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如今，DeepSeek已经获得了广泛关注，并且是免费的。但为何仍有如此多用户选择付费的ChatGPT呢？
我认为，这可能与人们普遍认为国外产品更具吸引力有关。
我使用ChatGPT主要用于整理思路和编程。平时，我从事自媒体创作以及一些小语种的需求。与豆包、kimi和文心一言相比，ChatGPT的免费版在使用体验上明显优于这些国产产品，尤其是它能够根据我的需求定制内容。
最终，由于个人需求，我决定尝试一个月的ChatGPT会员。通过个人体验和了解，我发现二者之间存在显著差异。
虽然底层引擎相似，但体验却截然不同
理论上，这两个模型的核心基本相同，尽管大家普遍认为它们的理解和生成能力相近，但后者在表现上更为出色。
首先要指出的是，DeepSeek所采用的深度搜索引擎，凭借其优化的混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，将复杂度降至最低，因此搜索结果具有一定的差异性。
而OpenAI的ChatGPT模型则基于GPT-4，底层同样使用Transformer架构。尽管两者都采用了这种技术，但由于付费模式的不同，ChatGPT的流畅度更高。
编程功能的差异
我曾经测试过编程相关的题目，ChatGPT能够自动补全函数，而DeepSeek则只是重复题目内容。
接着，它会询问如何编写这个函数，令我感到无奈。我发这些内容不就是希望它能帮我补全吗，结果竟然只是重复一遍，这让ChatGPT在编程方面显得更为优秀。
但这里有一个重要的区别：使用环境和功能集成
DeepSeek作为深度搜索引擎，其R1和V3大模型在文本生成和深度检索能力上与ChatGPT相差无几，然而它的主要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都致力于长篇生成，处理复杂问题的能力尤为突出，但DP在多模态功能上则不支持。
请看下面这张图片，我为大家总结一下两者的功能差异：
在DeepSeek未更新至新版本V3之前，最初使用它的体验确实有些乏味，感觉像是从搜索引擎中提取的内容。
另外，还有一个幻觉问题：
尽管目前大家都在赞扬国内的大模型DeepSeek，但在舒适度和准确率上，国产大模型仍存在一定差距，尤其是与GPT的专业版本相比，更是相差甚远。
我使用过DeepSeek，虽然免费且易用，但其数据分析的准确率一般，仅为17%，与ChatGPT相比差距明显，关键数据还需自行核实才能使用。
此外，每次回答后，它还会进行总结，如果内容涉及敏感言论，最后会呈现“我无法回答您的问题”的提示，展现出它在总结过程中的判断，显得有些呆萌。
我在DeepSeek上进行问答时，发现它会将之前的回答视作我的新问题进行整体分析，且会将扩展条件加入到我提出的问题中，而不会根据我的新问题进行调整。当我指出其错误时，它却会选择不回应。
可以看出，DeepSeek有时会胡说八道，而ChatGPT的幻觉问题则相对较少。因此，国内的企业和个人都在研究DeepSeek与ChatGPT，这对普通人来说是一个绝佳的机会。
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不论如何，无论选择DeepSeek还是ChatGPT，它们都为人们的生产力带来了显著的科技进步：
五年前的搜索过程是这样的：
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==》总结自己想要的。
自2024年AI问世以来，搜索过程变为：
用户输入内容==》直接显示AI所知的内容。
此外，许多人选择ChatGPT的另一个原因是它支持多模态功能。例如，GPT-4是一个原生的多模态模型，支持语音输入输出，甚至实现图片和视频的端到端输入输出。
不仅可以通过语音生成图像，还可以用语音编辑图像：
在生成图片时，一次最多可以处理四张，而且没有使用次数的限制，这对于自媒体创作者而言，产出的效率大大提高。
而在Sora视频模型上，其速度极快。我曾使用过其他视频模型，如文心或其他多模态工具，虽然也能生成和编辑图片及视频，但效果往往不尽如人意，无法满足我们的要求。然而，ChatGPT4的表现却达到了生产力的标准。
在某些特定领域，例如科技工作者、不可或缺的用户，或具备条件的用户，还是建议优先选择OpenAI的产品。如果并非进行深度使用或不太依赖魔法，使用国产大模型则足够。
DeepSeek与ChatGPT的区别在于，前者代表了AI技术的创新突破，而后者则专注于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，如果条件允许使用国外的ChatGPT，那么就尽量选择；如果条件有限，对于像我这样的普通用户，DeepSeek的免费使用体验也相当不错。
