DeepSeek V3 vs Claude Sonnet 3.5：哪個更好？

今年在Genai領域充滿了令人興奮的發行版，從Claude Sonnet 3.5到Openai的O1到Meta的Llama 3.3等。發生了很多事情，很難選擇一個沒有更好替代方案的模型。 DeepSeek V3最近推出的功能令人印象深刻，據說這是當今最佳的開源模式。因此，我決定對Claude 3.5十四行詩進行測試。在本文中，我將使用相同的提示來測試這些模型，以查看哪個模型提供了更好的響應！因此，讓我們開始我們的DeepSeek V3與Claude Sonnet 3.5戰鬥！

目錄

• 任務1：解決難題
• 任務2：創建流程圖
• 任務3：查找語法錯誤
• 任務4：計算獲勝的可能性
• 任務5：物理問題
• 最終結果：DeepSeek V3與Claude Sonnet 3.5
• 結尾

任務1：解決難題

提示：您急於上班。您要倒一杯黑咖啡，但太熱了。您打算在其中添加固定數量的冷牛奶，但是您知道，即使在那之後，咖啡仍需要冷卻幾分鐘才能喝。
在這種情況下，咖啡會更加冷卻：
1）立即加牛奶，然後等待幾分鐘才喝酒。
2）等待幾分鐘，然後在飲用前加入牛奶。

DeepSeek V3：

Claude Sonnet 3.5：

觀察：

DeepSeek V3建議立即添加冷牛奶，認為咖啡的溫度立即下降，然後繼續冷卻。相比之下，克勞德十四行詩3.5說，最好先讓黑咖啡冷卻（因為更熱的液體會更快地損失熱量），然後在喝牛奶之前加入牛奶以增加溫度下降。大多數基於物理的解釋都喜歡Claude Sonnet 3.5。當咖啡最初保持熱時，由於周圍環境的溫度差異更高，它會因更快的冷卻而失去更多熱量。然後在最後添加牛奶，然後提供最終的冷卻，從而導致飲酒時總溫度較低。

判決：

DeepSeek V3 |克勞德十四行詩3.5✅

任務2：創建流程圖

森林：為多代理設計模式創建邏輯流程圖。它涉及以下步驟：
1。打破任務：定義整體目標並將其分成較小的子任務，以確定它們彼此依賴的方式。
2。分配角色：將每個子任務分配給最佳的代理商，概述職責和可交付成果。 3.計劃通信：使用一致的格式決定代理是直接或通過主管溝通的。
4。執行：並行或序列運行代理，跟踪其輸出以確保完整性和準確性。
5。驗證和集成：將所有代理結果組合到一個最終答案中，檢查錯誤或不一致。
6.完善：收集反饋以改善角色或過程，並根據需要更新說明或工作流程。

DeepSeek V3輸出：

 ---------------------------------------------------------------<br> |開始|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 1。打破任務|<br> | - 定義總體目標|<br> | - 將目標分為較小的子任務|<br> | - 確定子任務之間的依賴關係|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 2。分配角色|<br> | - 將每個子任務分配給最合適的|<br> |代理|<br> | - 概述職責和可交付成果|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 3。計劃溝通|<br> | - 確定代理是否直接交流|<br> |或通過主管|<br> | - 使用一致的通信格式|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 4。執行|<br> | - 並行或序列運行劑|<br> | - 完整性的跟踪輸出＆|<br> |準確性|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 5。驗證和集成|<br> | - 將所有代理結果組合到一個|<br> |最終答案|<br> | - 檢查錯誤或不一致|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> | 6。煉油|<br> | - 收集反饋以提高角色或|<br> |過程|<br> | - 更新說明或工作流程為|<br> |需要|<br> ---------------------------------------------------------------<br> |<br> v<br> ---------------------------------------------------------------<br> |結束|<br> ---------------------------------------------------------------

Claude十四行詩3.5輸出：

觀察：

Claude Sonnet 3.5更好，因為它顯示了決策點和反饋循環。多代理系統通常需要重新檢查和精煉步驟。如果您只需要一個簡單的列表，那麼DeepSeek V3就足夠了。對於需要迭代改進和分支的實際工作流程，Claude Sonnet 3.5提供了更清晰，更完整的結構。

判決：

DeepSeek V3 |克勞德十四行詩3.5✅

任務3：查找語法錯誤

提示：分析以下內容並列出文本中語法錯誤的數量。
儘管存在的短暫性質，但許多人的幻想仍然存在。毫無疑問，宇宙細微差別的短暫變化強調了迷宮的複雜性，即使是最博學的思想也是如此。直到我們融合我們的集體能量來克服這些繁重的錯綜複雜，人類應被無法衡量的困惑所吸引。但是，我們是否真的有預定的，以在存在的大火中陷入困境。作為擬人化的物種，也許我們最大的愚蠢是富有的自滿，當清晰招呼時表現出來。責任基於內省，以識別無形約束促進解放。知識的主題使我們繼續前進，為一條不確定但必不可少的道路偽造。注意。

DeepSeek V3輸出：

這是段落中錯誤的列表：

1. “存在” - 拼寫不正確。更正： “存在” 。
2. “下劃線” - 主題 - 動詞協議錯誤。更正： “下劃線” 。
3. “ Untill” - 拼寫不正確。更正： “直到” 。
4. “預定” - 單詞用法不正確。更正： “預定” 。
5. “擬人化” - 拼寫不正確。更正： “擬人化” 。
6. “自滿” - 單詞用法不正確。更正： “自滿” 。
7. “主持人” - 拼寫不正確。更正： “懸崖” 。

錯誤列表：

[“存在”，“下劃線”，“解開”，“預定”，“擬人化”，“自滿”，“主持人”]

Claude十四行詩3.5輸出：

以下是按照外觀順序列出的段落中發現的所有錯誤：

1. “存在” - 拼寫不正確（應該是“存在”）
2. “下劃線” - 主題 - 動詞協議錯誤（應“下劃線”為“輪班”是複數的）
3. “ untill” - 拼寫不正確（應該是“直到”）
4. “預定” - 錯誤的單詞形式（應“預定”）
5. “存在的大火” - 句子結尾處缺少問號
6. “擬人化” - 拼寫不正確（應該是“擬人化”）
7. “主持人” - 拼寫不正確（應該是“懸崖”）
8. 從風格上講，“抓住”之後的時期是不必要的，因為這是命令/當務之急

該段包含8個不同的錯誤，主要包括拼寫錯誤，主題 - 動詞協議問題和標點符號錯誤。

觀察：

Claude Sonnet 3.5的反應更好，因為它會發現更多問題。它不僅指出了拼寫和主題的錯誤錯誤，例如deepseek v3，而且還指出了一個丟失的問號，並提出了“ take take take take take”的風格改進。更廣泛的覆蓋範圍使其總體上進行了更全面的分析。

判決：

DeepSeek V3 |克勞德十四行詩3.5✅

任務4：計算獲勝的可能性

提示：這個遊戲中每個團隊的勝利概率是多少？

DeepSeek V3輸出：

Claude十四行詩3.5輸出：

觀察：

Claude Sonnet 3.5提供了更準確，上下文一致地讀取記分牌並運行追逐要求，從而導致了更現實的概率估計。 IT因剩餘和所需運行率的因素。 DeepSeek V3誤解了比賽情況，因此其結論不太可靠。因此， Claude Sonnet 3.5的響應更好，因為它與正確的匹配細節和標準板球追逐邏輯相符。

判決：

DeepSeek V3 |克勞德十四行詩3.5✅

任務5：物理問題

提示：一個不重的繩子連接兩個相同的金屬球。字符串的中間位於表的邊緣。您同時放開兩個球。會更早發生什麼：球1從桌子上飛出或擊球2擊中側面？

DeepSeek V3輸出：

了解設置

• 兩個相同的金屬球由弦連接。
• 將繩子放置在桌子上（球1）上，另一個球將桌子懸掛在桌子上（球2）。
• 兩個球都同時釋放。

作用在球上的力

• 球1（在桌子上） ：
  • 用字符串水平拉向表的邊緣。
• 球2（懸掛在桌子上） ：
  • 被重力向下拉，並用繩子向上稍微向上拉。

哪個發生？

• 重力（向下拉動球2）比球1上的水平拉力更強。
• 因此，球2將比球1更快地擊中桌子的側面。

最終答案：球2擊中桌子的側面將會更快發生。

Claude十四行詩3.5輸出：

初始設置

• 兩個相同的金屬球，由一個失重的繩子連接
• 字符串的中間點在桌子邊緣
• 球1在桌子上，球2懸掛在邊緣

當球釋放時

• 球2開始掉下來
• 球1開始向邊緣移動
• 字符串連接他們的運動

物理學

• 球2的向下拉力通過弦平均分裂
• 兩個球都隨重力加速度的一半移動（g/2）
• 兩個球的行進距離相同（弦長的一半）

結果

• 由於兩個球：
  • 旅行相同的距離
  • 以相同的加速移動
  • 同時開始
• 他們將同時到達目的地

最終答案：球1將在同一時刻到達桌子的邊緣，球2擊中了桌子的一側。

Obervation：

克勞德十四行詩3.5更正確。在理想的（無摩擦）條件下，每個球以相同的水平加速度行駛相同的水平距離，因此當球2擊中側面時，球1準確地飛出。 DeepSeek V3錯誤地優先考慮球2上的重力向下拉力，但關鍵因素是從弦上的水平拉力，這對於兩個球都是對稱的。因此，它們在純物理場景中同時到達桌子的邊緣/側。

判決：

DeepSeek V3 |克勞德十四行詩3.5✅

最終結果：DeepSeek V3與Claude Sonnet 3.5

任務	優勝者
任務1：解決難題	克勞德十四行詩3.5
任務2：創建流程圖	克勞德十四行詩3.5
任務3：查找語法錯誤	克勞德十四行詩3.5
任務4：計算獲勝概率	克勞德十四行詩3.5
任務5：物理問題	克勞德十四行詩3.5

另請閱讀：

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• O1 vs O1 Pro：值得花200美元嗎？
• 新的O1模型比GPT-4O好嗎？

結尾

本文中的任務可瞥見DeepSeek V3 vs Claude 3.5十四行詩的功能，但它們只是這些模型可以做的一小部分。避免僅根據這些結果對它們進行判斷。而是根據您的特定需求和要求探索和使用每個模型。

您是否嘗試過DeepSeek V3或Claude 3.5十四行詩？在下面的評論中分享您的經驗和見解！

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以上是DeepSeek V3 vs Claude Sonnet 3.5：哪個更好？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！