DeepSeek 与 ChatGPT

DeepSeek 与 ChatGPT：架构比较

在本节中，我们将讨论 DeepSeek-R1 和 ChatGPT 40 之间的主要架构差异。通过探索这些模型是如何设计的，我们可以更好地了解它们的优缺点和对不同任务的适用性。此比较将突出 DeepSeek-R1 的资源高效型 Mixture-of-Experts （MoE） 框架和 ChatGPT 基于转换器的多功能方法，从而为它们的独特功能提供有价值的见解。

DeepSeek R1 解决方案：

• 混合专家 （MoE） 架构：使用 6710 亿个参数，但每个查询仅激活 370 亿个参数，优化了计算效率。
• 强化学习 （RL） 后训练：在不严重依赖监督数据集的情况下增强推理能力，实现类似人类的“思维链”问题解决。
• 经济高效的训练：在 55 天内使用 2048 个 Nvidia H800 GPU 进行训练，成本为 550 万美元，不到 ChatGPT 费用的 1/10。

ChatGPT 4：

• 密集模型架构：一个单体式 1.8 万亿参数设计，针对语言生成和创意任务的多功能性进行了优化。
• 高级思维链处理： 擅长多步推理，尤其是在数学和编码等 STEM 领域。
• 专有训练：基于 OpenAI 的 GPT-4o 框架构建，需要大量计算资源（估计 1 亿美元 + 训练成本）。

主要区别： DeepSeek 优先考虑效率和专业化，而 ChatGPT 强调多功能性和规模。

性能基准测试

在本节中，我们将了解 DeepSeek-R1 和 ChatGPT 如何执行不同的任务，例如解决数学问题、编码和回答常识问题。通过比较他们的测试结果，我们将展示每种型号的优缺点，让您更容易决定哪一种最适合您的需求。

度量	DeepSeek R1	聊天GPT
数学	90% 准确率（超过 GPT-4o）	在高级基准测试中准确率达到 83%
编码	逻辑谜题成功率 97%	顶级调试（Codeforces 的第 89 个百分位）
推理	RL 驱动的分步说明	卓越的多步骤问题解决能力
多模式任务	纯文本焦点	支持文本和图像输入
上下文窗口	128K 代币	200K 代币

DeepSeek vs ChatGPT：真实世界测试

在对 DeepSeek R1 和 ChatGPT 进行了基准测试之后，让我们看看真实世界的任务体验。在本节中，我们将探讨 DeepSeek 和 ChatGPT 在真实场景中的表现，例如内容创建、推理和技术问题解决。通过检查它们的实际应用，我们将帮助您了解哪种模型在日常任务和业务使用案例中能提供更好的结果。

内容创建任务

作为一名作家，我不是基于 AI 的写作的忠实粉丝，但我确实认为它对于集思广益、提出谈话要点和发现任何差距很有用。现在，为了测试这一点，我要求 DeepSeek 和 ChatGPT 为一篇关于 什么是 LLM 及其工作原理的文章创建一个大纲。我问道：“我正在写一篇关于 什么是 LLM 及其工作原理的详细文章，因此请提供我在文章中包含的要点，以帮助用户理解 LLM 模型。帮我画个大纲”

DeepSeek 响应：

结果令人印象深刻。这两个 AI 聊天机器人模型都涵盖了我可以添加到文章中的所有要点，但 DeepSeek 更进一步，以与我处理该主题的方式相匹配的方式组织信息。它还包括要点 什么是 LLM、它的定义、演变和里程碑、示例（GPT、BERT 等），以及 LLM 与传统 NLP，ChatGPT 完全错过了这一点。

DeepSeek 甚至展示了它得出结论的思维过程，老实说，我第一次看到这个时，我很惊讶。虽然我们距离真正的通用人工智能还有很长的路要走，但看到机器以这种方式思考表明已经取得了很大的进步。思考过程非常有趣，我在下面分享了一个简短的文字记录。

引用“好的，我需要帮助用户为一篇文章创建一个大纲，解释什么是 LLM 以及它们是如何工作的。让我先回顾一下我对 LLM 的了解。它们是大型语言模型，对吧？像 GPT-3、BERT 等。用户可能想要一个全面的大纲，将主题分解为易于理解的部分。让我考虑一下应该涵盖的关键点。

ChatGPT 回应：

另一方面，ChatGPT 还为我提供了相同的结构，其中包含所有平均标题，例如简介、了解 LLM、LLM 的工作原理以及 LLM 的关键组成部分。此外，ChatGPT 还为您提供了您必须在标题中讨论的要点。

1. 引言

• 简要说明 LLM 代表什么（大型语言模型）。
• 提及它们在内容创建、客户服务和技术支持等各个领域日益增长的重要性。

2. 了解 LLM

• 定义 LLM 并解释其用途。
• LLM 如何设计为理解和生成类似人类的文本。

学术问题分析

在我们下一次对 DeepSeek 与 ChatGPT 的测试中，我们收到了一个来自物理学（运动定律 ）的基本问题，以检查哪一个给了我最好的答案和详细的答案。我们对 DeepSeek 和 ChatGPT 提出的问题是“计算以 10 m/s 的速度抛出的球的动量，重 800 g"

DeepSeek 响应：

好吧，让我们看看。我需要计算以每秒 10 米的速度抛出、重达 800 克的球的动量。嗯，势头......我记得动量与质量和速度有关。如果我没记错的话，公式是动量等于质量乘以速度。所以，p = m * v。是的，这似乎是对的。但是等等，这里的质量是以克为单位的，对吧？物理学中质量的标准单位是千克，因此我可能应该先将克转换为千克。让我检查一下。

DeepSeek 回顾并分析了我们向它提出的问题。但是在计算过程中，DeepSeek 遗漏了很多东西，比如在动量公式中 DeepSeek 只写了公式。

没有解释 “p” 代表什么，m 代表什么等等。如果我们看到答案，那就是对的，计算过程没有问题。

ChatGPT 回应：

另一方面，ChatGPT 提供了公式的详细解释，GPT 也提供了与 DeepSeek 相同的答案。

编码任务

在 DeepSeek 与 ChatGPT 比较的下一个过程中，我们的下一个任务是检查编码技能。在测试中，我们被分配了一个任务，即使用 HTML、JS 和 CSS 为一个简单的计算器编写代码。我们知道这两个 AI 聊天机器人都无法进行全面的涂层，因此我们给出了简单的任务，以便我们可以检查这两个 AI 巨头的编码技能。

DeepSeek 响应：

正如我们之前所说，DeepSeek 调用了所有要点，然后 DeepSeek 开始编写代码。现在，如果说 true 那么我需要更正 DeepSeek 两次，之后，DeepSeek 为我提供了正确的计算器代码。计算器的界面更加简单和引人入胜。

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ChatGPT 回应：

众所周知，ChatGPT 没有做任何回忆或深入思考的事情，但 ChatGPT 在第一个提示中为我提供了代码，没有犯任何错误。但是，如果你谈论计算器的界面，那么它就不是那么吸引人，也不是那么简单。ChatGPT 创建了一个下拉列表来选择算术运算符。此外，没有像 DeepSeek 那样的清除按钮来清除结果。

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DeepSeek vs ChatGPT：您应该选择哪一个

好吧，在测试了 ChaGPT 与 DeepSeek 这两个 AI 聊天机器人之后，DeepSeek 脱颖而出，成为强大的 ChatGPT 竞争对手，原因不止一个。虽然我注意到 Deepseek 通常会提供更好的响应（无论是在掌握上下文和解释其逻辑方面），但 ChatGPT 可以赶上一些调整。但让 Deepseek 大放异彩的是其独特的优势。

DeepSeek的主要优势

• 成本效益 - 更实惠，资源利用率更高。
• 逻辑结构 - 提供结构良好且面向任务的响应。
• 特定于域的任务 - 针对技术和专业查询进行了优化。
• 道德意识 - 关注回复中的偏见、公平性和透明度。
• 速度和性能 - 更快地处理特定于任务的解决方案。
• 易用性 - 为专业和目标用例提供灵活性。
• 可定制性 - 可以针对特定任务或行业进行微调。
• 语言流利度 - 擅长创建结构化和正式的输出。
• 实际应用 - 非常适合研究、技术问题解决和分析。

ChatGPT 的主要优势

• 成本效益 - 免费增值模式可用于一般用途。
• 逻辑结构 - 提供对话式且易于理解的回复。
• 特定于域的任务 -.非常适合各种常识和创意任务。
• 道德意识 - 具有最少内置道德过滤的一般响应。
• 速度和性能 - 跨不同主题的可靠性能。
• 易用性 - 简单直观，适用于日常问题和互动。
• 可定制性 - 针对广泛的应用程序进行预训练，无需额外调整。
• 语言流利度 - 自然、随意和相关的沟通语气。
• 实际应用 - 非常适合休闲学习、创意写作和一般查询。

DeepSeek 和 ChatGPT 之间的功能比较

在 ChatGPT 与 DeepSeek 的战斗中，让我们探索这两个 AI 聊天机器人提供的功能。

特征	深度seek	聊天GPT
模型架构	用于提高效率的混合专家 （MoE） 框架	基于 transformer 的模型，用途广泛
培训费用	1200 万美元	5 亿美元
性能	针对特定任务进行了优化，逻辑分解能力强	跨域通用且一致
定制	针对特定应用的高度定制	默认设置中的有限自定义
道德考虑	明确关注偏见、公平性和透明度	需要手动实施公平性检查
实际应用	非常适合解决技术问题和特定领域的任务	非常适合一般知识和创造性任务
速度	由于优化了资源使用，速度更快	中等速度，具体取决于任务大小
自然语言输出	情境化、结构化和以任务为中心	对话式和用户友好
可扩展性	高度可扩展，资源利用率高	可扩展但资源密集型
易于集成	灵活的企业解决方案	简单，适用于更广泛的用例

注意：虽然还没有人是平局获胜者，但现在很明显 AI 比赛不再是一匹马的比赛

结束语

这就是 DeepSeek 与 ChatGPT 之战的结束，如果我用我的真实话说，那么像 DeepSeek 和 ChatGPT 这样的人工智能工具仍在不断发展，真正令人兴奋的是，像 DeepSeek 这样的新模型可以挑战像 ChatGPT 这样的主要参与者，而不需要巨额预算。现在，问题是哪个更好？这真的取决于你的需求。如果您正在寻找具有成本效益、快速且非常适合技术任务的东西，DeepSeek 可能是您的不二之选。另一方面，如果您需要一个易于使用且能培养创造力的全能型工具，ChatGPT 可能是更好的选择。我的建议？对两者进行测试 - 他们可以免费试用！就我个人而言，我现在坚持使用 DeepSeek，但谁知道呢，接下来可能会出现更闪亮的东西。这就是 AI 令人兴奋的部分 — 总有新事物即将到来！

DeepSeek 与 ChatGPT - 常见问题解答

1. DeepSeek 和 ChatGPT 有什么区别？

DeepSeek 和 ChatGPT 都是强大的 AI 工具，但它们满足不同的需求。DeepSeek 是一种更专业的工具，以其快速、经济高效和技术能力而闻名，使其成为小众任务和技术问题解决的理想选择。另一方面，ChatGPT 是一个多面手，以其易用性、多功能性和创造力而闻名，适用于从随意对话到复杂内容创建的广泛应用。

2. 哪种 AI 工具更适合技术任务：DeepSeek 还是 ChatGPT？

如果您需要 AI 工具来完成技术任务，DeepSeek 是更好的选择。它旨在快速有效地处理技术查询和问题。虽然 ChatGPT 用途广泛且功能强大，但它的重点更多地放在一般的内容创建和对话上，而不是专门的技术支持。

3. DeepSeek 比 ChatGPT 更划算吗？

是的，DeepSeek 通常比 ChatGPT 更具成本效益。DeepSeek 的定价模型往往更实惠，特别是对于需要 AI 工具来完成特定技术任务的用户。ChatGPT 具有更广泛的功能，但有时成本更高，尤其是当您需要访问高级功能或企业级工具时。

4. 哪种 AI 工具更适合创意写作：DeepSeek 还是 ChatGPT？

对于创意写作，ChatGPT 是更好的选择。其用户友好的界面和创造力使其成为产生想法、写故事、诗歌甚至创建营销内容的理想选择。DeepSeek 更专注于技术功能，可能无法提供与 ChatGPT 相同水平的创意多功能性。

5. 我可以免费试用 DeepSeek 和 ChatGPT 吗？

是的，DeepSeek 和 ChatGPT 都提供免费试用供用户探索其功能。测试这两种工具可以帮助您确定哪一种适合您的需求。无论您是需要专业的技术解决方案还是富有创意的多功能助手，在承诺付费计划之前，免费试用两者都将为您提供第一手经验。