Arvestades DeepSEEEK-R1 ja DeepSEEK-V3 kasutamist Google'i lehtede integreerimisel, ilmnevad mitmed peamised erinevused, mis võivad teie otsust suunata.
Deepseek-R1
** Deepseek-R1 on eriti osav keerukate probleemide lahendamise, matemaatiliste mõttekäikude ja kodeerimisprobleemide osas. See kasutab tugevdavat õppimist tugevate mõttekäikude arendamiseks, võimaldades sellel keerukaid probleeme jaotada samm-sammult lahendusteks. See muudab selle ideaalseks ülesannete jaoks, mis nõuavad loogilist mõtlemist ja seletatavaid tulemusi, näiteks arvutustabeli andmete analüüsimine, tulude kasvu mustrite tuvastamine ja Google'i lehtede andmetel põhinevad aruanded [1] [2] [2] [3].
Google'i lehtede kontekstis saab DeepSEEK-R1 integreerida selliste platvormide abil nagu relee.app või make.com, et automatiseerida selliseid ülesandeid nagu andmeanalüüs ja aruannete genereerimine. See paistab silma struktureeritud ja loogiliste väljundite pakkumisel, mis on kasulikud ülesannete jaoks, mis nõuavad üksikasjalikke teadmisi ja selgitusi [1] [4].
Deepseek-R1 on aga keerukama mõttekäigu tõttu üldiselt aeglasem kui Deepseek-V3, mis võib olla puudus rakendustes, kus kiirus on kriitiline [2].
Deepseek-V3
** Deepseek-V3 seevastu on üldotstarbelisem suur keelemudel (LLM), mis paistab silma kiirust ja tõhusust vajavate ülesannete täitmisel. See kasutab ekspertide segu (MOE) arhitektuuri, muutes selle kiiremaks ja sobivamaks igapäevasteks ülesanneteks nagu sisu loomine, vestlusbotid ja vestluslikud AI [2].
Kuigi Deepseek-V3 saab hakkama paljude kiirusega ülesannetega, ei pruugi see pakkuda sama struktureeritud mõttekäiku kui Deepseek-R1. See sobib paremini ülesannete jaoks, mis nõuavad kiiret reageerimist ja sujuvat teksti genereerimist, näiteks loominguline kirjutamine või üldine teabepäringud [2].
Google'i lehtede integreerimise võrdlus
Google Sheetsi integratsioonide jaoks on soovitatav teha DeepSEEK-R1, kui peate läbi viima keerukaid andmete analüüsi, tuvastama mustreid või genereerima üksikasjalikke aruandeid, mis nõuavad samm-sammult mõttekäiku. Selle võime pakkuda struktureeritud ja loogilisi väljundeid muudab selle ideaalseks ülesanneteks, mis nõuavad sügavaid teadmisi ja selgitusi [1] [3].
Seevastu Deepseek-V3 võib olla sobivam, kui teie peamine vajadus on sisu kiiresti genereerimine või ülesannete täitmine, mis ei vaja keerulisi mõtteid. Enamiku arvutustabeli analüüsiülesannete jaoks muudavad DeepSek-R1 tugevused loogilistes mõttekäikudes ja probleemide lahendamisel paremaks valikuks.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kui teie Google'i lehtede ülesanded hõlmavad keerulist andmeanalüüsi või vajavad üksikasjalikke, loogilisi väljundeid, on DeepSEEK-R1 tõenäoliselt parem valik. Kui kiirus ja üldotstarbelised AI-ülesanded on olulisemad, võib eelistada Deepseek-V3.
Tsitaadid:
[1] https://www.relay.app/gallery/analyze-a-google-heet-with-repseek
[2] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
]
[4] https://slidespeak.co/blog/2025/02/14/deepseek-ai-review-2025/
[5] https://www.datarobot.com/blog/deepseek-r1-generation-ai-applications/
]
[7] https://www.mc2.fi/blog/how-to-use-daepseek
]
]
]