DeepSeek免费却仍有人青睐付费ChatGPT的原因分析

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如今DeepSeek正如火如荼，且免费提供服务，为什么仍然有那么多人选择付费的ChatGPT呢？

我认为，这或许是因为许多人对国外产品的偏爱。

在使用ChatGPT时，我主要用于整理思路和编程，同时从事自媒体和一些小语种的需求。经过对比，我发现ChatGPT的免费版在使用体验上远超国产的豆包、Kimi和文心一言，特别在于它能根据我每次的需求量身定制内容。

基于个人需求，我最终还是决定尝试一个月的ChatGPT会员。通过我的体验和了解，我发现两者之间确实存在显著差别。

底层引擎相同，体验却迥然不同

从理论上讲，这两个模型的核心算法几乎相同。虽然大家普遍认为它们在理解与生成能力上相差不大，但后者的表现显然更为出色。

首先需要明确的是，DeepSeek所使用的深度搜索引擎，基于优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，能够最大程度地降低复杂度，因此搜索结果自然有所不同。

另一方面，OpenAI的ChatGPT模型则是基于GPT-4架构，底层同样采用Transformer技术。尽管两者都使用Transformer，ChatGPT的付费版本在流畅性上明显优于DeepSeek。

编程方面的差异

我曾测试过编程题目时，ChatGPT会自动补全编程中的函数，而DeepSeek则只是简单重复题目。

接下来它会显示“怎么写这个函数”之类的提示，实在让我无奈，我发这个问题就是希望你帮我补全，而不是再念一遍。与ChatGPT相比，DeepSeek在编程方面的表现确实有所不足。

关键区别：使用环境与功能集成

作为一个深度搜索引擎，DeepSeek的R1和V3版本在文本生成与深度检索方面与ChatGPT相差无几，但其核心目的在于提升搜索体验。而ChatGPT则专注于AI对话及内容生成等多模态能力。

两者相似之处在于，都擅长长篇内容生成，越复杂的问题处理能力越强。然而，DeepSeek并不支持多模态功能。

请看下图，我将两者的功能差异进行了总结：

在DeepSeek的V3版本尚未更新之前，初次使用时确实感觉它像个鸡肋，仿佛只是简单的搜索引擎。

此外，还有一个幻觉问题：

目前，虽然大家都在称赞国内的DeepSeek，其实在舒适度和准确性上，国产大模型与GPT的专业版本相比，差距依然明显。

我使用过DeepSeek，虽说它免费且使用方便，但其数据分析的准确率仅为17%，与ChatGPT相比差距很大，关键数据还需要自行核实后才能放心使用。

另外，每次回答后，DeepSeek都会进行总结，如果内容涉及危险言论，它会在总结中显示“我无法回答您的问题”。这种机制虽然显得有些天真，但也让人觉得可爱。

我玩了几个小时DeepSeek时，发现它在连续问答中会把之前的回答当作我的问题进行整体分析，而不根据我的最新问题进行调整，即使我指出错误，它也会选择不回应。

可见，DeepSeek有时会显得有些胡说，而ChatGPT在幻觉方面的表现要好得多。因此，不少国内企业和个人都在研究DeepSeek与ChatGPT，这为普通人提供了机会。

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总之，无论你选择DeepSeek还是ChatGPT，都在一定程度上推动了人们的生产力进步：

五年前的搜索是这样的：

用户输入内容==》浏览器解析==》页面显示列表信息===》查看多个页面==》总结自己想要的。

而自2024年AI问世以来，搜索变得如此：

用户输入内容==》显示AI所知的你所需内容。

此外，许多人选择ChatGPT的另一个原因在于它支持多模态。例如，GPT-4o是一个原生的多模态模型，支持语音输入输出、图片的端到端输入输出以及视频的输入输出。

不仅可以通过语言生成图像，还能通过语言对图像进行编辑：