Deepseekの推論モデルのパフォーマンスをCopilotのパフォーマンスと比較するには、推論、問題解決、Excelの式の作成や説明などの実用的なアプリケーションなど、さまざまな分野での能力を調べることが含まれます。
Deepseekの推論モデル
Deepseekの推論モデル、特にDeepSeek-R1は、回答を提供する前に「思考の連鎖」(COT)を生成することにより、複雑な問題解決タスクに優れているように設計されています。このアプローチは、特に数学や科学などのドメインで、精度と信頼性を向上させます[2] [4]。このモデルは、Renuferation Learning(RL)を使用して訓練されています。これにより、最初は監視された微調整に依存せずに強力な推論行動を開発できます[5] [8]。 Deepseek-R1は、特定のベンチマークでOpenaiのO1などの他のモデルに匹敵する、またはそれを超えるパフォーマンスを実証しています[4] [7]。
DeepSeekのモデルの重要な強みの1つは、複雑な問題について明確でユーザーフレンドリーな説明を提供する能力です。たとえば、Excel式の説明では、DeepSeekは構文の内訳だけでなく、式の意図の解釈も提供し、ユーザーにより実用的になります[3] [6]。
Copilot
一方、CopilotはMicrosoftが開発したAI駆動のアシスタントで、コーディングやその他のタスクを支援するように設計されています。構文ベースの説明を提供するのに効果的ですが、DeepSeekが提供する明確さと現実世界の適用性を欠いていることがよくあります[3] [6]。 Excelの式の作成と説明では、CopilotはAuto Saveなどの特定の設定を有効にする必要があります。これはユーザーにとって不便な場合があります[3] [6]。
＃＃ 比較
- 推論能力：DeepSeekのモデルは、精度と信頼性を高めるという考え方のアプローチを使用して、複雑な推論タスク用に特別に設計されています。 Copilotは、コーディング支援に役立ちますが、このレベルの推論に焦点を合わせていません。
- 実用的なアプリケーション：Excel関連のタスクでは、DeepSeekはより直感的で柔軟なソリューションを提供し、自動保存[3] [6]などの特定の設定を必要とせずに、ヘルパー列と単一セルアレイ式の両方を提供します。 Copilotは、特定の設定に依存しているため、これらのタスクに苦労しています。
- 説明の明確さ：Deepseekは、式や問題の背後にある意図を解釈する明確でユーザーフレンドリーな説明を提供することに優れていますが、Copilotは実際の明確さを提供せずに構文に焦点を合わせる傾向があります[3] [6]。
要約すると、両方のモデルには強みがありますが、DeepSeekの推論モデルは、複雑な推論タスクの取り扱いと明確な説明を提供することに熟達しており、これらの分野ではCopilotと比較して優れています。ただし、Copilotは、コーディング支援の特定の領域において有効です。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasinoning-models-deepseek-with-plompt-ptimization-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-to-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-rasining-model-beats-openais-o1-on-c entera-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-efroving-language-model-raisoning-capabilities-using-pure-reinforce-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