ChatGPT es mi primera opción la mayor parte del tiempo, pero a veces, simplemente no es suficiente. DeepSeek está demostrando ser un modelo poderoso capaz de competir directamente con ChatGPT e incluso superarlo en muchas tareas clave. Cuando se trata de procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos, creación de contenido y traducción automática, DeepSeek ofrece un rendimiento excepcional.
4. Resolver problemas de matemáticas
Los chatbots de IA como DeepSeek y ChatGPT son plataformas populares a las que las personas recurren en busca de ayuda y para resolver problemas matemáticos. DeepSeek utiliza su modelo R1 para tareas de razonamiento, mientras que ChatGPT ofrece el modelo o3-mini (bajo/medio) de OpenAI para usuarios de nivel gratuito y o3-mini (alto) para usuarios Plus con un límite de 50 entradas por día.
Después de probar docenas de desafiantes problemas de GMAT (Examen de admisión a la gestión de posgrado) tanto en DeepSeek como en ChatGPT (como usuario gratuito), ambos proporcionaron respuestas correctas a todos los problemas.
Aunque esta prueba no fue completamente exhaustiva, diría que ambos modelos son lo suficientemente buenos para resolver problemas matemáticos comunes, y probablemente sería difícil encontrar un problema que ambos modelos no puedan resolver.
Sin embargo, todavía prefiero usar DeepSeek en lugar de ChatGPT porque obtuvo mejores puntuaciones en ambos. Puntos de referencia de AIME Math 2024 y Codeforces. La serie de pensamientos DeepSeek también proporciona más conocimientos sobre cómo resolver problemas, lo que me permite comprender mejor y educarme sobre cómo abordar problemas similares en el futuro.
Si eres usuario de ChatGPT Plus, DeepSeek puede seguir siendo la mejor opción porque no utilizará tu parte de entradas o3-mini (altas), ofrece mejores líneas de pensamiento y probablemente resolverá tus problemas de matemáticas a menos que sean teóricos.
3. Depuración y creación de código
La programación y la depuración son otras aplicaciones populares en las que se utilizan tanto DeepSeek como ChatGPT. Como mencionamos anteriormente, el modelo DeepSeek R1 obtiene una puntuación más alta que los modelos OpenAI o3-mini (bajo/medio) en el benchmark Codeforces, lo que de hecho es una buena razón para usar DeepSeek en lugar de ChatGPT. La depuración y la codificación eficientes son características clave de los chatbots, que aumentan la productividad y reducen el tiempo de desarrollo de software.
Para ver cómo esto se traduce al uso en el mundo real, pedí a ambos chatbots que escribieran un juego Snake usando HTML5, CSS y JavaScript. Después de corregir algunos errores más, finalmente logré que ambos chatbots produjeran un juego de Snake funcional. Este ejemplo muestra cómo estas herramientas pueden generar código funcional, facilitando el proceso de desarrollo para los desarrolladores.
He notado que DeepSeek requiere un poco menos de indicaciones para solucionar problemas. Pero esto no resultó de mucho, ya que logré que el juego Snake de ChatGPT funcionara sin problemas después de dos indicaciones adicionales. Sin embargo, lo que marcó la diferencia fue que el juego Snake de DeepSeek estaba más pulido y tenía más funciones que el de ChatGPT. Estas características adicionales demuestran la capacidad de DeepSeek para comprender los requisitos de los usuarios y brindar soluciones de software más integrales.
Por lo tanto, aunque ambos modelos de IA obtuvieron puntuaciones muy similares en las pruebas de referencia, DeepSeek R1 parece ofrecer más orientación sobre lo que cree que el usuario podría desear que sea el código. Esto se puede atribuir a las mejoras en los algoritmos de DeepSeek que le permiten comprender mejor el contexto de la solicitud.
Algunos pueden preferir ChatGPT por este motivo, pero yo diría que la mayoría de las personas que generan código con chatbots probablemente sean estudiantes e ingenieros jóvenes que buscan ayuda. Por lo tanto, proporcionar características adicionales que normalmente encontrarías en piezas de código similares sería una ventaja adicional y una buena razón para seguir usando DeepSeek. Estas características adicionales pueden ayudar a los usuarios a aprender nuevas técnicas de programación y mejorar sus habilidades de desarrollo de software.
2. Análisis de datos
La fortaleza de DeepSeek en el análisis de datos radica en el uso de la estructura del modelo Mixture of Experts (MoE). Este diseño permite que el modelo asigne dinámicamente subconjuntos específicos de sus parámetros (“expertos”) a diferentes tareas, optimizando los recursos informáticos y mejorando la eficiencia del procesamiento. Esta arquitectura permite a DeepSeek gestionar de forma eficiente datos estructurados y no estructurados.
En este ejemplo, le di a DeepSeek y ChatGPT un archivo de inicio que utilicé para completar una base de datos para pruebas de backend. Luego pedí a ambos chatbots que analizaran posibles tendencias según el perfil que proporcioné. DeepSeek pudo brindarme información valiosa como distribución de precios, nivel de existencias, actividad máxima y reciente, popularidad del grupo, etc.
Por el contrario, ChatGPT parecía más preocupado por la calidad de la información en el archivo. Luego procedió a brindar consejos sobre cómo realizar el análisis de datos en lugar de implementarlo realmente. Incluso intenté varias veces pedirle que viera las tendencias de distribución de precios, los niveles de inventario, la actividad máxima y la actividad reciente (tendencias que DeepSeek ya encontró), pero constantemente me dieron instrucciones.
Aquí es donde destaca la importancia de encontrar la herramienta de IA adecuada para el trabajo. Si bien los modelos o3-mini gratuitos de ChatGPT pueden ser mejores para el trabajo conversacional y creativo, el modelo R1 de DeepSeek está diseñado específicamente para cargas de trabajo analíticas.
1. Tratamiento de datos estructurados
La eficiencia de DeepSeek en el procesamiento de datos estructurados lo distingue de los modelos de IA generales como ChatGPT. Los datos estructurados, como archivos JSON, XML y entradas de bases de datos, requieren un análisis e interpretación cuidadosos. El procesamiento de datos estructurados es el proceso de convertir datos desde su forma bruta a una forma estructurada que pueda ser utilizada por una computadora. Los tipos de datos estructurados incluyen bases de datos, hojas de cálculo y archivos XML.
Aunque DeepSeek obtuvo una puntuación más baja en los puntos de referencia GPQA (Preguntas y respuestas de nivel de posgrado de Google), esto no importa mucho en comparación con la capacidad de DeepSeek de realizar razonamientos e inferencias, especialmente cuando se trabaja con datos estructurados.
En esta prueba, les di a ambos chatbots una base de datos mal configurada para que la procesaran y organizaran adecuadamente.
DeepSeek me dio resultados tabulares que eran exactamente como se suponía que debía lucir la base de datos, mientras que ChatGPT pareció tener dificultades y solo me dio la sección de categorías de la base de datos y olvidó todo lo demás. Esta prueba demuestra la capacidad de DeepSeek para procesar eficientemente datos estructurados.
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