ほとんどの場合、ChatGPT が私の第一選択ですが、時にはそれが十分ではないこともあります。 DeepSeek は、ChatGPT と直接競合できる強力なモデルであり、多くの重要なタスクで ChatGPT を上回る性能を発揮することを証明しています。自然言語処理、データ分析、コンテンツ作成、機械翻訳に関しては、DeepSeek は優れたパフォーマンスを発揮します。
4. 数学の問題を解く
DeepSeek や ChatGPT などの AI チャットボットは、人々が助けを求めたり数学の問題を解いたりするために利用する人気のプラットフォームです。 DeepSeek は推論タスクに R1 モデルを使用しますが、ChatGPT は無料ユーザー向けに OpenAI の o3-mini (低/中) モデルを提供し、Plus ユーザーには 3 日あたり 50 入力の制限がある oXNUMX-mini (高) を提供します。
DeepSeek と ChatGPT (無料ユーザーとして) の両方で、数十の難しい GMAT (大学院経営学入学試験) の問題をテストしたところ、両方ともすべての問題に正解しました。
このテストは完全に包括的ではありませんでしたが、どちらのモデルも一般的な数学の問題を解くのに十分であり、どちらのモデルでも解けない問題を見つけるのは難しいでしょう。
ただし、両方のスコアが高かったため、ChatGPT よりも DeepSeek を使用することを好みます。 AIME Math 2024 と Codeforces ベンチマーク。 DeepSeek の思考シリーズは、問題を解決する方法についてのより深い洞察も提供し、将来同様の問題に取り組む方法についてより深く理解し、学ぶことを可能にします。
ChatGPT Plus ユーザーの場合、DeepSeek は o3-mini (high) 入力をほとんど使用せず、より優れた思考回路を提供し、理論的な問題でない限り数学の問題も解ける可能性が高いため、より良い選択肢となる可能性があります。
3. デバッグとコードの作成
プログラミングとデバッグは、DeepSeek と ChatGPT の両方が使用される他の一般的なアプリケーションです。前述したように、DeepSeek R1 モデルは Codeforces ベンチマークで OpenAI o3-mini (低/中) モデルよりも高いスコアを獲得しており、これは ChatGPT よりも DeepSeek を使用する十分な理由となります。効率的なデバッグとコーディングはチャットボットの重要な機能であり、生産性を向上させ、ソフトウェア開発時間を短縮します。
これが実際の使用にどのように応用されるかを確認するために、両方のチャットボットに HTML5、CSS、JavaScript を使用して Snake ゲームを作成するように依頼しました。さらにいくつかのバグを修正した後、最終的に両方のチャットボットで動作するスネーク ゲームを作成できるようになりました。この例では、これらのツールがどのように機能コードを生成し、開発者の開発プロセスを容易にするかを示します。
DeepSeek では、問題を修正するために必要なプロンプトが若干少ないことに気付きました。しかし、2回の追加プロンプトの後、ChatGPTのSnakeゲームが問題なく動作したので、これはあまり証明にはなりませんでした。しかし、違いを生んだのは、DeepSeek の Snake ゲームが ChatGPT のものよりも洗練されていて、機能も豊富だったことです。これらの追加機能は、DeepSeek がユーザーの要件を理解し、より包括的なソフトウェア ソリューションを提供できる能力を示しています。
そのため、両AIモデルのベンチマークスコアはほぼ同等でしたが、DeepSeek R1はユーザーがコードにどのような結果を求めているかという点において、より多くのガイダンスを提供しているように見えます。これは、DeepSeekのアルゴリズムが改良され、リクエストのコンテキストをより適切に理解できるようになったことによるものです。
この理由で ChatGPT を好む人もいるかもしれませんが、チャットボットでコードを生成している人のほとんどは、助けを求めている学生やジュニア エンジニアである可能性が高いと私は主張します。したがって、通常は同様のコードに見られる追加機能を提供することは、さらなる利点となり、DeepSeek を使い続ける十分な理由となります。これらの追加機能は、ユーザーが新しいプログラミング手法を学習し、ソフトウェア開発スキルを向上させるのに役立ちます。
2. データ分析
DeepSeek のデータ分析における強みは、Mixture of Experts (MoE) モデル構造の使用にあります。この設計により、モデルはパラメータの特定のサブセット（「エキスパート」）をさまざまなタスクに動的に割り当て、コンピューティング リソースを最適化し、処理効率を向上させることができます。このアーキテクチャにより、DeepSeek は構造化データと非構造化データの両方を効率的に処理できます。
この例では、DeepSeek と ChatGPT の両方に、バックエンド テスト用のデータベースを作成するために使用するスターター ファイルを提供しました。次に、両方のチャットボットに、私が提供したプロフィールに基づいて潜在的な傾向を分析するように依頼しました。 DeepSeek は、価格分布、在庫レベル、ピークおよび最近のアクティビティ、グループの人気度などの貴重な洞察を提供してくれました。
対照的に、ChatGPT はファイル内の情報の品質をより重視しているようでした。その後、実際にデータ分析を実行するのではなく、データ分析の実施方法についてアドバイスを行いました。価格分布の傾向、在庫レベル、ピークアクティビティ、最近のアクティビティ（DeepSeek がすでに検出した傾向）を確認するように何度か依頼してみましたが、代わりに常に指示が表示されました。
ここで、仕事に適した AI ツールを見つけることが重要になります。 ChatGPT の無料の o3-mini モデルは会話や創造的な作業に優れているかもしれませんが、DeepSeek の R1 モデルは分析ワークロード向けに特別に設計されています。
1. 構造化データの処理
DeepSeek は構造化データの処理効率が優れているため、ChatGPT などの一般的な AI モデルとは一線を画しています。 JSON ファイル、XML、データベース エントリなどの構造化データは、慎重な分析と解釈が必要です。構造化データ処理とは、データを生の形式からコンピューターで使用できる構造化された形式に変換するプロセスです。構造化データ型には、データベース、スプレッドシート、XML ファイルが含まれます。
DeepSeek は GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers) ベンチマークでは低いスコアを獲得しましたが、特に構造化データを扱う場合の推論と推測を実行する DeepSeek の能力と比較すると、これはそれほど問題ではありません。
このテストでは、両方のチャットボットに誤って構成されたデータベースを与え、適切に処理および整理できるようにしました。
DeepSeek はデータベースが想定していたとおりの表形式の結果を表示しましたが、ChatGPT は苦労しているようで、データベースのカテゴリ セクションのみを表示し、他のすべては表示しませんでした。このテストは、DeepSeek が構造化データを効率的に処理する能力を実証します。
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