Štúdia porovnávala výkonnosť modelov s otvoreným zdrojovým kódom (DeepSeek, GLM-4, Kimi) a uzavretým zdrojom (GPT-4) pri vzdelávaní študentov medicíny a inžinierstva. DeepSeek prekonal ostatné modely vo všetkých typoch otázok a dosiahol najvyššiu mieru presnosti. Po aplikácii techník rýchleho inžinierstva, ako sú hranie rolí, generovanie znalostí a nabádanie myšlienkovým reťazcom, sa presnosť modelov výrazne zlepšila. DeepSeek presahoval presnosť 95 % pre všetky typy otázok po tréningu. Otázky s krátkou odpoveďou dosahovali najlepšie výsledky so presnosťou až 97 % medzi všetkými štyrmi modelmi. Zistenia poukazujú na potenciál modelov s otvoreným zdrojovým kódom pri podpore medicínskeho a inžinierskeho vzdelávania a zdôrazňujú dôležitosť rýchleho inžinierstva pri riešení problémov.