DeepSeek vs ChatGPT – spojrzenie na gigantów AI

W ostatnim czasie świat sztucznej inteligencji przyspieszył w niesamowitym tempie. Jeszcze niedawno ChatGPT 3.5 wywoływał powszechne zdumienie, a dziś na horyzoncie pojawiają się kolejne modele, gotowe rzucić rękawicę istniejącym liderom. Jednym z takich pretendentów jest DeepSeek R1 – model językowy (LLM) nowej generacji, który oferuje imponujące możliwości przy dużo niższych kosztach utrzymania niż ChatGPT. W tym artykule przyjrzymy się dogłębnie obu rozwiązaniom, pokazując, w czym się wyróżniają, jakie mają zastosowania oraz dla kogo będą najbardziej przydatne.

Ważne podkreślenie: Oba modele, ChatGPT i DeepSeek, stale ewoluują. Dlatego oceny wydajności i przydatności mogą w przyszłości ulec zmianie, w miarę jak deweloperzy będą wprowadzać kolejne aktualizacje. Na dziś jednak proponuję merytoryczne porównanie, które pozwoli każdemu – zarówno laickiemu użytkownikowi, jak i specjaliście – wybrać narzędzie najbardziej odpowiadające konkretnym potrzebom.

Porównanie architektur

DeepSeek R1 i ChatGPT to modele oparte na sieciach neuronowych, ale różnią się istotnie pod względem konstrukcji, sposobu trenowania i podejścia do rozwiązywania zadań.

DeepSeek R1

• Podstawą jest architektura typu Mixture-of-Experts (MoE), co pozwala mu efektywnie korzystać z zasobów obliczeniowych.
• Według oficjalnych informacji model ma łącznie 671 miliardów parametrów, choć jednorazowo aktywuje ich jedynie około 37 miliardów.
• DeepSeek został przeszkolony z wykorzystaniem Reinforcement Learning (RL), by usprawnić rozumowanie oraz wykorzystywać tak zwane „łańcuchy myślenia” (chain-of-thought), przypominające ludzką metodę rozwiązywania problemów krok po kroku.
• Koszty treningu wyniosły ok. 5,5 mln dolarów, a proces trwał 55 dni przy użyciu 2 048 kart Nvidia H800 – to dużo mniejszy nakład w porównaniu z ChatGPT, co przekłada się na atrakcyjniejszą cenę końcową.

ChatGPT (GPT-4)

• ChatGPT bazuje na transformerowym, gęstym modelu o gigantycznej liczbie (1,8 bln) parametrów.
• Postawiono tu na wszechstronność – ChatGPT z powodzeniem radzi sobie z różnorodnymi zadaniami, od generowania tekstów kreatywnych po złożone obliczenia matematyczne.
• Model wykorzystuje wyrafinowane metody trenowania, w tym również zaawansowane chain-of-thought, które szczególnie dobrze sprawdzają się w zadaniach logicznych i matematyczno-programistycznych.
• Koszty treningu ChatGPT są szacowane nawet na ponad 100 mln dolarów – to wielokrotnie więcej niż w przypadku DeepSeek.

Dlaczego to ważne?
Wydajność i koszty mają znaczenie nie tylko dla deweloperów, ale również użytkowników końcowych. Niższe koszty treningu mogą przekładać się na bardziej przystępne oferty cenowe lub większą elastyczność w implementacji. Z drugiej strony, większy model, taki jak ChatGPT, może być lepiej dostosowany do najbardziej różnorodnych i wymagających zadań.

Testy wydajności

W dyskusjach o AI istotną rolę odgrywają benchmarki, czyli zestandaryzowane testy oceniające model w kategoriach, takich jak rozumowanie matematyczne, generowanie kodu czy praca z zadaniami z życia codziennego.

Ogólne wyniki (na podstawie dostępnych danych):

• Matematyka: DeepSeek uzyskał blisko 90% poprawnych odpowiedzi, podczas gdy ChatGPT nieznacznie mniej (ok. 83%).
• Kodowanie: DeepSeek osiągnął 97% w logicznych zagadkach programistycznych, ChatGPT z kolei świetnie radzi sobie z debugowaniem i rozbudowanymi problemami (89. percentyl na Codeforces).
• Zdolności rozumowania: ChatGPT cechuje bardziej rozbudowane chain-of-thought, ale DeepSeek korzysta z RL i również generuje rozbudowane wyjaśnienia.
• Multimodalność: ChatGPT oferuje wsparcie dla tekstu i obrazów, natomiast DeepSeek nadal skupia się głównie na tekście, choć pojawiają się doniesienia o planach rozszerzenia funkcjonalności.
• Kontekst: DeepSeek ma ok. 128 tys. tokenów kontekstu, ChatGPT – do 200 tys. (choć wciąż może to zależeć od wersji i specyficznych implementacji).

Co z tego wynika?
DeepSeek zdaje się osiągać świetne rezultaty w wąsko ukierunkowanych zadaniach (jak matematyka czy logika programistyczna). ChatGPT pozostaje jednak bardziej wszechstronny – jest w stanie obsłużyć bardziej złożone i różnorodne zapytania, wykorzystując jednocześnie większy kontekst.

Codzienne zadania: DeepSeek kontra ChatGPT

Z perspektywy przeciętnego użytkownika ważne jest to, jak model zachowuje się przy standardowych, codziennych poleceniach: tworzeniu treści, odpowiadaniu na pytania naukowe czy generowaniu prostego kodu. W poniższej sekcji zobaczymy, jak wygląda to w praktyce.

Generowanie treści (Content Creation)
Przykładowym scenariuszem było stworzenie konspektu artykułu „Czym jest LLM i jak działa”.

• DeepSeek zaprezentował szczegółowy plan, w którym pojawiły się kluczowe sekcje, takie jak definicja LLM, ewolucja narzędzi NLP czy porównania LLM z tradycyjnymi metodami przetwarzania języka. Co szczególnie interesujące, model wyjaśniał swój proces myślenia, co dla niektórych osób może być fascynującą nowością i większą transparentnością.
• ChatGPT również przedstawił dobry zarys, choć momentami mniej rozbudowany w porównaniu do DeepSeek. Częściej jednak proponował dodatkowe wskazówki ustrukturyzowania tekstu oraz szczegółowe rozwinięcia poszczególnych punktów.

Wnioski:
Jeżeli zależy Ci na bardziej pogłębionym i skategoryzowanym konspekcie, DeepSeek może okazać się trafnym wyborem. Jeśli jednak chcesz szybko uzyskać przyjazną i wielowątkową strukturę – ChatGPT też nie zawiedzie.

Zastosowania w zadaniach akademickich

Przykład: Obliczanie pędu (momentum) w zadaniu z fizyki: „Piłka o masie 800 g została rzucona z prędkością 10 m/s. Oblicz pęd”.

• DeepSeek podał poprawny wynik, ale ograniczył się głównie do wzoru p=m×vp = m \times v, bez szerszej analizy poszczególnych etapów obliczeń.
• ChatGPT oprócz podania prawidłowej odpowiedzi w formie liczb, zaprezentował też podstawowe wyjaśnienie: co oznacza pp, dlaczego trzeba przeliczyć masę z gramów na kilogramy itp.

Wnioski:
Jeśli potrzebujesz zwięzłej odpowiedzi i szybkiego rozwiązania, DeepSeek spisuje się wyśmienicie. Gdy zależy Ci na szerszym kontekście edukacyjnym i przyjaznym wyjaśnieniu, ChatGPT może okazać się bardziej pomocny.

Tworzenie i testowanie kodu

Kolejnym polem do porównań jest generowanie kodu. Nasze testy dotyczyły prostego kalkulatora w HTML, CSS i JavaScript.

• DeepSeek stworzył dobry zarys kalkulatora, choć w pierwszej wersji wymagał niewielkich poprawek. Po krótkiej interakcji i doprecyzowaniu wymagań generował już estetyczny interfejs z przyciskami i możliwością szybkiego zerowania (clear).
• ChatGPT wygenerował poprawny kod już przy pierwszej próbie, ale zaproponowany interfejs był bardziej „formularzowy” i mniej atrakcyjny wizualnie. Nie zawierał przycisku „Wyczyść”, co jednak można łatwo dodać.

Wnioski:
DeepSeek ma tendencję do szczegółowego omawiania swojego kodu i logiki, co dla niektórych będzie niewątpliwą zaletą. ChatGPT jest z kolei znakomity w szybkim prototypowaniu, chociaż może wymagać dopracowania interfejsu.

Ciekawostki związane z DeepSeek i ChatGPT

• Błyskawiczny rozwój: ChatGPT uruchomił prawdziwą lawinę zainteresowania AI, stając się viralowym narzędziem niemal z dnia na dzień. DeepSeek jest dowodem, że na rynku nie brakuje innowatorów próbujących odnaleźć swoją niszę.
• Różnice w trenowaniu: DeepSeek, chociaż fizycznie mniejszy, potrafi aktywować tylko fragment modelu w zależności od zapytania użytkownika. Dzięki temu oszczędza zasoby, co wydaje się kluczową nowinką w świecie dużych modeli językowych.
• Zastosowania w branżach: DeepSeek R1 jest coraz częściej wybierany do zadań specjalistycznych w obszarach takich jak medycyna czy przemysł energetyczny, gdzie ceniona jest zdolność do precyzyjnego i szybkiego przetwarzania konkretnych danych. ChatGPT z kolei lepiej radzi sobie w masowej obsłudze klientów czy interakcji marketingowych.
• Etyka i przejrzystość: Twórcy DeepSeek deklarują większy nacisk na minimalizowanie biasów i zapewnianie transparentności odpowiedzi. ChatGPT również stara się zachowywać bezstronność, ale w praktyce bywa krytykowany za stosowane filtry i zasady moderacji.

Który model wybrać?

DeepSeek:

• Bardziej opłacalny w ujęciu koszt-efekt, co docenią zwłaszcza małe i średnie firmy.
• Dobrze się sprawdza w zadaniach wymagających ścisłej logiki i ukierunkowanej analizy danych.
• Można go dostosować do konkretnych branż i celów, dzięki architekturze MoE i łatwemu trenowaniu fragmentów modelu.

ChatGPT:

• Uniwersalny i wszechstronny, doskonały do kreatywnych zadań, pisania tekstów czy analiz językowych.
• Idealny dla rozwiązania typu „wszystko w jednym”, gdzie liczy się prostota obsługi i szerokie zastosowania.
• Ma większą społeczność i zaplecze – łatwiej znaleźć przykłady użycia, wtyczki i gotowe integracje.

Najważniejsze zdanie:
„Wybór między DeepSeek i ChatGPT zależy od tego, jakiego typu wsparcia potrzebujesz – wąskospecjalistycznego i efektywnego kosztowo czy uniwersalnego i nastawionego na kreatywność.”

Przykładowe zastosowania

• Analityka i nauka: Jeśli Twoim priorytetem jest szybkie i dokładne przetwarzanie zadań naukowych (np. obliczenia, logika formalna, praca z danymi w formie tabel), DeepSeek będzie dobrym wyborem.
• Marketing i social media: Gdy liczysz na bogate, różnorodne treści i zasięgowe pomysły – ChatGPT oferuje wielość stylów i wysoki poziom „kreatywności” językowej.
• Wsparcie w kodowaniu: Obie platformy radzą sobie z generowaniem podstawowych fragmentów kodu. ChatGPT jest często polecany dla początkujących, a DeepSeek dla tych, którzy oczekują (po pewnym dostrojeniu) lepszej analizy logiki.
• Obsługa klienta i chatboty: ChatGPT, dzięki większej ilości danych treningowych, może wydawać się bardziej „ludzki” w rozmowie; DeepSeek jednak może być zoptymalizowany do konkretnych protokołów biznesowych, co bywa kluczowe w aplikacjach branżowych.

DeepSeek wyrasta na jednego z najciekawszych rywali ChatGPT dzięki swojej optymalnej architekturze Mixture-of-Experts oraz znacznie niższym kosztom tworzenia i utrzymania. W wielu zastosowaniach daje równie dobre lub nawet lepsze rezultaty niż ChatGPT, zwłaszcza gdy zależy nam na ścisłym rozumowaniu lub wąsko sprofilowanych zadaniach.
Jednocześnie ChatGPT pozostaje mistrzem uniwersalności – trudno znaleźć rodzaj tekstu czy pytania, z którym model ten by sobie nie poradził. Ogromne zasoby, wokół których go zbudowano, sprawiają, że jest to wciąż jeden z głównych punktów odniesienia w świecie generowania języka naturalnego.

Zalecenie?
„Najlepiej wypróbować oba narzędzia w praktyce.” Zidentyfikuj własne potrzeby, przetestuj różne zadania i porównaj wyniki. Niektóre rozwiązania mogą Cię zaskoczyć, zwłaszcza jeśli pracujesz nad konkretnym projektem i zależy Ci na wąskiej specjalizacji. Rozwój AI to ciągły wyścig – kto wie, czy za kilka miesięcy nie pojawi się jeszcze inny model, który zrewolucjonizuje nasze podejście do przetwarzania języka?

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są główne różnice między DeepSeek a ChatGPT?
DeepSeek skupia się na efektywności (zarówno kosztowej, jak i obliczeniowej) oraz lepszym radzeniu sobie z określonymi, specjalistycznymi zadaniami. ChatGPT stawia na uniwersalność i swobodę generowania wszelkiego rodzaju tekstów – od artykułów, przez dialogi, aż po zaawansowane obliczenia.

Czy DeepSeek jest lepszy w zadaniach technicznych niż ChatGPT?
Zwykle tak, szczególnie gdy chodzi o wyjaśnianie logiki działania i ukierunkowane problemy. DeepSeek potrafi generować rozbudowane objaśnienia bazujące na wnioskowaniu RL, dzięki czemu bywa dokładniejszy w analizie. ChatGPT nadal jednak oferuje bardzo wysoki poziom w programowaniu i matematyce.

Czy DeepSeek jest tańszy w długofalowej perspektywie?
Tak, najczęściej koszty korzystania z DeepSeek są niższe, zarówno jeśli mówimy o trenowaniu, jak i o wykorzystaniu zasobów. Dla firm i użytkowników indywidualnych oznacza to bardziej przyjazne stawki.

Które narzędzie jest lepsze do tworzenia kreatywnych treści?
ChatGPT. Jego językowy charakter i szerokie zasoby treningowe sprawiają, że potrafi z łatwością tworzyć różnego rodzaju teksty, takie jak opowiadania, posty marketingowe czy hasła reklamowe. DeepSeek można oczywiście dostosować do takich zastosowań, ale z natury lepiej sprawdza się w zadaniach bardziej specjalistycznych i technicznych.