चैटजीपीटी अधिकांशतः मेरी पहली पसंद है, लेकिन कभी-कभी यह पर्याप्त नहीं होती। डीपसीक खुद को एक शक्तिशाली मॉडल के रूप में साबित कर रहा है जो सीधे चैटजीपीटी के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम है - और यहां तक कि कई प्रमुख कार्यों में उससे बेहतर प्रदर्शन भी कर रहा है। जब प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण, सामग्री निर्माण और मशीन अनुवाद की बात आती है, तो डीपसीक उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदान करता है।
4. गणित की समस्याएं हल करें
डीपसीक और चैटजीपीटी जैसे एआई चैटबॉट लोकप्रिय प्लेटफॉर्म हैं, जिनकी मदद लोग मदद के लिए और गणित की समस्याओं को हल करने के लिए लेते हैं। डीपसीक तर्क कार्यों के लिए अपने आर1 मॉडल का उपयोग करता है, जबकि चैटजीपीटी फ्री टियर उपयोगकर्ताओं के लिए ओपनएआई के ओ3-मिनी (निम्न/मध्यम) मॉडल और प्लस उपयोगकर्ताओं के लिए ओ3-मिनी (उच्च) मॉडल प्रदान करता है, जिसमें प्रतिदिन 50 इनपुट की सीमा होती है।
डीपसीक और चैटजीपीटी (निःशुल्क उपयोगकर्ता के रूप में) पर दर्जनों चुनौतीपूर्ण जीमैट (ग्रेजुएट मैनेजमेंट एडमिशन टेस्ट) समस्याओं का परीक्षण करने के बाद, दोनों ने सभी समस्याओं के सही उत्तर प्रदान किए।
यद्यपि यह परीक्षण पूरी तरह से व्यापक नहीं था, फिर भी मैं कहूंगा कि दोनों मॉडल सामान्य गणित की समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त अच्छे हैं, और आपको शायद ऐसी कोई समस्या खोजने में कठिनाई होगी जिसे दोनों मॉडल हल न कर सकें।
हालाँकि, मैं अभी भी चैटजीपीटी की तुलना में डीपसीक का उपयोग करना पसंद करता हूँ क्योंकि इसने दोनों में उच्च स्कोर किया है। AIME मैथ 2024 और कोडफोर्सेस बेंचमार्क। डीपसीक विचार श्रृंखला समस्याओं को हल करने के बारे में अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करती है, जिससे मुझे भविष्य में इसी तरह की समस्याओं से निपटने के बारे में बेहतर ढंग से समझने और खुद को शिक्षित करने में मदद मिलती है।
यदि आप चैटजीपीटी प्लस उपयोगकर्ता हैं, तो डीपसीक अभी भी बेहतर विकल्प हो सकता है, क्योंकि यह आपके ओ3-मिनी (उच्च) इनपुट का उपयोग नहीं करेगा, बेहतर विचार प्रदान करेगा, और संभवतः आपके गणित की समस्याओं को हल करेगा, जब तक कि वे सैद्धांतिक न हों।
3. डिबगिंग और कोड बनाना
प्रोग्रामिंग और डिबगिंग अन्य लोकप्रिय अनुप्रयोग हैं जहां डीपसीक और चैटजीपीटी दोनों का उपयोग किया जाता है। जैसा कि हमने पहले बताया, डीपसीक आर1 मॉडल कोडफोर्स बेंचमार्क पर ओपनएआई ओ3-मिनी (निम्न/मध्यम) मॉडल की तुलना में अधिक स्कोर करता है, जो वास्तव में चैटजीपीटी की तुलना में डीपसीक का उपयोग करने का एक अच्छा कारण है। कुशल डिबगिंग और कोडिंग चैटबॉट्स की प्रमुख विशेषताएं हैं, जो उत्पादकता बढ़ाती हैं और सॉफ्टवेयर विकास का समय कम करती हैं।
यह देखने के लिए कि वास्तविक दुनिया में इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है, मैंने दोनों चैटबॉट्स को HTML5, CSS और जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके स्नेक गेम लिखने के लिए कहा। कुछ और बग फिक्स करने के बाद, अंततः मैंने दोनों चैटबॉट्स को एक कार्यशील स्नेक गेम बनाने में सक्षम बना दिया। यह उदाहरण दिखाता है कि कैसे ये उपकरण कार्यात्मक कोड उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स के लिए विकास प्रक्रिया आसान हो जाती है।
मैंने देखा है कि डीपसीक को समस्याओं को ठीक करने के लिए थोड़े कम संकेतों की आवश्यकता होती है। लेकिन इससे कुछ खास फायदा नहीं हुआ, क्योंकि दो अतिरिक्त संकेतों के बाद ही चैटजीपीटी का स्नेक गेम बिना किसी समस्या के काम करने लगा। हालाँकि, जो अंतर था वह यह था कि डीपसीक का स्नेक गेम अधिक परिष्कृत था और इसमें चैटजीपीटी के मुकाबले अधिक विशेषताएं थीं। ये अतिरिक्त विशेषताएं उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को समझने और अधिक व्यापक सॉफ्टवेयर समाधान प्रदान करने की डीपसीक की क्षमता को प्रदर्शित करती हैं।
इसलिए, हालाँकि दोनों AI मॉडलों ने बेंचमार्क पर लगभग एक जैसा स्कोर किया, फिर भी DeepSeek R1 इस बारे में ज़्यादा मार्गदर्शन प्रदान करता है कि उपयोगकर्ता कोड में क्या चाहता है। इसका श्रेय DeepSeek के एल्गोरिदम में हुए सुधारों को दिया जा सकता है जो इसे अनुरोध के संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाते हैं।
कुछ लोग इस कारण से चैटजीपीटी को पसंद कर सकते हैं, लेकिन मैं तर्क दूंगा कि चैटबॉट के साथ कोड बनाने वाले अधिकांश लोग संभवतः छात्र और जूनियर इंजीनियर हैं जो मदद की तलाश में हैं। इसलिए, अतिरिक्त सुविधाएं प्रदान करना जो आपको सामान्यतः कोड के समान टुकड़ों में मिलती हैं, एक अतिरिक्त लाभ होगा और डीपसीक का उपयोग जारी रखने का एक अच्छा कारण होगा। ये अतिरिक्त सुविधाएं उपयोगकर्ताओं को नई प्रोग्रामिंग तकनीक सीखने और अपने सॉफ्टवेयर विकास कौशल को बेहतर बनाने में मदद कर सकती हैं।
2. डेटा विश्लेषण
डेटा विश्लेषण में डीपसीक की ताकत विशेषज्ञों के मिश्रण (एमओई) मॉडल संरचना के उपयोग में निहित है। यह डिज़ाइन मॉडल को अपने मापदंडों ("विशेषज्ञों") के विशिष्ट उपसमूहों को विभिन्न कार्यों के लिए गतिशील रूप से आवंटित करने, कंप्यूटिंग संसाधनों को अनुकूलित करने और प्रसंस्करण दक्षता को बढ़ाने में सक्षम बनाता है। यह आर्किटेक्चर डीपसीक को संरचित और असंरचित दोनों प्रकार के डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने की अनुमति देता है।
इस उदाहरण में, मैंने डीपसीक और चैटजीपीटी दोनों को एक स्टार्टर फ़ाइल दी, जिसका उपयोग मैंने बैकएंड परीक्षण के लिए डेटाबेस को पॉप्युलेट करने के लिए किया। इसके बाद मैंने दोनों चैटबॉट्स से मेरे द्वारा उपलब्ध कराये गये प्रोफाइल के आधार पर संभावित रुझानों का विश्लेषण करने को कहा। डीपसीक मुझे मूल्य वितरण, स्टॉक स्तर, चरम और हाल की गतिविधि, समूह लोकप्रियता आदि जैसी मूल्यवान जानकारी प्रदान करने में सक्षम था।
इसके विपरीत, ChatGPT फ़ाइल में मौजूद जानकारी की गुणवत्ता को लेकर अधिक चिंतित था। इसके बाद उन्होंने डेटा को वास्तविक रूप से क्रियान्वित करने के बजाय, उसका विश्लेषण करने के तरीके पर सलाह देना शुरू कर दिया। मैंने कई बार मूल्य वितरण प्रवृत्तियों, इन्वेंट्री स्तरों, चरम गतिविधि और हाल की गतिविधि (प्रवृत्तियाँ जो डीपसीक ने पहले ही खोज ली थी) को देखने के लिए कहने की कोशिश की, लेकिन इसके बजाय मुझे लगातार निर्देश दिए गए।
यहीं पर काम के लिए सही एआई टूल ढूंढना महत्वपूर्ण हो जाता है। जबकि चैटजीपीटी के मुफ्त o3-मिनी मॉडल संवादात्मक और रचनात्मक कार्यों के लिए बेहतर हो सकते हैं, डीपसीक का आर1 मॉडल विशेष रूप से विश्लेषणात्मक कार्यभार के लिए डिज़ाइन किया गया है।
1. संरचित डेटा का प्रसंस्करण
संरचित डेटा के प्रसंस्करण में डीपसीक की दक्षता इसे चैटजीपीटी जैसे सामान्य एआई मॉडल से अलग करती है। संरचित डेटा, जैसे JSON फ़ाइलें, XML और डेटाबेस प्रविष्टियाँ, को सावधानीपूर्वक विश्लेषण और व्याख्या की आवश्यकता होती है। संरचित डेटा प्रसंस्करण, डेटा को उसके मूल रूप से संरचित रूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है, जिसका उपयोग कंप्यूटर द्वारा किया जा सके। संरचित डेटा प्रकारों में डेटाबेस, स्प्रेडशीट और XML फ़ाइलें शामिल हैं।
हालाँकि डीपसीक ने GPQA (गूगल ग्रेजुएट लेवल प्रश्न और उत्तर) बेंचमार्क पर कम स्कोर किया, लेकिन डीपसीक की तर्क और अनुमान लगाने की क्षमता की तुलना में यह ज्यादा मायने नहीं रखता, खासकर संरचित डेटा के साथ काम करते समय।
इस परीक्षण में, मैंने दोनों चैटबॉट्स को ठीक से संसाधित करने और व्यवस्थित करने के लिए एक गलत कॉन्फ़िगर किया गया डेटाबेस दिया।
डीपसीक ने मुझे सारणीबद्ध परिणाम दिए जो बिल्कुल वैसे ही थे जैसे डेटाबेस को दिखना चाहिए था, जबकि चैटजीपीटी संघर्ष करता हुआ प्रतीत हुआ और उसने मुझे केवल डेटाबेस का श्रेणी अनुभाग दिया और बाकी सब कुछ भूल गया। यह परीक्षण संरचित डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने की डीपसीक की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
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