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如今DeepSeek备受关注，并且是免费的，为什么仍然有那么多人选择付费的ChatGPT呢？
或许是因为许多人认为国外的产品更加优越吧。
我使用ChatGPT主要是为了理清思路和进行编程，平时也涉及一些自媒体和小语种的需求。在对比了豆包、kimi和文心一言后，我发现ChatGPT的免费版在使用体验上明显超越了这些国产产品，至少它能够记住我的每次需求，并量身定制内容。
由于个人的需求，我决定尝试一个月的ChatGPT会员。根据我的体验和观察，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，这两个模型的核心技术是相似的，尽管大家普遍认为它们的理解与生成能力相近，但后者的表现无疑更加出色。
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架构与多头潜在注意力MLA机制，从而将复杂度降至最低，因此搜索结果的表现与众不同。
相较之下，OpenAI的ChatGPT模型基于GPT-4，并同样采用Transformer架构。虽然二者都使用了这一技术，但由于付费的原因，ChatGPT的流畅度明显优于DeepSeek。
编程能力的差异
我曾测试过编程题目，ChatGPT能够自动补全代码中的函数，而DeepSeek则只是重复题目。
之后它还提示我如何编写这个函数，让我感到无奈。我本来是希望它能帮我补全，结果却只是一味地重复，ChatGPT在编程方面的表现更为卓越。
但关键在于使用环境与功能整合
DeepSeek作为深度搜索引擎，其R1和V3大模型的文本生成与深度检索能力与ChatGPT并无太大差距，但其主要目的是提升搜索体验。而ChatGPT则专注于AI对话、内容生成及多模态能力。
ChatGPT与DeepSeek的共同点在于它们都擅长长篇生成，处理复杂问题的能力也更强。多模态功能方面，DeepSeek却无法支持。
以下是两者功能差异的对比图：
在DeepSeek尚未更新到新版本V3时，使用体验确实显得有些鸡肋，仿佛只是从搜索引擎中拿出来的工具。
此外，还有一个幻觉问题：
目前，尽管大家都在赞扬国内大模型DeepSeek，但在舒适度与准确率方面，国产大模型依然存在差距，与GPT的专业版相比更是天壤之别。
虽然DeepSeek免费且易于使用，但其数据分析的准确度仅为17%，与ChatGPT相比逊色不少，关键数据还需自己核实才能放心使用。
每次回答后，它会总结，如果内容中有危险言论，就会在总结时变成“我无法回答您的问题”，可以看出它的结论过程，发现危险言论后直接屏蔽答案，显得有些傻乎乎的可爱。
在玩了几个小时DeepSeek后，发现它在连续问答时会把之前的回答当作我的问题进行整体分析，扩展的条件也会加入到我提出的条件中，不会根据我的问题进行调整，且当我指出错误时，它会选择沉默。
可见，DeepSeek有时会显得不靠谱，而ChatGPT的幻觉情况则要低得多。因此，国内的企业与个人都在关注DeepSeek与ChatGPT，这为普通人提供了机会。
如果你对AI大模型有足够的了解，掌握底层原理与训练方法，就能在社会中比他人更具竞争力。尤其是在网站上的AI大模型应用开发、机器学习及AI自动化方面，专业程序员若能掌握AI技能，将有越来越多的高薪机会。
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其实很多知友在学习了两周后，就能在金三银四的跳槽中拥有核心竞争力，写在简历上成为亮点，在大模型的面试中显得格外专业，薪资也大幅提升。
总而言之，无论选择DeepSeek还是ChatGPT，它们都在推动人们的生产力进步：
五年前的搜索方式是：
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。
自2024年AI问世以来，搜索方式变为：
用户输入内容==》AI显示所知的内容，满足你的需求。
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是一个原生多模态模型，支持语音和图片的输入与输出，甚至可以处理视频。
不仅可以通过语音绘图，还可以用语音编辑图像：
在生成图片时，一次性可以输出四张，而且没有限制，这对于自媒体创作来说，产出效率极高。
而在Sora视频模型中，速度极快。我曾尝试过其他视频模型，例如文心或其他多模态工具，虽然能生成图像、修改图像和制作视频，但效果往往不尽如人意，无法满足我的要求。然而，ChatGPT-4的表现确实达到了生产力级别。
在某些领域，比如科技用户或特定需求者，优先选择OpenAI会更合适；但如果不是深入使用，使用国产大模型也完全可以。
DeepSeek与ChatGPT的区别在于，前者是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。
总之，如果有条件使用国外的ChatGPT，那当然最好；若条件有限，我这样的普通用户，使用免费的DeepSeek也相当不错。
