使用 DeepSeek 代替 ChatGPT 來執行這些任務

ChatGPT 大部分時間都是我的首選，但有時它的表現並不盡如人意。 DeepSeek 則展現出強大的實力，能夠與 ChatGPT 直接競爭，甚至在許多關鍵任務上超越它。在自然語言處理、數據分析、內容創作和機器翻譯方面，DeepSeek 的表現都非常出色。

4. 解決數學問題

DeepSeek 和 ChatGPT 等 AI 聊天機器人是人們尋求數學問題幫助的熱門平台。 DeepSeek 使用其 R1 模型進行邏輯推理任務，而 ChatGPT 為免費用戶提供 OpenAI 的 o3-mini（低/中）模型，為 Plus 用戶提供 o3-mini（高）模型，每天最多可輸入 50 個問題。

在 DeepSeek 和 ChatGPT（作為免費用戶）上測試了數十道難度較高的 GMAT（研究生管理入學考試）題目後，兩者都提供了所有題目的正確答案。

雖然這項測驗並不完全全面，但我認為這兩個模型都足以解決常見的數學問題，你可能很難找到兩個模型都無法解決的問題。

不過，我仍然喜歡使用 DeepSeek 而不是 ChatGPT，因為它在這兩項指標上的得分都更高。 AIME Math 2024 和 Codeforces 是基準標準。 DeepSeek Ideas 系列課程也讓我對如何解決問題有了更深入的了解，讓我更能理解並學習如何在未來解決類似的問題。

如果您是 ChatGPT Plus 用戶，DeepSeek 可能仍然是最佳選擇，因為它不會佔用您 o3-mini（高）輸入份額，提供更好的思路鏈，並且可能仍然能夠解決您的數學問題（除非是理論性的）。

3. 調試和編寫程式碼 

程式設計和除錯是DeepSeek和ChatGPT的常見應用場景。如前所述，DeepSeek R1模型在Codeforces基準測試中得分高於OpenAI o3-mini（低/中）模型，這是選擇DeepSeek而非ChatGPT的有力理由。高效的調試和程式碼生成是聊天機器人的關鍵優勢，有助於提高生產力並縮短開發時間。

為了了解這些工具的實際應用效果，我指示兩個聊天機器人使用 HTML5、CSS 和 JavaScript 編寫一個貪吃蛇遊戲。經過幾次錯誤處理提示後，我最終成功地讓兩個聊天機器人都產生了一個可以運行的貪吃蛇遊戲。這個例子展示了這些工具如何產生功能性程式碼，從而大大簡化了開發人員的開發流程。

我注意到DeepSeek解決問題所需的提示次數略少。然而，這並沒有說明什麼問題，因為我只用了兩次提示就讓ChatGPT的貪吃蛇遊戲完美運行了。真正發揮作用的是，DeepSeek的貪吃蛇遊戲更加完善，功能也比ChatGPT的更多。這些額外的功能體現了DeepSeek理解用戶需求並提供更全面軟體解決方案的能力。

因此，儘管兩款AI模型在基準測試中得分非常接近，但DeepSeek R1在預測用戶期望的程式碼格式方面似乎具有顯著優勢。這可以歸因於DeepSeek演算法的改進，使其能夠更好地理解請求的上下文。

有些人可能因此更喜歡 ChatGPT，但我認為大多數使用聊天機器人產生程式碼的人很可能是尋求幫助的學生和初級工程師。因此，提供通常在類似程式碼片段中出現的額外功能將是一項顯著優勢，也是繼續使用 DeepSeek 的一個有力理由。這些額外功能可以幫助使用者學習新的程式設計技巧，並提高他們的軟體開發技能。

2.數據分析

DeepSeek 在資料分析方面的優勢在於其採用了混合專家模型 (MoE) 架構。這種設計使模型能夠動態地將特定參數子集（「專家」）分配給不同的任務，從而優化計算資源並提高處理效率。該架構使 DeepSeek 能夠有效地處理結構化和非結構化資料。

在這個例子中，我向 DeepSeek 和 ChatGPT 都提供了一個基礎文件，用於填充後端伺服器測試的資料庫。然後，我讓這兩個聊天機器人根據我提供的文件分析潛在的趨勢。 DeepSeek 能夠為我提供一些有價值的信息，例如價格分佈、庫存水平、峰值和近期活躍度、群組受歡迎程度等等。

相比之下，ChatGPT似乎更關注文件中資訊的品質。它隨後會提供分析數據的建議，而不是實際進行分析。我什至多次嘗試讓它查看價格分佈趨勢、庫存水準、峰值活動和近期活動（這些趨勢DeepSeek已經識別出來），但它始終只是給出一些指示。

這就凸顯了找到合適的AI工具的重要性。雖然ChatGPT的免費o3-mini模型可能更適合對話和創意工作，但DeepSeek的R1模型則是專門為分析工作負載而設計的。

1. 處理結構化數據 

DeepSeek 在結構化資料處理方面的能力使其區別於 ChatGPT 等通用 AI 模型。結構化數據，例如 JSON 和 XML 檔案以及資料庫條目，需要仔細的分析和解讀。結構化資料處理是將原始資料轉換為電腦可以使用的結構化格式的過程。結構化資料類型包括資料庫、電子表格和 XML 檔案。

儘管 DeepSeek 在 GPQA（Google研究生水平問答）基準測試中的得分較低，但這與 DeepSeek 的推理和推斷能力相比並不重要，尤其是在處理結構化資料時。

在這個測試中，兩個聊天機器人都被賦予了一個配置錯誤的資料庫，該資料庫無法正確處理和組織資料。

DeepSeek 為我提供了與資料庫預期完全一致的表格結果，而 ChatGPT 似乎處理起來有些吃力，只提供了資料庫的類別部分，遺漏了其他所有內容。這項測試證明了 DeepSeek 能夠有效率地處理結構化資料。