ここ数週間、SparkとDeepSeekを並行してテストしてきました。まずSpark。iFlytekのモデルで、中国語タスクで非常に優秀です。20ページの法律契約書を要約させたところ、主要な義務と期限をほぼ完璧に抽出しました。地元レストランのマーケティングコピーも、文化的に自然な提案を生成。しかし、「時間を食べる時計」のシュールな短編小説を書かせると、無難だが想像力に欠けていました。
次にDeepSeek。多言語データ分析タスク（英語、中国語、スペイン語のレビュー）では、言語間をシームレスに切り替え、文脈を維持しました。コーディングテストでは、リアルタイムデータストリーム用のPython関数を最適化し、非同期サポート付きのジェネレータベースのアプローチを提案。同じ小説プロンプトでは、悔恨を囁く柱時計の独創的な作品を生成しました。ただし、中国の伝統行事テストで一部の地方習慣を誤っており、文化的正確性ではSparkに劣ります。
結論：中国語の専門タスク（法律、医療、ビジネス文書）が中心ならSpark。多言語対応、コーディング、創作ライティングが必要ならDeepSeek。両者とも優れていますが、役割が異なります。
