Il confronto delle prestazioni del modello di ragionamento di DeepSeek con Copilot implica esaminare le loro capacità in diverse aree, come ragionamento, risoluzione dei problemi e applicazioni pratiche come la creazione e la spiegazione della formula di Excel.
Modello di ragionamento di DeepSeek
Il modello di ragionamento di DeepSeek, in particolare DeepSeek-R1, è progettato per eccellere in complessi compiti di risoluzione dei problemi generando una "catena di pensiero" (COT) prima di fornire una risposta. Questo approccio migliora l'accuratezza e l'affidabilità, specialmente in semi di matematica e scienza [2] [4]. Il modello è addestrato utilizzando il rinforzo (RL), che gli consente di sviluppare potenti comportamenti di ragionamento senza fare affidamento inizialmente sulla messa a punto supervisionata [5] [8]. DeepSeek-R1 ha dimostrato prestazioni paragonabili o addirittura superando altri modelli come Open's O1 su alcuni parametri di riferimento [4] [7].
Uno dei punti di forza chiave del modello di DeepSeek è la sua capacità di fornire spiegazioni chiare e intuitive per problemi complessi. Ad esempio, nella spiegazione della formula di Excel, DeepSeek offre non solo una rottura della sintassi, ma anche un'interpretazione dell'intento della formula, rendendolo più pratico per gli utenti [3] [6].
Copilot
Copilot, d'altra parte, è un assistente alimentato dall'intelligenza artificiale sviluppato da Microsoft, progettato per aiutare con la codifica e altre attività. Sebbene sia efficace nel fornire spiegazioni basate sulla sintassi, spesso manca la chiarezza e l'applicabilità del mondo reale offerto da DeepSeek [3] [6]. Nella creazione e spiegazione di Excel Formula, Copilot richiede impostazioni specifiche come Auto Salva da abilitare, il che può essere scomodo per gli utenti [3] [6].
confronto
-Capacità di ragionamento: il modello di DeepSeek è specificamente progettato per compiti di ragionamento complessi, utilizzando un approccio a catena di pensiero che migliora l'accuratezza e l'affidabilità. Il copilota, sebbene utile per l'assistenza alla codifica, non si concentra su questo livello di ragionamento.
-Applicazioni pratiche: in compiti correlati a Excel, DeepSeek fornisce soluzioni più intuitive e flessibili, offrendo sia formule di array di colonna di helper che a cellule singole senza richiedere impostazioni specifiche come il salvataggio automatico [3] [6]. Il copilota lotta con questi compiti a causa della sua dipendenza da determinate impostazioni.
-Chiarità esplicativa: DeepSeek eccelle nel fornire spiegazioni chiare e intuitive che interpretano l'intento dietro formule o problemi, mentre il Copilota tende a concentrarsi maggiormente sulla sintassi senza offrire chiarezza del mondo reale [3] [6].
In sintesi, mentre entrambi i modelli hanno i loro punti di forza, il modello di ragionamento di DeepSeek è più abile nel gestire compiti di ragionamento complessi e fornendo chiare spiegazioni, rendendolo superiore in queste aree rispetto al copilota. Tuttavia, Copilot rimane efficace nel suo specifico dominio di assistenza di codifica.
Citazioni:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-phaasing-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/reasing_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-head-to-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-cercenchmarks/
[5] https://semieningineering.com/deepseek-improving-language-model-reasoning-capabilities-using-us-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