Mặc dù ChatGPT đã trở thành công cụ quen thuộc của nhiều người, nhưng không phải lúc nào nó cũng là lựa chọn tối ưu. Trong thế giới AI đang phát triển không ngừng, DeepSeek đang dần khẳng định mình là một mô hình mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp và thậm chí vượt trội ChatGPT trong một số tác vụ chuyên biệt. Bài viết này sẽ đi sâu vào 4 lĩnh vực cốt lõi mà DeepSeek chứng tỏ ưu thế vượt trội, biến nó thành công cụ không thể thiếu đối với các chuyên gia và người dùng công nghệ.
1. Giải Quyết Vấn Đề Toán Học
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT là những nền tảng phổ biến để người dùng tìm kiếm sự hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 chuyên biệt cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (mức thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (mức cao) cho người dùng gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
DeepSeek hỗ trợ giải quyết các vấn đề toán học phức tạp
Sau khi thử nghiệm hàng chục bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (phiên bản miễn phí), cả hai mô hình đều đưa ra câu trả lời chính xác. Mặc dù thử nghiệm này chưa thực sự rộng rãi, nhưng có thể nói cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các bài toán thông thường, và bạn sẽ khó tìm được một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
Tuy nhiên, DeepSeek vẫn được ưa chuộng hơn vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai bài kiểm tra benchmark AIME Math 2024 và Codeforces. Đặc biệt, “chuỗi suy nghĩ” (chain-of-thought) của DeepSeek cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách giải quyết vấn đề, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tự mình giải quyết các bài toán tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn là lựa chọn tốt vì không tiêu tốn giới hạn lời nhắc của o3-mini (cao) mà vẫn cung cấp chuỗi suy nghĩ chi tiết hơn, khả năng cao vẫn giải được các bài toán, trừ những bài mang tính lý thuyết cao.
2. Tạo và Gỡ Lỗi Mã Nguồn
Viết mã và gỡ lỗi là hai ứng dụng phổ biến khác mà DeepSeek và ChatGPT được sử dụng. Như đã đề cập, mô hình R1 của DeepSeek đạt điểm cao hơn mô hình o3-mini (thấp/trung bình) của OpenAI trong bài kiểm tra Codeforces – đây đã là một lý do thuyết phục để chọn DeepSeek thay vì ChatGPT.
Để đánh giá hiệu quả trong thực tế, cả hai chatbot đã được yêu cầu viết một game rắn (snake game) bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài chỉnh sửa để xử lý lỗi, cả hai chatbot cuối cùng đều tạo ra một game rắn hoạt động hoàn chỉnh.
DeepSeek giúp tạo mã nguồn cho game rắn hiệu quả
Điều đáng chú ý là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn để sửa lỗi. Dù vậy, game rắn của ChatGPT cũng hoạt động trơn tru chỉ sau hai lần nhắc thêm. Điểm khác biệt lớn nằm ở chỗ, game rắn do DeepSeek tạo ra được “trau chuốt” và có nhiều tính năng hơn so với game của ChatGPT.
Dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá tương đồng trong các benchmark, R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự “hướng dẫn” tốt hơn về những gì người dùng có thể mong muốn trong mã nguồn. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do này, nhưng có thể nói rằng hầu hết người dùng tạo mã với chatbot là sinh viên và kỹ sư mới vào nghề đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp thêm các tính năng thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng và là lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
3. Phân Tích Dữ Liệu Chuyên Sâu
Sức mạnh của DeepSeek trong phân tích dữ liệu đến từ việc sử dụng kiến trúc mô hình Mixture of Experts (MoE). Thiết kế này cho phép mô hình phân bổ linh hoạt các tập con tham số (“chuyên gia”) cụ thể cho từng tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và nâng cao hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy giúp DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Trong một thử nghiệm cụ thể, cả DeepSeek và ChatGPT đều được cung cấp một file seed dùng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu thử nghiệm. Sau đó, cả hai chatbot được yêu cầu phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên file đã cung cấp. DeepSeek đã có thể đưa ra những thông tin chi tiết có giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek hỗ trợ phân tích dữ liệu hiệu quả với các bảng biểu
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong file. Sau đó, nó đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện phân tích. Ngay cả khi đã cố gắng nhắc lại nhiều lần để thấy xu hướng phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), ChatGPT vẫn liên tục đưa ra hướng dẫn thay vì kết quả.
Đây là lúc việc tìm đúng công cụ AI cho công việc thực sự tỏa sáng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn trong các tác vụ đàm thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các khối lượng công việc phân tích.
4. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc (Structured Data)
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc là điểm khác biệt so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, ví dụ như file JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, đòi hỏi sự phân tích và diễn giải chính xác.
Mặc dù DeepSeek đạt điểm thấp hơn trong benchmark GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều này không quá quan trọng bằng khả năng của DeepSeek trong việc thực hiện logic và suy luận, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Trong một thử nghiệm này, cả hai chatbot đã được cung cấp một cơ sở dữ liệu cấu hình sai để xử lý và tổ chức lại một cách chính xác.
DeepSeek xử lý dữ liệu cấu trúc phức tạp
DeepSeek đã cung cấp kết quả dạng bảng, chính xác như những gì cơ sở dữ liệu cần phải có. Trong khi đó, ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ trả về phần danh mục của cơ sở dữ liệu, bỏ quên tất cả các thông tin còn lại.
Mặc dù có thể tin rằng chỉ với một vài lời nhắc nữa, ChatGPT có thể định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, nhưng thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần đầu tiên, giúp tiết kiệm thời gian và công sức khi xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, chuỗi suy nghĩ sâu và kiến trúc MoE của DeepSeek khiến nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT hiện có.
Kết luận
Sức mạnh của DeepSeek nằm ở khả năng suy luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Mặc dù nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho công việc sáng tạo hay các cuộc hội thoại tổng quát, nhưng khả năng toán học nâng cao, hỗ trợ lập trình vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc chuyên nghiệp đã biến DeepSeek thành công cụ AI không thể thiếu cho những tác vụ chuyên biệt này. Hãy cân nhắc DeepSeek để tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn trong các lĩnh vực đặc thù này. Bạn đã trải nghiệm DeepSeek chưa? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn ở phần bình luận bên dưới!
Tài liệu tham khảo
- OpenAI o3-mini vs DeepSeek R1
- Why Use DeepSeek Despite Privacy Censorship Issues
- How to Find the Best AI Tools For Any Job
- Best Alternatives ChatGPT
- JavaScript HTML CSS Snake Game
