Đánh giá DeepSeek: Nó có tốt hơn ChatGPT không? Bạn quyết định

Bạn đã bao giờ thấy mình nói chuyện với AI như thể đó là bác sĩ trị liệu của bạn chưa? Chỉ mình tôi thôi sao?

Tôi thừa nhận, tôi đã sử dụng ChatGPT không chỉ để trả lời câu hỏi. Đôi khi, đây là nơi tôi trút bầu tâm sự về những điều bực bội nhỏ nhặt trong cuộc sống (nhưng hãy giữ bí mật nhé).

Khi tôi cần câu trả lời được nghiên cứu hỗ trợ, tôi sẽ tìm đến Sự bối rối. Nó có khả năng tổng hợp thông tin đáng tin cậy từ khắp trang web.

Vì vậy, khi tôi nghe nói về tìm kiếm sâu, Tôi tự nhiên thấy tò mò. Liệu đây có phải là bước tiến lớn tiếp theo của AI không?

Nếu bạn chưa nghe nói về DeepSeek, đây là một sự thật thú vị: Vào ngày 27 tháng 2025 năm XNUMX, ứng dụng của nó đã tăng vọt để trở thành ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều nhất trên App Store của Apple tại Hoa Kỳ Sự tăng trưởng chóng mặt như vậy không phải ngày nào cũng xảy ra. DeepSeek đang tạo nên làn sóng, và tôi muốn xem liệu nó có xứng đáng với sự cường điệu đó không.

DeepSeek là một công ty AI phát triển mã nguồn mở mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), định vị mình là một chi phí-hiệu quả và giải pháp thay thế hiệu suất cao cho các đối thủ cạnh tranh lâu đời hơn như ChatGPT. Các mô hình của nó, bao gồm DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1, được thiết kế cho các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi kỹ thuật, Tạo mã, và giải quyết vấn đề.

Tuy nhiên, giống như bất kỳ AI nào, nó cũng có nhược điểm: thỉnh thoảng có trục trặc kỹ thuật, bộ lọc nội dung chặt chẽ hơn và các lo ngại tiềm ẩn về quyền riêng tư dữ liệu.

Trong bài đánh giá DeepSeek này, tôi sẽ thảo luận về ưu và nhược điểm, nó là gì, phù hợp nhất với ai và các tính năng chính của nó. Sau đó, tôi sẽ chỉ cho bạn cách tôi sử dụng các chức năng cốt lõi của DeepSeek (DeepThink-R1, tìm kiếm web và phân tích tài liệu). Tôi sẽ kết thúc bài viết bằng cách so sánh DeepSeek với ba lựa chọn thay thế hàng đầu của tôi (ChatGPT, Sự bối rốivà chatsonic).

Vậy, DeepSeek có phải là Trợ lý AI Bạn đã chờ đợi điều gì? Hay nó không đủ sức cạnh tranh? Hãy cùng khám phá mọi thứ mà nó mang lại.

Phán quyết

DeepSeek là gì?

tìm kiếm sâu là một công ty trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc được thành lập vào năm 2023 bởi Lương Văn Phong ở Hàng Châu, Trung Quốc. Nó phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở (LLM) và đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì Chatbot AI có thể cạnh tranh với các đối thủ lâu năm như ChatGPT.

Công ty này xuất phát từ quỹ đầu cơ High-Flyer của Liang Wenfeng. Công ty được thành lập với sứ mệnh rõ ràng: phát triển các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, cạnh tranh với các giải pháp trả phí, đồng thời vẫn dễ tiếp cận với cộng đồng AI rộng lớn hơn.

Các mô hình AI của nó (đặc biệt là DeepSeek-V3) có thể thực hiện các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, giải quyết các vấn đề logic và viết chương trình máy tính ở mức độ tương đương với các hệ thống AI hàng đầu. Người sáng lập DeepSeek đã mua một lượng lớn chip Nvidia A100 trước khi Hoa Kỳ áp dụng các hạn chế xuất khẩu, mang lại cho công ty lợi thế cạnh tranh.

Vào ngày 27 tháng 2025 năm XNUMX, ứng dụng DeepSeek đã trở thành ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều nhất trên App Store của Apple tại Hoa Kỳ, gây ra sự gián đoạn đáng kể trên thị trường chứng khoán công nghệ. DeepSeek cũng đã biến chatbot AI của mình thành mã nguồn mở, cho phép truy cập miễn phí vào mã của nó để sử dụng, sửa đổi và xem.

Tổng quan về các mẫu có sẵn

DeepSeek đã phát triển một số mô hình chính, bao gồm DeepSeek V3 và DeepSeek R1.

DeepSeek V3 là mô hình quy mô lớn với 671 tỷ tham số, có khả năng xử lý nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm mã hóa phức tạp và suy luận chung.

Trong khi đó, DeepSeek R1 được xây dựng trên V3 và được thiết kế riêng cho suy luận nâng cao. Nó cho thấy hiệu suất tốt hơn đáng kể trong các lĩnh vực như suy luận toán học và tạo mã.

Ngoài ra, DeepSeek đã giới thiệu các mô hình nhỏ hơn như DeepSeek Janus-Pro-7B (một mô hình đa phương thức với 7 tỷ tham số), có khả năng hiểu và tạo hình ảnh. DeepSeek Coder và DeepSeek-Coder-V2 là các mô hình chuyên biệt cho các tác vụ mã hóa, với phiên bản V2 có 236 tỷ tham số.

Tính năng công nghệ và cải tiến kiến ​​trúc

DeepSeek V3 (mẫu mới nhất của công ty) kết hợp một số cải tiến kiến ​​trúc tiên tiến:

1. Kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE): DeepSeek V3 sử dụng khuôn khổ MoE kích hoạt thông số cụ thể dựa trên đầu vào, tăng hiệu quả mà không làm giảm hiệu suất.
2. Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA): Cải thiện tốc độ, giảm việc sử dụng bộ nhớ và xử lý các chuỗi dài hơn tốt hơn.
3. DeepSeekMoE: Kỹ thuật này cân bằng khối lượng công việc của các chuyên gia, cải thiện hiệu suất.
4. Chiến lược cân bằng tải: DeepSeek V3 sử dụng chiến lược cân bằng tải mới, cải thiện hiệu suất mà không phải đánh đổi trong quá trình kích hoạt chuyên gia.
5. Dự đoán nhiều mã thông báo (MTP): DeepSeek V3 dự đoán nhiều mã thông báo cùng một lúc để tăng hiệu quả.
6. Tối ưu hóa bộ nhớ: Mô hình đào tạo mà không có sự song song tenxơ, làm cho Đào tạo GPU hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
7. Độ dài ngữ cảnh mở rộng: DeepSeek V3 có thể xử lý tới 128,000 mã thông báo, giúp nó hoạt động tốt hơn xử lý các tài liệu dài.

Những cải tiến này đã cho phép DeepSeek đạt được hiệu suất cạnh tranh với chi phí và tài nguyên tính toán thấp hơn đáng kể so với các mô hình AI hàng đầu khác.

DeepSeek phù hợp nhất với ai?

DeepSeek hữu ích nhất đối với những kiểu người sau:

• Các công ty tiếp thị có thể sử dụng DeepSeek để phân tích hành vi của người tiêu dùng trong các thị trường ngách, xây dựng các chiến dịch có mục tiêu và cá nhân hóa thông điệp trong khi vẫn nắm bắt được xu hướng của ngành.
• Các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng DeepSeek để tiếp cận thông tin chuyên sâu với chi phí thấp hơn. Điều này thay thế hiệu quả các dịch vụ tư vấn đắt tiền để có lợi thế cạnh tranh.
• Các chuyên gia trong ngành có thể sử dụng DeepSeek để có được thông tin chi tiết phù hợp trong các lĩnh vực chuyên môn như chăm sóc sức khỏe, tài chính, dịch vụ pháp lývà nghiên cứu khoa học.
• Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể sử dụng DeepSeek như một mô hình nguồn mở để sửa đổi và tùy chỉnh AI cho các dự án của họ.
• Người dùng quan tâm đến chi phí có thể sử dụng mức giá API thấp hơn của DeepSeek để tiết kiệm chi phí phát triển AI và hoạt động kinh doanh.
• Các công ty cần AI mục tiêu có thể sử dụng DeepSeek để xây dựng các ứng dụng chính xác, cụ thể theo ngành.

Các tính năng chính của DeepSeek

Sau đây là những tính năng chính của DeepSeek mà bạn nên biết.

Đa dạng mẫu mã

DeepSeek đã phát triển một bộ mô hình ngôn ngữ lớn toàn diện thể hiện tính linh hoạt đáng chú ý. Mô hình chủ lực của họ (DeepSeek-V3) tự hào có 671 tỷ tham số ấn tượng và có thể xử lý các cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128,000 mã thông báo, khiến nó trở nên cực kỳ mạnh mẽ cho các tác vụ giao tiếp và lý luận phức tạp.

Sau đây là các mô hình của DeepSeek:

• DeepSeek Coder (tháng 2023 năm XNUMX)
• DeepSeek LLM (tháng 2023 năm XNUMX)
• DeepSeek-V2 (tháng 2024 năm XNUMX)
• DeepSeek-Coder-V2 (tháng 2024 năm XNUMX)
• DeepSeek-V3 (tháng 2024 năm XNUMX)
• DeepSeek-R1 (tháng 2025 năm XNUMX)
• Janus-Pro-7B (tháng 2025 năm XNUMX)

Các mô hình này được thiết kế cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm mã hóa, sử dụng cho mục đích chung và suy luận nâng cao.

Đổi mới kiến ​​trúc

DeepSeek đã tiên phong trong kiến ​​trúc Hỗn hợp chuyên gia (MoE) tiên tiến giúp cải thiện đáng kể hiệu quả tính toán. Họ sử dụng phân đoạn chuyên gia chính xác và cô lập chung để cải thiện chuyên môn hóa và giảm sự dư thừa.

Bổ sung cho điều này, DeepSeek đã phát triển DualPipe, một trình tăng tốc truyền thông tinh vi cho tính song song đường ống hiệu quả. DualPipe chồng chéo tính toán tiến và lùi, giảm độ trễ và tối ưu hóa việc di chuyển dữ liệu trên GPU bằng cách tạo ra một Đơn vị xử lý dữ liệu ảo để trao đổi dữ liệu hiệu quả giữa tất cả các GPU.

Sự kết hợp giữa kiến ​​trúc MoE và DualPipe cho phép DeepSeek tối ưu hóa luồng dữ liệu giữa các GPU để đào tạo mô hình nhanh hơn và giá cả phải chăng hơn. Ví dụ, mô hình DeepSeek V3 của họ (với 671 tỷ tham số) đã được đào tạo trên 2,048 GPU Nvidia H800 trong khoảng hai tháng để có hiệu suất cao hơn 10X so với một số công ty hàng đầu trong ngành.

Đào tạo xuất sắc

Phương pháp huấn luyện của DeepSeek nổi trội với các kỹ thuật học tăng cường tiên tiến. Họ đã phát triển một hệ thống khen thưởng dựa trên quy tắc với hai thành phần chính: phần thưởng chính xác và phần thưởng định dạng, vượt trội hơn các mô hình khen thưởng thần kinh truyền thống. Phương pháp này cho phép AI của họ học được các khả năng suy luận sắc thái và chính xác hơn.

Ví dụ, mô hình R1 của họ đã chứng minh được những cải tiến đáng kể trong lý luận toán học, tăng điểm đỗ @ 1 trong kỳ thi AIME 2024 từ 15.6% lên 71.0%. Công ty đã sử dụng một quy trình đào tạo với học tăng cườngPhương pháp này cho phép mô hình sử dụng kỹ thuật tự xác minh như một phần của quá trình lập luận.

Kết quả là một phương pháp đào tạo không chỉ nâng cao khả năng học tính toán mà còn tạo ra các mô hình AI có khả năng suy luận tinh vi và đáng tin cậy hơn trong các tác vụ phức tạp.

Hiệu quả kinh tế

DeepSeek đã đạt được hiệu suất AI cạnh tranh với hiệu quả chi phí đáng kể so với một số mô hình phương Tây.

Trong khi các báo cáo ban đầu về việc phát triển DeepSeek-V3 chỉ với 6 triệu đô la là sai lệch, công ty đã chứng minh được những lợi thế kinh tế đáng kể. Con số 6 triệu đô la chỉ đại diện cho chi phí đào tạo cuối cùng, với tổng chi phí phát triển ước tính từ 100 triệu đến 1 tỷ đô la hàng năm.

Mặc dù tổng chi phí cao hơn, nhưng phương pháp của DeepSeek vẫn hiệu quả về mặt kinh tế. Giá API của họ thấp hơn đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh như OpenAI, mang lại khả năng tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển và doanh nghiệp.

Chiến lược định giá này, kết hợp với phương pháp tiếp cận nguồn mở và hiệu suất mô hình cạnh tranh, định vị DeepSeek là một lực lượng có khả năng phá vỡ bối cảnh công nghệ AI toàn cầu.

Năng lực chuyên môn

Công ty không chỉ tạo ra các mô hình tổng quát mà còn phát triển các giải pháp chuyên biệt như DeepSeek Coder và Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder là một loạt các mô hình ngôn ngữ tập trung vào lập trình được đào tạo trên 2 nghìn tỷ token, với 87% là mã và 13% là ngôn ngữ tự nhiên bằng tiếng Anh và tiếng Trung. Có sẵn ở nhiều kích cỡ từ thông số 1B đến 33B, các mô hình này mang lại hiệu suất tiên tiến trong các chuẩn mực lập trình và hỗ trợ hoàn thiện mã cấp dự án.

Janus-Pro-7B đại diện cho bước đột phá của DeepSeek trong việc hiểu biết và tạo hình ảnh. Được phát hành vào tháng 2025 năm 80, mẫu máy này đạt độ chính xác XNUMX% trên chuẩn GenEval, vượt qua các đối thủ cạnh tranh như DALL-E3 và Khuếch tán ổn định. Được xây dựng trên DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B sử dụng bộ dữ liệu 72 triệu hình ảnh.

Các mô hình mục tiêu này vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể như lập trình và tạo hình ảnh, thể hiện cách tiếp cận sáng tạo của DeepSeek đối với các giải pháp AI chuyên biệt.

Triết lý về khả năng tiếp cận

Cam kết dân chủ hóa công nghệ AI, DeepSeek phát hành nhiều mô hình của mình với giấy phép nguồn mở hoặc một phần nguồn mở. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và công ty trên toàn thế giới tiếp cận các khả năng AI tiên tiến với chi phí giảm đáng kể.

DeepSeek đã áp dụng các phương pháp mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới hợp tác, cung cấp các mô hình như DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1 với giấy phép dễ tiếp cận. Chiến lược giá của họ giảm đáng kể rào cản gia nhập, với mức giá DeepSeek-R1 chỉ 0.55 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, so với mô hình o1 của OpenAI là 15 đô la cho mỗi triệu token.

DeepSeek tập hợp các chuyên gia lại với nhau và cung cấp các công cụ AI giá cả phải chăng, đẩy nhanh quá trình đổi mới và mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo, phá vỡ các rào cản truyền thống về chi phí, độ phức tạp và sức mạnh tính toán.

Cách sử dụng DeepSeek

Sau đây là cách tôi sử dụng tất cả các chức năng của DeepSeek để trả lời các câu hỏi và giải quyết vấn đề của mình:

1. Chọn Bắt đầu ngay
2. Tạo một tài khoản
3. Hỏi DeepSeek một câu hỏi
4. Sử dụng Mô hình DeepThink-R1
5. Sử dụng DeepSeek để tìm kiếm trên Web
6. Cung cấp cho DeepSeek một tài liệu để phân tích

Bước 1: Chọn Bắt đầu ngay

Tôi bắt đầu bằng cách đi đến deepseek.com và nhấn “Bắt đầu ngay” để được truy cập miễn phí vào DeepSeek-V3.

Bước 2: Tạo tài khoản

Sau khi tạo tài khoản, tôi rất ấn tượng với giao diện sạch sẽ của nó. Nó trông rất giống ChatGPT!

Khi xem xét kỹ hơn trường tin nhắn, tôi nhận thấy có một số điều mình có thể làm:

• Bật DeepSeek-R1 để giải quyết các vấn đề lý luận
• Tìm kiếm trên mạng
• Tải lên tài liệu và hình ảnh

Bước 3: Đặt câu hỏi cho DeepSeek

Tôi muốn thử những chức năng khác nhau này và so sánh chúng với nhau, bắt đầu bằng cách hỏi DeepSeek một câu hỏi thú vị: "Có cách nào không thông thường để đo thời gian mà không cần dùng đồng hồ hoặc lịch không?"

Tôi nhập nội dung này vào trường tin nhắn (không bật DeepThink hoặc Search) và nhấn gửi.

Vài giây sau, DeepSeek đã đưa ra phản hồi trả lời thỏa đáng câu hỏi của tôi!

Bước 4: Sử dụng Mô hình DeepThink-R1

Tiếp theo, tôi muốn thử mô hình DeepThink-R1. Mô hình này được thiết kế cho các bài toán tư duy và giải quyết vấn đề nâng cao. Nó rất phù hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn, như câu đố logic và các bài toán khó.

Tôi quyết định kiểm tra khả năng của nó bằng cách yêu cầu nó giải một bài toán lý luận và xem nó có thể phân tích và giải quyết tốt đến mức nào: "Nếu bạn có vô số bình 3 lít và 5 lít, làm thế nào bạn có thể đong được chính xác 4 lít nước?"

Vài giây sau, DeepSeek chia sẻ quá trình suy nghĩ đằng sau cách giải quyết vấn đề bằng mọi tông giọng trò chuyện, điều mà tôi thấy rất sâu sắc.

Nó cũng cung cấp hai phương pháp để giải quyết vấn đề! Tôi rất ấn tượng.

Bước 5: Sử dụng DeepSeek để tìm kiếm trên Web

Tiếp theo, tôi muốn sử dụng chức năng tìm kiếm web của DeepSeek. Tôi đã thử nghiệm bằng cách đặt câu hỏi sau: "Những đột phá mới nhất trong chẩn đoán y tế bằng AI trong năm nay là gì?"

Vài giây sau đã có phản hồi cho câu hỏi của tôi.

Tôi đã gửi truy vấn một vài lần và thật không may, DeepSeek đã thất bại do vấn đề kỹ thuật. Tuy nhiên, điều này có thể chỉ là do nhu cầu cao làm quá tải máy chủ.

Dù sao đi nữa, tôi đánh giá cao việc DeepSeek vẫn trả lời câu hỏi một cách tốt nhất có thể. Tuy nhiên, thông tin mà nó cung cấp đã lỗi thời hai năm.

Bước 6: Cung cấp cho DeepSeek một tài liệu để phân tích

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tôi muốn cung cấp cho DeepSeek một hình ảnh để phân tích.

Tôi đã thực hiện điều này bằng cách tải lên một tài liệu PDF về "Giấc mộng bướm bay" của Trang Tử và đưa ra câu hỏi: "Phân tích đoạn trích này từ "Giấc mộng bướm bay" của Trang Tử và thảo luận về ý nghĩa của nó đối với bản chất của thực tại và bản sắc cá nhân."

Vài giây sau, DeepSeek cung cấp cho tôi cái nhìn sâu sắc về các chủ đề chính và ý nghĩa triết học của “Mộng hồ điệp” của Trang Tử, mà tôi thấy rất sâu sắc!

Nhìn chung, trải nghiệm của tôi với DeepSeek chủ yếu là tích cực. Chức năng của nó mượt mà và trực quan, đặc biệt là khi sử dụng mô hình DeepThink-R1 và phân tích tài liệu.

Mặc dù gặp phải một vài trục trặc kỹ thuật, tôi vẫn ấn tượng về cách phân tích vấn đề sâu sắc và đưa ra phản hồi chu đáo.

3 lựa chọn thay thế hàng đầu cho DeepSeek

Sau đây là những lựa chọn thay thế DeepSeek tốt nhất mà bạn nên thử.

ChatGPT

Sự bối rối

Lựa chọn thay thế DeepSeek tiếp theo tôi muốn giới thiệu là Perplexity. Bên cạnh ChatGPT, đây là một chương trình LLM khác mà tôi rất yêu thích để nghiên cứu. Cảm giác như có một trợ lý nghiên cứu không chỉ tìm kiếm thông tin mà còn sắp xếp và tinh chỉnh chúng dựa trên những gì tôi cần.

Trong khi DeepSeek tập trung vào lý luận AI, mã hóa và giải quyết vấn đề, Perplexity lại vượt trội trong tìm kiếm, tóm tắt và nghiên cứu do AI hỗ trợ. Cả hai nền tảng đều mạnh ở các lĩnh vực khác nhau: DeepSeek rất phù hợp cho các nhiệm vụ nặng về logic và các thách thức kỹ thuật, trong khi Perplexity tốt hơn trong việc khám phá và sắp xếp thông tin.

Perplexity nổi trội về tìm kiếm dựa trên AI, thu thập thông tin từ các nguồn trực tiếp trên internet để cung cấp kết quả cập nhật. Trong khi đó, DeepSeek tập trung vào các suy luận nâng cao và các tác vụ chuyên biệt bằng mô hình tinh vi của mình. Các mô hình này được cập nhật thường xuyên nhưng không thực hiện tìm kiếm web theo thời gian thực.

DeepSeek nổi bật với các mô hình mã nguồn mở, như DeepSeek-R1 cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh AI cho các nhu cầu cụ thể. Trong khi đó, Perplexity cung cấp một công cụ nghiên cứu thân thiện với người dùng, giống như một công cụ tìm kiếm nâng cao hơn.

Đối với AI giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp, tạo mã và thực hiện các tác vụ dựa trên logic, hãy chọn DeepSeek. Đối với AI giúp nâng cao nghiên cứu, tóm tắt nội dung và cung cấp câu trả lời mới nhất, Perplexity là lựa chọn tuyệt vời!

Chatsonic

Giải pháp thay thế DeepSeek cuối cùng mà tôi muốn giới thiệu là Chatsonic. Điều tôi thích ở Chatsonic là cách nó đơn giản hóa các nhiệm vụ tiếp thị với không gian làm việc AI tất cả trong một và các công cụ tối ưu hóa tích hợp.

Trong khi DeepSeek đã thể hiện hiệu suất cạnh tranh trong các lĩnh vực cụ thể như lý luận toán học, Chatsonic lại nổi bật nhờ tích hợp tiếp thị liền mạch và các công cụ tạo nội dung.

Một mặt, DeepSeek là một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ. Nó vượt trội trong các tác vụ logic, toán học và mã hóa, khiến nó trở thành lựa chọn vững chắc cho người dùng kỹ thuật cần giải quyết vấn đề chính xác. Quyền truy cập API và tính khả dụng của mô hình miễn phí cũng mang lại sự linh hoạt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.

Mặt khác, Chatsonic được xây dựng cho các nhà tiếp thị, nhà văn và nhà chiến lược nội dung. Nó tích hợp với Ahrefs, Google Search Console và WordPress, giúp việc truy xuất dữ liệu theo thời gian thực và quản lý chiến dịch trở nên dễ dàng. Không giống như DeepSeek, tập trung nhiều hơn vào tính toán nhưng có thể được sử dụng để tạo và phân tích nội dung, Chatsonic ưu tiên xây dựng thương hiệu, quy trình làm việc tự động và lựa chọn AI đa mô hình cho các dự án sáng tạo.

Đối với mô hình AI tiên tiến để giải quyết vấn đề, mã hóa và nghiên cứu, DeepSeek là lựa chọn tuyệt vời. Nhưng nếu bạn tập trung vào việc tạo nội dung, tiếp thị và tự động hóa, hãy chọn Chatsonic!

Đánh giá DeepSeek: Công cụ phù hợp với bạn?

Sau khi thử nghiệm của DeepSeek chức năng (DeepThink-R1, tìm kiếm trên web và phân tích tài liệu), tôi đặc biệt ấn tượng với khả năng giải quyết các vấn đề lý luận và tạo ra các phản hồi có cấu trúc, chu đáo. Tuy nhiên, một số vấn đề kỹ thuật khiến trải nghiệm có vẻ hơi không nhất quán.

Bất chấp điều đó, DeepSeek đã cho thấy tiềm năng mạnh mẽ, đặc biệt là trong việc xử lý các truy vấn phức tạp với chiều sâu và sự rõ ràng. Giao diện trực quan và khả năng suy luận logic của nó thực sự nổi bật đối với tôi. Mặc dù thỉnh thoảng có trục trặc, nhưng nó vẫn là một công cụ đầy hứa hẹn cho nghiên cứu và phân tích!

Nếu bạn cần một AI mạnh mẽ, tiết kiệm chi phí cho các tác vụ lập trình và kỹ thuật, DeepSeek là một lựa chọn đáng tin cậy. Nhưng nếu bạn đang tìm kiếm các giải pháp thay thế DeepSeek tốt nhất, tôi khuyên bạn nên cân nhắc những lựa chọn sau:

• ChatGPT tốt nhất cho các cuộc trò chuyện AI chung, tạo nội dung, động não và mã hóa. Nó cung cấp trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn với độ tin cậy cao.
• Sự bối rối là lựa chọn tốt nhất cho nghiên cứu và phản hồi dựa trên dữ liệu thực tế. Công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI cung cấp thông tin cập nhật, được trích dẫn kỹ lưỡng, rất phù hợp cho nghiên cứu học thuật hoặc kinh doanh.
• Chatsonic là lựa chọn tốt nhất cho việc tạo hình ảnh bằng AI, tìm kiếm web theo thời gian thực và tương tác bằng giọng nói. Đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số, nhà sáng tạo nội dung và doanh nghiệp đang tìm kiếm một AI có khả năng đa phương tiện.

Cảm ơn bạn đã đọc bài đánh giá DeepSeek của tôi! Tôi hy vọng bạn thấy nó hữu ích.

Dùng thử miễn phí các chức năng cốt lõi của DeepSeek và xem bạn thích nó thế nào!

Câu Hỏi Thường Gặp

Có thể tin cậy DeepSeek không?

Khả năng AI của DeepSeek rất ấn tượng, nhưng vẫn còn những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư và bảo mật do cách thức lưu trữ dữ liệu tại Trung Quốc. Ngoài ra, còn có những lỗ hổng tiềm ẩn đối với thông tin sai lệch. Mặc dù mô hình này cho thấy triển vọng trong các lĩnh vực như toán học và lập trình, hãy thận trọng khi tiếp cận nó vì dễ tạo ra nội dung độc hại và thiếu minh bạch trong việc xử lý dữ liệu.

DeepSeek khác với ChatGPT như thế nào?

DeepSeek nổi trội về độ chính xác kỹ thuật, tập trung vào các nhiệm vụ lý luận nặng như mã hóa, toán học và giải quyết vấn đề có cấu trúc. Trong khi đó, ChatGPT cung cấp trải nghiệm đa năng và mang tính đàm thoại hơn, phù hợp với việc viết sáng tạo, động não và thảo luận thông thường. DeepSeek cũng sử dụng mô hình học tự củng cố mà không cần sự giám sát của con người, giúp tiết kiệm chi phí và hiệu quả hơn. Nó cũng cung cấp các tính năng như lời nhắc không giới hạn và khả năng chạy trên máy cục bộ.

DeepSeek được sử dụng để làm gì?

DeepSeek là một công ty phát triển AI tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Các LLM này đặc biệt mạnh về lý luận chính thức, mã hóa và giải quyết vấn đề. DeepSeek cung cấp nhiều dịch vụ bao gồm giao diện web, ứng dụng di động và quyền truy cập API.

DeepSeek có miễn phí không?

Có, DeepSeek cung cấp một cấp độ hoàn toàn miễn phí với quyền truy cập đầy đủ vào chức năng cốt lõi của nó. Điều đó có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các mô hình DeepSeek-V3 và R1 mà không bị hạn chế! Không giống như nhiều dịch vụ AI giới hạn việc sử dụng miễn phí, DeepSeek cung cấp quyền truy cập không giới hạn vào chatbot và các mô hình của mình mà không yêu cầu thẻ tín dụng hoặc áp dụng giới hạn truy vấn hàng ngày.

Ai là chủ sở hữu của DeepSeek?

DeepSeek thuộc sở hữu của Người bay cao, một quỹ đầu cơ của Trung Quốc. Nó được thành lập bởi Lương Văn Phong, một doanh nhân 40 tuổi tốt nghiệp Đại học Chiết Giang. Liang Wenfeng là CEO của DeepSeek và trước đây là đồng sáng lập High-Flyer, một công ty quản lý đầu tư định lượng hiện đang quản lý 8 tỷ đô la tài sản

Tại sao cổ phiếu Nvidia lại giảm vì DeepSeek?

Cổ phiếu của Nvidia đã giảm mạnh 17% vào ngày 27 tháng 2025 năm XNUMX do Thông báo của DeepSeek của một mô hình AI tiết kiệm chi phí, đạt hiệu suất tương đương với các mô hình phương Tây nhưng chi phí thấp hơn đáng kể. Sự phát triển này làm dấy lên lo ngại về nhu cầu trong tương lai đối với chip AI hiệu suất cao của Nvidia, vốn là cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của công ty. Nó cũng làm dấy lên lo ngại về sự gia tăng cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

DeepSeek R1 có miễn phí không?

DeepSeek R1 cung cấp cả gói miễn phí và trả phí, với mức giá thấp tới 0.14 đô la cho một triệu token đầu vào và 0.28 đô la cho một triệu token đầu ra. Mặc dù không hoàn toàn miễn phí, DeepSeek R1 cung cấp một tùy chọn rất phải chăng so với các mô hình AI khác, với một số nền tảng cung cấp quyền sử dụng miễn phí hạn chế hoặc quyền truy cập chi phí thấp.