Palyginus „Deepseek“ samprotavimo modelio veikimą su „Copilot“, apima jų galimybių ištyrimą skirtingose srityse, tokiose kaip samprotavimai, problemų sprendimas ir praktinis pritaikymas, pavyzdžiui, „Excel“ formulės kūrimas ir paaiškinimas.
„Deepseek“ samprotavimo modelis
Prieš pateikdamas atsakymą, „Deepseek“ samprotavimo modelis, ypač „Deepseek-R1“, yra skirtas tobulėti atliekant sudėtingas problemų sprendimo užduotis, sukuriant „minties grandinę“ (COT). Šis požiūris padidina tikslumą ir patikimumą, ypač tokiose srityse kaip matematika ir mokslas [2] [4]. Modelis mokomas naudojant armatūros mokymąsi (RL), kuris leidžia jam sukurti galingą samprotavimo elgesį, nesikreipiant į prižiūrimą tikslinį derinimą iš pradžių [5] [8]. „Deepseek-R1“ pademonstravo veikimą, panašų į kitus modelius, tokius kaip „Openai“ O1, tam tikriems etalonams [4] [7].
Viena iš pagrindinių „Deepseek“ modelio pranašumų yra jo sugebėjimas pateikti aiškius, patogius sudėtingų problemų paaiškinimus. Pavyzdžiui, „Excel Formula“ paaiškinime „Deepseek“ siūlo ne tik sintaksės suskirstymą, bet ir formulės ketinimų aiškinimą, todėl vartotojams ji tampa praktiškesnė [3] [6].
Copilot
Kita vertus, „Copilot“ yra „Microsoft“ sukurtas AI varomas asistentas, skirtas padėti kodavimui ir kitoms užduotims. Nors jis veiksmingai teikia sintaksės aiškinimus, jam dažnai trūksta aiškumo ir realaus pasaulio pritaikomumo, kurį siūlo „Deepseek“ [3] [6]. „Excel“ formulės kūrime ir paaiškinime „Copilot“ reikalauja konkrečių parametrų, tokių kaip automatinis išsaugojimas, kad būtų galima įjungti, o tai vartotojams gali būti nepatogu [3] [6].
palyginimas
-Priežiūros galimybė: „Deepseek“ modelis yra specialiai sukurtas sudėtingoms samprotavimo užduotims, naudojant mąstymo grandinės metodą, kuris padidina tikslumą ir patikimumą. Nors „Copilot“, nors ir naudingas kodavimui, nėra sutelktas į šį samprotavimo lygį.
-Praktinės programos: Atliekant „Excel“ susijusias užduotis, „DeepSeek“ teikia intuityvesnius ir lanksčius sprendimus, siūlančius tiek pagalbinio stulpelio, tiek vienos ląstelių masyvo formules nereikalaujant konkrečių parametrų, tokių kaip automatinis išsaugojimas [3] [6]. „Copilot“ kovoja su šiomis užduotimis dėl priklausomybės nuo tam tikrų parametrų.
-Aiškinamasis aiškumas: „Deepseek“ puikiai pateikia aiškius, vartotojus draugiškus paaiškinimus, aiškinančius formulių ar problemų ketinimus, tuo tarpu „Copilot“ linkęs daugiau dėmesio skirti sintaksei, nesiūlant tikrojo pasaulio aiškumo [3] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abu modeliai turi savo stipriąsias puses, „Deepseek“ samprotavimo modelis labiau įgudo tvarkyti sudėtingas samprotavimo užduotis ir pateikti aiškius paaiškinimus, todėl šiose srityse jis yra pranašesnis, palyginti su kopilotu. Tačiau „Copilot“ išlieka veiksminga savo konkrečioje kodavimo pagalbos srityje.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-tyle-deepspt-with-prompt-optimization-on-mazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-head-tohead-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-peats-openais-o1-on-cither-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-reasoning-capability-using-pure-reinforcation-reeNing/
[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