ChatGPT đã trở thành công cụ quen thuộc với nhiều người dùng cho các tác vụ hàng ngày, nhưng đôi khi, nó chưa thực sự tối ưu cho mọi nhu cầu. DeepSeek, một mô hình AI mới nổi, đang dần khẳng định mình là một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ, thậm chí vượt trội ChatGPT trong một số tác vụ chuyên biệt, đặc biệt là các lĩnh vực đòi hỏi sự chính xác và logic cao trong công nghệ. Điều này biến DeepSeek thành một lựa chọn thay thế đáng cân nhắc, giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc cho các chuyên gia và người dùng yêu công nghệ.
4. Giải quyết Vấn đề Toán học
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT đã trở thành nền tảng phổ biến để tìm kiếm sự hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 của mình cho các tác vụ lý luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (phiên bản thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (phiên bản cao) cho người dùng gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
Sau khi kiểm tra hàng chục bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (phiên bản miễn phí), cả hai mô hình đều cung cấp đáp án 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 rất khó để tìm thấy một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
DeepSeek AI giải bài toán GMAT phức tạp với chuỗi suy nghĩ chi tiết, minh họa khả năng xử lý toán học vượt trội.
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. Chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) của DeepSeek cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về cách giải quyết vấn đề, cho phép tôi hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các bài toán tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không sử dụng hạn mức lời nhắc của mô hình o3-mini (cao), cung cấp chuỗi suy nghĩ tốt hơn và có khả năng giải quyết hầu hết các bài toán, trừ những bài mang tính lý thuyết cao.
3. Sinh mã và Gỡ lỗi
Viết mã 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 các mô hình o3-mini (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 cho các tác vụ liên quan đến lập trình.
Để xem điều đó thể hiện như thế nào trong thực tế, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn (Snake game) bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lời nhắc bổ sung để xử lý các lỗi, cuối cùng tôi đã có thể khiến cả hai chatbot tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động hoàn hảo.
DeepSeek tạo mã nguồn game Rắn (Snake game) bằng HTML, CSS, JavaScript với các tính năng hoàn thiện, thể hiện hiệu quả trong sinh code và gỡ lỗi.
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để sửa các vấn đề. Tuy nhiên, điều này không thực sự chứng minh được nhiều vì trò chơi Rắn của ChatGPT cũng hoạt động hoàn hảo sau hai lời nhắc nữa. Điểm khác biệt lớn là trò chơi Rắn do DeepSeek tạo ra tinh tế và có nhiều tính năng hơn so với trò chơi của ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá tương đồng trong các bài kiểm tra chuẩn, mô hình R1 của DeepSeek dường như “hướng dẫn” nhiều hơn về những gì 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 junior đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp các tính năng bổ sung mà bạn thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng và là lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
2. Phân tích Dữ liệu
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 hợp tham số cụ thể (“chuyên gia”) cho các tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và tăng cường hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy cho phép DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Trong ví dụ này, tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp seed mà tôi sử dụng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu cho việc kiểm thử backend. Sau đó, tôi 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 có giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, cũng như mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek AI phân tích file dữ liệu cơ sở và cung cấp các insights giá trị về phân phối giá, mức tồn kho và hoạt động đỉnh điểm.
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong tệp. Sau đó, nó đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện việc phân tích. Tôi thậm chí đã thử một vài lần yêu cầu nó xem xét các xu hướng trong phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nhưng 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 trong các 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.
1. Xử lý Dữ liệu có Cấu trúc
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc giúp nó nổi bật so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như tệp JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, đòi hỏi việc 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 bài kiểm tra này, tôi đã cung cấp cho cả hai chatbot một cơ sở dữ liệu bị cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại một cách hợp lý.
DeepSeek xử lý hiệu quả một cơ sở dữ liệu bị lỗi cấu hình, minh họa khả năng sắp xếp dữ liệu có cấu trúc chính xác.
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả được lập bảng chính xác như những gì cơ sở dữ liệu đáng lẽ phải trông như vậy, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ cung cấp cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu mà quên mất mọi thứ khác.
Kết quả DeepSeek xử lý dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu bị lỗi, trình bày dưới dạng bảng biểu rõ ràng và chính xác.
Mặc dù tôi tin rằng với một vài lời nhắc nữa, tôi cuối cùng có thể khiến ChatGPT hoạt động để định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, bài kiểm tra 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, chuỗi suy nghĩ sâu sắc và kiến trúc MoE của DeepSeek khiến nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT hiện có.
DeepSeek thể hiện rõ những ưu điểm vượt trội trong khả năng lý luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Mặc dù có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các công việc sáng tạo hoặc đàm thoại chung, nhưng với khả năng toán học tiên tiến, hỗ trợ mã hóa vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc mạnh mẽ, DeepSeek đã trở thành công cụ AI chuyên biệt không thể thiếu cho các nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn cao.
Tài liệu tham khảo:
- OpenAI o3-mini vs. DeepSeek R1 – Analytics Vidhya
- How to make a Snake Game with JavaScript, HTML, and CSS – MakeUseOf
- Why Use DeepSeek Despite Privacy Censorship Issues – MakeUseOf
- How to Find the Best AI Tools For Any Job – MakeUseOf
- Best Alternatives to ChatGPT – MakeUseOf
