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尽管DeepSeek如今非常受欢迎且无需付费，为什么仍有如此多的人选择使用付费的ChatGPT呢？
我认为，这或许是因为许多人对国外的产品情有独钟。
在个人使用方面，我主要利用ChatGPT来整理思路和编程，同时也从事一些自媒体创作及小语种需求。经过对比，我发现ChatGPT的免费版在使用体验上远超诸如豆包、kimi和文心一言等国产工具，尤其是在能够根据我每次的需求量身定制内容方面。
最终，由于个人的需求，我还是选择尝试了一个月的ChatGPT会员服务。从我的使用体验来看，两者之间确实存在显著差异。
底层引擎相同，体验却迥然不同
从理论上讲，DeepSeek和ChatGPT这两种模型的核心技术大体相同，尽管人们普遍认为它们的理解和生成能力相近，但实际上，后者在表现上更为出色。
首先需要明确的是，DeepSeek所使用的深度搜索引擎采用了优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，这使得其复杂度得以降低，因此搜索出来的结果有所不同。
另一方面，OpenAI的ChatGPT模型基于GPT-4，底层也使用了Transformer架构。虽然两者都依赖于这一技术，但因付费服务的原因，ChatGPT在流畅度上显得更胜一筹。
编程方面的区别
我之前测试过一次，给ChatGPT发一段编程题时，它会自动补全函数，而DeepSeek只是重复题目内容。
随后，DeepSeek会显示“怎么写这个函数”等类似内容，让我感到十分无奈。我发送这个问题的目的就是希望它能帮助我补全，而不是简单重复。相较之下，ChatGPT在编程方面的表现明显更为优越。
还有一个关键差异：使用环境与功能集成
DeepSeek作为一个深度搜索引擎，其R1和V3大模型在文本生成能力和深度检索能力上与ChatGPT相差无几，但它的核心目标是提升搜索体验。而ChatGPT则更专注于AI对话、内容生成与多模态能力。
ChatGPT与DeepSeek在长篇生成方面有许多共通之处，问题越复杂，处理能力越强。不过，DeepSeek并不支持多模态功能。
下图展示了两者在功能上的差异：
在DeepSeek更新到V3之前，初期使用时确实给人一种不够实用的感觉，像是从搜索引擎中提取的内容。
此外，还有一个幻觉的问题：
目前，尽管许多人在夸赞DeepSeek的国内大模型，但就舒适度和准确性而言，国产大模型与GPT的专业版相比还有明显差距。
我使用过DeepSeek，虽然免费且好用，但数据分析的准确率仅为17%，与ChatGPT相比差距显著，关键数据还需自行复核才能使用。
每次回答结束时，DeepSeek都会进行总结，如果内容涉及危险言论，它会在最后总结时变成“我无法回答您的问题”，可以看到它的结论推导过程，当发现危险言论时就会屏蔽答案，这种设定让人觉得有些可爱。
我玩了数小时DeepSeek，发现它在连续问答时，会将之前的回答视作我的问题进行整体分析，将扩展条件纳入我提出的问题中，而不会根据我的问题进行调整。即便我指出错误，它也会“装死”。
可以说，DeepSeek有时就像是在胡说八道，而ChatGPT的幻觉程度明显较低。因此，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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无论如何，无论选择DeepSeek还是ChatGPT，都为人们的生产力带来了科技的进步：
五年前的搜索方式：
用户输入内容==》浏览器解析==》页面显示信息列表===》查看多个页面==》总结个人需求。
自2024年AI问世以来的搜索方式：
用户输入内容==》展示AI所知的信息，直接满足需求。
此外，许多人选择ChatGPT的原因还在于其支持多模态功能。例如，GPT-4是一个原生的多模态模型，能够进行语音输入和输出，甚至支持图片的端到端输入输出。
不仅可以通过语音生成图像，还能通过语音修改图像：
在生成图片时，一次可以生成四张，且使用次数没有限制，这对自媒体创作者而言，产出效率极高。
在视频生成方面，Sora模型的速度也非常快。我曾尝试过其他视频模型，如文心或Ge的多模态，虽然它们能生成和修改图像、输出视频，但效果往往不尽如人意，无法满足我们的要求。然而，ChatGPT-4的表现则达到了生产力级别。
在某些领域，例如科技用户和那些需要使用AI的人，或者条件允许的用户，还是应优先选择OpenAI。如果不需要深度使用，或者不便于使用魔法，那么国产大模型也是个不错的选择。
DeepSeek与ChatGPT的区别在于，前者代表了AI技术的创新突破，而后者则是应用层面的智能对话。两者各有优势，但DeepSeek更贴近科研前沿。
总而言之，如果条件允许使用国外的ChatGPT，那么就去使用吧。若条件有限，对于像我这样经济拮据的人来说，免费的DeepSeek也是一个不错的选择。
