Porównanie DeepSeek vs ChatGPT AI

Cały przemysł sztucznej inteligencji i technologii jest wściekły z powodu nowego chińskiego modelu sztucznej inteligencji,Głębokok. Podobno jest to zabójca ChatGPT i znacznie bardziej zaawansowany niż model OpenAI. DeepSeek obiecuje znacznie bardziej zaawansowany model AI niżCzatGPT. Jest jednak również tańszy w porównaniu do kosztu modelu OpenAI. Ale czy Deepseek jest dobry i czy zabija ChatGPT? Cóż, w tym poście porównamy oba modele AI i zobaczymy, który z nich jest lepszy.

Zarówno Deepseek, jak i ChatGPT to bardzo potężne modele sztucznej inteligencji. Jednak Deepseek to firma zajmująca się sztuczną inteligencją, która jest silnie skoncentrowana na urzeczywistnieniu AGI, czyli sztucznej inteligencji ogólnej. ChatGPT nie skupia się obecnie zbytnio na AGI.

Do mocnych stron Deepseek należy ogólny model LLM i DeepThink (R1). Ogólny model może dostarczyć odpowiedzi i wyników podobnych do tych z GPT3.

Jednak jego model DeepThink (R1) jest wyjątkowy. DeepThink (R1) skupia się na zadaniach wymagających rozumowania i głębszego myślenia. Zatem za każdym razem, gdy wygenerujesz odpowiedź z wybranym modelem DeepThink (R1), sztuczna inteligencja zastanowi się nad pytaniem przez kilka chwil, zanim udzieli Ci odpowiedzi. W rezultacie otrzymasz znacznie lepszą odpowiedź od DeepSeek niż od ChatGPT.

Jednak po tym, jak DeepSeek zyskał duże zainteresowanie, ChatGPT również dodał funkcję wnioskowania do swojego modelu AI, do której można uzyskać dostęp bezpłatnie. Ale poza rozumowaniem, w jaki sposób te dwa modele sztucznej inteligencji mają ze sobą konkurować?

Uprzedzenia

DeepSeek jest stronniczy w porównaniu do ChatGPT. Będąc chińskim modelem sztucznej inteligencji, Deepseek nie odpowiada neutralnie na pytania związane z chińską historią. Na przykład, jeśli zadasz pytania Deepseek dotyczące placu Tiananmen, otrzymasz stronniczą odpowiedź, podczas gdy odpowiedzi ChatGPT pozostają neutralne.

Oto odpowiedź ChatGPT:

Rozumowanie

Testując funkcję rozumowania, wybraliśmy klasyczne pytanie: "Wszystkie psy są ssakami. Wszystkie ssaki są stałocieplne. Dlatego wszystkie psy są stałocieplne. Wyjaśnij, dlaczego ten wniosek jest słuszny."

Według naszych testów, Deepseek potrzebował znacznie więcej czasu niż ChatGPT, podczas gdy ChatGPT był szybki.

Chociaż oba modele dały dokładne odpowiedzi, odpowiedź DeepSeek była bardziej szczegółowa i pełna przykładów, podczas gdy odpowiedź ChatGPT była szybka i mniej opisowa.

Zadanie tworzenia treści

ChatGPT jest szeroko stosowany do tworzenia treści, więc było oczywiste, że należy przeprowadzić test przeciwko Deepseek. Aby to przetestować, poprosiliśmy oba modele o stworzenie zarysu wpisu na blogu wyjaśniającego, czym jest model LLM. Oto jak wyglądały wyniki:

Oba modele dały prawie podobny wynik z podobnymi nagłówkami i bitami treści. Jednakże zarys wpisu na blogu DeepSeek był nieco bardziej opisowy. Różnica jest niewielka i zawsze możesz dostosować kontur za pomocą wyszukiwarki internetowej, która jest ponownie dostępna w obu modelach.

Oto odpowiedź ChatGPT:

Kodowanie

Kodowanie to kolejny obszar, w którym oba modele sztucznej inteligencji są intensywnie wykorzystywane. Poprosiliśmy więc DeepSeek i ChatGPT o zakodowanie prostego generatora haseł przy użyciu HTML, CSS i JavaScript, a oto jak poszło:

Obydwa modele dały mi właściwy kod za pierwszym razem, więc nie było potrzeby poprawiania. Jednak ChatGPT dał mi jednoplikowy kod zawierający HTML, CSS i JavaScript. Poza tym, jeśli chodzi o interfejs użytkownika, było to dość proste.

Ale DeepSeek dał mi 3 różne pliki dla HTML, CSS i JS, co jest lepsze do wprowadzania przyszłych zmian w kodzie. Ponadto pod względem interfejsu DeepSeek był znacznie lepszy niż ChatGPT.

Czytać:

Czy lepszy jest DeepSeek czy ChatGPT?

Choć może nie jest jeszcze tak skoncentrowany na AGI jak DeepSeek, jego wydajność w zakresie rozumienia języka i tworzenia dialogów pozostaje niezwykle solidna. Tak więc, w zależności od tego, czego szukasz – czy są to bardziej rozbudowane odpowiedzi z DeepSeek, czy dynamiczne, skupione na użytkowniku interakcje z ChatGPT – masz opcje, które zaspokoją różne potrzeby.

Czy istnieje lepsza sztuczna inteligencja niż ChatGPT?

Obecnie kilka modeli sztucznej inteligencji stanowi wyzwanie dla ChatGPT. Choć każdy z tych modeli sztucznej inteligencji może nie być dobry we wszystkim, całkiem nieźle radzą sobie z konkretnymi zadaniami.

Jeśli Twoje pytania wymagają uzasadnienia i głębokiego przemyślenia, DeepSeek przewyższy ChatGPT.
Do kodowania Claude AI jest lepszyniż ChatGPT.
W przypadku wyszukiwania i badań w Internecie Perplexity AI sprawdza się jako dobre narzędzie.

Odpowiedź na pytanie, czy dostępna jest lepsza sztuczna inteligencja niż ChatGPT, jest bardzo subiektywna. Zależy to od sposobu użytkowania i potrzeb.

Czy DeepSeek używa GPT?

Kilka plotek i dyskusji sugeruje, że DeepSeek mógł wykorzystać wcześniejsze wersje Open AI, takie jak GPT 3 lub GPT 3.5, do opracowania chińskiego modelu sztucznej inteligencji. Jednak według oficjalnych komunikatów DeepSeek jest niezależnym opracowaniem, a nie pochodną technologii OpenAI.

Co jest specjalnego w DeepSeek?

Istnieje wiele kluczowych funkcji, które czynią DeepSeek wyjątkowym i znacznie lepszą opcją niż ChatGPT.

Otwarte źródło:DeepSeek jest objęty licencją MIT. Dzięki temu możesz pobrać, dostosować i wdrożyć model bezpłatnie. ChatGPT został opracowany przez OpenAI, która jest prywatną firmą pracującą nad modelem ograniczonego zysku.
Koszt:Mówi się, że model DeepThink R1 firmy DeekSeek jest dość opłacalny i wymaga jedynie 6 milionów dolarów. To sprawia, że jest znacznie tańszy niż konkurenci, tacy jak ChatGPT.
Efektywność:DeepSeek aktywuje tylko podzbiór swoich 671 miliardów parametrów dla każdego zadania, poprawiając wydajność i redukując koszty obliczeń przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności.
Obsługa długiego kontekstu:Model AI obsługuje obsługę długiego kontekstu do 128 000 tokenów. Dzięki temu może efektywnie przetwarzać obszerne informacje.
Zwiększone możliwości rozumowania:DeepSeek oferuje odpowiedzi podobne do tych, jakie daje ludzki proces myślowy. Dzięki temu możesz uzyskać lepsze, logiczne odpowiedzi i uzyskać pomoc w rozwiązywaniu problemów technicznych.
Możliwość dostosowania w czasie rzeczywistym:Model sztucznej inteligencji uczy się również poprzez interakcje. W rezultacie uzyskasz lepsze wyniki, gdy zaczniesz korzystać z modelu AI.