Comparar el rendimiento del modelo de razonamiento de Deepseek con el copiloto implica examinar sus capacidades en diferentes áreas, como razonamiento, resolución de problemas y aplicaciones prácticas como la creación y explicación de la fórmula de Excel.
Modelo de razonamiento de Deepseek
El modelo de razonamiento de Deepseek, particularmente Deepseek-R1, está diseñado para sobresalir en tareas complejas de resolución de problemas mediante la generación de una "cadena de pensamiento" (cot) antes de proporcionar una respuesta. Este enfoque mejora la precisión y la confiabilidad, especialmente en dominios como las matemáticas y la ciencia [2] [4]. El modelo está entrenado utilizando el aprendizaje de refuerzo (RL), lo que le permite desarrollar comportamientos de razonamiento poderosos sin confiar en el ajuste fino supervisado inicialmente [5] [8]. Deepseek-R1 ha demostrado un rendimiento comparable o incluso superando a otros modelos como Openi's O1 en ciertos puntos de referencia [4] [7].
Una de las fortalezas clave del modelo de Deepseek es su capacidad para proporcionar explicaciones claras y fáciles de usar para problemas complejos. Por ejemplo, en la explicación de la fórmula de Excel, Deepseek ofrece no solo un desglose de la sintaxis sino también una interpretación de la intención de la fórmula, lo que lo hace más práctico para los usuarios [3] [6].
Copiloto
Copilot, por otro lado, es un asistente de IA desarrollado por Microsoft, diseñado para ayudar con la codificación y otras tareas. Si bien es efectivo para proporcionar explicaciones basadas en sintaxis, a menudo carece de la claridad y la aplicabilidad del mundo real que ofrece Deepseek [3] [6]. En la creación y explicación de la fórmula de Excel, Copilot requiere configuraciones específicas como el guardado automático para estar habilitado, lo que puede ser inconveniente para los usuarios [3] [6].
Comparación
-Capacidad de razonamiento: el modelo de Deepseek está diseñado específicamente para tareas de razonamiento complejas, utilizando un enfoque de cadena de pensamiento que mejora la precisión y la confiabilidad. El copiloto, aunque es útil para la asistencia de codificación, no se centra en este nivel de razonamiento.
-Aplicaciones prácticas: en tareas relacionadas con Excel, Deepseek proporciona soluciones más intuitivas y flexibles, que ofrece fórmulas de columna para ayuda y de matriz de células individuales sin requerir configuraciones específicas como Auto Save [3] [6]. Copilot lucha con estas tareas debido a su dependencia de ciertas configuraciones.
-Claridad explicativa: Deepseek sobresale en proporcionar explicaciones claras y fáciles de usar que interpretan la intención detrás de las fórmulas o problemas, mientras que el copiloto tiende a centrarse más en la sintaxis sin ofrecer claridad del mundo real [3] [6].
En resumen, mientras que ambos modelos tienen sus fortalezas, el modelo de razonamiento de Deepseek es más experto en manejar tareas de razonamiento complejas y proporcionar explicaciones claras, lo que lo hace superior en estas áreas en comparación con el copiloto. Sin embargo, el copiloto sigue siendo efectivo en su dominio específico de asistencia de codificación.
Citas:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-razoning-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/Rasoning_Model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-tead-to-headead-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-razoning-model-beats-openais-o1-on-certing-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-razoning-capabilities-using-pure-reinforcion-lelarning/
[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