Svarstant „Deepseek-R1“ ir „Deepseek-V3“ naudojimą „Google Sheets“ integracijai, atsiranda keli pagrindiniai skirtumai, kurie gali padėti jūsų sprendimui.
„Deepseek-R1“
** „Deepseeek-R1“ yra ypač įgudęs sudėtingo problemų sprendimo, matematinio samprotavimo ir kodavimo iššūkių. Jis naudoja stiprinimo mokymąsi, kad būtų sukurtos stiprios samprotavimo galimybės, leidžiant jai suskaidyti sudėtingas problemas į žingsnis po žingsnio sprendimus. Dėl to jis yra idealus užduotims, kurioms reikalingas loginis mąstymas ir paaiškinami rezultatai, pavyzdžiui, analizuoti skaičiuoklės duomenis, nustatyti pajamų augimo modelius ir generuoti ataskaitas, pagrįstas „Google Sheets“ duomenimis [1] [2] [3].
„Google Sheets“ kontekste „Deepseek-R1“ galima integruoti naudojant tokias platformas kaip „Relay.app“ arba „Make.com“, kad būtų galima automatizuoti tokias užduotis kaip duomenų analizė ir ataskaitų generavimas. Tai puikiai teikia struktūrizuotus ir loginius išėjimus, kurie yra naudingi užduotims, kurioms reikalingos išsamios įžvalgos ir paaiškinimai [1] [4].
Tačiau „Deepseek-R1“ paprastai yra lėtesnis nei „Deepseeek-V3“ dėl sudėtingesnio samprotavimo proceso, kuris gali būti trūkumas tose programose, kur greitis yra kritinis [2].
Deepseek-V3
** „Deepseeek-V3“, kita vertus, yra labiau bendros paskirties didelės kalbos modelis (LLM), kuris puikiai moka užduotis, reikalaujančias greičio ir efektyvumo. Jis naudoja ekspertų mišinį (MOE) architektūrą, todėl ji tampa greitesnė ir tinkamesnė kasdienėms užduotims, tokioms kaip turinio kūrimas, pokalbių programos ir pokalbių AI [2].
Nors „Deepseeek-V3“ gali atlikti platų užduočių asortimentą greičiu, jis gali nepateikti tokio paties struktūrizuotų samprotavimų lygio kaip „Deepseeek-R1“. Tai geriau tinka užduotims, kurioms reikia greitų atsakymų ir sklandaus teksto generavimo, pavyzdžiui, kūrybinio rašymo ar bendrosios informacijos užklausos [2].
„Google Sheets“ integracijos palyginimas
„Google Sheets“ integracijai integruoti „Deepseek-R1“ rekomenduojama, kai reikia atlikti sudėtingą duomenų analizę, nustatyti modelius arba generuoti išsamias ataskaitas, kurioms reikia nuoseklių pagrindimo. Dėl jo sugebėjimo pateikti struktūrizuotus ir loginius išėjimus jis yra idealus užduotims, kurioms reikia gilių įžvalgų ir paaiškinimų [1] [3].
Priešingai, „Deepseek-V3“ gali būti tinkamesnis, jei jūsų pagrindinis poreikis yra greitai generuoti turinį arba atlikti užduotis, kurioms nereikia sudėtingų samprotavimų. Tačiau atliekant daugumą skaičiuoklių analizės užduočių, „Deepseeek-R1“ stipriosios pusės loginiais samprotavimais ir problemų sprendimas daro jį geresniu pasirinkimu.
Apibendrinant galima pasakyti, kad jei jūsų „Google“ lapų užduotys apima sudėtingą duomenų analizę arba reikalauja išsamių, loginių išėjimų, „DeepSeek-R1“ yra geresnis pasirinkimas. Jei greičio ir bendrosios paskirties AI užduotys yra svarbesnės, geriau gali būti „DeepSeeek-V3“.
Citatos:
[1] https://www.relay.app/gallery/analze-a-google-heet-with-deepseek
[2] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://www.Linkedin.com/posts/jacobbank_so-whul-huld-usuo-use-seeeek-for-ive-activity-7289773620157915137-jpkn
[4] https://slidespeak.co/blog/2025/02/14/deepseek-ai-review-2025/
[5] https://www.datarobot.com/blog/deepseek-r1-generative-ai-applications/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1ign6kd/a_quick_review_of_deepseekv3_and_deepseekr1/
[7] https://www.mc2.fi/blog/how-to-use-deepseek
[8] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-used-for
[9] https://www.yeschat.ai/blog-build-wanthing-with-deepseekr1-heres-how-54002
[10] https://n8n.io/workflows/2813-automate-content-generator-for-wordpress-with deepseee-r1/