Trong thế giới công nghệ AI đang phát triển không ngừng, ChatGPT từ lâu đã là lựa chọn hàng đầu của nhiều người dùng. Tuy nhiên, không phải lúc nào mô hình AI này cũng đáp ứng trọn vẹn mọi yêu cầu, đặc biệt là với những tác vụ chuyên biệt đòi hỏi sự chính xác và khả năng suy luận sâu sắc. DeepSeek đang nhanh chóng khẳng định mình là một mô hình AI mạnh mẽ, có thể trực tiếp cạnh tranh và thậm chí vượt trội ChatGPT trong nhiều lĩnh vực công nghệ cốt lõi. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích những khía cạnh mà DeepSeek thể hiện sự ưu việt rõ rệt so với đối thủ, giúp bạn định vị công cụ AI phù hợp nhất cho nhu cầu của mình.
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 phức tạp. DeepSeek sử dụng mô hình R1 của mình cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (mức thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (mức 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 đưa ra câu trả lời chính xác cho tất cả các vấn đề. Mặc dù bài kiểm tra này không quá mở rộng, có thể nói cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các bài toán thông thường, và bạn sẽ khó tìm thấy một bài toán mà cả hai mô hình đều không thể trả lời.
Giao diện DeepSeek hiển thị lời giải bài toán toán học
Tuy nhiên, DeepSeek vẫn được ưu tiên hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai bài kiểm tra chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces benchmarks. Đặc biệt, chain-of-thought (chuỗi suy nghĩ) của DeepSeek cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách giải quyết vấn đề, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tự học cách tiếp cận các bài toán tương tự trong tương lai. Ngay cả đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không sử dụng giới hạn lời nhắc của o3-mini (cao), đồng thời cung cấp chuỗi suy nghĩ tốt hơn và có khả năng giải quyết hầu hết các bài toán toán học của bạn, trừ những vấn đề mang tính lý thuyết cao.
3. Phát Triển và Gỡ Lỗi Mã Nguồn
Viết mã và gỡ lỗi là hai 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 là một lý do chính đáng để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT cho các tác vụ liên quan đến code.
Để xem điều đó thể hiện như thế nào trong thực tế, chúng tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lời nhắc để xử lý lỗi, cả hai chatbot cuối cùng đã tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động.
DeepSeek tạo và gỡ lỗi mã game Rắn bằng HTML5 CSS JavaScript
Điều đáng chú ý là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn để sửa các lỗi phát sinh. Tuy nhiên, điều này không quá khác biệt vì trò chơi Rắn của ChatGPT cũng hoạt động hoàn hảo chỉ sau thêm hai lời nhắc nữa. Điểm khác biệt lớn nằm ở chỗ trò chơi Rắn của DeepSeek được hoàn thiện hơn và có nhiều tính năng hơn so với phiên bản từ ChatGPT.
Mặc dù cả hai mô hình AI đều có điểm số khá đồng đều trong các bài kiểm tra chuẩn, DeepSeek R1 dường như “cầm tay chỉ việc” tốt hơn trong việc dự đoán những gì người dùng có thể muốn có trong mã nguồn. Có thể một số người sẽ thích ChatGPT hơn vì lý do này, nhưng theo quan điểm của chúng tôi, hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có thể là sinh viên hoặc kỹ sư mới vào nghề 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 và là lý do tốt để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
2. 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 phi cấu trúc.
Trong một ví dụ thử nghiệm, chúng tôi cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một file seed dùng để điền dữ liệu vào một cơ sở dữ liệu để kiểm tra backend. Sau đó, chúng tôi yêu cầu cả hai chatbot phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên file đã cung cấp. DeepSeek đã có thể cung cấp những thông tin chi tiết giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek thực hiện phân tích dữ liệu chuyên sâu
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong file. Sau đó, nó đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện phân tích. Thậm chí, sau vài lần thử yêu cầu ChatGPT tìm kiếm xu hướng trong phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nó vẫn tiếp tục đưa ra các hướng dẫn. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc tìm đúng công cụ AI cho từng công việc cụ thể. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn cho 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
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc là điều khiến nó khác biệt so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như file JSON, XML và các mục cơ sở dữ liệu, đòi hỏi khả năng 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 này không thực sự quan trọng bằng khả năng logic và suy luận của DeepSeek, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc. Trong thử nghiệm này, chúng 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 chính xác.
DeepSeek xử lý hiệu quả dữ liệu có cấu trúc
DeepSeek đã cung cấp kết quả dưới dạng bảng, chính xác như những gì cơ sở dữ liệu lẽ ra phải có. Trong khi đó, ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ đưa ra phần danh mục của cơ sở dữ liệu, bỏ quên tất cả những phần còn lại.
Kết quả DeepSeek tổ chức dữ liệu cấu trúc thành bảng
Mặc dù có thể với một vài lời nhắc nữa, chúng tôi cuối cùng cũng có thể khiến ChatGPT hoạt động trong việc định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, nhưng thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần đầu tiên, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, khả năng chain of thoughts 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 sức mạnh vượt trội ở khả năng suy 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 công việc sáng tạo hay các cuộc hội thoại tổng quát, 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 mạnh mẽ đã biến DeepSeek thành công cụ AI ưu tiên cho những tác vụ chuyên biệt này. Hãy cân nhắc DeepSeek cho những dự án công nghệ đòi hỏi sự chính xác và hiệu suất cao.
