ChatGPT đã trở thành công cụ quen thuộc của nhiều người, nhưng đôi khi, nó vẫn chưa đáp ứng được hết các yêu cầu chuyên sâu. DeepSeek đang chứng tỏ mình là một mô hình AI mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT, thậm chí còn vượt trội trong một số tác vụ chính. Điều này đặc biệt đúng với người dùng Việt Nam đang tìm kiếm công cụ AI hiệu quả cho các nhu cầu công việc cụ thể. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những lĩnh vực mà DeepSeek có thể trở thành lựa chọn ưu việt hơn so với ChatGPT.
Khả năng giải quyết vấn đề toán học vượt trội
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 gói Plus với giới hạn 50 lượt truy vấn 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 mô hình đều cung cấp đáp án chính xác. Mặc dù bài kiểm tra này chưa quá rộng, có thể nói cả hai mô hình AI đều đủ tốt để giải quyết các bài toán thông thường, và sẽ khó để tìm thấy bài nào mà cả hai đều không thể giải được.
Điều đáng nói là DeepSeek vẫn là lựa chọn ưu tiên hơn vì nó đạt điểm cao hơn trong cả benchmark AIME Math 2024 và Codeforces. Quy trình “chain-of-thought” (chuỗi suy nghĩ) của DeepSeek cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về cách giải quyết bài toán, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai. Nếu bạn là người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn. Nó không tiêu tốn lượt truy vấn o3-mini (cao) của bạn, cung cấp chuỗi suy nghĩ tốt hơn và có khả năng giải quyết hầu hết các bài toán, trừ những vấn đề quá nặng về lý thuyết.
DeepSeek AI giải quyết một bài toán phức tạp trên giao diện trò chuyện.
Hỗ trợ tạo và gỡ lỗi mã nguồn hiệu quả
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 benchmark Codeforces, đây đã là một lý do tốt 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 (snake game) bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lượt truy vấn bổ sung để xử lý lỗi, cả hai chatbot cuối cùng đều tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động được.
Chúng tôi nhận thấy rằng DeepSeek yêu cầu ít lượt truy vấn hơn một chút để khắc phục sự cố. Tuy nhiên, điều này không nói lên nhiều điều vì trò chơi Rắn của ChatGPT cũng hoạt động hoàn hảo sau hai lượt truy vấn 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 trò chơi từ ChatGPT.
DeepSeek AI hiển thị mã nguồn để tạo game Rắn bằng HTML, CSS, JavaScript.
Mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá cân bằng trong các benchmark, R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự “hướng dẫn” tốt hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể muốn mã nguồn trông như thế nào. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng chúng tôi cho rằng hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có lẽ là sinh viên và kỹ sư mới vào nghề đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp thêm các tính năng mà bạn thường tìm thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng và là lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
Khả năng 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 – Kết hợp các chuyên gia). 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 có cấu trúc.
Trong ví dụ này, chúng tôi cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một file dữ liệu mà chúng tôi sử dụng để điền vào cơ sở dữ liệu phục vụ việc 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, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek AI phân tích dữ liệu bán hàng và cung cấp các insights về phân phối giá và mức tồn kho.
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 việc đó. Chúng tôi thậm chí đã thử vài lần để yêu cầu nó tìm 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.
Đây là lúc mà việc tìm đúng công cụ AI cho công việc thực sự tỏa sáng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn cho các công việc hội thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các khối lượng công việc phân tích.
Xử lý dữ liệu có cấu trúc hiệu quả
Khả năng xử lý hiệu quả các tập dữ liệu có cấu trúc của DeepSeek khiến nó khác biệt so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, như file JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, yêu cầu phân tích cú pháp và giải thích chính xác. Mặc dù DeepSeek đạt điểm thấp hơn trong các benchmark GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều đó không thực sự quan trọng bằng khả năng của DeepSeek trong việc thực hiện logic và suy luận, 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 hợp lý.
Giao diện DeepSeek hiển thị dữ liệu cơ sở dữ liệu bị cấu hình sai trước khi xử lý.
DeepSeek đã cung cấp cho chúng tôi kết quả 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 cung cấp cho chúng tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và quên mất mọi thứ khác.
Kết quả DeepSeek xử lý dữ liệu cơ sở dữ liệu, hiển thị thông tin được tổ chức thành bảng.
Mặc dù chúng tôi tin rằng với một vài lượt truy vấn nữa, chúng tôi cuối cùng có thể khiến ChatGPT hoạt động trong việc định dạng và sắp xếp 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 trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, chuỗi suy nghĩ sâu sắc và kiến trúc MoE của DeepSeek làm cho nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT hiện có.
DeepSeek mạnh về 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 trò chuyện 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 chuyên nghiệp đã biến DeepSeek thành công cụ AI ưu tiên của chúng tôi cho những tác vụ chuyên biệt này. Hãy cân nhắc DeepSeek cho các dự án công nghệ đòi hỏi độ chính xác và hiệu quả cao!
