ChatGPT từ lâu đã trở thành công cụ AI “quốc dân” cho nhiều tác vụ hàng ngày, nhưng đôi khi, nó vẫn chưa thực sự đáp ứng được mọi yêu cầu. Gần đây, DeepSeek đang chứng tỏ mình là một mô hình AI mạnh mẽ có thể cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT—thậm chí còn vượt trội hơn ở một số tác vụ chuyên biệt, phức tạp. Đối với những người dùng công nghệ tại Việt Nam, việc hiểu rõ các thế mạnh riêng của từng công cụ sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả công việc và học tập.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 4 lĩnh vực trọng yếu mà DeepSeek có thể “đánh bại” ChatGPT, giúp bạn nhận diện đâu là trợ lý AI phù hợp nhất cho nhu cầu của mình.
1. Giải Quyết Bài Toán Học Phức Tạp
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT là những nền tảng phổ biến được nhiều người tìm đến để nhận hỗ trợ và giải quyết các vấn đề toán học. DeepSeek sử dụng mô hình R1 chuyên biệt cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (cấp độ cao) cho người dùng gói Plus với giới hạn 50 lời nhắc mỗi ngày.
Giao diện DeepSeek hiển thị quá trình giải bài toán toán học phức tạp với các bước lý luận chi tiết, minh họa khả năng giải toán của AI.
Sau khi thử nghiệm hàng chục bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (người dùng miễn phí), cả hai đều đưa ra câu trả lời chính xác cho tất cả các vấn đề. Mặc dù bài kiểm tra này chưa quá mở rộng, có thể khẳng định cả hai mô hình đều đủ tốt để giải các bài toán thông thường, và bạn sẽ khó tìm thấy một bài toán nào mà cả hai mô hình đều không thể giải được.
Tuy nhiên, tôi vẫn ưu tiên sử dụng DeepSeek hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai bài kiểm tra chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces. Đặc biệt, tính năng “chain-of-thought” (chuỗi suy luận) của DeepSeek còn cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách các bài toán được giải quyết, giúp tôi hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai.
Nếu bạn là người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó không sử dụng hạn mức lời nhắc o3-mini (cấp độ cao) của bạn, cung cấp chuỗi suy luận tốt hơn, và có khả năng giải quyết các vấn đề toán học của bạn trừ khi đó là một vấn đề lý thuyết quá phức tạp.
2. Tạo và Gỡ Lỗi Mã Nguồn (Code Generation and Debugging)
Viết và gỡ lỗi mã là những ứng dụng phổ biến khác mà DeepSeek và ChatGPT được sử dụng. Như đã đề cập, mô hình R1 của DeepSeek đạt điểm cao hơn các mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) của OpenAI trong bài kiểm tra chuẩn Codeforces, đây đã là một lý do chính đáng để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT.
Để xem điều đó thể hiện như thế nào trong thực tế, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn bằng HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài lời nhắc để xử lý lỗi, cuối cùng tôi đã có được cả hai chatbot tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động.
DeepSeek tạo mã nguồn cho game Rắn với HTML5, CSS và JavaScript, hiển thị các đoạn code và hướng dẫn, cho thấy khả năng lập trình của mô hình AI.
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít lời nhắc hơn một chút để sửa lỗi. Tuy nhiên, điều đó không thực sự chứng minh nhiều vì tôi cũng đã làm cho trò chơi Rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo sau hai lời nhắc nữa. Điểm khác biệt lớn là trò chơi Rắn của DeepSeek được trau chuốt hơn và có nhiều tính năng hơn so với trò chơi từ ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá ngang nhau trong các bài kiểm tra chuẩn, mô hình R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự “hướng dẫn” tốt hơn về những gì nó nghĩ người dùng có thể mong muốn mã nguồn trông như thế nào.
Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng tôi cho rằng hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có thể là sinh viên và kỹ sư lập trình mới vào nghề đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp thêm các tính năng mà bạn thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng lớn và là lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
3. Phân Tích Dữ Liệu Chuyên Sâu
Sức mạnh của DeepSeek trong phân tích dữ liệu đến từ việc sử dụng kiến trúc mô hình Mixture of Experts (MoE). Thiết kế này cho phép mô hình phân bổ động các tập con cụ thể của các tham số của nó (“chuyên gia”) cho các tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và nâng cao hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy cho phép DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Trong ví dụ này, tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp “seed” mà tôi dùng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu nhằm kiểm tra các backend. Sau đó, tôi yêu cầu cả hai chatbot phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên tệp đã cung cấp. DeepSeek đã có thể cung cấp cho tôi những thông tin chi tiết giá trị như phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek thực hiện phân tích dữ liệu, cung cấp các biểu đồ và số liệu thống kê về phân phối giá, mức tồn kho, và hoạt động cao điểm từ một tập tin dữ liệu mẫu.
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong tệp. Sau đó, nó đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện phân tích. Tôi thậm chí đã thử vài lần để yêu cầu nó xem xét các xu hướng về phân phối giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nhưng liên tục nhận được hướng dẫn thay vì kết quả.
Đây chính là lúc việc tìm đúng công cụ AI cho công việc thực sự tỏa sáng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn cho các tác vụ hội thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các tác vụ phân tích chuyên sâu hơn.
4. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc là điểm khác biệt lớn so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, như tệp JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, yêu cầu phân tích và diễn giải chính xác.
Mặc dù đạt điểm thấp hơn trong các bài kiểm tra chuẩn GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều này không quá quan trọng bằng khả năng suy luận logic của DeepSeek, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Trong thử nghiệm này, tôi đã cung cấp cho cả hai chatbot một cơ sở dữ liệu bị cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại một cách chính xác.
DeepSeek xử lý một cơ sở dữ liệu có cấu trúc bị lỗi, hiển thị khả năng phân tích và tổ chức lại dữ liệu một cách chính xác.
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả dưới dạng bảng, chính xác là những gì cơ sở dữ liệu đáng lẽ phải trông như vậy, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ cung cấp cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và quên mất mọi thứ khác.
DeepSeek hiển thị kết quả xử lý dữ liệu có cấu trúc thành dạng bảng được sắp xếp gọn gàng, minh họa khả năng hiểu và định dạng dữ liệu phức tạp.
Mặc dù tôi tin rằng với một vài lời nhắc nữa, tôi cuối cùng có thể khiến ChatGPT hoạt động để định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, nhưng thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần thử đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức khi cố gắng xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, tính năng “deep chain of thoughts” và kiến trúc MoE của DeepSeek khiến nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT có sẵn trên thị trường.
Sức mạnh của DeepSeek nằm ở khả năng suy luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Mặc dù nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các công việc sáng tạo và hội thoại tổng quát, nhưng khả năng toán học nâng cao, hỗ trợ lập trình vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc khiến nó trở thành công cụ AI không thể thiếu cho các tác vụ chuyên biệt này.
Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về những điểm mạnh riêng của DeepSeek so với ChatGPT. Bạn đã thử sử dụng DeepSeek chưa? Đâu là tác vụ mà bạn thấy nó nổi trội nhất? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới để cùng thảo luận nhé!
