Chatgpt برای بیشتر چیزها به من مراجعه می کند ، اما گاهی اوقات ، آن را قطع نمی کند. Deepseek خود را به عنوان یک مدل قدرتمند ثابت می کند که می تواند مستقیماً با ChatGPT رقابت کند و حتی در چندین کار کلیدی از آن پیشی بگیرد.
Chatgpt برای بیشتر چیزها به من مراجعه می کند ، اما گاهی اوقات ، آن را قطع نمی کند. Deepseek خود را به عنوان یک مدل قدرتمند ثابت می کند که می تواند مستقیماً با ChatGPT رقابت کند و حتی در چندین کار کلیدی از آن پیشی بگیرد.
4
حل مسئله ریاضی
چت های AI مانند Deepseek و Chatgpt سیستم عامل های محبوب هستند که افراد برای کمک به کمک و حل مشکلات ریاضی می روند. Deepseek از مدل R1 خود برای انجام کارهای استدلال استفاده می کند ، در حالی که ChatGPT Openai جدیدتر O3-Mini (کم/متوسط) را برای کاربران ردیف رایگان خود و O3-Mini (High) برای سطح به علاوه خود در حداکثر 50 سریع در روز فراهم می کند.
پس از آزمایش ده ها مشکل سخت GMAT (آزمون پذیرش مدیریت فارغ التحصیل) در هر دو Deepseek و ChatGPT (به عنوان یک کاربر رایگان) ، هر دو پاسخ صحیحی برای همه مشکلات ارائه دادند.
اگرچه این آزمایش همه چیز گسترده نبود ، من می گویم هر دو مدل احتمالاً به اندازه کافی خوب هستند تا بتوانند مشکلات ریاضی مشترک را حل کنند ، و احتمالاً شما سخت گیر خواهید بود که یکی از آنها را پیدا کنید که هر دو مدل نتوانند پاسخ دهند.
این گفته ، من هنوز هم از Deepseek بیش از Chatgpt استفاده می کنم زیرا در معیارهای Aime Math 2024 و CodeForces بالاتری کسب کرده است. زنجیره ای از فکر Deepseek همچنین بینش بیشتری در مورد چگونگی حل مشکلات می دهد و به من این امکان را می دهد تا خودم را بهتر درک کنم و به خود در مورد چگونگی مقابله با مشکلات مشابه در آینده بپردازم.
اگر شما یک کاربر Chatgpt Plus هستید ، Deepseek ممکن است هنوز گزینه بهتری باشد زیرا از کمک هزینه O3-Mini (بالا) استفاده نمی کند ، این فکر های زنجیره ای بهتری را فراهم می کند ، و احتمالاً هنوز هم مشکلات ریاضی شما را حل می کند ، مگر اینکه این یک نظری باشد.
3
تولید کد و اشکال زدایی
برنامه نویسی و اشکال زدایی دیگر برنامه های محبوب دیگری است که در آن از Deepseek و Chatgpt استفاده می شود. همانطور که قبلاً گفته شد ، مدل R1 Deepseek بالاتر از مدل های O3-Mini (کم/متوسط) OpenAI در معیار CodeForces است ، که در حال حاضر دلیل خوبی برای استفاده از Deepseek در Chatgpt است.
برای دیدن اینکه چگونه این کار به استفاده واقعی تبدیل می شود ، من هر دو Chatbots را وادار کرده ام که یک بازی مار را با HTML5 ، CSS و JavaScript بنویسند. بعد از چند درخواست دیگر برای مقابله با خطاها ، من در نهایت هر دو چت بابات را برای تولید یک بازی مار کار کردم.
آنچه من متوجه شده ام این است که Deepseek برای رفع مشکلات نیاز به کمی کمتر دارد. اما این واقعاً اثبات نشده است که من بازی مار چتپپ را بعد از دو پیشنهاد دیگر بی عیب و نقص کار کردم. با این حال ، آنچه باعث ایجاد تفاوت شد این بود که بازی مار Deepseeks جلا تر بود و ویژگی های بیشتری نسبت به مواردی که از Chatgpt آمده بود ، داشت.
بنابراین ، اگرچه هر دو مدل هوش مصنوعی حتی در معیارها نیز به ثمر رساندند ، به نظر می رسد R1 Deepseek از نظر آنچه فکر می کند کاربر ممکن است بخواهد کد را دوست داشته باشد ، دستکاری کمی بیشتری را ارائه می دهد.
برخی ممکن است به همین دلیل چتگپ را بیشتر دوست داشته باشند ، اما من استدلال می کنم که بیشتر افرادی که با chatbots کد تولید می کنند ، احتمالاً دانشجویان و مهندسین خردسال هستند که به دنبال کمک هستند. بنابراین ، ارائه ویژگی های اضافی که به طور معمول در بخش های مشابه کد پیدا کرده اید ، یک دلیل و دلیل خوبی برای ادامه استفاده از Deepseek خواهد بود.
2
تجزیه و تحلیل
قدرت Deepseek در تجزیه و تحلیل داده ها از استفاده از ترکیبی از معماری مدل کارشناسان (MOE) ناشی می شود. این طرح مدل را قادر می سازد تا زیر مجموعه های خاص پارامترهای خود (“متخصصان”) را به کارهای مختلف ، بهینه سازی منابع محاسباتی و افزایش کارایی پردازش اختصاص دهد. چنین ساختاری به Deepseek اجازه می دهد تا به طور مؤثر داده های ساختاری و بدون ساختار را اداره کند.
در این مثال ، من یک پرونده بذر Deepseek و Chatgpt را به من دادم که از آن استفاده می کنم تا یک پایگاه داده را برای آزمایش پشتیبان جمع کنم. سپس من هر دو چت بابات را وادار كردم كه روند بالقوه را بر اساس پرونده ای كه ارائه كرده اند ، تجزیه و تحلیل كنند. Deepseek توانست بینش های ارزشمندی از قبیل توزیع قیمت ، سطح موجودی ، اوج و فعالیت های اخیر و محبوبیت مجموعه و غیره را به من ارائه دهد.
در مقابل ، به نظر می رسید ChatGPT بیشتر نگران کیفیت اطلاعات موجود در پرونده است. سپس در مورد نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده ها به جای انجام واقعاً اجرای ، مشاوره ارائه می شود. من حتی چند بار سعی کردم تا آن را به دیدن روندهای توزیع قیمت ، سطح موجودی ، فعالیت اوج و فعالیت های اخیر (روندهایی که Deepseek قبلاً پیدا کرده است) را ببیند ، اما به جای آن به طور مداوم دستورالعمل داده می شد.
اینجاست که پیدا کردن ابزار مناسب AI برای کار واقعاً می درخشد. اگرچه مدل های O3-Mini رایگان ChatGPT ممکن است در کار مکالمه و خلاق بهتر باشد ، مدل R1 Deepseek برای بارهای تحلیلی بیشتر تخصصی بوده است.
1
پردازش داده های ساختاری
کارآیی Deepseek در رسیدگی به مجموعه داده های ساختاری آن را جدا از مدل های عمومی AI مانند ChatGPT. داده های ساختاری ، مانند پرونده های JSON ، XML و ورودی های پایگاه داده ، نیاز به تجزیه و تفسیر دقیق دارند.
گرچه در معیارهای GPQA (سطح فارغ التحصیل Google-Proof Q&A) به ثمر رساند ، اما به اندازه توانایی Deepseek در انجام منطق و استدلال ، به ویژه هنگام کار با داده های ساخت یافته ، اهمیتی ندارد.
در این تست ، من هر دو Chatbots یک پایگاه داده نادرست را برای آنها به پردازش و سازماندهی صحیح دادم.
Deepseek نتایج جدول بندی شده ای را برای من فراهم کرد که دقیقاً همان چیزی بود که قرار بود پایگاه داده به نظر برسد ، در حالی که به نظر می رسید چتپپ می جنگد و فقط بخش دسته بندی بانک اطلاعاتی را به من داد و همه چیز را فراموش کرد.
اگرچه من اطمینان دارم که با چند مورد دیگر ، من در نهایت می توانم چتپپ را روی قالب بندی و سازماندهی یک پایگاه داده کوچک کار کنم ، این آزمایش نشان می دهد که Deepseek کار را در اولین تلاش درک کرده است و در تلاش برای پردازش داده های ساختار یافته ، وقت و تلاش خود را صرفه جویی می کند. به طور کلی ، زنجیره ای عمیق افکار Deepseek و معماری MOE باعث می شود که از همه گزینه های موجود در Chatgpt در دسترس باشد.
نقاط قوت Deepseek در استدلال و توانایی انجام کارهای پیچیده با دقت بالا نهفته است. اگرچه ممکن است برای کار خلاقانه و مکالمات عمومی بهترین نباشد ، قابلیت های پیشرفته ریاضی آن ، کمک به برنامه نویسی برتر ، تجزیه و تحلیل داده های کارآمد و پردازش داده های ساختاری ، آن را به ابزار AI من برای این کارهای تخصصی تبدیل می کند.