将DeepSeek推理模型的性能与Copilot的表现进行比较，涉及检查其在不同领域的功能，例如推理，解决问题和实用应用，例如Excel公式的创建和解释。
DeepSeek的推理模型
DeepSeek的推理模型，尤其是DeepSeek-R1，旨在通过在提供答案之前生成“思想链”(COT)来在复杂的解决问题的任务中表现出色。这种方法提高了准确性和可靠性，尤其是在数学和科学等领域[2] [4]。该模型是使用增强学习(RL)训练的，它使其可以开发强大的推理行为，而无需依赖于监督的微调[5] [8]。 DeepSeek-R1表现出与某些基准测试的Openai的O1(例如Openai的O1)相当甚至超过其他模型的性能[4] [7]。
DeepSeek模型的关键优势之一是它可以为复杂问题提供清晰，用户友好的解释。例如，在Excel公式的解释中，DeepSeek不仅提供了语法的细分，还提供了对公式意图的解释，使其对用户更为实用[3] [6]。
##副词
另一方面，Copilot是由Microsoft开发的AI驱动助手，旨在协助编码和其他任务。尽管它有效地提供了基于语法的解释，但它通常缺乏DeepSeek提供的清晰度和现实世界的适用性[3] [6]。在Excel公式创建和说明中，Copilot需要启用特定的设置(例如自动保存)，这对用户可能会带来不便[3] [6]。
＃＃ 比较
- 推理能力：DeepSeek的模型是专门为复杂推理任务设计的，它使用了一项经过思考的方法来提高准确性和可靠性。 Copilot虽然可用于编码援助，但并不专注于这种推理水平。
- 实用应用程序：在与Excel相关的任务中，DeepSeek提供了更直观和灵活的解决方案，提供了辅助列和单细胞阵列公式，而无需自动保存[3] [6]等特定设置。由于其依赖某些设置，因此副驾驶在这些任务上挣扎。
- 解释性清晰度：DeepSeek在提供清晰，用户友好的解释方面表现出色，这些解释解释了公式或问题背后的意图，而副驾驶倾向于在不提供现实世界的清晰度的情况下更多地专注于语法[3] [6]。
总而言之，尽管这两种模型都具有自己的优势，但DeepSeek的推理模型更擅长处理复杂的推理任务并提供明确的解释，这使其在这些领域中与副本相比优越。但是，Copilot在其编码援助的特定领域仍然有效。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-deepseek-deepseek-with-prompt-prompt-optimization-on-on-amazon-bedrock/
[2] https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model
[3] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-versus-deep-seek-seek-head-to-head-head-episode-2671.1269554/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-clairs-its-reasoning-model-beats-openais-openais-o1-on-cintern-benchmarks/
[5] https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-rounconing-capabilities-using-using-pure-reinforeveres-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