ChatGPT ist meistens meine erste Wahl, aber manchmal reicht es einfach nicht aus. DeepSeek erweist sich als leistungsstarkes Modell, das in der Lage ist, direkt mit ChatGPT zu konkurrieren – und es bei vielen wichtigen Aufgaben sogar zu übertreffen. Wenn es um die Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenanalyse, Inhaltserstellung und maschinelle Übersetzung geht, liefert DeepSeek herausragende Leistung.
4. Mathematische Probleme lösen
KI-Chatbots wie DeepSeek und ChatGPT sind beliebte Plattformen, an die sich Menschen wenden, wenn sie Hilfe benötigen oder mathematische Probleme lösen möchten. DeepSeek verwendet sein R1-Modell für logische Denkaufgaben, während ChatGPT das o3-mini-Modell (niedrig/mittel) von OpenAI für Benutzer der kostenlosen Stufe und o3-mini (hoch) für Plus-Benutzer mit einem Limit von 50 Eingaben pro Tag anbietet.
Nachdem ich Dutzende anspruchsvolle GMAT-Probleme (Graduate Management Admission Test) sowohl auf DeepSeek als auch auf ChatGPT (als kostenloser Benutzer) getestet hatte, lieferten beide die richtigen Antworten auf alle Probleme.
Obwohl dieser Test nicht völlig umfassend war, würde ich sagen, dass beide Modelle gut genug sind, um gängige mathematische Probleme zu lösen, und es dürfte Ihnen schwerfallen, ein Problem zu finden, das nicht mit beiden Modellen gelöst werden kann.
Ich bevorzuge jedoch immer noch DeepSeek gegenüber ChatGPT, da es in beiden Fällen besser abschneidet. AIME Math 2024 und Codeforces-Benchmarks. Die DeepSeek-Gedankenreihe bietet außerdem weitere Einblicke in die Problemlösung, sodass ich in Zukunft ähnliche Probleme besser verstehen und mich darüber informieren kann, wie ich sie angehen kann.
Wenn Sie ChatGPT Plus verwenden, ist DeepSeek möglicherweise immer noch die bessere Option, da es Ihren Anteil an o3-mini (hohen) Eingaben nicht verwendet, bessere Gedankengänge liefert und Ihre mathematischen Probleme wahrscheinlich immer noch löst, sofern sie nicht theoretischer Natur sind.
3. Debuggen und Code erstellen
Programmierung und Debugging sind weitere beliebte Anwendungen, bei denen sowohl DeepSeek als auch ChatGPT verwendet werden. Wie bereits erwähnt, erzielt das DeepSeek R1-Modell im Codeforces-Benchmark bessere Ergebnisse als die OpenAI o3-mini-Modelle (niedrig/mittel), was tatsächlich ein guter Grund ist, DeepSeek gegenüber ChatGPT zu verwenden. Effizientes Debugging und Codieren sind Schlüsselfunktionen von Chatbots, die die Produktivität steigern und die Softwareentwicklungszeit verkürzen.
Um zu sehen, wie sich dies in der Praxis umsetzen lässt, habe ich beide Chatbots gebeten, ein Snake-Spiel mit HTML5, CSS und JavaScript zu schreiben. Nach einigen weiteren Fehlerbehebungen habe ich es endlich geschafft, mit beiden Chatbots ein funktionierendes Snake-Spiel zu produzieren. Dieses Beispiel zeigt, wie diese Tools funktionalen Code generieren und so den Entwicklungsprozess für Entwickler vereinfachen können.
Mir ist aufgefallen, dass DeepSeek etwas weniger Eingabeaufforderungen zum Beheben von Problemen benötigt. Dies brachte jedoch nicht viel, da das Snake-Spiel von ChatGPT nach zwei weiteren Eingabeaufforderungen einwandfrei funktionierte. Der Unterschied bestand jedoch darin, dass das Snake-Spiel von DeepSeek ausgefeilter war und über mehr Funktionen verfügte als das von ChatGPT. Diese zusätzlichen Funktionen zeigen die Fähigkeit von DeepSeek, die Anforderungen der Benutzer zu verstehen und umfassendere Softwarelösungen bereitzustellen.
Obwohl beide KI-Modelle in den Benchmarks sehr ähnliche Ergebnisse erzielten, scheint DeepSeek R1 mehr Orientierung hinsichtlich der möglichen Codewünsche des Benutzers zu bieten. Dies ist auf Verbesserungen der DeepSeek-Algorithmen zurückzuführen, die ein besseres Verständnis des Anfragekontexts ermöglichen.
Manche bevorzugen aus diesem Grund vielleicht ChatGPT, aber ich würde behaupten, dass die meisten Leute, die mit Chatbots Code generieren, wahrscheinlich Studenten und Nachwuchsingenieure sind, die nach Hilfe suchen. Daher wäre die Bereitstellung zusätzlicher Funktionen, die Sie normalerweise in ähnlichen Codeteilen finden würden, ein zusätzlicher Vorteil und ein guter Grund, DeepSeek weiterhin zu verwenden. Diese zusätzlichen Funktionen können Benutzern dabei helfen, neue Programmiertechniken zu erlernen und ihre Fähigkeiten in der Softwareentwicklung zu verbessern.
2. Datenanalyse
Die Stärke von DeepSeek bei der Datenanalyse liegt in der Verwendung der Modellstruktur „Mixture of Experts“ (MoE). Dieses Design ermöglicht es dem Modell, bestimmte Teilmengen seiner Parameter („Experten“) dynamisch verschiedenen Aufgaben zuzuweisen, wodurch die Rechenressourcen optimiert und die Verarbeitungseffizienz verbessert werden. Diese Architektur ermöglicht DeepSeek die effiziente Verarbeitung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten.
In diesem Beispiel habe ich sowohl DeepSeek als auch ChatGPT eine Starterdatei gegeben, die ich zum Auffüllen einer Datenbank für Backend-Tests verwendet habe. Anschließend habe ich beide Chatbots gebeten, auf Grundlage des von mir bereitgestellten Profils potenzielle Trends zu analysieren. DeepSeek konnte mir wertvolle Einblicke liefern, beispielsweise zu Preisverteilung, Lagerbestand, Spitzen- und jüngster Aktivität, Gruppenpopularität usw.
Im Gegensatz dazu schien ChatGPT mehr an der Qualität der Informationen in der Datei interessiert zu sein. Anschließend gab er Ratschläge zur Durchführung der Datenanalyse, statt diese tatsächlich umzusetzen. Ich habe sogar mehrmals versucht, Preisverteilungstrends, Lagerbestände, Spitzenaktivitäten und aktuelle Aktivitäten anzuzeigen (Trends, die DeepSeek bereits gefunden hat), aber stattdessen erhielt ich ständig Anweisungen.
Hier kommt es darauf an, das richtige KI-Tool für die jeweilige Aufgabe zu finden. Während die kostenlosen o3-mini-Modelle von ChatGPT für Konversations- und Kreativarbeit besser geeignet sein mögen, ist das R1-Modell von DeepSeek speziell für analytische Arbeitslasten konzipiert.
1. Verarbeitung strukturierter Daten
Die Effizienz von DeepSeek bei der Verarbeitung strukturierter Daten unterscheidet es von allgemeinen KI-Modellen wie ChatGPT. Strukturierte Daten wie JSON-Dateien, XML und Datenbankeinträge erfordern eine sorgfältige Analyse und Interpretation. Bei der strukturierten Datenverarbeitung handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Daten aus ihrer Rohform in eine strukturierte Form, die von einem Computer verwendet werden kann. Zu den strukturierten Datentypen gehören Datenbanken, Tabellenkalkulationen und XML-Dateien.
Obwohl DeepSeek bei den GPQA-Benchmarks (Google Graduate Level Questions and Answers) schlechter abschnitt, fällt dies im Vergleich zu DeepSeeks Fähigkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen und zu folgern, nicht so sehr ins Gewicht, insbesondere bei der Arbeit mit strukturierten Daten.
In diesem Test habe ich beiden Chatbots eine falsch konfigurierte Datenbank zur ordnungsgemäßen Verarbeitung und Organisation gegeben.
DeepSeek lieferte mir tabellarische Ergebnisse, die genau dem Aussehen der Datenbank entsprachen, während ChatGPT offenbar Probleme hatte und mir nur den Kategorienabschnitt der Datenbank lieferte und alles andere vergaß. Dieser Test demonstriert die Fähigkeit von DeepSeek, strukturierte Daten effizient zu verarbeiten.
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