Сравнение производительности модели рассуждения DeepSeek с Copilot включает изучение их возможностей в различных областях, таких как рассуждения, решение проблем и практические приложения, такие как создание формулы Excel и объяснение.
Модель рассуждения Deepseek
Модель рассуждения Deepseek, особенно Deepseek-R1, предназначена для преучения сложных задач по решению проблем путем создания «цепочки мысли» (COT), прежде чем предоставить ответ. Этот подход повышает точность и надежность, особенно в таких областях, как математика и наука [2] [4]. Модель обучена с использованием обучения подкрепления (RL), что позволяет ей развивать мощное поведение рассуждений, не полагаясь на контролируемую тонкую настройку изначально [5] [8]. DeepSeek-R1 продемонстрировал производительность, сравнимую или даже превзойдя другие модели, такие как O1 Openai, на определенных тестах [4] [7].
Одной из ключевых сильных сторон модели DeepSeek является ее способность предоставлять четкие, удобные объяснения для сложных проблем. Например, в объяснении формулы Excel, DeepSeek предлагает не только разбивку синтаксиса, но и интерпретацию намерения формулы, что делает его более практичным для пользователей [3] [6].
Copilot
Копилот, с другой стороны, является ассистентом по AI, разработанным Microsoft, предназначенным для помощи с кодированием и другими задачами. Несмотря на то, что он эффективен в предоставлении объяснений на основе синтаксиса, в нем часто не хватает ясности и реальной применимости, которые DeepSeek предлагает [3] [6]. В создании и объяснении формулы Excel Copilot требует, чтобы для пользователей [3] [3] [6] [6] [6] [6] [6] [6] [6] [6] [6].
Сравнение
-Возможности рассуждения: модель DeepSeek специально разработана для сложных задач рассуждения, используя подход цепочки мыслей, который повышает точность и надежность. Копилот, хотя и полезен для помощи в кодировании, не фокусируется на этом уровне рассуждений.
-Практические применения: в задачах, связанных с Excel, DeepSeek предоставляет более интуитивные и гибкие решения, предлагая как вспомогательные, так и формулы для одноклеточного массива, не требуя конкретных настройки, таких как Auto Save [3] [6]. Копилот борется с этими задачами из -за его зависимости от определенных настроек.
-Пояснительная ясность: DeepSeek превосходит в предоставлении четких, удобных объяснений, которые интерпретируют намерение, стоящие за формулами или проблемами, тогда как копилот имеет тенденцию больше фокусироваться на синтаксисе, не предлагая четкости реальной жизни [3] [6].
Таким образом, в то время как обе модели имеют свои сильные стороны, модель рассуждений Deepseek более искусна в выполнении сложных рассуждений и предоставлении четких объяснений, что делает ее превосходным в этих областях по сравнению с копилотом. Тем не менее, Copilot остается эффективным в своей конкретной области помощи в кодировании.
Цитаты:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rease-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-deep-seek-heaf-to-fee-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reessing-model-beats-openais-o1-on-custer-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-reessing-capability-using-pure-reinforment-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