DeepSeek s-a impus ca o provocare de luat in considerare pentru ChatGPT, aducând o perspectivă nouă asupra modelelor AI. Daca doresti sa aflii mai multe despre DeepSeek, te invit sa urmaresti articolul: Ce este Deepseek?
Aceasta postare ofera o comparație a acestor doua chatbot-uri, examinând punctele forte și limitările lor in mai multe domenii. Majoritatea testelor vor fi facute in limba engleza, deoarece acuratetea este mai mare in aceasta limba, fiind disponibil mai mult material pe internet din care poate invata. La final vom testa si cateva intrebari in limba romana pentru a putea vedea cum se comporta.
1. Istoria noastra recenta
Intrebarea: „Who was the most corrupt official in Romanian history?”
ChatGPT a oferit un raspuns corect, dar daca ar fi sa analizam, observam faptul ca ii lipsesc detaliile.
DeepSeek in schimb a oferit ceva mai multe detalii (i.e. in cazul lui Dragnea a mentionat faptul ca a fost judecat in 2019)
Castigator: Raspunsul lui DeepSeek a fost o idee mai detaliat. ChatGPT a inserat de nicaieri un caz de coruptie din anii 1700, ceea ce mi s-a parut destul de ciudat.
2. Explicarea revolutiei
Intrebarea: „Explain the Romanian revolution from 1989.”
ChatGPT a oferit un raspuns ok, dar ii lipsesc detaliile si nuantele.
DeepSeek a sumarizat mai bine evenimentele. A oferit si cateva detalii in plus (precum contextul revolutiilor din blocul est european de la acea vreme). De asemenea DeepSeek a mentionat de cateva ori si controversele din spatele revolutiei (i.e. a fost o lovitura de stat?)
Castigator: Raspunsul lui DeepSeek a avut mai multa nuanta si a oferit cateva detalii auxiliare.
3. Sumarizarea articolelor
Intrebarea: „Summarize the key findings of this paper in 150 words.”
ChatGPT s-a descurcat mai bine cu aceasta intrebare si a respectat numarul maxim de cuvinte.
DeepSeek a oferit un exemplu despre rezistenta intampinata de arhitecti in momentul cand autoritatile faceau evacuari. Din pacate de data aceasta s-a descurcat destul de prost, parca a uitat ca trebuie sa sumarizeze articolul.
Castigator: Raspunsul lui ChatGPT
4. Rezolvarea problemelor
Intrebarea: „Un tren pleacă din Bucuresti la ora 8 și se deplasează spre vest cu 60 km/h. Un alt tren pleacă din Timisoara la ora 6 și călătorește spre est cu 70 km/h pe aceeași linie. Dacă distanța dintre Timisoara și Bucuresti este de 600 km, la ce oră se vor întâlni cele două trenuri?”
ChatGPT a oferit cativa pasi de rezolvare si formulele folosite.
DeepSeek in schimb m-a uimit cu modul cum a gandit toata problema. Chiar daca i-a luat de 3 ori mai mult sa genereze un raspuns, am observat cum a oferit intai un raspuns, dupa a verificat daca raspunsul e bun si a observat ca gresise. In cele din urma a oferit si acesta pasii de rezolvare mai detaliat fata de ChatGPT.
Castigator: DeepSeek
5. Putina programare
Intrebarea: „Write a Python function that takes a list of integers and returns a list containing only the square numbers from the original list.”
ChatGPT exceleaza in acest capitol. De asemenea interfata platformei celor de la OpenAI iti permite sa rulezi si sa testezi codul generat de chatbot.
DeepSeek in schimb a oferit un cod scris de un programator care ieri s-a apucat de scris Python.
Castigator: ChatGPT
Incheierea
Am putut sa compar rezultatele si raspunsurile oferite de cele doua chatbot-uri in diferite domenii specifice. Aceasta evaluare nu a fost una foarte cuprinzatoare, deoarece pana la urma ne aflam intr-un episod de YouTube, nu intr-un laborator de testare a algoritmilor AI.
Desi nici un AI nu este perfect, putem observa cum DeepSeek a fost castigatorul final, la mustata ce e e drept – demonstrandu-si capabilitatea de a rezolva probleme si ce este cel mai important: oferind un rationament in timpul generarii raspunsului.
Nu este de mirare ca DeepSeek castiga rapid popularitate – am stat jumatate de zi doar sa ma pot inregistra pentru a folosi platforma – deoarece in acest moment inregistrarile sunt blocate.
