AI 編程挑戰：語言模型的對決

透過在 Exercism 平台上進行具有挑戰性的 Python 程式設計任務，對三大領先 AI 模型——Deepseek R1、OpenAI 的 O1 和 Claude 3.5 Sonnet——進行全面比較，揭示了它們在編碼能力方面的有趣見解。

Aider 編碼標準排名

競賽開始時的 Aider 編碼標準排名如下：

• OpenAI O1：位居榜首
• Deepseek R1：獲得第二名，從 45% 顯著提升至 52%
• Claude 3.5 Sonnet：排名在 R1 之後
• DeepSeek 3：位於 Sonnet 之後

挑戰內容：Rest API 練習

評估使用了 Exercism 的「Rest API」Python 挑戰，該挑戰要求：

• 實現 IOU API 端點
• 複雜的規劃和推理能力
• 對 API 設計原則的理解
• 處理 JSON 數據和字符串的能力
• 準確的餘額計算

詳細性能分析

OpenAI O1 的表現

• 回應時間：驚人的快速，僅 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，失敗了 3 個測試
• 錯誤處理：
  • 顯示出理解和回應錯誤反饋的能力
  • 在收到反饋後成功修正了餘額計算問題
• 關鍵優勢：快速的代碼生成和對反饋的快速適應

Claude 3.5 Sonnet 的方法

• 初始實現：
  • 失敗了所有九個單元測試
  • 數據類型處理中的關鍵錯誤（將負載視為對象而非字符串）
• 問題領域：
  • 在字符串與對象處理方面遇到困難
  • 初始嘗試缺乏詳細解釋
• 恢復過程：
  • 在收到錯誤反饋後成功識別問題
  • 展示了修正基本實現錯誤的能力
  • 最終在修改後通過了所有測試

Deepseek R1 的卓越表現

• 執行時間：139 秒
• 測試表現：
  • 首次嘗試即通過所有 9 個單元測試
  • 唯一無需修正即達到 100% 成功率的模型
• 方法論：
  • 提供全面的推理過程
  • 展示對 API 設計的卓越理解
  • 顯示出速度與準確性之間的優秀平衡

技術洞察

OpenAI O1

• 優勢：
  • 最快的代碼生成速度
  • 良好的初始準確性（66.7% 通過率）
  • 強大的錯誤修正能力
• 改進空間：
  • 餘額計算的精確度
  • 複雜計算中的初始準確性

Claude 3.5 Sonnet

• 優勢：
  • 強大的錯誤修正能力
  • 對反饋的良好理解
• 挑戰：
  • 初始數據類型處理
  • 首次嘗試準確性
  • 缺乏詳細解釋

Deepseek R1

• 優勢：
  • 完美的首次嘗試準確性
  • 全面的問題分析
  • 穩健的實現策略
  • 詳細的推理過程
• 權衡：
  • 為追求更高準確性而略長的執行時間

實際應用影響

這一比較揭示了實際應用中的重要見解：

• O1 在需要快速迭代的快速開發場景中表現出色
• Sonnet 展示了從反饋中學習的強大能力
• 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

測試結果表明不同的最佳使用場景：

• O1：快速原型設計和迭代開發
• Sonnet：需要人類反饋的互動式開發
• R1：需要高可靠性的關鍵任務應用

結論

每個模型都顯示出獨特的優勢：

• O1 在速度和適應性方面領先
• Sonnet 在從反饋中學習方面表現出色
• R1 在首次嘗試準確性和可靠性方面佔據主導地位

這一比較展示了現代 AI 編碼助手的多樣化能力，Deepseek R1 為可靠、自主的代碼生成設定了新標準，而 O1 和 Sonnet 分別在速度和適應性方面提供了互補的優勢。