Claude 3.5 Sonnet的方法
- 初始實現：
- 所有九個單元測試均失敗
- 資料型別處理存在關鍵錯誤（將load作為物件而非字串處理）
- 問題領域：
- 在字串與物件處理上存在困難
- 初始嘗試缺乏詳細解釋
- 恢復過程：
- 成功識別錯誤回饋中的問題
- 展示了修正基礎實現錯誤的能力
- 經過修改後最終通過所有測試
DeepSeek R1的卓越表現
- 執行時間：139秒
- 測試表現：
- 首次嘗試即通過全部9個單元測試
- 唯一一個無需修正即達到100%成功率的模型
- 方法論：
- 提供全面的推理過程
- 展示出對API設計的深刻理解
- 在速度和準確性之間取得出色平衡
技術洞察
OpenAI O1
- 優勢：
- 最快的程式碼生成速度
- 良好的初始準確率（66.7%通過率）
- 強大的錯誤修正能力
- 改進空間：
- 餘額計算精度
- 複雜計算的初始準確性
Claude 3.5 Sonnet
- 優勢：
- 強大的錯誤修正能力
- 對回饋的良好理解
- 挑戰：
- 初始資料型別處理
- 首次嘗試的準確性
- 缺乏詳細解釋
DeepSeek R1
- 優勢：
- 完美的首次嘗試準確率
- 全面的問題分析
- 穩健的實現策略
- 詳細的推理過程
- 權衡：
- 稍長的執行時間換取更高的準確性
實際應用意義
此次比較揭示了重要的實踐應用洞察：
- O1在需要快速迭代的快速開發場景中表現出色
- Sonnet展示了強大的從回饋中學習的能力
- R1在需要高準確性的關鍵系統中顯示出卓越的可靠性
未來展望
測試結果表明不同模型的最佳使用場景：
- O1：快速原型設計和迭代開發
- Sonnet：基於人類回饋的互動式開發
- R1：要求高可靠性的關鍵任務應用
每個模型都展現出獨特的優勢：
- O1在速度和適應性方面領先
- Sonnet在從回饋中學習方面表現出色
- R1在首次嘗試的準確性和可靠性方面占據主導地位
這次比較展示了現代AI程式設計助手的多樣化能力，DeepSeek R1為可靠的自主程式碼生成設立了新標準，而O1和Sonnet則在速度和適應性方面提供了互補的優勢。