O ChatGPT é minha primeira escolha na maioria das vezes, mas às vezes ele simplesmente não funciona. O DeepSeek está se mostrando um modelo poderoso, capaz de competir diretamente com o ChatGPT e até mesmo superá-lo em muitas tarefas importantes. Quando se trata de processamento de linguagem natural, análise de dados, criação de conteúdo e tradução automática, o DeepSeek oferece desempenho excepcional.
4. Resolva problemas de matemática
Chatbots de IA como DeepSeek e ChatGPT são plataformas populares às quais as pessoas recorrem para obter ajuda e resolver problemas de matemática. O DeepSeek usa seu modelo R1 para tarefas de raciocínio, enquanto o ChatGPT oferece o modelo o3-mini (baixo/médio) da OpenAI para usuários do nível gratuito e o o3-mini (alto) para usuários Plus com um limite de 50 entradas por dia.
Depois de testar dezenas de problemas desafiadores do GMAT (Graduate Management Admission Test) no DeepSeek e no ChatGPT (como usuário gratuito), ambos forneceram respostas corretas para todos os problemas.
Embora esse teste não tenha sido totalmente abrangente, eu diria que ambos os modelos são bons o suficiente para resolver problemas matemáticos comuns, e você provavelmente teria dificuldade em encontrar um problema que ambos os modelos não consigam resolver.
No entanto, ainda prefiro usar o DeepSeek em vez do ChatGPT porque ele obteve uma pontuação mais alta em ambos. Benchmarks do AIME Math 2024 e do Codeforces. A série de pensamentos do DeepSeek também fornece mais insights sobre como resolver problemas, permitindo-me entender melhor e me educar sobre como lidar com problemas semelhantes no futuro.
Se você for um usuário do ChatGPT Plus, o DeepSeek ainda pode ser a melhor opção porque não usará sua cota de entradas o3-mini (altas), fornece melhores linhas de pensamento e provavelmente ainda resolverá seus problemas de matemática, a menos que sejam teóricos.
3. Depuração e criação de código
Programação e depuração são outras aplicações populares onde tanto o DeepSeek quanto o ChatGPT são usados. Como mencionamos anteriormente, o modelo DeepSeek R1 obtém pontuação mais alta que os modelos OpenAI o3-mini (baixo/médio) no benchmark Codeforces, o que é de fato um bom motivo para usar o DeepSeek em vez do ChatGPT. Depuração e codificação eficientes são recursos essenciais dos chatbots, aumentando a produtividade e reduzindo o tempo de desenvolvimento de software.
Para ver como isso se traduz em uso no mundo real, pedi aos dois chatbots que escrevessem um jogo Snake usando HTML5, CSS e JavaScript. Depois de mais algumas correções de bugs, finalmente consegui que ambos os chatbots produzissem um jogo Snake funcional. Este exemplo mostra como essas ferramentas podem gerar código funcional, facilitando o processo de desenvolvimento para os desenvolvedores.
Notei que o DeepSeek requer um pouco menos de prompts para corrigir problemas. Mas isso não ajudou muito, pois consegui fazer o jogo Snake do ChatGPT funcionar perfeitamente depois de dois prompts adicionais. No entanto, o que fez a diferença foi que o jogo Snake do DeepSeek era mais polido e tinha mais recursos do que o que veio do ChatGPT. Esses recursos adicionais demonstram a capacidade da DeepSeek de entender os requisitos do usuário e fornecer soluções de software mais abrangentes.
Portanto, embora ambos os modelos de IA tenham obtido pontuações muito semelhantes nos benchmarks, o DeepSeek R1 parece oferecer mais orientação em termos do que acredita que o usuário deseja que o código seja. Isso pode ser atribuído a melhorias nos algoritmos do DeepSeek, que permitem entender melhor o contexto da solicitação.
Alguns podem preferir o ChatGPT por esse motivo, mas eu diria que a maioria das pessoas que geram código com chatbots são provavelmente estudantes e engenheiros juniores em busca de ajuda. Portanto, fornecer recursos adicionais que você normalmente encontraria em pedaços de código semelhantes seria uma vantagem adicional e um bom motivo para continuar usando o DeepSeek. Esses recursos adicionais podem ajudar os usuários a aprender novas técnicas de programação e melhorar suas habilidades de desenvolvimento de software.
2. Análise de dados
A força do DeepSeek na análise de dados está no uso da estrutura do modelo Mixture of Experts (MoE). Este design permite que o modelo aloque dinamicamente subconjuntos específicos de seus parâmetros (“especialistas”) para diferentes tarefas, otimizando recursos de computação e aumentando a eficiência do processamento. Essa arquitetura permite que o DeepSeek manipule com eficiência dados estruturados e não estruturados.
Neste exemplo, dei ao DeepSeek e ao ChatGPT um arquivo inicial que usei para preencher um banco de dados para testes de backend. Em seguida, pedi aos dois chatbots que analisassem tendências potenciais com base no perfil que forneci. O DeepSeek conseguiu me fornecer insights valiosos, como distribuição de preços, nível de estoque, pico e atividade recente, popularidade do grupo, etc.
Em contraste, o ChatGPT parecia mais preocupado com a qualidade das informações no arquivo. Em seguida, ele passou a dar conselhos sobre como conduzir a análise de dados, em vez de realmente implementá-la. Eu até tentei várias vezes pedir para ele ver tendências de distribuição de preços, níveis de estoque, pico de atividade e atividade recente (tendências que o DeepSeek já havia encontrado), mas constantemente recebia instruções.
É aqui que encontrar a ferramenta de IA certa para o trabalho faz toda a diferença. Embora os modelos o3-mini gratuitos do ChatGPT possam ser melhores para trabalhos criativos e de conversação, o modelo R1 do DeepSeek foi projetado especificamente para cargas de trabalho analíticas.
1. Processamento de dados estruturados
A eficiência do DeepSeek no processamento de dados estruturados o diferencia de modelos gerais de IA, como o ChatGPT. Dados estruturados, como arquivos JSON, XML e entradas de banco de dados, exigem análise e interpretação cuidadosas. O processamento de dados estruturados é o processo de conversão de dados de sua forma bruta em uma forma estruturada que pode ser usada por um computador. Os tipos de dados estruturados incluem bancos de dados, planilhas e arquivos XML.
Embora o DeepSeek tenha obtido uma pontuação mais baixa nos benchmarks GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), isso não importa muito em comparação com a capacidade do DeepSeek de realizar raciocínio e inferência, especialmente ao trabalhar com dados estruturados.
Neste teste, dei aos dois chatbots um banco de dados mal configurado para processar e organizar corretamente.
O DeepSeek me deu resultados tabulares que eram exatamente o que o banco de dados deveria ter, enquanto o ChatGPT pareceu ter dificuldades e só me deu a seção de categorias do banco de dados, esquecendo todo o resto. Este teste demonstra a capacidade do DeepSeek de processar dados estruturados com eficiência.
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