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如今DeepSeek的热度如此高涨，而且还提供免费服务，为什么仍有众多人选择付费使用ChatGPT呢？
或许是因为许多人对国外的产品情有独钟吧。
我个人主要使用ChatGPT来整理思路和编写代码，同时也涉及自媒体和少数语言的需求。在与豆包、kimi和文心一言进行对比后，发现ChatGPT的免费版本在使用体验上远超这些国产产品，尤其是在能够根据我的需求量身定制内容方面，它的表现十分出色。
基于个人需求，我最终选择尝试了一个月的ChatGPT会员服务。然而，通过我的体验和了解，发现两者之间实际上存在显著差异。
底层引擎相同，体验却截然不同
从理论上讲，DeepSeek和ChatGPT的底层“大脑”基本相似，虽然两者的理解和生成能力被认为相近，但后者在某些方面确实表现得更为优秀。
首先需要明确的是，DeepSeek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，从而将复杂度降低至最小，这也使得搜索结果有所不同。
另一方面，OpenAI的ChatGPT模型基于GPT-4，底层同样使用Transformer架构。尽管两者都运用了这一技术，但由于收费的因素，ChatGPT在流畅性上显得更加出色。
编程方面的差异
我之前进行过测试，给出一段编程题目时，ChatGPT能够自动补全函数，而DeepSeek却只是重复题目。
结果显示“怎么写这个函数”等等，这让我感到无奈，难道我发这个问题不是希望你帮我完成吗？相比之下，ChatGPT的表现明显在编程方面优于DeepSeek。
关键的区别在于使用环境与功能集成
DeepSeek作为深度搜索引擎，其R1和V3模型在文本生成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则专注于AI对话、内容生成以及多模态能力。
ChatGPT与DeepSeek的共同点在于长篇生成能力，处理复杂问题时的表现尤为良好，而多模态功能在DeepSeek中尚不支持。
下面这张图表展示了两者在功能上的差异：
在DeepSeek尚未更新到V3版本之前，初次使用时的确让我感到有些失望，像是从搜索引擎中提取出的东西。
此外，还有一个幻觉问题：
尽管目前有很多人赞扬国内的DeepSeek，但在舒适度和准确率方面，国产大模型与GPT的专业版本仍存在不小的差距。
我尝试过DeepSeek，确实免费且好用，但其数据分析的准确率仅有17%，与ChatGPT相比显得逊色，关键数据还需再进行核对才能放心使用。
每次回答后，它会总结内容，如果涉及敏感言论，在总结时会显示“我无法回答您的问题”。可以看到它在得出结论时，会将敏感内容屏蔽，显得有些傻乎乎的可爱。
使用DeepSeek几个小时后，我发现它在进行连续问答时，会将之前的回答视为我的问题进行整体分析，扩展条件并未根据我的问题进行调整，指出错误后也会表现得毫无反应。
因此，DeepSeek有时会显得一板一眼地胡言乱语，而ChatGPT的幻觉问题明显较少。这也是国内企业和个人在研究DeepSeek与ChatGPT时，普通人所面临的机会。
如果你对AI大模型的底层原理和训练有深入了解，你将在这个社会中更具竞争力。例如，在AI大模型应用开发、机器学习及AI自动化领域，尤其是对专业程序员而言，掌握AI技能将为他们带来越来越多的高薪机会。
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无论怎样，选择DeepSeek或ChatGPT都为人们的生产力带来了科技进步：
五年前的搜索方式：
用户输入内容==》浏览器解析==》显示页面信息列表===》查看多个页面==》总结所需内容。
自2024年AI问世以来的搜索方式：
用户输入内容==》显示AI所知的内容，满足你的需求。
此外，很多人选择ChatGPT的另一原因在于其支持多模态功能。例如，GPT-4o是一个原生的多模态模型，支持语音输入输出，还能进行图片的端到端处理，甚至视频的输入和输出。
不仅可以通过口述来生成图像，甚至可以用口述来修改图像：
在生成图片时，一次性可以生成四张，而且没有数量限制，这对于自媒体创作者而言，极大提高了生产效率。
而在Sora视频模型上，其速度也极快。我曾使用过其他视频模型，如文心或GE多模态，虽然它们可以生成和修改图像，甚至制作视频，但效果往往不尽人意，无法满足我们的要求。然而，ChatGPT-4o确实实现了生产力的飞跃。
在一些特定领域，比如科技使用者、非用不可的用户，或者条件允许的人群，还是建议优先选择OpenAI。如果不是深度使用，或者不太依赖于需求，国产大模型也是不错的选择。
DeepSeek与ChatGPT的区别在于，前者是AI技术的创新突破，而后者则是在应用层面上展现了智能对话的能力。两者各有其独特的优势，但DeepSeek更贴近科研前沿。
综上所述，如果有条件使用ChatGPT，当然是最佳选择；而像我这样的普通用户，若不想花钱，DeepSeek的免费体验也不错。
