ChatGPT đã trở thành công cụ quen thuộc cho hầu hết mọi tác vụ, nhưng đôi khi, nó vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng. DeepSeek đang chứng tỏ mình là một mô hình AI mạnh mẽ, có thể cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT và thậm chí vượt trội hơn trong một số nhiệm vụ then chốt. Với tư cách là một chuyên gia công nghệ, tôi đã thử nghiệm và nhận thấy DeepSeek thực sự mang lại giá trị đáng kể cho người dùng Việt Nam trong các lĩnh vực chuyên biệt.
1. Giải Quyết Vấn Đề Toán Học
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT là những nền tảng phổ biến nơi người dùng tìm kiếm sự hỗ trợ và giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 của mình cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (thấp/trung bình) của OpenAI cho người dùng miễn phí và o3-mini (cao) cho người dùng gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
DeepSeek giải quyết vấn đề toán học phức tạp với khả năng suy luận mạnh mẽ
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 đều đưa ra câu trả lời chính xác cho tất cả các vấn đề. Mặc dù thử nghiệm này chưa thực sự toàn diện, nhưng tôi có thể khẳng định rằng cả hai mô hình này đều đủ tốt để giải quyết các vấn đề toán học phổ biến, và bạn sẽ khó có thể tìm thấy một bài toán nào mà cả hai mô hình đều không thể trả lời.
Tuy nhiên, tôi vẫn ưu tiên sử dụng DeepSeek hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả điểm chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces. Chuỗi suy luận (chain-of-thought) của DeepSeek cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về cách giải quyết vấn đề, giúp tôi hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không tiêu tốn giới hạn lời nhắc o3-mini (cao), cung cấp chuỗi suy luận tốt hơn, và có khả năng giải quyết các vấn đề toán học hiệu quả, trừ khi đó là một vấn đề mang tính lý thuyết chuyên sâu.
2. Sinh Mã và Gỡ Lỗi
Sinh mã và gỡ lỗi là những 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 điểm chuẩn Codeforces, đây đã là một lý do chính đáng để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT.
Để xem điều đó thể hiện như thế nào trong thực tế, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi rắn bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lời nhắc để xử lý lỗi, tôi cuối cùng cũng khiến cả hai chatbot tạo ra một trò chơi rắn hoạt động.
DeepSeek sinh mã và gỡ lỗi game rắn HTML/CSS/JS hiệu quả
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để sửa lỗi. Tuy nhiên, điều đó không thực sự chứng minh nhiều vì tôi cũng đã khiến trò chơi rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo chỉ sau hai lời nhắc nữa. Điểm khác biệt lớn nhất là trò chơi rắn của DeepSeek được “chau chuốt” hơn và có nhiều tính năng hơn so với trò chơi của ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá cân bằng trong các điểm chuẩn, DeepSeek R1 dường như cung cấp sự “hướng dẫn” nhiều hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể muốn mã code trông như thế nào. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng tôi cho rằng hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có thể là sinh viên và kỹ sư mới vào nghề đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp thêm các tính năng mà bạn thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng lớn và là một lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
3. Phân Tích Dữ Liệu
Điểm 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 động các tập hợp con cụ thể của các tham số (“chuyên gia”) cho các tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và tăng cường hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy cho phép DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
Trong ví dụ này, tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp seed mà tôi sử dụng để điền dữ liệu vào một database nhằm kiểm thử các backend. Sau đó, tôi yêu cầu cả hai chatbot phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên tệp đã cung cấp. DeepSeek đã có thể cung cấp cho tôi những hiểu biết giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek phân tích dữ liệu, cung cấp insight giá trị nhờ kiến trúc MoE
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong tệp. Sau đó, nó đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện việc phân tích. Tôi thậm chí đã thử vài lần yêu cầu nó tìm các xu hướng trong phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nhưng liên tục nhận được hướng dẫn thay vì kết quả.
Đây là lúc việc tìm đúng công cụ AI cho công việc thực sự phát huy tác dụng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn trong công việc trò chuyện và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các tác vụ phân tích chuyên sâu hơn.
4. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc khiến nó khác biệt so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, như tệp JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, đòi hỏi phân tích cú pháp và diễn giải chính xác.
Mặc dù đạt điểm thấp hơn trong các điểm chuẩn GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều đó không thực sự 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 thử nghiệm này, tôi đã cung cấp cho cả hai chatbot một cơ sở dữ liệu bị cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại cho đúng.
DeepSeek xử lý dữ liệu có cấu trúc từ database một cách chính xác
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả dạng bảng, đó chính xác là những gì cơ sở dữ liệu lẽ ra phải có. Trong khi đó, ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ cung cấp cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và bỏ quên mọi thứ khác.
Kết quả DeepSeek tổ chức dữ liệu cấu trúc thành bảng rõ ràng
Mặc dù tôi tin rằng với một vài lời nhắc nữa, tôi cuối cùng cũng có thể khiến ChatGPT hoạt động để định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần thử đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức khi cố gắng xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, chuỗi suy luận sâu sắc và kiến trúc MoE của DeepSeek làm cho nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT có sẵn.
Điểm 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 và trò chuyện chung, 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 khiến nó trở thành công cụ AI chuyên dụng hàng đầu của tôi cho các tác vụ này.
Bạn đã từng trải nghiệm DeepSeek chưa? Hãy chia sẻ những tác vụ mà bạn thấy DeepSeek vượt trội so với các công cụ AI khác trong phần bình luận bên dưới nhé!
