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当下DeepSeek非常热门，而且是免费的，为何仍有众多人选择付费使用ChatGPT呢？
我认为，这可能是因为很多人对国外产品的偏爱。
我主要利用ChatGPT来理清思路和编程，平时从事自媒体工作，同时也有一些小语种的需求。经过对比豆包、kimi和文心一言，ChatGPT的免费版在使用体验上明显优于这些国产产品，尤其在能根据我的需求提供量身定制的内容方面。
基于个人需求，我最终选择尝试一个月的ChatGPT会员。通过我的体验来看，二者之间确实存在显著差异。
底层引擎虽同，体验却迥异
理论上，这两种模型的核心部分基本相同，尽管它们的理解能力和生成能力差不多，但ChatGPT在某些方面表现更为出色。
首先需要明确的是，DeepSeek使用的深度搜索引擎，采用了自己优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，使得复杂度大幅降低，因此搜索结果也有所区别。
而OpenAI的ChatGPT模型则基于GPT-4，底层同样使用Transformer架构，尽管两者都应用了类似技术，但由于付费用户的体验更为流畅，ChatGPT明显优于DeepSeek。
编程方面的差异
我先前测试过，在给出编程题时，ChatGPT会自动补全函数，而DeepSeek则只是简单重复题目。
接着它会询问如何编写这个函数，我真心觉得无奈，发这个题目的目的就是希望你来补全，而不是重复一遍，显然在编程方面ChatGPT的表现要好得多。
但这里有个关键区别：使用环境和功能集成
DeepSeek作为深度搜索引擎，其R1和V3模型的文本生成能力与ChatGPT相仿，但它的主要目标是提升搜索体验。而ChatGPT则聚焦于AI对话、内容生成及多模态能力。
ChatGPT与DeepSeek的共同点在于均专注于长文本生成，问题越复杂，处理能力越强。而DP则不支持多模态功能。
以下是两者在功能上的对比：
在DeepSeek更新到V3之前，使用体验相对较差，给人的感觉就像是从搜索引擎中提取出来的内容。
此外，还有一个“幻觉”问题：
目前，虽然大家都在赞扬国内的大模型DeepSeek，但在舒适度和准确性方面，国产大模型与GPT的pro版本相比仍有显著差距。
我使用DeepSeek后发现，虽然免费且易用，但数据分析的准确率普遍较低，仅为17%，与ChatGPT相比差距甚远，关键数据需要自己复核。
每次的回答结尾都会进行总结，如果涉及到危险言论，它会在总结时变成“我无法回答您的问题”，可以看到它的推理过程，如果检测到危险言论就会屏蔽答案，这种反应真是有些可爱。
我体验DeepSeek几个小时后发现，当连续提问时，它会将之前的回答当作问题整体分析，并将扩展条件加入我提出的新条件，而不会根据我的问题进行调整，指出错误后却表现得无动于衷。
可以说，DeepSeek有时会搞出一些离谱的回答，而ChatGPT的“幻觉”现象明显较少。因此，国内的企业与个人都在研究DeepSeek与ChatGPT，这为普通人提供了机会。
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总而言之，无论选择DP还是ChatGPT，都为人们的生产力带来了一定的科技进步。
五年前的搜索流程是这样的：
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==》总结所需内容。
而自2024年AI问世以来的搜索流程则变为：
用户输入内容==》直接显示AI所知的答案。
此外，许多人选择ChatGPT的另一个原因是其支持多模态功能。例如，GPT-4是一个原生的多模态模型，支持语音输入输出，现在还可以进行图片的端到端输入输出，以及视频的处理。
不仅可以用语言生成图像，还支持通过语言修改图像：
在生成图片时一次性可以处理四张，并且使用次数没有限制，这对自媒体工作者而言，产出能力远超其他工具。
而在Sora视频模型上，速度极快。我曾经使用过其他视频模型，比如文心或ge多模态，虽然可以生成图片、修改图像、制作视频，但效果常常不尽如人意，无法满足我们的要求。然而，ChatGPT-4真正实现了生产力的提升。
在某些领域，例如科技使用者、非用不可的用户或有条件的人，还是优先选择OpenAI。如果不是深度使用，也不太方便进行复杂操作的话，使用国产大模型就足够了。
DeepSeek和ChatGPT的区别在于，前者代表AI技术的创新突破，而后者则是应用层面的智能对话。两者各有其独特之处，但DeepSeek更贴近科研前沿。
综上所述，如果有条件使用国外的ChatGPT，那当然是最佳选择；而像我这样的普通用户，没办法花钱的话，DeepSeek的免费体验也相当不错。
