Η σύγκριση της απόδοσης του μοντέλου συλλογισμού του Deepseek με το Copilot περιλαμβάνει την εξέταση των δυνατοτήτων τους σε διάφορους τομείς, όπως η συλλογιστική, η επίλυση προβλημάτων και οι πρακτικές εφαρμογές όπως η δημιουργία και η εξήγηση του Excel Formula.
μοντέλο συλλογισμού του DeepSeeek
Το μοντέλο συλλογιστικής του Deepseek, ιδιαίτερα το Deepseek-R1, έχει σχεδιαστεί για να υπερέχει σε πολύπλοκα καθήκοντα επίλυσης προβλημάτων δημιουργώντας μια "αλυσίδα σκέψης" (COT) πριν δώσει μια απάντηση. Αυτή η προσέγγιση ενισχύει την ακρίβεια και την αξιοπιστία, ειδικά σε τομείς όπως τα μαθηματικά και η επιστήμη [2] [4]. Το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας τη μάθηση ενίσχυσης (RL), η οποία του επιτρέπει να αναπτύξει ισχυρές συμπεριφορές συλλογιστικής χωρίς να βασίζεται αρχικά στην εποπτευόμενη τελειοποίηση [5] [8]. Το Deepseek-R1 έχει επιδείξει απόδοση συγκρίσιμη ή ακόμα και ξεπερνώντας άλλα μοντέλα όπως το O1 της OpenAI σε ορισμένα σημεία αναφοράς [4] [7].
Ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα του μοντέλου Deepseek είναι η ικανότητά του να παρέχει σαφείς, φιλικές προς το χρήστη εξηγήσεις για σύνθετα προβλήματα. Για παράδειγμα, στην εξήγηση του Excel Formula, η DeepSeek προσφέρει όχι μόνο μια κατανομή της σύνταξης αλλά και μια ερμηνεία της πρόθεσης του τύπου, καθιστώντας την πιο πρακτική για τους χρήστες [3] [6].
Copilot
Ο Copilot, από την άλλη πλευρά, είναι βοηθός που αναπτύχθηκε από την AI που αναπτύχθηκε από τη Microsoft, που έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει με την κωδικοποίηση και άλλα καθήκοντα. Ενώ είναι αποτελεσματικό στην παροχή εξηγήσεων με βάση τη σύνταξη, συχνά στερείται της σαφήνειας και της εφαρμογής του πραγματικού κόσμου που προσφέρει το Deepseek [3] [6]. Στο Excel Formula δημιουργία και εξήγηση, το copilot απαιτεί συγκεκριμένες ρυθμίσεις όπως η αυτόματη αποθήκευση για να ενεργοποιηθεί, οι οποίες μπορεί να είναι ενοχλητικές για τους χρήστες [3] [6].
σύγκριση
-Δυνατότητα συλλογιστικής: Το μοντέλο του Deepseek έχει σχεδιαστεί ειδικά για σύνθετα καθήκοντα συλλογισμού, χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση αλυσίδας σκέψης που ενισχύει την ακρίβεια και την αξιοπιστία. Ο Copilot, ενώ είναι χρήσιμος για την βοήθεια κωδικοποίησης, δεν επικεντρώνεται σε αυτό το επίπεδο συλλογιστικής.
-Πρακτικές εφαρμογές: Σε εργασίες που σχετίζονται με το Excel, το DeepSeeek παρέχει πιο διαισθητικές και ευέλικτες λύσεις, προσφέροντας τόσο τους τύπους Helper όσο και σε μονοκύτταρα συστοιχίας χωρίς να απαιτούν συγκεκριμένες ρυθμίσεις όπως αυτόματη αποθήκευση [3] [6]. Ο Copilot αγωνίζεται με αυτά τα καθήκοντα λόγω της εξάρτησής του σε ορισμένες ρυθμίσεις.
-Επεξηγηματική σαφήνεια: Το Deepseek υπερέχει στην παροχή σαφούς, φιλικών προς το χρήστη εξηγήσεις που ερμηνεύουν την πρόθεση πίσω από τους τύπους ή τα προβλήματα, ενώ ο Copilot τείνει να επικεντρώνεται περισσότερο στη σύνταξη χωρίς να προσφέρει πραγματική σαφήνεια [3] [6].
Συνοπτικά, ενώ και τα δύο μοντέλα έχουν τα δυνατά τους, το μοντέλο συλλογιστικής του Deepseek είναι πιο έμπειρο στο χειρισμό σύνθετων εργασιών συλλογισμού και παρέχοντας σαφείς εξηγήσεις, καθιστώντας το ανώτερο σε αυτές τις περιοχές σε σύγκριση με το copilot. Ωστόσο, ο Copilot παραμένει αποτελεσματικός στον συγκεκριμένο τομέα της βοήθειας κωδικοποίησης.
Αναφορές:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models--deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-head-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-certain benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-reasoning-capabilities-using-pure-reinforcement-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
