DeepSeek免费，但为何仍有人愿意为更出色的ChatGPT付费？ – WindPixy的深度解析

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如今，DeepSeek已经广受欢迎，且是免费的，为什么仍有那么多人选择付费的ChatGPT呢？

我认为，这或许与许多人对国外产品的偏爱有关。

在我个人使用ChatGPT的过程中，主要是用它来整理思路和进行编程，同时也在从事一些自媒体工作和小语种的需求。经过对比，我发现ChatGPT的免费版本在使用体验上远超国产的豆包、kimi和文心一言，尤其是它能够根据我的需求定制内容，使我感到非常满意。

因此，基于个人需求，我决定尝试一个月的ChatGPT会员。从我的体验来看，二者之间确实存在显著差异。

底层引擎虽相同，体验却迥异

理论上，DeepSeek和ChatGPT的底层模型是相似的，虽然大家普遍认为它们在理解和生成能力上差别不大，但实际上，后者的表现要更为出色。

首先需要明确的是，DeepSeek所采用的深度搜索引擎，运用了经过优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，这使得它能够将复杂度降到最低，从而生成的搜索结果有所不同。

而OpenAI的ChatGPT模型则是基于GPT-4，底层同样使用了Transformer架构。尽管二者都依赖于这一技术，但由于付费带来的优化，ChatGPT的流畅性明显优于DeepSeek。

编程功能的差异

我曾经测试过编程问题，发现ChatGPT能够自动补全代码中的函数，而DeepSeek往往只是重复题目。

接着它会提示“怎么写这个函数”，这让我感到很无奈，因为我希望得到的是补全，而不是反复叙述。相比之下，ChatGPT在编程方面的表现确实更胜一筹。

关键区别在于使用环境与功能集成

DeepSeek作为一个深度搜索引擎，其R1和V3模型在文本生成和深度检索能力上与ChatGPT相当，但它的主要目标是提升搜索体验。而ChatGPT则专注于AI对话、内容生成及多模态能力。

在长篇生成和复杂问题处理方面，ChatGPT与DeepSeek都表现出色，但DeepSeek不支持多模态功能。

请看这张图表，我为大家整理了两者功能的区别：

在DeepSeek更新到V3之前，初期使用时让我觉得有些鸡肋，像是从搜索引擎中提取的东西。

此外，还有一个“幻觉”问题：

现在大家都在赞美DeepSeek，其实在舒适度和准确性上，国产大模型与GPT的专业版本还有较大差距。

我使用过DeepSeek，虽然它免费且易用，但数据分析的准确率仅为17%，与ChatGPT相比差得远，重要数据需要自己再确认。

每次回答结束时，它还会进行总结，如果内容涉及敏感言论，最后会显示“我无法回答您的问题”，这让我觉得它的反应有点傻傻的可爱。

我在DeepSeek上连续问答时，它会把之前的回答当作我的新问题进行分析，而不会根据我的新提问进行调整。即使我指出错误，它也会不作回应。

可以说，DeepSeek有时真的让人觉得是在胡说，而ChatGPT的“幻觉”现象则要少得多。因此，很多国内企业和个人都在研究DeepSeek与ChatGPT，这为普通人提供了机会。

如果你对AI大模型的底层原理和训练方法有足够了解，就能在这个社会中更具竞争力。例如在AI大模型的应用开发、机器学习、AI自动化等领域，尤其是对于专业程序员来说，掌握AI技能将会带来更多高薪机会。

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无论如何，选择DeepSeek还是ChatGPT，都是科技进步为人们的生产力带来的提升：

五年前的搜索方式是：

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==》总结所需。

而自2024年AI问世后，搜索方式变为：

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。比如，GPT-4是一个原生的多模态模型，能够处理语音输入输出，现已支持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，还能直接用声音进行图像修改：