ChatGPT è la mia prima scelta nella maggior parte dei casi, ma a volte non è sufficiente. DeepSeek si sta dimostrando un modello potente, in grado di competere direttamente con ChatGPT e persino di superarlo in molti compiti chiave. Quando si tratta di elaborazione del linguaggio naturale, analisi dei dati, creazione di contenuti e traduzione automatica, DeepSeek offre prestazioni eccezionali.
4. Risolvere problemi matematici
I chatbot basati sull'intelligenza artificiale come DeepSeek e ChatGPT sono piattaforme molto diffuse a cui le persone si rivolgono per chiedere aiuto e risolvere problemi matematici. DeepSeek utilizza il suo modello R1 per le attività di ragionamento, mentre ChatGPT offre il modello o3-mini (basso/medio) di OpenAI per gli utenti del livello gratuito e o3-mini (alto) per gli utenti Plus con un limite di 50 input al giorno.
Dopo aver testato decine di complessi problemi GMAT (Graduate Management Admission Test) sia su DeepSeek che su ChatGPT (come utente gratuito), entrambi hanno fornito risposte corrette a tutti i problemi.
Sebbene questo test non sia del tutto esaustivo, direi che entrambi i modelli sono sufficientemente validi per risolvere comuni problemi matematici e probabilmente sarebbe difficile trovare un problema che entrambi i modelli non riescano a risolvere.
Tuttavia, continuo a preferire DeepSeek rispetto a ChatGPT perché ha ottenuto punteggi più alti in entrambi i test. Benchmark AIME Math 2024 e Codeforces. La serie di riflessioni DeepSeek fornisce inoltre spunti più intuitivi su come risolvere i problemi, consentendomi di comprendere meglio e di formarmi su come affrontare problemi simili in futuro.
Se sei un utente di ChatGPT Plus, DeepSeek potrebbe comunque essere l'opzione migliore perché non utilizzerà la tua quota di input o3-mini (alti), fornisce migliori flussi di pensiero e probabilmente risolverà comunque i tuoi problemi matematici, a meno che non siano teorici.
3. Debug e creazione del codice
La programmazione e il debug sono altre applicazioni popolari in cui vengono utilizzati sia DeepSeek che ChatGPT. Come accennato in precedenza, il modello DeepSeek R1 ottiene punteggi più alti rispetto ai modelli OpenAI o3-mini (basso/medio) nel benchmark Codeforces, il che è davvero un buon motivo per utilizzare DeepSeek anziché ChatGPT. Il debug e la codifica efficienti sono caratteristiche chiave dei chatbot, poiché aumentano la produttività e riducono i tempi di sviluppo del software.
Per vedere come tutto ciò si traducesse in un utilizzo nel mondo reale, ho chiesto a entrambi i chatbot di scrivere un gioco Snake utilizzando HTML5, CSS e JavaScript. Dopo aver corretto altri bug, sono finalmente riuscito a far sì che entrambi i chatbot producessero un gioco Snake funzionante. Questo esempio mostra come questi strumenti possano generare codice funzionale, semplificando il processo di sviluppo per gli sviluppatori.
Ho notato che DeepSeek richiede leggermente meno richieste per risolvere i problemi. Ma questo non ha funzionato granché, perché dopo due ulteriori tentativi il gioco Snake di ChatGPT è riuscito a funzionare senza problemi. Tuttavia, ciò che fece la differenza fu che il gioco Snake di DeepSeek era più rifinito e aveva più funzionalità rispetto a quello di ChatGPT. Queste funzionalità aggiuntive dimostrano la capacità di DeepSeek di comprendere le esigenze degli utenti e di fornire soluzioni software più complete.
Pertanto, sebbene entrambi i modelli di intelligenza artificiale abbiano ottenuto punteggi molto simili nei benchmark, DeepSeek R1 sembra offrire maggiori indicazioni su cosa l'utente potrebbe desiderare dal codice. Ciò può essere attribuito ai miglioramenti negli algoritmi di DeepSeek, che gli consentono di comprendere meglio il contesto della richiesta.
Per questo motivo alcuni potrebbero preferire ChatGPT, ma io sostengo che la maggior parte delle persone che generano codice con i chatbot sono probabilmente studenti e ingegneri junior in cerca di aiuto. Pertanto, fornire funzionalità aggiuntive che normalmente si trovano in pezzi di codice simili costituirebbe un ulteriore vantaggio e una buona ragione per continuare a utilizzare DeepSeek. Queste funzionalità aggiuntive possono aiutare gli utenti ad apprendere nuove tecniche di programmazione e a migliorare le proprie competenze nello sviluppo software.
2. Analisi dei dati
Il punto di forza di DeepSeek nell'analisi dei dati risiede nell'utilizzo della struttura del modello Mixture of Experts (MoE). Questa progettazione consente al modello di allocare dinamicamente sottoinsiemi specifici dei suoi parametri ("esperti") a diverse attività, ottimizzando le risorse di elaborazione e migliorando l'efficienza di elaborazione. Questa architettura consente a DeepSeek di gestire in modo efficiente sia i dati strutturati che quelli non strutturati.
In questo esempio, ho fornito sia a DeepSeek che a ChatGPT un file di avvio che ho utilizzato per popolare un database per i test backend. Ho poi chiesto a entrambi i chatbot di analizzare i potenziali trend in base al profilo da me fornito. DeepSeek è stato in grado di fornirmi informazioni preziose, come la distribuzione dei prezzi, il livello delle azioni, l'attività di picco e recente, la popolarità del gruppo, ecc.
Al contrario, ChatGPT sembrava più interessato alla qualità delle informazioni contenute nel file. Poi ha iniziato a dare consigli su come condurre l'analisi dei dati anziché metterla in pratica. Ho anche provato più volte a chiedergli di vedere le tendenze della distribuzione dei prezzi, i livelli di inventario, l'attività di picco e l'attività recente (tendenze che DeepSeek aveva già trovato), ma mi venivano sempre fornite istruzioni.
È qui che entra in gioco la capacità di trovare lo strumento di intelligenza artificiale più adatto alle proprie esigenze. Mentre i modelli o3-mini gratuiti di ChatGPT potrebbero essere più adatti alle attività conversazionali e creative, il modello R1 di DeepSeek è specificamente progettato per carichi di lavoro analitici.
1. Elaborazione dei dati strutturati
L'efficienza di DeepSeek nell'elaborazione dei dati strutturati lo distingue dai modelli di intelligenza artificiale generali come ChatGPT. I dati strutturati, come i file JSON, XML e le voci del database, richiedono un'analisi e un'interpretazione accurate. L'elaborazione di dati strutturati è il processo di conversione dei dati dalla loro forma grezza a una forma strutturata utilizzabile da un computer. I tipi di dati strutturati includono database, fogli di calcolo e file XML.
Sebbene DeepSeek abbia ottenuto un punteggio inferiore nei benchmark GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), questo non ha molta importanza rispetto alla capacità di DeepSeek di eseguire ragionamenti e inferenze, soprattutto quando si lavora con dati strutturati.
In questo test, ho dato a entrambi i chatbot un database non configurato correttamente da elaborare e organizzare.
DeepSeek mi ha fornito risultati tabellari che corrispondevano esattamente a quanto avrebbe dovuto essere il database, mentre ChatGPT sembrava avere difficoltà e mi ha fornito solo la sezione delle categorie del database, dimenticando tutto il resto. Questo test dimostra la capacità di DeepSeek di elaborare in modo efficiente dati strutturati.
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