ChatGPT jest moim pierwszym wyborem przez większość czasu, ale czasami po prostu nie wystarcza. DeepSeek udowadnia, że jest potężnym modelem, zdolnym do bezpośredniej konkurencji z ChatGPT, a nawet przewyższającym go w wielu kluczowych zadaniach. Jeśli chodzi o przetwarzanie języka naturalnego, analizę danych, tworzenie treści i tłumaczenie maszynowe, DeepSeek oferuje wyjątkową wydajność.
4. Rozwiązuj zadania matematyczne
Chatboty oparte na sztucznej inteligencji, takie jak DeepSeek i ChatGPT, to popularne platformy, do których ludzie zwracają się o pomoc i rozwiązują zadania matematyczne. DeepSeek wykorzystuje model R1 do zadań wymagających logicznego rozumowania, natomiast ChatGPT oferuje model o3-mini (niski/średni) firmy OpenAI dla użytkowników darmowych i o3-mini (wysoki) dla użytkowników Plus, z limitem 50 wpisów dziennie.
Po przetestowaniu dziesiątek trudnych zadań GMAT (Graduate Management Admission Test) zarówno na DeepSeek, jak i ChatGPT (jako użytkownik darmowy), obaj użytkownicy podali prawidłowe odpowiedzi na wszystkie zadania.
Mimo że test ten nie był całkowicie kompleksowy, powiedziałbym, że oba modele są wystarczająco dobre do rozwiązywania typowych problemów matematycznych. Prawdopodobnie trudno byłoby znaleźć problem, którego oba modele nie potrafiłyby rozwiązać.
Mimo wszystko wolę używać DeepSeek zamiast ChatGPT, ponieważ w obu przypadkach uzyskał lepsze wyniki. Testy porównawcze AIME Math 2024 i Codeforces. Seria przemyśleń DeepSeek dostarcza także więcej spostrzeżeń na temat rozwiązywania problemów, co pozwala mi lepiej je zrozumieć i nauczyć się rozwiązywać podobne problemy w przyszłości.
Jeśli jesteś użytkownikiem ChatGPT Plus, DeepSeek może być lepszym wyborem, ponieważ nie będzie wykorzystywał tak dużej ilości danych wejściowych o3-mini (wysokich), zapewni lepsze ciągi myślowe i prawdopodobnie rozwiąże Twoje problemy matematyczne, o ile nie są teoretyczne.
3. Debugowanie i kodowanie
Programowanie i debugowanie to kolejne popularne zastosowania, w których wykorzystuje się zarówno DeepSeek, jak i ChatGPT. Jak wspomniano wcześniej, model DeepSeek R1 uzyskuje lepsze wyniki niż modele OpenAI o3-mini (niski/średni) w teście Codeforces, co rzeczywiście jest dobrym powodem, aby używać DeepSeek zamiast ChatGPT. Efektywne debugowanie i generowanie kodu to dwa najważniejsze czynniki różnicujące chatboty, przyczyniające się do wzrostu produktywności i skrócenia czasu tworzenia oprogramowania.
Aby sprawdzić, jak to przekłada się na praktyczne zastosowania, poprosiłem oba chatboty o napisanie gry Snake w HTML5, CSS i JavaScript. Po kilku kolejnych prośbach o obsługę błędów, udało mi się w końcu zmusić oba chatboty do stworzenia działającej gry Snake. Ten przykład pokazuje, jak te narzędzia mogą generować funkcjonalny kod, ułatwiając programistom tworzenie oprogramowania.
Zauważyłem, że DeepSeek potrzebował nieco mniej monitów do rozwiązania problemów. Nie dowodziło to jednak wiele, ponieważ gra Snake od ChatGPT działała bez zarzutu po dwóch dodatkowych monitach. Różnica polegała jednak na tym, że gra Snake od DeepSeek była bardziej dopracowana i miała więcej funkcji niż gra od ChatGPT. Te dodatkowe funkcje dowodzą, że DeepSeek potrafi zrozumieć potrzeby użytkowników i dostarczać bardziej kompleksowe rozwiązania programowe.
Dlatego, mimo że oba modele sztucznej inteligencji uzyskały bardzo podobne wyniki w testach porównawczych, DeepSeek R1 wydaje się oferować więcej wskazówek dotyczących tego, jak użytkownik mógłby oczekiwać kodu. Można to przypisać ulepszeniom algorytmów DeepSeek, które pozwalają mu lepiej zrozumieć kontekst żądania.
Niektórzy mogą preferować ChatGPT z tego powodu, ale moim zdaniem większość osób generujących kod za pomocą chatbotów to prawdopodobnie studenci i początkujący inżynierowie szukający pomocy. Dlatego zapewnienie dodatkowych funkcji, które zazwyczaj występują w podobnych fragmentach kodu, byłoby dodatkową zaletą i dobrym powodem do dalszego korzystania z DeepSeek. Te dodatkowe funkcje mogłyby pomóc użytkownikom w nauce nowych technik programowania i doskonaleniu umiejętności tworzenia oprogramowania.
2. Analiza danych
Siłą DeepSeek w analizie danych jest wykorzystanie architektury modelu Mixture of Experts (MoE). Ta konstrukcja umożliwia modelowi dynamiczne przydzielanie określonych podzbiorów parametrów („ekspertów”) do różnych zadań, optymalizując zasoby obliczeniowe i zwiększając wydajność przetwarzania. Architektura ta pozwala DeepSeek efektywnie obsługiwać zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane.
W tym przykładzie udostępniłem DeepSeek i ChatGPT plik startowy, którego użyłem do wypełnienia bazy danych do testowania serwerów zaplecza. Następnie poprosiłem oba chatboty o analizę potencjalnych trendów na podstawie dostarczonego pliku. DeepSeek dostarczył mi cennych informacji, takich jak rozkład cen, poziomy zapasów, szczytowa i ostatnia aktywność, popularność grupy i wiele innych.
Z kolei ChatGPT zdawał się bardziej dbać o jakość informacji w pliku. Następnie zamiast wdrożyć analizę danych, oferował porady dotyczące jej przeprowadzenia. Kilkakrotnie próbowałem nawet poprosić o sprawdzenie trendów w rozkładzie cen, poziomów zapasów, szczytowej aktywności i ostatniej aktywności (trendy, które DeepSeek już wykrył), ale za każdym razem otrzymywałem instrukcje.
Właśnie tutaj znalezienie odpowiedniego narzędzia AI do tego zadania okazuje się kluczowe. Podczas gdy darmowe modele o3-mini ChatGPT mogą lepiej sprawdzać się w konwersacjach i pracy kreatywnej, model R1 DeepSeek został zaprojektowany specjalnie do zadań analitycznych.
1. Przetwarzanie danych strukturalnych
Zdolność DeepSeek do przetwarzania danych strukturalnych wyróżnia go na tle ogólnych modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT. Dane strukturalne, takie jak pliki JSON, XML i wpisy w bazach danych, wymagają starannej analizy i interpretacji. Przetwarzanie danych strukturalnych to proces przekształcania danych z postaci surowej do postaci strukturalnej, użytecznej dla komputera. Do typów danych strukturalnych należą bazy danych, arkusze kalkulacyjne i pliki XML.
Mimo że DeepSeek uzyskał niższe wyniki w testach GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), nie ma to większego znaczenia w porównaniu z możliwościami DeepSeek w zakresie rozumowania i wnioskowania, zwłaszcza podczas pracy ze strukturalnymi danymi.
W tym teście udostępniłem obu chatbotom nieprawidłowo skonfigurowaną bazę danych, którą musiałem odpowiednio przetworzyć i uporządkować.
DeepSeek dostarczył mi wyniki tabelaryczne, które dokładnie odpowiadały oczekiwaniom bazy danych, podczas gdy ChatGPT wydawał się mieć problemy i wyświetlił mi tylko sekcję kategorii bazy danych, zapominając o wszystkim innym. Ten test pokazuje, jak DeepSeek potrafi efektywnie przetwarzać ustrukturyzowane dane.
Możliwość dodawania komentarzy nie jest dostępna.