DeepSeek V3-0324与Claude 3.7对比：哪个AI代码能力更强？

随着人工智能模型的发展，其编程和软件开发能力已成为关键基准。DeepSeek V3 和 Claude 3.7 是编码领域的两个主要竞争者。DeepSeek V3-0324是DeepSeek AI的最新产品，在编码任务方面取得了令人鼓舞的基准结果。与此同时，Anthropic 的最新模型 Claude 3.7 是一款更强大的通用型人工智能，具有更出色的上下文理解和编码能力。在本篇 DeepSeek V3 与 Claude 3.7 的对比中，我们将通过标准基准测试和实际应用来考察这两个模型的性能，从而找到理想的编码助手。

什么是DeepSeek V3-0324？

DeepSeek V3-0324 是DeepSeek AI推出的最新人工智能模型，旨在为编码和推理任务提供高性能。该模型以其前代产品的成功为基础，在效率和可用性方面取得了进步。重点在于改善开发人员的体验和可访问性。DeepSeek V3-0324 定位为人工智能驱动应用的强大工具。

DeepSeek V3-0324的主要功能

以下是DeepSeek最新型号的一些主要功能：

• 简化用户界面：该模型改进了DeepSeek官方平台的界面，包括网站、移动应用程序和小程序。
• 一致的 API 集成：开发人员受益于不变的API接口和使用方法，确保与现有系统的无缝集成。
• 开源可访问性：DeepSeek V3-0324 采用 MIT 许可，提高了人工智能社区的透明度和协作性。模型权重和技术报告可在 Hugging Face 等平台上获取。

如何访问DeepSeek V3-0324

以下是访问 DeepSeek V3-0324 的两种主要方法。

1. 通过API访问

对于希望将DeepSeek V3-0324纳入其应用程序的用户，应用程序接口（API）提供了一个灵活高效的解决方案。API结构与之前的版本保持不变，确保现有用户能够轻松过渡。

以下是如何通过API访问DeepSeek V3-0324：

Step 1. 注册获取API密钥

访问DeepSeek AI的官方网站并创建账户。注册完成后，导航到开发者部分并申请一个API密钥。验证请求时需要该密钥。

Step 2. 向API发送请求

一旦获得API密钥，就可以开始发送请求了。使用指定的模型名称，例如 model=’deepseek-chat’。确保你的API请求遵循DeepSeek的文档，包括正确的验证头和请求格式。

现有用户无需修改： 如果您以前集成了DeepSeek的API，则无需更改设置。只需将模型参考更新为DeepSeek V3-0324（如果有任何更改），您的应用程序就能继续无缝运行。

2. 通过DeepSeek官方平台访问

如果您喜欢直接访问而不集成 API，DeepSeek V3-0324 可通过 DeepSeek 官方平台访问。这些平台提供交互式界面，允许用户实时测试模型的功能。

要从其官方网站访问DeepSeek V3-0324，请遵循以下步骤：

1. 打开浏览器，进入 DeepSeek 人工智能官方网站。
2. 如果您已经有一个账户，请使用您的凭据登录。新用户可以通过提供电子邮件地址和设置密码进行注册。
3. 现在您可以直接输入提示并与 DeepSeek V3-0324 互动。调整响应长度等设置。

DeepSeek V3-0324 与 Claude 3.7：基于性能的比较

现在，让我们开始 DeepSeek V3-0324 与 Claude 3.7 的比较。为了评估 DeepSeek V3-0324 和 Claude 3.7 的编程能力，我们将在不同的编码任务中对它们进行测试。这些任务将帮助我们评估每个模型在不同复杂度下的表现。

比较将基于四个关键指标：

• 代码质量
• 效率
• 错误处理
• 文档

通过对这些方面的分析，我们旨在确定在不同的编程挑战中，哪种模式是更可靠、更有效的编码助手。

任务 1：分牛入舍

提示词：You are given an array with unique elements of stalls[ ], which denote the position of a stall. You are also given an integer k which denotes the number of aggressive cows. Your task is to assign stalls to k cows such that the minimum distance between any two of them is the maximum possible.

DeepSeek V3-0324的响应过程

def aggressive_cows(stalls, k):
# Sort the stalls to easily calculate distances between them
stalls.sort()
n = len(stalls)
# Initialize the binary search bounds
left = 0  # Minimum possible distance
right = stalls[-1] - stalls[0]  # Maximum possible distance
best = 0  # To store the maximum minimum distance found
# Binary search to find the maximum minimum distance
while left <= right:
mid = (left + right) // 2  # Current candidate for minimum distance
count = 1  # Number of cows placed, starting with the first stall
last_position = stalls[0]  # Position of the last placed cow
# Try to place the cows with at least 'mid' distance apart
for i in range(1, n):
if stalls[i] - last_position >= mid:
count += 1
last_position = stalls[i]
# Early exit if all cows are placed
if count == k:
break
# If we can place all cows with 'mid' distance, try for a larger distance
if count >= k:
best = mid
left = mid + 1
# Otherwise, try for a smaller distance
else:
right = mid - 1
return best
# Test Case 1:
stalls1 = [1, 2, 4, 8, 9]
k1 = 3
print("Maximum minimum distance:", aggressive_cows(stalls1, k1))  
print()
# Test Case 2:
stalls2 = [10, 1, 2, 7, 5]
k2 = 3
print("Maximum minimum distance:", aggressive_cows(stalls2, k2)) 
print()
# Test Case 3:
stalls3 = [2, 12, 11, 3, 26, 7]
k3 = 5
print("Maximum minimum distance:", aggressive_cows(stalls3, k3))

DeepSeek V3-0324的最终输出

Claude 3.7的响应过程

def is_possible_distance(stalls, k, min_distance):
"""
Check if it's possible to place k cows with at least min_distance between them
Args:
stalls (list): Sorted list of stall positions
k (int): Number of cows to place
min_distance (int): Minimum distance to check between cows
Returns:
bool: True if possible to place cows, False otherwise
"""
# Place the first cow at the first stall
cows_placed = 1
last_cow_position = stalls[0]
# Try to place remaining cows
for i in range(1, len(stalls)):
# If distance between current stall and last cow's position is
# at least min_distance, place a cow here
if stalls[i] - last_cow_position >= min_distance:
cows_placed += 1
last_cow_position = stalls[i]
# If we've placed all k cows, return True
if cows_placed == k:
return True
# Couldn't place all k cows
return False
def aggressive_cows(stalls, k):
"""
Find the maximum possible minimum distance between k cows
Args:
stalls (list): List of stall positions
k (int): Number of cows
Returns:
int: Maximum possible minimum distance between cows
"""
# Sort the stalls
stalls.sort()
# Binary search range is from 1 to max possible distance
left = 1
right = stalls[-1] - stalls[0]
result = 0
# Binary search to find maximum minimum distance
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
# If we can place k cows with mid as minimum distance
if is_possible_distance(stalls, k, mid):
# Try to maximize the distance
result = mid
left = mid + 1
else:
# Reduce the distance
right = mid - 1
return result
# Test cases
test_cases = [
([1, 2, 4, 8, 9], 3), 
([10, 1, 2, 7, 5], 3),       
([2, 12, 11, 3, 26, 7], 5)               
]
for stalls, k in test_cases:
print(f"\nStalls: {stalls}, Cows: {k}")
print(f"Maximum minimum distance: {aggressive_cows(stalls, k)}")

Claude 3.7的最终输出

比较分析

Claude 3.7 的代码更模块化、可读性更强、文档更完善、函数文档更清晰。它避免了不必要的二进制搜索迭代，提高了效率。DeepSeek V3-0324 的优化程度稍高，可以提前退出，但缺乏错误处理功能。Claude 的结构化方法使添加验证变得更容易，但两者都缺乏明确的检查。总的来说，Claude 3.7 在可维护性方面更胜一筹，而 DeepSeek V3-0324 的执行速度稍快。

得分：DeepSeek V3-0324：0 | Claude 3.7: 1

任务 2：水上船只动画

提示词：Generate an HTML and CSS code snippet that creates an animated scene of a boat moving smoothly across the water. The water should have realistic ripples around the boat to enhance the visual effect. Use CSS animations for fluid movement and ripple effects. Ensure the design is visually appealing and runs smoothly on modern browsers.

DeepSeek V3-0324的响应过程

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Animated Boat on Water</title>
<style>
body {
margin: 0;
overflow: hidden;
background: linear-gradient(to bottom, #87CEEB 0%, #1E90FF 100%);
height: 100vh;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
.scene {
position: relative;
width: 100%;
height: 300px;
overflow: hidden;
}
.water {
position: absolute;
bottom: 0;
width: 100%;
height: 100px;
background: linear-gradient(to bottom, #1E90FF 0%, #00BFFF 50%, #1E90FF 100%);
}

DeepSeek V3-0324的最终输出

Claude3.7的响应过程

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Boat on Waves Animation</title>
<style>
body, html {
margin: 0;
height: 100%;
overflow: hidden;
background: linear-gradient(to bottom, #87CEEB, #4682B4);
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
.ocean {
width: 100%;
height: 40%;
position: absolute;
bottom: 0;
left: 0;
background: linear-gradient(to bottom, rgba(65,105,225,0.7), rgba(30,144,255,0.9));
overflow: hidden;
}

Claude 3.7的最终输出

对比分析

DeepSeek V3-0324 的小船能完美地漂浮在水面上，画面效果更好，营造了一个视觉上吸引人的逼真场景。而克劳德的小船则上下颠倒，降低了真实感。DeepSeek V3-0324 的波纹增强了水的动态效果，而克劳德的动画则缺乏流动性。两者都能流畅运行，但 DeepSeek V3-0324 的设计更精致，视觉效果更吸引人。总的来说，DeepSeek V3-0324 提供了更出色的美感和更精确的动作，是更好的动画模型。

得分：DeepSeek V3-0324：1 | Claude 3.7: 1

任务 3：Python经典贪吃蛇游戏

提示词：Generate a Python script for the classic Snake game using the pygame library.

DeepSeek V3-0324的响应过程

def game_loop():
"""Main game loop."""
game_over = False
game_close = False
# Initial snake position
x1 = dis_width / 2
y1 = dis_height / 2
# Snake movement
x1_change = 0
y1_change = 0
# Snake body
snake_list = []
length_of_snake = 1
# Food position
foodx = round(random.randrange(0, dis_width - snake_block) / 10.0) * 10.0
foody = round(random.randrange(0, dis_height - snake_block) / 10.0) * 10.0
while not game_over:
while game_close:
# Game over screen
dis.fill(white)
message("You Lost! Press Q-Quit or C-Play Again", red)
your_score(length_of_snake - 1)
pygame.display.update()
# Check for player input after game over
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_q:
game_over = True
game_close = False
if event.key == pygame.K_c:
game_loop()
# Handle keyboard events
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
game_over = True
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_LEFT:
x1_change = -snake_block
y1_change = 0
elif event.key == pygame.K_RIGHT:
x1_change = snake_block
y1_change = 0
elif event.key == pygame.K_UP:
y1_change = -snake_block
x1_change = 0
elif event.key == pygame.K_DOWN:
y1_change = snake_block
x1_change = 0
# Check for boundary collision
if x1 >= dis_width or x1 < 0 or y1 >= dis_height or y1 < 0:
game_close = True
# Update snake position
x1 += x1_change
y1 += y1_change
dis.fill(white)
# Draw food
pygame.draw.rect(dis, red, [foodx, foody, snake_block, snake_block])
# Update snake body
snake_head = []
snake_head.append(x1)
snake_head.append(y1)
snake_list.append(snake_head)
# Remove extra segments if snake hasn't eaten
if len(snake_list) > length_of_snake:
del snake_list[0]
# Check for self-collision
for x in snake_list[:-1]:
if x == snake_head:
game_close = True
# Draw snake and score
our_snake(snake_block, snake_list)
your_score(length_of_snake - 1)
pygame.display.update()
# Check if snake ate food
if x1 == foodx and y1 == foody:
foodx = round(random.randrange(0, dis_width - snake_block) / 10.0) * 10.0
foody = round(random.randrange(0, dis_height - snake_block) / 10.0) * 10.0
length_of_snake += 1
# Control game speed
clock.tick(snake_speed)
# Quit pygame
pygame.quit()
quit()
# Start the game
game_loop()

DeepSeek V3-0324的最终输出

Claude 3.7的响应过程

def main():
# Initialize game objects
snake = Snake()
food = Food(snake)
score = 0
# Font for displaying score
font = pygame.font.Font(None, 36)
# Game loop
running = True
while running:
# Event handling
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
running = False
# Handle keyboard input for snake direction
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_UP and snake.direction != (0, 1):
snake.direction = (0, -1)
elif event.key == pygame.K_DOWN and snake.direction != (0, -1):
snake.direction = (0, 1)
elif event.key == pygame.K_LEFT and snake.direction != (1, 0):
snake.direction = (-1, 0)
elif event.key == pygame.K_RIGHT and snake.direction != (-1, 0):
snake.direction = (1, 0)
# Move the snake
snake.move()
# Check for food collision
if snake.body[0] == food.position:
snake.grow = True
food.position = food.generate_position(snake)
score += 1
# Check for self-collision
if snake.check_collision():
running = False
# Clear the screen
screen.fill(BLACK)
# Draw game objects
snake.draw(screen)
food.draw(screen)
# Render score
score_text = font.render(f'Score: {score}', True, WHITE)
screen.blit(score_text, (10, 10))
# Update display
pygame.display.flip()
# Control game speed
clock.tick(10)  # 10 frames per second
# Game over screen
screen.fill(BLACK)
game_over_text = font.render('Game Over', True, WHITE)
final_score_text = font.render(f'Final Score: {score}', True, WHITE)
screen.blit(game_over_text, (WIDTH//2 - game_over_text.get_width()//2, HEIGHT//2 - 50))
screen.blit(final_score_text, (WIDTH//2 - final_score_text.get_width()//2, HEIGHT//2 + 50))
pygame.display.flip()
# Wait for a moment before closing
pygame.time.wait(2000)
# Quit Pygame
pygame.quit()
# Run the game
if __name__ == '__main__':
main()

Claude 3.7的最终输出

比较分析

DeepSeek V3-0324 的 “贪吃蛇 ”游戏能在边界碰撞时正确结束，但需要按键才能开始，这增加了一些小摩擦。克劳德版本无法检测边界碰撞，降低了游戏的准确性。DeepSeek V3-0324 的游戏在同时按下左右键时自动结束，这可能会令人沮丧。总的来说，Claude 3.7 可确保更好的游戏逻辑，而 DeepSeek V3-0324 则需要修复才能获得完整的体验。

得分： DeepSeek V3-0324：1 | Claude 3.7：2

最终得分

DeepSeek V3-0324：1 | Claude 3.7: 2

代码文件： 如需完整版代码文件，请点击此处。

Overall Analysis

DeepSeek V3-0324与Claude 3.7：基准测试比较

现在，让我们来看看这两种型号的基准测试结果。

1. Aider多语言基准测试

该基准测试衡量 LLM 使用流行语言进行编码的能力，以及它能否编写与现有代码相集成的新代码。

DeepSeek V3-0324 在“类衍格式”下的准确率约为 55%，成本适中。与此同时，Claude 3.7（32K 思考tokens）的准确率达到了 65-67% 左右，是所有测试模型中最高的。即使Claude 3.7（无思考）的准确率也达到了 60% 左右。不过，与 DeepSeek V3-0324 相比，这些模型的成本较高。

2. Chatbot Arena排行榜

Source: Lmarena.ai

基准洞察：

• 根据竞技场得分和排名，DeepSeek V3-0324 似乎是更强的通用模型。
• Claude 3.7（Thinking-32K）在结构化或基于风格的输出方面可能更胜一筹，因为它的 StyleCtrl 排名较高。
• DeepSeek V3-0324 的票数更高，因此采用范围更广。

3. 其他基准

以下是 DeepSeek-V3 0324 和 Claude-Sonnet 3.7 的基准测试结果明细：

MMLU-Pro（精确匹配 – EM）：

DeepSeek V3 0324： 81.2% | Claude 3.7 Sonnet： 75.9%

分析：DeepSeek V3 0324 在处理多任务语言理解和复杂推理方面表现出更强的能力，得分高于 Claude 3.7 Sonnet。

GPQADiamond（Pass@1）：

DeepSeek V3 0324： 86.1% | Claude 3.7 Sonnet： 80.7%

分析：DeepSeek V3 0324 在回答复杂的常识和推理问题方面再次胜过 Claude 3.7 Sonnet，展示了更好的答题能力。

MATH-500 (Pass@1)：

DeepSeek V3 0324： 68.4% | Claude 3.7 Sonnet： 60.1%

分析：与 Claude 3.7 Sonnet 相比，DeepSeek V3 0324 在数学问题解决方面得分更高，表明其在解决各种数学相关任务方面的能力更强。

AIME 2024 (Pass@1)：

DeepSeek V3 0324： 94.0% | Claude 3.7 Sonnet： 82.2%

分析：DeepSeek V3 0324在高级推理任务中表现出色，在更复杂的多步骤任务中明显优于Claude 3.7 Sonnet。

LiveCodeBench (Pass@1)：

DeepSeek V3 0324： 90.2% | Claude 3.7 Sonnet： 82.6%

分析：DeepSeek V3 0324 在编码和软件开发任务中得分更高，反映出它对实时编程、调试和编码挑战有更好的理解。

小结

DeepSeek V3-0324 以其准确性、高效率和强大的执行力在多项任务中脱颖而出。它能确保编码挑战、动画和游戏逻辑的功能正确无误，因此在实际应用中非常可靠。Claude 3.7 虽然结构合理、可读性强，但在执行方面存在缺陷，影响了可用性。DeepSeek V3-0324 卓越的优化和完善的输出使其成为注重性能和正确性的开发人员的首选。与此同时，Claude 3.7 对那些重视代码的简洁性和可维护性的人来说仍然非常有用。