ChatGPT đã trở thành công cụ quen thuộc với nhiều người dùng, nhưng đôi khi, nó chưa thực sự đáp ứng được mọi nhu cầu. DeepSeek đang chứng minh mình là một mô hình AI mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp và thậm chí vượt trội ChatGPT trong một số tác vụ chuyên biệt, đặc biệt là đối với người dùng tìm kiếm hiệu suất cao trong công việc kỹ thuật.
1. Khả Năng Giải Quyết Vấn Đề Toán Học Vượt Trội
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT là những nền tảng phổ biến để người dùng tìm kiếm sự hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 chuyên biệt cho các tác vụ lý luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (cấp độ cao) cho người dùng gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
Sau khi thử nghiệm hàng chục bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (phiên bản miễn phí), cả hai đều cung cấp câu trả lời chính xác cho tất cả các vấn đề. Mặc dù thử nghiệm này không quá rộng rãi, có thể khẳng định rằng cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các bài toán thông thường, và sẽ khó để tìm một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
Giao diện DeepSeek hiển thị quá trình giải quyết một bài toán toán học phức tạp.
Tuy nhiên, tôi vẫn ưu tiên sử dụng DeepSeek hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai bài kiểm tra chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces benchmarks. Quy trình “chain-of-thought” của DeepSeek cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách các vấn đề được giải quyết, cho phép tôi hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai.
Nếu bạn là người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó sẽ không tiêu tốn giới hạn lời nhắc của o3-mini (cấp độ cao), cung cấp quy trình suy luận tốt hơn và vẫn có thể giải quyết các vấn đề toán học của bạn, trừ khi đó là một vấn đề mang tính lý thuyết cao.
2. Hỗ Trợ Tạo Mã và Gỡ Lỗi Hiệu Quả Hơn
Lập trình và gỡ lỗi là những ứng dụng phổ biến khác mà DeepSeek và ChatGPT được sử dụng. Như đã đề cập, mô hình R1 của DeepSeek đạt điểm cao hơn mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) của OpenAI trong bài kiểm tra chuẩn Codeforces, đây đã là một lý do tốt để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT.
Để xem điều đó thể hiện như thế nào trong thực tế, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn với HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lời nhắc bổ sung để xử lý lỗi, cuối cùng tôi đã có thể khiến cả hai chatbot tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động.
DeepSeek tạo mã HTML, CSS và JavaScript cho trò chơi rắn.
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để khắc phục sự cố. Nhưng điều đó không thực sự chứng minh nhiều vì tôi đã khiến trò chơi Rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo chỉ sau hai lời nhắc nữa. Tuy nhiên, điều tạo nên sự khác biệt là trò chơi Rắn của DeepSeek được hoàn thiện và có nhiều tính năng hơn so với trò chơi từ ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá cân bằng trong các bài kiểm tra chuẩn, DeepSeek R1 dường như cung cấp nhiều “hướng dẫn” hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể mong muốn trong mã. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng tôi cho rằng hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có thể là sinh viên và kỹ sư mới ra trường đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp thêm các tính năng mà bạn thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng lớn.
3. Phân Tích Dữ Liệu Chuyên Sâu
Sức mạnh của DeepSeek trong phân tích dữ liệu đến từ việc sử dụng kiến trúc mô hình Mixture of Experts (MoE). Thiết kế này cho phép mô hình phân bổ động các tập con tham số (“chuyên gia”) cụ thể cho các tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và nâng cao hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy cho phép DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Trong ví dụ này, tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp dữ liệu hạt giống mà tôi dùng để điền vào cơ sở dữ liệu cho việc kiểm thử back-end. Sau đó, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên tệp đã cung cấp. DeepSeek đã có thể cung cấp cho tôi những thông tin chi tiết giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek hiển thị kết quả phân tích dữ liệu từ tệp đầu vào, bao gồm các xu hướng giá và tồn kho.
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm hơn đến chất lượng thông tin trong tệp. Sau đó, nó tiến hành đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện việc đó. Tôi thậm chí đã thử vài lần để yêu cầu nó xem xét xu hướng phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động gần đây (những xu hướng DeepSeek đã tìm thấy), nhưng vẫn liên tục nhận được hướng dẫn thay vì kết quả.
Đây là lúc việc tìm kiếm công cụ AI phù hợp với công việc thực sự phát huy tác dụng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn cho công việc đàm thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các khối lượng công việc phân tích.
4. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc Chính Xác
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc khiến nó nổi bật so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, như tệp JSON, XML và các mục cơ sở dữ liệu, yêu cầu phân tích và diễn giải chính xác.
Mặc dù DeepSeek đạt điểm thấp hơn trong các bài kiểm tra chuẩn GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều đó không thực sự quan trọng bằng khả năng của DeepSeek trong việc thực hiện logic và lý luận, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc. Trong thử nghiệm này, tôi đã cung cấp cho cả hai chatbot một cơ sở dữ liệu được cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại cho đúng.
DeepSeek xử lý dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu có cấu trúc bị lỗi, hiển thị kết quả định dạng lại.
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả dạng bảng chính xác như những gì cơ sở dữ liệu lẽ ra phải có, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ cung cấp cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và quên mất mọi thứ khác.
Kết quả đầu ra dạng bảng của DeepSeek sau khi tổ chức lại dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu.
Mặc dù tôi tin rằng với một vài lời nhắc nữa, tôi cuối cùng cũng có thể khiến ChatGPT hoạt động trên việc định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần thử đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức khi cố gắng xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, quy trình suy luận sâu và kiến trúc MoE của DeepSeek khiến nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT có sẵn.
DeepSeek mạnh về khả năng lý luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Mặc dù nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho công việc sáng tạo và đàm thoại chung, nhưng khả năng toán học tiên tiến, hỗ trợ lập trình vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc khiến nó trở thành công cụ AI đáng tin cậy cho những tác vụ chuyên biệt này.
Bạn đã từng trải nghiệm DeepSeek trong công việc chưa? Hãy chia sẻ những tác vụ mà bạn thấy DeepSeek vượt trội so với các công cụ AI khác trong phần bình luận bên dưới nhé!
