La semaine dernière a tellement été chamboulée qu’il m’est venu l’idée de comparer ChatGPT vs DeepSeek-R1. Ce dernier ayant déstabilisé le marché de l’IA, mais qui a aussi fourni aux utilisateurs un accès gratuit et un API plus que rentable pour les développeurs.
Mais il ne faut pas oublier que le modèle R1 de DeepSeek a récemment fait l’objet d’un piratage. Ce qui a conduit à une panne générale.
De son côté, OpenAI a tout de suite lancé les modèles o3-mini et o3-mini-high pour tous les abonnés Pro et Plus, même dans la formule gratuite.
Il faudra quand même une mise à jour de la version mobile de ChatGPT pour accéder au modèle o3-mini.
Puis, il suffit d’appuyer sur le bouton « Raisonner » qui se trouve juste en bas de la zone de saisie des prompts.
Questions exigeantes pour déterminer si DeepSeek et meilleur que ChatGPT
ChatGPT o3, DeepSeek-R1, tous ces modèles de raisonnement, par rapport à GPT et Gemini, me semblent plus performants pour les tâches complexes. Notamment la rédaction de code ou la résolution de problèmes mathématiques.
Pourtant, nous les utilisons généralement pour tout et n’importe quoi. Par exemple pour trouver la réponse à une simple question. Ou encore pour analyser un document.
J’ai donc comparé le comportement du nouveau modèle o3-mini d’OpenAI à celui de DeepSeek-R1. D’autant plus qu’ils sont tous deux librement accessibles au grand public.
Je me suis alors mis à lui soumettre des questions exigeantes, nécessitant une réflexion approfondie pour vraiment identifier qui est meilleur, ChatGPT ou DeepSeek.
I tested ChatGPT-o1 and DeepSeek R1 with same critical prompts.
— God of Prompt (@godofprompt) January 31, 2025
The results will blow your mind.
ChatGPT-o1 Vs. DeepSeek R1
(Video demos are included) pic.twitter.com/8jZkM1dF7Z
Deux modèles, deux philosophies de conseil, lequel choisir ? ChatGPT ou DeepSeek ?
Pour ma première interaction avec o3-mini, j’ai voulu tester sa capacité de conseil en lui soumettant un dilemme auquel font face de nombreux jeunes : poursuivre des études universitaires ou entrer directement dans la vie active.
J’ai donc simulé la situation d’un jeune de 18 ans face à ce choix. Cette question m’a semblé particulièrement pertinente comme point de départ. Étant donné la complexité des facteurs à prendre en compte pour prendre une telle décision.
Les deux modèles de langage m’ont fourni des réponses satisfaisantes, mais leur approche était plutôt différente.
Les réponses de ChatGPT
D’une part, ChatGPT o3-mini s’est distingué par sa méthodologie réflexive. Il a d’abord pris le temps d’analyser la situation, en partageant son processus de réflexion.
Sa démarche s’est donc déroulée en deux temps. En premier lieu, il a souligné l’importance de considérer les différentes options, en précisant qu’il lui fallait plus d’informations contextuelles pour offrir un conseil pertinent.
En second lieu, ChatGPT a détaillé les facteurs clés à considérer. Notamment les exigences spécifiques du domaine d’activité, les centres d’intérêt personnels, la situation financière, les aspirations professionnelles et la réalité du marché du travail.
Il a également mis l’accent sur l’importance du mentorat et de la recherche d’informations. Et ce n’est qu’après cette analyse méthodique qu’il a fourni une réponse nuancée et équilibrée.
Celles de DeepSeek
En revanche, l’approche de DeepSeek était nettement plus transparente, exposant en détail chaque étape de son raisonnement.
Je trouve quand même que cette transparence était presque excessive. Quitte à donner l’impression d’observer les réflexions d’une personne particulièrement méticuleuse et analytique.
Par contre, son processus de réflexion s’est manifesté par un dialogue intérieur constant. Il s’est d’abord interrogé sur la nature même de ses désirs et aspirations.
Puis, il a exploré la dimension émotionnelle de la décision tout en se questionnant sur ses passions potentielles.
DeepSeek a même demandé si le jeune était attiré par un domaine d’études spécifique ou plus enclin à découvrir directement le monde professionnel.
Parallèlement, le modèle R1 de DeepSeek a aussi envisagé une approche pragmatique. Cela en suggérant qu’une expérience professionnelle pourrait aider à clarifier les choix d’études futurs.
Et ce n’était qu’un aperçu du vaste processus réflexif déployé par DeepSeek-R1, qui a partagé bien plus encore de son cheminement intellectuel.
Quel modèle choisir selon vos besoins ?
À l’issue de l’analyse que j’ai faite sur ChatGPT vs DeepSeek, les deux modèles ont adopté une approche méthodologique similaire dans la présentation de leurs conclusions.
Les réponses fournies ont bien été organisées avec des points structurés et des catégories avant d’aboutir à une synthèse.
Et c’est cette approche qui caractérise les modèles de raisonnement approfondi, contrairement aux systèmes comme ChatGPT 4o qui privilégient des réponses plus directes.
Tout compte fait, si ChatGPT o3-mini maintient un style de raisonnement concis, DeepSeek-R1 opte généralement pour une approche plus détaillée et explicative.
Pour ceux qui cherchent à comprendre en profondeur le cheminement logique menant à une réponse, DeepSeek-R1 offre une vision exhaustive du processus de réflexion, alors que ChatGPT o3-mini propose plutôt une vue d’ensemble synthétique.
Bien que des rapports indiquent la supériorité de o3-mini dans les domaines des simulations physiques et des problèmes géométriques complexes, je trouve personnellement que DeepSeek-R1 est plus adapté pour les tâches quotidiennes plus simples.
Restez à la pointe de l'information avec INTELLIGENCE-ARTIFICIELLE.COM !
- Partager l'article :
