ChatGPT est mon premier choix la plupart du temps, mais parfois, cela ne suffit pas. DeepSeek s’avère être un modèle puissant capable de concurrencer directement ChatGPT, voire de le surpasser sur de nombreuses tâches clés. En matière de traitement du langage naturel, d’analyse de données, de création de contenu et de traduction automatique, DeepSeek offre des performances exceptionnelles.
4. Résoudre des problèmes mathématiques
Les chatbots IA comme DeepSeek et ChatGPT sont des plateformes populaires vers lesquelles les gens se tournent pour obtenir de l'aide et résoudre des problèmes mathématiques. DeepSeek utilise son modèle R1 pour les tâches de raisonnement, tandis que ChatGPT propose le modèle o3-mini (faible/moyen) d'OpenAI pour les utilisateurs du niveau gratuit et o3-mini (élevé) pour les utilisateurs Plus avec une limite de 50 entrées par jour.
Après avoir testé des dizaines de problèmes GMAT (Graduate Management Admission Test) difficiles sur DeepSeek et ChatGPT (en tant qu'utilisateur gratuit), ils ont tous deux fourni des réponses correctes à tous les problèmes.
Bien que ce test ne soit pas complètement exhaustif, je dirais que les deux modèles sont suffisamment bons pour résoudre des problèmes mathématiques courants, et vous auriez probablement du mal à trouver un problème que les deux modèles ne peuvent pas résoudre.
Cependant, je préfère toujours utiliser DeepSeek plutôt que ChatGPT car il a obtenu de meilleurs résultats dans les deux cas. Tests de performance AIME Math 2024 et Codeforces. La série de réflexions DeepSeek fournit également davantage d’informations sur la manière de résoudre les problèmes, me permettant de mieux comprendre et de m’informer sur la manière de résoudre des problèmes similaires à l’avenir.
Si vous êtes un utilisateur de ChatGPT Plus, DeepSeek peut toujours être la meilleure option car il n'utilisera pas votre part d'entrées o3-mini (élevées), fournit de meilleurs trains de pensée et résoudra probablement toujours vos problèmes mathématiques à moins qu'ils ne soient théoriques.
3. Débogage et création de code
La programmation et le débogage sont d'autres applications populaires dans lesquelles DeepSeek et ChatGPT sont tous deux utilisés. Comme nous l'avons mentionné précédemment, le modèle DeepSeek R1 obtient un score plus élevé que les modèles OpenAI o3-mini (faible/moyen) sur le benchmark Codeforces, ce qui est en effet une bonne raison d'utiliser DeepSeek plutôt que ChatGPT. Un débogage et un codage efficaces sont des caractéristiques clés des chatbots, augmentant la productivité et réduisant le temps de développement logiciel.
Pour voir comment cela se traduit dans une utilisation réelle, j'ai demandé aux deux chatbots d'écrire un jeu Snake en utilisant HTML5, CSS et JavaScript. Après quelques corrections de bugs supplémentaires, j'ai finalement réussi à faire en sorte que les deux chatbots produisent un jeu Snake fonctionnel. Cet exemple montre comment ces outils peuvent générer du code fonctionnel, facilitant ainsi le processus de développement pour les développeurs.
J'ai remarqué que DeepSeek nécessite un peu moins d'invites pour résoudre les problèmes. Mais cela n'a pas été très utile, car j'ai réussi à faire fonctionner parfaitement le jeu Snake de ChatGPT après deux invites supplémentaires. Cependant, ce qui a fait la différence, c'est que le jeu Snake de DeepSeek était plus raffiné et avait plus de fonctionnalités que celui provenant de ChatGPT. Ces fonctionnalités supplémentaires démontrent la capacité de DeepSeek à comprendre les besoins des utilisateurs et à fournir des solutions logicielles plus complètes.
Par conséquent, bien que les deux modèles d'IA aient obtenu des résultats très similaires lors des tests de performance, DeepSeek R1 semble offrir davantage d'indications quant à ce que l'utilisateur attend du code. Cela peut être attribué aux améliorations apportées aux algorithmes de DeepSeek, qui lui permettent de mieux comprendre le contexte de la requête.
Certains préféreront peut-être ChatGPT pour cette raison, mais je dirais que la plupart des personnes qui génèrent du code avec des chatbots sont probablement des étudiants et des ingénieurs juniors à la recherche d'aide. Par conséquent, fournir des fonctionnalités supplémentaires que vous trouveriez normalement dans des morceaux de code similaires serait un avantage supplémentaire et une bonne raison de continuer à utiliser DeepSeek. Ces fonctionnalités supplémentaires peuvent aider les utilisateurs à apprendre de nouvelles techniques de programmation et à améliorer leurs compétences en développement logiciel.
2. Analyse des données
La force de DeepSeek en matière d'analyse de données réside dans son utilisation de la structure du modèle Mixture of Experts (MoE). Cette conception permet au modèle d’allouer dynamiquement des sous-ensembles spécifiques de ses paramètres (« experts ») à différentes tâches, optimisant ainsi les ressources informatiques et améliorant l’efficacité du traitement. Cette architecture permet à DeepSeek de gérer efficacement les données structurées et non structurées.
Dans cet exemple, j'ai donné à DeepSeek et ChatGPT un fichier de démarrage que j'ai utilisé pour remplir une base de données pour les tests backend. J'ai ensuite demandé aux deux chatbots d'analyser les tendances potentielles en fonction du profil que j'ai fourni. DeepSeek a pu me fournir des informations précieuses telles que la distribution des prix, le niveau des stocks, l'activité de pointe et récente, la popularité du groupe, etc.
En revanche, ChatGPT semblait plus préoccupé par la qualité des informations contenues dans le fichier. Il a ensuite donné des conseils sur la manière de mener une analyse de données plutôt que de la mettre en œuvre. J'ai même essayé à plusieurs reprises de lui demander de voir les tendances de distribution des prix, les niveaux de stock, l'activité de pointe et l'activité récente (tendances que DeepSeek a déjà trouvées), mais j'ai constamment reçu des instructions à la place.
C’est là que la recherche du bon outil d’IA pour le travail prend tout son sens. Bien que les modèles o3-mini gratuits de ChatGPT soient peut-être meilleurs pour le travail conversationnel et créatif, le modèle R1 de DeepSeek est spécifiquement conçu pour les charges de travail analytiques.
1. Traitement des données structurées
L'efficacité de DeepSeek dans le traitement des données structurées le distingue des modèles d'IA généraux comme ChatGPT. Les données structurées, telles que les fichiers JSON, XML et les entrées de base de données, nécessitent une analyse et une interprétation minutieuses. Le traitement des données structurées est le processus de conversion des données de leur forme brute en une forme structurée pouvant être utilisée par un ordinateur. Les types de données structurées incluent les bases de données, les feuilles de calcul et les fichiers XML.
Bien que DeepSeek ait obtenu un score inférieur aux tests GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), cela n'a pas beaucoup d'importance par rapport à la capacité de DeepSeek à effectuer un raisonnement et des inférences, en particulier lorsqu'il travaille avec des données structurées.
Dans ce test, j'ai donné aux deux chatbots une base de données mal configurée à traiter et à organiser correctement.
DeepSeek m'a donné des résultats tabulaires qui correspondaient exactement à ce à quoi la base de données était censée ressembler, tandis que ChatGPT semblait avoir du mal et ne m'a donné que la section des catégories de la base de données et a oublié tout le reste. Ce test démontre la capacité de DeepSeek à traiter efficacement les données structurées.
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