Deepseek V3対Claude Sonnet 3.5:どちらが良いですか?
今年は、Claude Sonnet 3.5からOpenaiのO1、MetaのLlama 3.3など、Genaiスペースでのエキサイティングなリリースでいっぱいです。多くのことが起こっているので、より良い代替手段を持たないモデルを選ぶことは非常に困難です。 Deepseek V3の最近の発売は、その印象的な能力でGenaiの世界を揺さぶっており、今日で入手可能な最高のオープンソースモデルと言われています。それで、私はそれをClaude 3.5ソネットに対してテストすることにしました。この記事では、これらのモデルを同じプロンプトでテストして、どのエンプトでより良い応答を提供するかを確認します!それでは、Deepseek V3 vs Claude Sonnet 3.5 Battleを始めましょう!
目次
- タスク1:パズルを解決します
- タスク2:フローチャートを作成します
- タスク3:文法の間違いを見つけます
- タスク4:勝利の確率を計算します
- タスク5:物理学の問題
- 最終結果:Deepseek V3対Claude Sonnet 3.5
- エンドノート
タスク1:パズルを解決します
プロンプト:あなたは急いで仕事をしています。あなたは自分にブラックコーヒーを一杯注ぎますが、それは暑すぎます。あなたはそれに固定された量の冷たい牛乳を追加するつもりですが、それ以降でさえ、あなたがそれを飲むことができる前にコーヒーは数分間冷やす必要があることを知っています。
その場合、コーヒーはもっと冷却しますか:
1)すぐに牛乳を加えてから、数分待ってから飲みます。
2)数分待ってから、飲む直前に牛乳を加えます。
Deepseek V3:
クロードソネット3.5:
観察:
Deepseek V3は、コールドミルクをすぐに追加することを提案し、コーヒーの温度がすぐに低下し、その後冷却され続けると主張しています。対照的に、Claude Sonnet 3.5は、より熱い液体が熱をより速く失うため、ブラックコーヒーを最初に冷ましておく方が良いと言います。ほとんどの物理学ベースの説明は、Claude Sonnet 3.5を支持しています。最初にコーヒーが熱くなると、周囲との温度差が大きいため、冷却を速くすることでより多くの熱を失います。最後に牛乳を追加すると、最終的なクールダウンが提供され、飲酒時に全体的な温度が低くなります。
評決:
deepseekv3❌| Claude Sonnet 3.5✅
タスク2:フローチャートを作成します
Pormpt:マルチエージェント設計パターンの論理フローチャートを作成します。次の手順が含まれます。
1.タスクを破る:全体的な目標を定義し、それをより小さなサブタスクに分割し、それらが互いにどのように依存するかを特定します。
2。役割の割り当て:各サブタスクを最適なエージェントに割り当て、責任と成果物を概説します。 3.計画通信:一貫した形式を使用して、エージェントが直接通信するか、監督者を介して通信するかどうかを決定します。
4。実行:エージェントを並列またはシーケンスで実行し、完全性と精度のために出力を追跡します。
5。検証と統合:すべてのエージェントの結果を1つの最後の回答に結合し、エラーまたは矛盾を確認します。
6.改良:フィードバックを収集して、役割やプロセスを改善し、必要に応じて手順またはワークフローを更新します。
DeepSeek V3出力:
--------------------------------------------------<br> |開始|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 1。タスクを破る|<br> | - 全体的な目標を定義します|<br> | - 目標を小さなサブタスクに分割します|<br> | - サブタスク間の依存関係を特定|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 2。役割を割り当てます|<br> | - 各サブタスクを最適なものに割り当てます|<br> |エージェント|<br> | - アウトラインの責任と成果物|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 3。計画通信|<br> | - エージェントが直接通信するかどうかを決定します|<br> |またはスーパーバイザーを介して|<br> | - 一貫した通信形式を使用|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 4。実行|<br> | - 並列またはシーケンスでエージェントを実行|<br> | - 完全性のための出力を追跡&|<br> |精度|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 5。検証と統合|<br> | - すべてのエージェントの結果を1つに結合します|<br> |最終回答|<br> | - エラーや不一致を確認|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> | 6。改良|<br> | - フィードバックを収集して、役割を改善するか|<br> |プロセス|<br> | - 手順またはワークフローを更新|<br> |必要|<br> --------------------------------------------------<br> |<br> v<br> --------------------------------------------------<br> |終了|<br> --------------------------------------------------
Claude Sonnet 3.5出力:
観察:
Claude Sonnet 3.5は、決定ポイントとフィードバックループを示しているため、優れています。マルチエージェントシステムは、多くの場合、ステップを再確認および改良する必要があります。簡単なリストのみが必要な場合は、DeepSeek V3で十分かもしれません。反復的な改善と分岐を必要とする実際のワークフローのために、Claude Sonnet 3.5はより鮮明でより完全な構造を提供します。
評決:
deepseekv3❌| Claude Sonnet 3.5✅
タスク3:文法の間違いを見つけます
プロンプト:以下のコンテンツを分析し、テキストの文法的な間違いの数をリストします。
存在のはかない性質にもかかわらず、多くは彼らの幻想において不明瞭なままです。間違いなく、宇宙のニュアンスの一時的な変化は、最も博まりの心でさえ直面する迷路の複雑さを強調しています。私たちはこれらの厄介な複雑さを乗り越えるために私たちの集合的なエネルギーを合体するまで、人類は計り知れない困惑に魅了され続けなければならない。しかし、私たちは実存的な大火に陥ったままでいるために本当に運命づけられていますか。 antromorphic種として、おそらく私たちの最大の愚かさは、hub慢な満足であり、明確さが誘惑されるときに現れます。責任は内省に基づいており、無形の制約を認識するために解放が促進されます。知識の就学力は私たちを前に懇願し、不確実ではあるが不可欠なパスを偽造します。注意してください。
DeepSeek V3出力:
段落のエラーのリストは次のとおりです。
- 「存在」 - 誤ったスペル。修正: 「存在」 。
- 「アンダースコア」 - 主題と動詞の合意エラー。修正: 「アンダースコア」 。
- 「untill」 - 間違ったスペル。訂正: 「到達」 。
- 「Predestinated」 - 誤った単語の使用。修正: 「運命づけ」 。
- 「antromorphic」 - 誤ったスペル。補正: 「擬人化」 。
- 「Applacence」 - 誤った単語の使用。修正: 「自己満足」 。
- 「就学力」 - 間違ったスペル。修正: 「絶壁」 。
エラーのリスト:
[「既存」、「アンダースコア」、「untill」、「fatestinated」、「antromorphic」、「Applacence」、「presipice」]]Claude Sonnet 3.5出力:
段落で見つかったすべてのエラーは、外観の順にリストされています。
- 「存在」 - 間違ったスペル(「存在」である必要があります)
- 「アンダースコア」 - サブジェクトと動詞の合意エラー(「シフト」が複数形であるため、「アンダースコア」する必要があります)
- 「untill」 - 間違ったスペル(「到達」になるはずです)
- 「Predestinated」 - 誤った単語形式(「運命づけ」が必要です)
- 「実存的な大火」 - 文の終わりに疑問符がありません
- 「antromorphic」 - 間違ったスペル(「人類形成」である必要があります)
- 「既存のスペル」 - 誤ったスペル(「絶壁」である必要があります)
- スタイリスト的には、コマンド/命令であるため、「耳を傾ける」後の期間は不要です。
段落には、主に綴りの間違い、主題と動詞の合意の問題、および句読点エラーで構成される8つの異なるエラーが含まれています。
観察:
Claude Sonnet 3.5の応答は、より多くの問題をキャッチするため、より優れています。 Deepseek V3が行うように、スペルと主題と動詞の間違いを指摘するだけでなく、欠落している疑問符を指摘し、「Heedを取る」ための文体的な改善を示唆しています。その幅広いカバレッジは、全体的により徹底的な分析になります。
評決:
deepseekv3❌| Claude Sonnet 3.5✅
タスク4:勝利の確率を計算します
プロンプト:このゲームの各チームの勝利確率は何ですか?
DeepSeek V3出力:
Claude Sonnet 3.5出力:
観察:
Claude Sonnet 3.5は、スコアボードのより正確でコンテキスト的に一貫した読み取り値を提供し、追跡要件を実行し、より現実的な確率の推定値につながります。残りのオーバーと必要な実行率が要因です。 DeepSeek V3は試合の状況を誤解しているため、その結論は信頼性が低くなります。その結果、 Claude Sonnet 3.5の応答は、正しい一致の詳細と標準のクリケットチェイスロジックと一致するため、より優れています。
評決:
deepseekv3❌| Claude Sonnet 3.5✅
タスク5:物理学の問題
プロンプト:無重力の弦は、2つの同一の金属ボールを接続します。文字列の中央はテーブルの端にあります。あなたは両方のボールを同時に手放します。より早く起こります:ボール1がテーブルから飛びます。
DeepSeek V3出力:
セットアップを理解します
- 2つの同一の金属ボールが弦で接続されています。
- ひもは、1つのボールがテーブルの上に(ボール1)になり、もう1つのボールがテーブルからぶら下がっているように配置されています(ボール2)。
- 両方のボールが同時にリリースされます。
ボールに作用する力
-
ボール1(テーブルの上) :
- 文字列でテーブルの端に向かって水平に引っ張りました。
-
ボール2(テーブルからぶら下がっています) :
- 重力で下向きに引っ張り、弦によってわずかに上に引っ張られます。
どちらが早く起こりますか?
- 重力(ボール2を引っ張る)は、ボールの水平プル1よりも強い力です。
- したがって、ボール2は、ボール1がテーブルから飛ぶよりも早くテーブルの側面にぶつかります。
最終回答:テーブルの側面を打つボール2が早く起こります。
Claude Sonnet 3.5出力:
初期セットアップ
- 無重力の弦で接続された2つの同一の金属ボール
- 文字列の中間点はテーブルエッジの上にあります
- ボール1がテーブルにあり、ボール2が端からぶら下がっています
ボールがリリースされるとき
- ボール2が落ち始めます
- ボール1はエッジに向かって移動し始めます
- 文字列は動きを接続します
物理学
- ボール2の下向きの引っ張りは、ひもを均等に分割します
- 両方のボールは、重力の加速の半分で動きます(g/2)
- 両方のボールは同じ距離を移動します(弦の長さの半分)
結果
- 両方のボールから:
- 同じ距離を移動します
- 同じ加速で移動します
- 同時に開始します
- 彼らはまったく同時に目的地に到達します
最終回答:ボール1は、ボール2がテーブルの側面にヒットするのとまったく同じ瞬間にテーブルの端に到達します。
Obervation:
Claude Sonnet 3.5の方が正しいです。理想的な(摩擦のない)条件下では、各ボールは同じ水平加速で同じ水平距離を移動するため、ボール2がサイドにヒットすると、ボール1が正確に飛びます。 Deepseek V3は、ボール2の重力の下向きのプルを誤って優先しますが、重要な要因は、両方のボールで対称的な弦からの水平プルです。その結果、純粋な物理シナリオでは、テーブルの端/側面に同時に到達します。
評決:
deepseekv3❌| Claude Sonnet 3.5✅
最終結果:Deepseek V3対Claude Sonnet 3.5
タスク | 勝者 |
---|---|
タスク1:パズルを解決します | クロードソネット3.5 |
タスク2:フローチャートを作成します | クロードソネット3.5 |
タスク3:文法の間違いを見つけます | クロードソネット3.5 |
タスク4:勝ち確率を計算します | クロードソネット3.5 |
タスク5:物理学の問題 | クロードソネット3.5 |
また読む:
- Deepseek V3 vs GPT-4O:オープンソースAIはGPT-4Oのパワーと競合できますか?
- O1対O1 Pro:200ドルを費やす価値はありますか?
- 新しいO1モデルはGPT-4Oよりも優れていますか?
エンドノート
この記事のタスクは、Deepseek V3 vs Claude 3.5 Sonnetの機能を垣間見ることができますが、これらのモデルができることのほんの一部です。これらの結果のみに基づいてそれらを判断することは避けてください。代わりに、特定のニーズと要件に従って各モデルを探索して使用します。
Deepseek V3またはClaude 3.5ソネットを試しましたか?以下のコメントであなたの経験と洞察を共有してください!
「Deepseekを始めましょう」コースでDeepseekの使用方法を学びましょう!その機能を理解し、他のAIモデルと比較し、実用的な洞察を得て、すぐに開始します。
以上がDeepseek V3対Claude Sonnet 3.5:どちらが良いですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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