Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển mạnh mẽ, ChatGPT của OpenAI đã trở thành một công cụ quen thuộc và được ưu tiên lựa chọn cho nhiều tác vụ khác nhau. Tuy nhiên, không phải lúc nào ChatGPT cũng là lựa chọn tối ưu nhất. DeepSeek đang nổi lên như một mô hình AI mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp và thậm chí vượt trội hơn ChatGPT trong một số tác vụ chuyên biệt, biến nó thành một công cụ không thể thiếu cho những người dùng công nghệ đòi hỏi độ chính xác và hiệu quả cao.
1. Giải Toán Học Chuyên Nghiệp
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT đã trở thành nền tảng phổ biến để người dùng tìm kiếm sự hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 tiên tiến 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 gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
DeepSeek hỗ trợ giải quyết các bài toán phức tạp một cách chi tiết
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 cho tất cả các vấn đề. Mặc dù bài kiểm tra này chưa quá mở rộng, có thể khẳng định cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các bài toán phổ biến, và sẽ rất khó để tìm một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
Tuy nhiên, DeepSeek vẫn được đánh giá cao hơn ChatGPT vì nó đạt điểm số 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 giải quyết vấn đề, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tự học cách tiếp cận các bài toán tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn là một lựa chọn tốt hơn vì nó không tiêu tốn lượt sử dụng o3-mini (cao), cung cấp chuỗi suy nghĩ tốt hơn và có khả năng giải quyết hầu hết các bài toán toán học, trừ những vấn đề quá lý thuyết.
2. Phát Triển và Gỡ Lỗi Mã Nguồn
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 (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 kiểm tra khả năng ứng dụng thực tế, chúng tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn (Snake game) bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lần nhắc nhở để xử lý các lỗi phát sinh, cả hai chatbot cuối cùng đều tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động tốt.
DeepSeek tạo game Rắn (Snake game) bằng HTML, CSS và JavaScript
Điều đáng chú ý là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để khắc phục các vấn đề. Tuy nhiên, điều này chưa thực sự chứng minh được nhiều khác biệt, vì trò chơi Rắn của ChatGPT cũng hoạt động hoàn hảo sau thêm hai lời nhắc nữa. Điểm khác biệt lớn nằm ở chỗ trò chơi Rắn của DeepSeek được “chau chuốt” hơn và có nhiều tính năng hơn so với phiên bản từ ChatGPT.
Dù cả hai mô hình AI đạt điểm khá tương đồng trong các bài kiểm tra chuẩn, mô hình R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự hỗ trợ chi tiết hơn về những gì người dùng có thể mong muốn ở mã nguồn. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng phần lớn người dùng tạo mã với chatbot có thể là sinh viên hoặc kỹ sư mới 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 lớn và là lý do thuyết phục để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
3. 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 không cấu trúc.
Trong ví dụ này, chúng tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một file seed được dùng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu phục vụ mục đích kiểm thử 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 phân tích dữ liệu và cung cấp các insight giá trị từ file seed
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong file. Sau đó, nó tiếp tục đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự tiến hành phân tích. Chúng tôi thậm chí đã thử vài lần yêu cầu nó tìm 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. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc lựa chọn công cụ AI phù hợp với từng công việc. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn cho các tác vụ hội thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các khối lượng công việc phân tích.
4. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc làm nó nổi bật hơn so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như file JSON, XML và các bản ghi cơ sở dữ liệu, đòi hỏi khả năng phân tích cú pháp 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 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 sắp xếp lại một cách chính xác.
DeepSeek xử lý và sắp xếp dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu bị lỗi
DeepSeek đã cung cấp kết quả dưới dạng bảng, đúng như những gì cơ sở dữ liệu cần 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 mọi thứ khác.
Kết quả DeepSeek xử lý dữ liệu cấu trúc thành bảng rõ ràng
Mặc dù chúng tôi tin rằng với một vài lời nhắc nữa, ChatGPT cuối cùng cũng có thể định dạng và tổ chức được một cơ sở dữ liệu nhỏ, thử nghiệm 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 và kiến trúc MoE của DeepSeek làm cho nó nổi bật hơn so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT hiện có.
DeepSeek sở hữu những điểm mạnh vượt trội về khả năng suy luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Dù có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các công việc sáng tạo hay hội thoại tổng quát, nhưng khả năng toán học nâng cao, hỗ trợ lập trình ưu việt, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc xuất sắc đã biến DeepSeek trở thành công cụ AI lý tưởng cho các nhiệm vụ chuyên biệt này. Hãy cân nhắc DeepSeek như một trợ lý đắc lực cho các nhu cầu công nghệ đòi hỏi sự chính xác và hiệu quả vượt trội của bạn!
