o3-mini khiến tôi thất vọng! So sánh với DeepSeek R1
Tóm tắt ngắn:
- Video so sánh khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn OpenAI o3-mini và DeepSeek R1, tập trung vào khả năng lập luận và tìm kiếm thông tin.
- Người tạo video thể hiện sự thất vọng với o3-mini, cho rằng nó chưa tối ưu cho đa số người dùng vì tập trung quá nhiều vào các tác vụ liên quan đến STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật, Toán học). DeepSeek R1 được đánh giá cao hơn về khả năng lập luận tự nhiên và cung cấp nguồn tham khảo. Các ví dụ cụ thể về câu hỏi toán học, đầu tư tài chính và tạo mã Python được sử dụng để minh họa sự khác biệt.
- Ứng dụng của hai mô hình này là hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ, từ giải toán đến lập trình và phân tích tài chính. Tuy nhiên, sự khác biệt về khả năng và hướng tối ưu hóa dẫn đến sự phù hợp khác nhau với từng loại người dùng.
- Video trình bày quá trình so sánh thông qua việc đặt các câu hỏi khác nhau cho cả hai mô hình và phân tích kết quả trả lời, bao gồm cả tốc độ phản hồi, chất lượng câu trả lời, và khả năng cung cấp nguồn tham khảo.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và quan điểm ban đầu: Người tạo video bày tỏ sự thất vọng về o3-mini của OpenAI và tuyên bố sẽ tiếp tục sử dụng DeepSeek R1. Ông nhấn mạnh mong muốn là một người tiêu dùng thông thái, lựa chọn công cụ hiệu quả và phù hợp với nhu cầu. Ông cũng đề cập đến nhiều bình luận tiêu cực về DeepSeek trên mạng xã hội. Câu nói đáng chú ý: "Ông nào tốt, ông nào hiệu quả về mặt chi phí, chất lượng ngon, bộ giá hợp lý thì mình cứ sử dụng."
Phần 2: Giới thiệu o3-mini và DeepSeek R1: Video giới thiệu ngắn gọn về o3-mini, cho biết nó được tích hợp vào ChatGPT miễn phí và tối ưu hóa cho các tác vụ STEM. DeepSeek R1 được nhắc đến như một đối thủ cạnh tranh.
Phần 3: So sánh bằng ví dụ đơn giản: Một câu hỏi toán học đơn giản (so sánh 9.9 và 9.11) được sử dụng để so sánh tốc độ và độ chính xác của hai mô hình. o3-mini trả lời nhanh hơn nhưng có lỗi nhỏ trong cách diễn đạt. DeepSeek R1 trả lời chính xác và rõ ràng hơn.
Phần 4: So sánh bằng câu hỏi phức tạp về đầu tư tài chính: Một câu hỏi phức tạp về đầu tư tài chính tại Việt Nam được đặt ra. o3-mini trả lời nhanh nhưng ngắn gọn, thiếu chi tiết. DeepSeek R1 trả lời chậm hơn nhưng chi tiết hơn, cung cấp nhiều thông tin và phân tích sâu hơn. Người tạo video đánh giá cao khả năng lập luận và cung cấp thông tin chi tiết của DeepSeek R1.
Phần 5: So sánh khả năng tìm kiếm thông tin: Khả năng tìm kiếm và cung cấp nguồn tham khảo của hai mô hình được so sánh. o3-mini thiếu sót đáng kể trong việc cung cấp nguồn, trong khi DeepSeek R1 (mặc dù không luôn nhất quán) thường cung cấp nguồn tham khảo. Người tạo video nhắc đến Kimi AI như một mô hình có khả năng tìm kiếm và lập luận tốt hơn cả hai.
Phần 6: So sánh bằng bài toán lập trình Python: Một bài toán lập trình Python phức tạp (mô phỏng quả bóng nảy trong hình lục giác) được sử dụng để so sánh khả năng tạo mã. o3-mini tạo ra mã hoạt động tốt và mô phỏng vật lý chính xác. DeepSeek R1 ban đầu không tạo ra mã hoạt động, nhưng sau khi sử dụng phiên bản V3 thì cho kết quả tốt hơn. Người tạo video cho thấy kết quả mô phỏng của cả hai mô hình.
Phần 7: Kết luận: Người tạo video kết luận rằng o3-mini mạnh về các tác vụ STEM, nhưng chưa tối ưu cho đa số người dùng. DeepSeek R1 có khả năng lập luận tự nhiên và cung cấp thông tin chi tiết hơn, phù hợp hơn với nhiều loại câu hỏi. Ông cho rằng OpenAI ra mắt o3-mini có vẻ hơi vội vàng. Video kết thúc bằng lời khuyên cho người xem lựa chọn mô hình phù hợp với nhu cầu của mình.