ChatGPT 与 DeepSeek：基于 AI 的代码生成比较研究
软件工程
2025-02-27 v1 人工智能
摘要
背景：AI 驱动的代码生成技术凭借大型语言模型 (LLM) 取得显著进展。OpenAI 的 Codex 与 GPT-4 以及 DeepSeek 等模型均利用庞大的代码与自然语言数据集。然而，确保代码质量、正确性以及管理复杂任务仍具有挑战，亟需进行系统评估。方法：本研究使用在线评测编程挑战，对比 ChatGPT (版本 o1) 与 DeepSeek (版本 R1) 在 Python 代码生成方面的表现。评估包括正确性（在线评测结果，最多三次尝试）、代码质量（Pylint/Flake8）以及效率（执行时间与内存占用）。结果：DeepSeek 在正确性方面表现更佳，尤其在算法类任务中常能一次通过。ChatGPT 有时需要多次尝试或出现失败。ChatGPT 遇到的问题更少，内存使用相当或略低，执行时间更短，编写的代码行数更少。结论：DeepSeek 在 Python 代码生成中展现出优越的正确性，常需更少的尝试，表明其在算法问题解决方面具有优势。两者在执行时间和内存使用方面几乎表现相似。最终，本研究为开发人员选择 AI 编码助手提供了见解，并为未来 AI 驱动的软件开发研究指明了方向。
引用
@article{arxiv.2502.18467,
title = {ChatGPT vs. DeepSeek: A Comparative Study on AI-Based Code Generation},
author = {Md Motaleb Hossen Manik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18467},
year = {2025}
}