Mặc dù ChatGPT đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với nhiều người dùng, có những lúc nó vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng. DeepSeek đang dần khẳng định mình là một mô hình AI mạnh mẽ có khả năng cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT, thậm chí còn vượt trội hơn trong một số tác vụ quan trọng, đặc biệt là đối với cộng đồng yêu công nghệ và các chuyên gia muốn tối ưu hóa hiệu suất làm việc. Với những ưu điểm nổi bật, DeepSeek đang trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhu cầu chuyên sâu, mang lại trải nghiệm khác biệt so với một chatbot đa năng như ChatGPT. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích bốn lĩnh vực mà DeepSeek thể hiện sự vượt trội, giúp bạn hiểu rõ hơn về khả năng thực sự của công cụ AI này.
4. Giải Quyết Vấn Đề Toán Học Chuyên Sâu
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT là những nền tảng phổ biến được nhiều người tìm đến để nhận hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 của mình cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (cao) cho người dùng Plus với giới hạn 50 câu lệnh mỗi ngày.
DeepSeek giải quyết bài toán toán học phức tạp với chi tiết chuỗi suy nghĩ
Sau khi thử nghiệm hàng tá bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (với tư cách người dùng miễn phí), cả hai đều đưa ra các đáp án chính xác. Mặc dù thử nghiệm này không quá rộng rãi, có thể nói rằng cả hai mô hình đều đủ tốt để giải các bài toán phổ biến, và bạn sẽ khó tìm được một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
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. Khả năng “chain-of-thought” (chuỗi suy nghĩ) của DeepSeek cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách các vấn đề được giải quyết, giúp tôi hiểu rõ hơn và tự học cách tiếp cận các bài toán tương tự trong tương lai. Ngay cả khi bạn là người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không tiêu tốn lượt dùng mô hình o3-mini (cao) của bạn, cung cấp chuỗi suy nghĩ tốt hơn và có khả năng vẫn giải quyết được các vấn đề toán học của bạn, trừ khi đó là một vấn đề mang tính lý thuyết cao.
3. Tạo Mã và Gỡ Lỗi Mã Nguồn
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 chính đáng để ưu tiên DeepSeek hơn ChatGPT trong lĩnh vực này.
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 câu lệnh bổ sung để xử lý lỗi, cuối cùng tôi đã có thể khiến cả hai chatbot tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động tốt.
DeepSeek tạo và gỡ lỗi mã nguồn game Rắn bằng HTML, CSS, JavaScript
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít câu lệnh hơn một chút để khắc phục các vấn đề. Tuy nhiên, điều này không thực sự chứng minh được nhiều vì tôi cũng có thể khiến trò chơi Rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo sau hai câu lệnh nữa. Điều thực sự tạo nên sự khác biệt là trò chơi Rắn của DeepSeek được trau chuốt hơn và có nhiều tính năng hơn so với phiên bản từ ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá cân bằng trong các bài kiểm tra chuẩn, R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự “hướng dẫn” nhiều hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể mong muốn mã nguồn trông như thế nào. 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 vào nghề 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 lớn 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 cụ thể (“chuyên gia”) 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 mẫu mà tôi sử dụng để điền vào cơ sở dữ liệu cho việc kiểm tra các 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, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu từ tập tin mẫu
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 phân tích. Tôi thậm chí đã thử vài lần yêu cầu nó tìm kiếm các xu hướng trong phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động 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 cho các công việc đối 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: DeepSeek Là Lựa Chọn Hàng Đầu
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc là điểm khác biệt so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, như tệp JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, đòi hỏi việc phân tích cú pháp và diễn giải chính xác.
Mặc dù DeepSeek đạt điểm thấp hơn trong bài kiểm tra chuẩn GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều đó không thực sự quan trọng bằng khả năng thực hiện logic và suy luận của DeepSeek, 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 bị cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại một cách hợp lý.
DeepSeek xử lý hiệu quả cơ sở dữ liệu có cấu trúc bị định dạng sai
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả dưới dạng bảng, chính xác là những gì cơ sở dữ liệu đáng lẽ phải trông như vậy, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ đưa cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và quên đi mọi thứ khác.
Kết quả DeepSeek xử lý dữ liệu cấu trúc thành bảng rõ ràng và chính xác
Mặc dù tôi tin rằng với một vài câu lệnh nữa, tôi cuối cùng có thể khiến ChatGPT hoạt động trong 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 đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức khi xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, khả năng suy luận sâu sắc (deep chain of thoughts) và kiến trúc MoE của DeepSeek khiến nó nổi bật so với các lựa chọn thay thế ChatGPT khác hiện có.
Sức mạnh của DeepSeek nằm ở khả năng suy 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 hay các cuộc hội thoại tổng quát, nhưng khả năng toán học nâng cao, hỗ trợ viết mã vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc biến nó thành công cụ AI không thể thiếu cho các tác vụ chuyên biệt này. Nếu bạn là một thành viên của cộng đồng công nghệ đang tìm kiếm một công cụ AI thực sự mạnh mẽ cho các nhu cầu chuyên sâu, DeepSeek chắc chắn là một cái tên đáng để cân nhắc.
