Meestal is ChatGPT mijn eerste keus, maar soms is het gewoon niet voldoende. DeepSeek bewijst zichzelf als een krachtig model dat direct kan concurreren met ChatGPT en het zelfs kan overtreffen bij veel belangrijke taken. DeepSeek levert uitstekende prestaties op het gebied van natuurlijke taalverwerking, data-analyse, contentcreatie en machinevertaling.
4. Wiskundige problemen oplossen
AI-chatbots zoals DeepSeek en ChatGPT zijn populaire platforms waar mensen terechtkunnen voor hulp en het oplossen van wiskundige problemen. DeepSeek gebruikt het R1-model voor redeneertaken, terwijl ChatGPT het o3-mini-model (laag/medium) van OpenAI aanbiedt voor gebruikers van de gratis versie en o3-mini (hoog) voor Plus-gebruikers met een limiet van 50 invoeren per dag.
Nadat ik tientallen uitdagende GMAT-problemen (Graduate Management Admission Test) had getest op zowel DeepSeek als ChatGPT (als gratis gebruiker), gaven ze allebei de juiste antwoorden op alle problemen.
Hoewel deze test niet volledig was, zou ik zeggen dat beide modellen goed genoeg zijn om veelvoorkomende wiskundige problemen op te lossen. Je zult waarschijnlijk moeite hebben om een probleem te vinden dat niet door beide modellen kan worden opgelost.
Toch geef ik nog steeds de voorkeur aan DeepSeek boven ChatGPT, omdat DeepSeek op beide vlakken hoger scoorde. AIME Math 2024 en Codeforces-benchmarks. De DeepSeek-gedachtenreeks biedt bovendien meer inzicht in hoe je problemen kunt oplossen, waardoor ik beter kan begrijpen en mezelf beter kan informeren over hoe ik soortgelijke problemen in de toekomst kan aanpakken.
Als u een ChatGPT Plus-gebruiker bent, is DeepSeek mogelijk nog steeds de betere optie, omdat het geen gebruikmaakt van uw o3-mini (hoge) invoer, betere denkpatronen biedt en waarschijnlijk nog steeds uw wiskundige problemen oplost, tenzij ze theoretisch zijn.
3. Debuggen en code maken
Programmeren en debuggen zijn andere populaire toepassingen waarbij zowel DeepSeek als ChatGPT worden gebruikt. Zoals we eerder al aangaven, scoort het DeepSeek R1-model hoger dan OpenAI o3-mini (laag/medium)-modellen in de Codeforces-benchmark. Dat is dus een goede reden om DeepSeek te gebruiken in plaats van ChatGPT. Efficiënt debuggen en coderen zijn belangrijke kenmerken van chatbots. Ze verhogen de productiviteit en verkorten de tijd die nodig is voor softwareontwikkeling.
Om te zien hoe dit in de praktijk werkt, heb ik beide chatbots gevraagd om een Snake-game te schrijven met behulp van HTML5, CSS en JavaScript. Nadat ik nog een paar bugs had opgelost, kon ik beide chatbots eindelijk een werkend Snake-spel laten produceren. Dit voorbeeld laat zien hoe deze tools functionele code kunnen genereren, waardoor het ontwikkelingsproces voor ontwikkelaars eenvoudiger wordt.
Ik heb gemerkt dat DeepSeek iets minder prompts nodig heeft om problemen op te lossen. Maar dat hielp niet veel, want na twee extra prompts kreeg ik ChatGPT's Snake-spel feilloos aan de praat. Wat echter het verschil maakte, was dat DeepSeeks Snake-spel beter uitgewerkt was en meer functies had dan het spel van ChatGPT. Deze extra functies laten zien dat DeepSeek de vereisten van gebruikers begrijpt en uitgebreidere softwareoplossingen kan bieden.
Hoewel beide AI-modellen zeer vergelijkbaar scoorden in de benchmarks, lijkt DeepSeek R1 meer richting te geven aan wat de gebruiker volgens hem zou willen dat de code zou zijn. Dit kan worden toegeschreven aan verbeteringen in de algoritmen van DeepSeek, waardoor de context van de aanvraag beter kan worden begrepen.
Sommigen geven om deze reden de voorkeur aan ChatGPT, maar ik durf te stellen dat de meeste mensen die code genereren met chatbots waarschijnlijk studenten en junior engineers zijn die op zoek zijn naar hulp. Daarom zou het een extra voordeel zijn als u extra functies zou toevoegen die u normaal gesproken in vergelijkbare stukken code aantreft. Dit is een goede reden om DeepSeek te blijven gebruiken. Deze extra functies kunnen gebruikers helpen nieuwe programmeertechnieken te leren en hun softwareontwikkelingsvaardigheden te verbeteren.
2. Gegevensanalyse
De kracht van DeepSeek op het gebied van data-analyse ligt in het gebruik van de Mixture of Experts (MoE)-modelstructuur. Dankzij dit ontwerp kan het model dynamisch specifieke subsets van zijn parameters ("experts") toewijzen aan verschillende taken, waardoor computerbronnen worden geoptimaliseerd en de verwerkingsefficiëntie wordt verbeterd. Dankzij deze architectuur kan DeepSeek efficiënt omgaan met zowel gestructureerde als ongestructureerde data.
In dit voorbeeld heb ik zowel DeepSeek als ChatGPT een startbestand gegeven dat ik heb gebruikt om een database te vullen voor backend-testen. Vervolgens heb ik beide chatbots gevraagd om mogelijke trends te analyseren op basis van het profiel dat ik had verstrekt. DeepSeek kon mij waardevolle inzichten verschaffen, zoals prijsverdeling, voorraadniveau, piek- en recente activiteiten, populariteit van groepen, enzovoort.
ChatGPT leek daarentegen meer aandacht te besteden aan de kwaliteit van de informatie in het bestand. Vervolgens gaf hij advies over het uitvoeren van data-analyses, maar ging hij niet zozeer over de daadwerkelijke implementatie ervan. Ik heb zelfs meerdere malen geprobeerd om de prijsverdelingstrends, voorraadniveaus, piekactiviteiten en recente activiteiten (trends die DeepSeek al had gevonden) te bekijken, maar ik kreeg steeds instructies.
Hier komt het aan op het vinden van de juiste AI-tool. Hoewel de gratis o3-mini-modellen van ChatGPT wellicht beter zijn voor conversatie en creatief werk, is het R1-model van DeepSeek specifiek ontworpen voor analytische workloads.
1. Verwerking van gestructureerde gegevens
De efficiëntie van DeepSeek bij het verwerken van gestructureerde data onderscheidt het van algemene AI-modellen zoals ChatGPT. Gestructureerde gegevens, zoals JSON-bestanden, XML en database-items, vereisen zorgvuldige analyse en interpretatie. Gestructureerde gegevensverwerking is het proces waarbij gegevens van de ruwe vorm worden omgezet in een gestructureerde vorm die door een computer kan worden gebruikt. Gestructureerde gegevenstypen omvatten databases, spreadsheets en XML-bestanden.
Hoewel DeepSeek lager scoorde op de GPQA-benchmarks (Google Graduate Level Questions and Answers), is dit niet zo erg vergeleken met DeepSeek's vermogen om redeneringen en conclusies te trekken, vooral bij het werken met gestructureerde gegevens.
In deze test gaf ik beide chatbots een verkeerd geconfigureerde database die ze op de juiste manier moesten verwerken en organiseren.
DeepSeek leverde mij tabelresultaten op die precies overeenkwamen met hoe de database eruit zou moeten zien, terwijl ChatGPT hier moeite mee had. Zij lieten mij alleen het gedeelte met categorieën van de database zien en vergaten de rest. Deze test toont aan dat DeepSeek gestructureerde data efficiënt kan verwerken.
Reacties zijn gesloten.