Comparar o desempenho do modelo de raciocínio da Deepseek para copilotar envolve o exame de suas capacidades em diferentes áreas, como raciocínio, solução de problemas e aplicações práticas, como a criação e explicação da fórmula do Excel.
Modelo de raciocínio de Deepseek
O modelo de raciocínio da Deepseek, particularmente Deepseek-R1, foi projetado para se destacar em tarefas complexas de solução de problemas, gerando uma "cadeia de pensamento" (COT) antes de fornecer uma resposta. Essa abordagem aumenta a precisão e a confiabilidade, especialmente em domínios como matemática e ciências [2] [4]. O modelo é treinado usando o aprendizado de reforço (RL), que permite desenvolver comportamentos de raciocínio poderosos sem depender de ajustes finos supervisionados inicialmente [5] [8]. O Deepseek-R1 demonstrou desempenho comparável ou até superando outros modelos como o OpenAI's O1 em certos parâmetros de referência [4] [7].
Um dos principais pontos fortes do modelo da Deepseek é sua capacidade de fornecer explicações claras e amigáveis para problemas complexos. Por exemplo, na Explicação da Fórmula do Excel, o Deepseek oferece não apenas uma quebra da sintaxe, mas também uma interpretação da intenção da fórmula, tornando -a mais prática para os usuários [3] [6].
copilot
A Copilot, por outro lado, é um assistente de IA desenvolvido pela Microsoft, projetado para ajudar na codificação e outras tarefas. Embora seja eficaz no fornecimento de explicações baseadas em sintaxe, muitas vezes não possui clareza e aplicabilidade do mundo real que o Deepseek oferece [3] [6]. Na criação e explicação da fórmula do Excel, o Copilot requer configurações específicas, como o salvamento automático, a ser ativado, o que pode ser inconveniente para os usuários [3] [6].
comparação
-Capacidade de raciocínio: o modelo da Deepseek foi projetado especificamente para tarefas complexas de raciocínio, usando uma abordagem de cadeia de pensamento que aumenta a precisão e a confiabilidade. A Copilot, embora útil para a assistência à codificação, não se concentra nesse nível de raciocínio.
-Aplicações práticas: Em tarefas relacionadas ao Excel, a Deepseek fornece soluções mais intuitivas e flexíveis, oferecendo fórmulas de coluna de auxiliar e de célula única sem exigir configurações específicas como salvar automaticamente [3] [6]. A Copilot luta com essas tarefas devido à sua dependência de determinadas configurações.
-Clareza explicativa: Deepseek se destaca em fornecer explicações claras e amigáveis que interpretam a intenção por trás das fórmulas ou problemas, enquanto o copiloto tende a se concentrar mais na sintaxe sem oferecer clareza no mundo real [3] [6].
Em resumo, enquanto os dois modelos têm seus pontos fortes, o modelo de raciocínio da Deepseek é mais hábil em lidar com tarefas complexas de raciocínio e fornecer explicações claras, tornando -o superior nessas áreas em comparação com o copiloto. No entanto, o copiloto permanece eficaz em seu domínio específico de assistência de codificação.
Citações:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-runsoning-models-like-deepseek-with-prompt-timization-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/Reasoning_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-weate-d-cabeça-cabeça-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claimes-its-roenasoning-model-deats-openais-o1-on-certar-skmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-reasoning-capabilities-using-pure-reinforcment-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