Comparing the performance of DeepSeek's reasoning model to Copilot's involves examining their capabilities in different areas, such as reasoning, problem-solving, and practical applications like Excel formula creation and explanation.
Модель міркувань DeepSeek
Модель міркування Deepseek, особливо DeepSeek-R1, розроблена для того, щоб досягти складних завдань щодо вирішення проблем, генеруючи "ланцюг думок" (COT), перш ніж надати відповідь. Цей підхід підвищує точність та надійність, особливо в таких областях, як математика та наука [2] [4]. Модель навчається з використанням підкріпленого навчання (RL), що дозволяє їй розвивати потужну поведінку міркувань, не покладаючись на контрольну тонку настройку спочатку [5] [8]. DeepSeek-R1 продемонстрував продуктивність, порівнянну з та навіть перевершенням інших моделей, таких як O1 O1 на певних орієнтирах [4] [7].
Однією з ключових сильних сторін моделі DeepSeek є її здатність надавати чіткі, зручні для користувачів пояснення складних проблем. Наприклад, у Formula Excel Formula DeepSeek пропонує не лише розбиття синтаксису, але й інтерпретацію наміру формули, що робить його більш практичним для користувачів [3] [6].
copilot
Copilot, on the other hand, is an AI-powered assistant developed by Microsoft, designed to assist with coding and other tasks. Незважаючи на те, що він ефективний у наданні пояснень на основі синтаксису, йому часто не вистачає чіткості та реальної застосовності, яку DeepSeek пропонує [3] [6]. У створенні та пояснень Excel Formula, Copilot вимагає конкретних налаштувань, таких як автоматичне збереження для включення, що може бути незручним для користувачів [3] [6].
Порівняння
-Можливість міркувань: Модель DeepSeek спеціально розроблена для складних завдань міркувань, використовуючи ланцюговий підхід, що підвищує точність та надійність. Copilot, хоча і корисний для кодування допомоги, не зосереджується на цьому рівні міркувань.
-Практичні програми: У завдань, пов'язаних з Excel, DeepSeek пропонує більш інтуїтивні та гнучкі рішення, пропонуючи як хижні стовпчики, так і одноклітинні формули масиву, не вимагаючи конкретних налаштувань, таких як Auto Save [3] [6]. Copilot struggles with these tasks due to its dependency on certain settings.
-Пояснювальна ясність: DeepSeek перевершує чіткі, зручні для користувача пояснення, які інтерпретують наміри, що стоять за формулами або проблемами, тоді як Copilot має тенденцію більше зосередитись на синтаксисі, не пропонуючи чіткості реального світу [3] [6].
Підсумовуючи це, хоча обидві моделі мають свої сильні сторони, модель міркувань DeepSeek є більш вмілою для вирішення складних завдань міркувань та надання чітких пояснень, що робить його вищим у цих областях порівняно з копілотом. However, Copilot remains effective in its specific domain of coding assistance.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-risoning-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-fhe-fhe-pisode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-catect-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving language-model-rasoning-capability-using-pure-reinforcementlening/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=OMXGX9AZN78&vl=ENEN
[7] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai
[8] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard