DeepSeek의 추론 모델의 성능을 Copilot의 성능을 비교하는 것은 추론, 문제 해결 및 Excel 공식 생성 및 설명과 같은 실제 응용과 같은 다양한 영역에서 기능을 검토하는 것입니다.
DeepSeek의 추론 모델
DeepSeek의 추론 모델, 특히 DeepSeek-R1은 답변을 제공하기 전에 "COT (Cinch of Though) (COT)를 생성하여 복잡한 문제 해결 작업을 탁월하도록 설계되었습니다. 이 접근법은 특히 수학과 과학과 같은 영역에서 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다 [2] [4]. 이 모델은 강화 학습 (RL)을 사용하여 교육을 받았으며, 이는 초기에 감독 된 미세 조정에 의존하지 않고 강력한 추론 행동을 개발할 수 있습니다 [5] [8]. DeepSeek-R1은 특정 벤치 마크에서 OpenAi의 O1과 같은 다른 모델과 비교할 수 있거나 심지어 성능을 보여주었습니다 [4] [7].
DeepSeek 모델의 주요 강점 중 하나는 복잡한 문제에 대한 명확하고 사용자 친화적 인 설명을 제공하는 능력입니다. 예를 들어, Excel 공식 설명에서 DeepSeek은 구문의 고장뿐만 아니라 공식의 의도에 대한 해석을 제공하여 사용자에게 더 실용적입니다 [3] [6].
copilot
반면에 Colecilot은 Coding 및 기타 작업을 지원하도록 설계된 Microsoft가 개발 한 AI 구동 조수입니다. 구문 기반 설명을 제공하는 데 효과적이지만 DeepSeek가 제공하는 명확성과 실제 적용 가능성이 부족합니다 [3] [6]. Excel 공식 생성 및 설명에서 Copilot은 자동 저장과 같은 특정 설정을 활성화해야하므로 사용자에게 불편할 수 있습니다 [3] [6].
비교
-추론 기능 : DeepSeek의 모델은 정확성과 신뢰성을 향상시키는 사슬의 사슬 접근법을 사용하여 복잡한 추론 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. Copilot은 코딩 지원에 유용하지만 이러한 수준의 추론에 중점을 두지 않습니다.
-실제 응용 프로그램 : Excel 관련 작업에서 DeepSeek은보다 직관적이고 유연한 솔루션을 제공하여 Auto Save [3] [6]와 같은 특정 설정 없이도 헬퍼 열 및 단일 셀 어레이 공식을 제공합니다. Colecilot은 특정 설정에 대한 의존성으로 인해 이러한 작업에 어려움을 겪습니다.
-설명 명확성 : DeepSeek은 공식이나 문제의 의도를 해석하는 명확하고 사용자 친화적 인 설명을 제공하는 데 탁월하지만 Copilot은 실제 명확성을 제공하지 않고 구문에 더 집중하는 경향이 있습니다 [3] [6].
요약하면 두 모델 모두 강점이 있지만 DeepSeek의 추론 모델은 복잡한 추론 작업을 처리하고 명확한 설명을 제공하여 Copilot에 비해 이러한 영역에서 우수합니다. 그러나, Copilot은 특정 코딩 보조 도메인에서 효과적입니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-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-seek-head--head-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-centual-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