Trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo, các chatbot AI như ChatGPT đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với nhiều người dùng. Tuy nhiên, đôi khi ChatGPT vẫn chưa thể đáp ứng hoàn hảo mọi yêu cầu. DeepSeek đang nhanh chóng chứng tỏ mình là một mô hình mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT và thậm chí vượt trội hơn trong một số tác vụ chuyên sâu. Bài viết này sẽ đi sâu vào bốn lĩnh vực mà DeepSeek đã thể hiện được ưu thế đáng kể, mang lại giá trị vượt trội cho người dùng.
1. DeepSeek Vượt Trội Trong Giải Quyết Vấn Đề Toán Học
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT đều là những 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 suy 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.
DeepSeek giải quyết bài toán phức tạp trên giao diện chat AI, minh họa khả năng suy luận toán học
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 mô hình đều cung cấp đáp án chính xác. Mặc dù bài kiểm tra này không quá mở rộng, có thể khẳng định cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các vấn đề toán học thông thường và rất khó để tìm thấy một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
Tuy nhiên, DeepSeek vẫn được ưa chuộng hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai bài kiểm tra chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces. Đặc biệt, “chuỗi suy nghĩ” (chain-of-thought) của DeepSeek cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách các vấn đề được giải quyết, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không tiêu tốn lượt dùng o3-mini (cao) hàng ngày, cung cấp chuỗi suy nghĩ chi tiết hơn và nhiều khả năng vẫn giải quyết được các bài toán trừ khi đó là vấn đề lý thuyết quá phức tạp.
2. DeepSeek R1 Hỗ Trợ Lập Trình 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 các mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) của OpenAI trong bài kiểm tra Codeforces, đây đã là một lý do chính đáng để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT.
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 các lỗi, cuối cùng cả hai chatbot đều tạo ra một trò chơi rắn hoạt động tốt.
DeepSeek tạo mã code trò chơi Rắn bằng HTML, CSS và JavaScript, thể hiện khả năng sinh code AI
Điều đáng chú ý là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để khắc phục các sự cố. Tuy nhiên, điều này không thực sự chứng minh được nhiều vì chúng tôi cũng đã khiến trò chơi rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo sau hai lời nhắc nữa. Nhưng điểm khác biệt thực sự 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 một chút “hỗ trợ” nhiều hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể mong muốn mã code trông như thế nào. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng phần lớn người tạo mã code bằng chatbot có lẽ 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 tốt để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
3. Khả năng Phân Tích Dữ Liệu Chuyên Sâu của DeepSeek
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 tự động phân bổ các tập hợp 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, chúng tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp “seed file” được sử dụng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu nhằm mục đích kiểm thử backend. Sau đó, chúng 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 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 hiển thị kết quả phân tích dữ liệu bán hàng với các biểu đồ và số liệu chi tiết, chứng minh năng lực phân tích AI
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. Thậm chí, chúng tôi đã thử nhiều lần nhắc nó xem xét các xu hướng trong phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động gần đây (các xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nhưng liên tục nhận được hướng dẫn thay vì kết quả phân tích. 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 công việc đàm thoại và sáng tạo, nhưng mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các tải công việc phân tích.
4. Xử lý Dữ liệu Có Cấu Trúc (JSON, XML) Mượt Mà Với DeepSeek
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, 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 thực hiện logic và suy luận của DeepSeek, đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Trong bài kiểm tra 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 cho đúng.
Giao diện DeepSeek hiển thị dữ liệu database bị cấu hình sai, minh họa thách thức trong xử lý dữ liệu có cấu trúc
DeepSeek đã cung cấp kết quả dạng bảng chính xác như mong đợi từ cơ sở dữ liệu, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ cung cấp phần danh mục của cơ sở dữ liệu mà quên mất mọi thứ khác.
DeepSeek xử lý thành công database bị lỗi, trình bày kết quả dưới dạng bảng có cấu trúc rõ ràng và chính xác
Mặc dù có thể tin rằng chỉ cần thêm vài lời nhắc nữa, ChatGPT cuối cùng cũng có thể 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 tiết kiệm thời gian và công sức khi 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 sức mạnh vượt trội ở 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 hay trò chuyện tổng quát, nhưng khả năng toán học nâng cao, 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 không thể thiếu cho các nhiệm vụ chuyên biệt này. Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về DeepSeek và ChatGPT trong các tác vụ công nghệ chuyên sâu dưới phần bình luận!
