Der Vergleich der Leistung von Deepseeks Argumentationsmodell mit Copilots beinhaltet die Untersuchung ihrer Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Argumentation, Problemlösung und praktische Anwendungen wie Excel-Formel-Erstellung und Erklärung.
Deepseeks Argumentationsmodell
Das Argumentationsmodell von Deepseek, insbesondere Deepseek-R1, soll in komplexen Problemlösungsaufgaben übertreffen, indem eine "Denkkette" (COT) erzeugt wird, bevor sie eine Antwort liefert. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit, insbesondere in Bereichen wie Mathematik und Naturwissenschaften [2] [4]. Das Modell wird mithilfe von Verstärkungslernen (RL) trainiert, wodurch es zunächst ein starkes Argumentationsverhalten entwickelt wird, ohne sich auf die beaufsichtigte Feinabstimmung zu verlassen [5] [8]. Deepseek-R1 hat die Leistung gezeigt oder sogar andere Modelle wie OpenAIs O1 auf bestimmten Benchmarks vergleichbar [4] [7].
Eine der wichtigsten Stärken von Deepseeks Modell ist die Fähigkeit, klare, benutzerfreundliche Erklärungen für komplexe Probleme zu liefern. In Excel -Formel Erklärung bietet Deepseek beispielsweise nicht nur eine Aufschlüsselung der Syntax, sondern auch eine Interpretation der Absicht der Formel, was sie für Benutzer praktischer macht [3] [6].
Copilot
Copilot hingegen ist ein von Microsoft entwickelter KI-Assistent, der für die Codierung und andere Aufgaben unterstützt wurde. Es ist zwar effektiv, um syntaxbasierte Erklärungen zu liefern, aber es fehlt häufig die Klarheit und die reale Anwendbarkeit, die Deepseek anbietet [3] [6]. In der Erstellung und Erklärung von Excel -Formel erfordert Copilot spezifische Einstellungen wie automatische Speichern, um aktiviert zu werden, was für Benutzer unpraktisch sein kann [3] [6].
Vergleich
-Argumentationsfähigkeit: Das Deepseek-Modell wurde speziell für komplexe Argumentationsaufgaben entwickelt, wobei ein Ansatz der Kette der Gedanke verwendet wird, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit verbessert. Copilot konzentriert sich zwar nützlich für die Codierungshilfe, konzentriert sich zwar nicht auf diese Argumentation.
-Praktische Anwendungen: In Excel-bezogenen Aufgaben bietet Deepseek intuitivere und flexiblere Lösungen und bietet sowohl Helfer-Säulen- als auch Einzelzell-Array-Formeln, ohne dass spezifische Einstellungen wie automatisch Speichern [3] [6] erforderlich sind. Copilot kämpft mit diesen Aufgaben aufgrund ihrer Abhängigkeit von bestimmten Einstellungen.
-Erklärende Klarheit: Deepseek zeichnet sich aus, um klare, benutzerfreundliche Erklärungen zu liefern, die die Absicht hinter Formeln oder Problemen interpretieren, während Copilot dazu neigt, sich mehr auf Syntax zu konzentrieren, ohne die Klarheit der realen Welt anzubieten [3] [6].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Modelle ihre Stärken haben, aber Deepseeks Argumentationsmodell ist geschickt mehr darin, komplexe Argumentationsaufgaben zu erledigen und klare Erklärungen zu liefern, was es in diesen Bereichen im Vergleich zu Copilot überlegen macht. Copilot bleibt jedoch in seinem spezifischen Bereich der Codierungshilfe wirksam.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasoning-models-like-peek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-verus-leep-seek-head-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claim-it-rasasasasasoning-model-beats-openais-o1-on-certher-Benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-rasoning-capabilities-using-pure-inforcement-learning/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=omxgx9azn78&vl=en
[7] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai
[8] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
