KI-Duell: ChatGPT schlägt DeepSeek R1 bei Coding & Reasoning – Ein Data-Scientist-Urteil

In den letzten Tagen habe ich mich intensiv mit zwei der derzeit viel diskutierten KI-Modelle beschäftigt: DeepSeek R1 und ChatGPT-01. Beide Modelle haben ihre Stärken und Schwächen, und ich wollte herausfinden, welches besser für meine Bedürfnisse als Data Scientist geeignet ist. Dabei habe ich beide Modelle auf verschiedene Aufgaben getestet, darunter Datenanalyse, Codierung und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen. Hier teile ich meine Erfahrungen und die Ergebnisse meiner Tests mit dir.

DeepSeek R1 vs. ChatGPT-01: Ein Überblick

DeepSeek R1 hat in der KI-Landschaft für Aufsehen gesorgt, da es als ein wirklich offenes Modell gilt – es ist frei zugänglich und kostenlos nutzbar. Im Gegensatz dazu ist ChatGPT-01 ein kommerzielles Modell von OpenAI, das monatliche Gebühren verlangt. DeepSeek R1 soll laut Gerüchten ähnliche oder sogar bessere Leistungen bei Reasoning-Aufgaben bieten als ChatGPT-01. Das hat mich neugierig gemacht, und ich habe beschlossen, beide Modelle selbst zu testen.

Getestete Themen

Ich habe beide Modelle auf drei Hauptbereiche getestet:

1. Datenanalyse und Datenbereinigung

2. Codierung und Visualisierung

3. Komplexes Reasoning und Fehlererkennung

1. Datenanalyse und Datenbereinigung

Meine erste Aufgabe bestand darin, beide Modelle zu bitten, einen systematischen Ansatz für die Bereinigung und Vorverarbeitung eines Datensatzes mit fehlenden Werten, Ausreißern und inkonsistenten Datenformaten zu liefern.

• ChatGPT-01 lieferte eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung, die von der ersten Datenexploration über die Handhabung fehlender Werte bis hin zur Dokumentation des Prozesses reichte. Die Antwort war umfassend und enthielt sogar Hinweise auf die Geschäftskontextanalyse, was ich sehr nützlich fand.

• DeepSeek R1 war etwas direkter in seiner Antwort. Es bot ebenfalls eine klare Schritt-für-Schritt-Anleitung, aber ohne den zusätzlichen Kontext, den ChatGPT-01 lieferte. Allerdings gab DeepSeek R1 auch Python-Code-Beispiele, wie man fehlende Werte behandelt und Ausreißer identifiziert, was praktisch war.

Ergebnis: Beide Modelle lieferten solide Antworten, aber ChatGPT-01 war etwas detaillierter und umfassender. DeepSeek R1 punktete mit praktischen Code-Beispielen.

2. Codierung und Visualisierung

Als nächstes testete ich beide Modelle auf ihre Fähigkeit, Python-Code für die Visualisierung von Daten zu generieren. Die Aufgabe bestand darin, den Transaktionsbetrag von Kunden nach Risikokategorien zu visualisieren und sicherzustellen, dass die Grafiken gut aussehen und konsistent im Stil sind.

• DeepSeek R1 lieferte einen Code, der Boxplots zur Darstellung der Transaktionsbeträge erzeugte. Allerdings gab es einen kleinen Fehler im Code, den ich manuell beheben musste. Die Visualisierung war gut, aber nicht so klar wie die von ChatGPT-01.

• ChatGPT-01 erstellte zwei separate Grafiken: einen Balkendiagramm für den durchschnittlichen Transaktionsbetrag und ein Boxplot für die Verteilung der Daten. Der Code war fehlerfrei, und die Visualisierung war klarer und informativer.

Ergebnis: ChatGPT-01 war in diesem Fall überlegen, da es einen fehlerfreien Code lieferte und die Daten auf eine klarere Weise visualisierte.

3. Komplexes Reasoning und Fehlererkennung

Für den letzten Test wählte ich eine anspruchsvolle Aufgabe: die Erkennung von Fehlern in einer grafischen Darstellung. Ich verwendete ein bekanntes Beispiel aus der Pharmaindustrie, bei dem ein Diagramm mit einer logarithmischen Skala verwendet wurde, um die Fluktuationen eines Schmerzmittels zu verschleiern.

• ChatGPT-01 erkannte das Problem sofort und erklärte, dass die logarithmische Skala die Unterschiede zwischen den Spitzen und Tälern kleiner erscheinen lässt, als sie tatsächlich sind. Die Antwort war präzise und zeigte ein tiefes Verständnis des Problems.

• DeepSeek R1 hatte Schwierigkeiten, das Kernproblem zu identifizieren. Es erwähnte zwar einige Punkte, die auf mögliche Probleme hinwiesen, aber es erkannte nicht, dass die logarithmische Skala der Hauptfehler war.

Ergebnis: ChatGPT-01 war deutlich besser in der Lage, subtile Fehler in der grafischen Darstellung zu erkennen und zu erklären.

Zusammenfassung der Ergebnisse

• Datenanalyse und Datenbereinigung: Beide Modelle lieferten gute Ergebnisse, aber ChatGPT-01 war detaillierter und umfassender.

• Codierung und Visualisierung: ChatGPT-01 war überlegen, da es fehlerfreien Code und klarere Visualisierungen lieferte.

• Komplexes Reasoning und Fehlererkennung: ChatGPT-01 zeigte ein besseres Verständnis für subtile Probleme und lieferte präzisere Antworten.

Mein Fazit

DeepSeek R1 ist ein beeindruckendes Modell, besonders wenn man bedenkt, dass es kostenlos und open-source ist. Es bietet eine solide Leistung bei Reasoning-Aufgaben und ist eine großartige Option für alle, die ein leistungsstarkes KI-Modell ohne hohe Kosten nutzen möchten. Allerdings hat ChatGPT-01 in meinen Tests insgesamt etwas besser abgeschnitten, insbesondere bei Codierungsaufgaben und der Erkennung subtiler Fehler.

Für mich persönlich ist DeepSeek R1 eine hervorragende Alternative, aber ich werde vorerst bei meinem ChatGPT-Abo bleiben, da es in einigen Bereichen noch die Nase vorn hat. Wenn du jedoch ein Data Scientist oder Forscher bist, der ein gutes Reasoning-Modell sucht, ohne viel Geld auszugeben, ist DeepSeek R1 definitiv einen Versuch wert.

Falls du Interesse hast, weitere KI-Modelle zu testen oder mehr Vergleiche zu sehen, lass es mich wissen – ich bin immer bereit, weitere Experimente durchzuführen und meine Erfahrungen mit dir zu teilen!