DeepSeek为何免费，却依然无法阻挡用户青睐付费的ChatGPT？

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如今DeepSeek的热度居高不下，而且还是免费的，为什么还有那么多人选择付费的ChatGPT呢？

我想，这或许是因为许多人对国外的产品情有独钟吧。

我使用ChatGPT主要是为了整理思路和编程，平时从事自媒体工作，以及处理一些小语种的需求。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远胜于这些国产产品，至少它能够根据我每次的需求定制内容。

最终，由于个人的需求，我决定尝试一个月的ChatGPT会员。然而，从我的个人体验来看，两者之间还是存在显著差异。

底层引擎相似，体验却迥异

理论上，这两种模型的核心逻辑几乎相同，尽管大家都认为它们的理解和生成能力相似，但后者在表现上显然更为优秀。

首先必须明确的是，DeepSeek所使用的深度搜索引擎通过优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，极大地降低了复杂度，因此搜索结果与众不同。

而OpenAI的ChatGPT模型基于GPT-4，底层同样采用Transformer架构。尽管两者都运用了相同的技术，然而由于付费机制的不同，ChatGPT的流畅性远超DeepSeek。

编程方面的差异

我曾经测试过一段编程题目，ChatGPT能自动补全函数，而DeepSeek则仅仅重复题干。

接下来它显示的内容是“怎么写这个函数”，让我感到无奈。我发这个问题的目的就是希望你能帮我补全，而不是简单重复一遍。与ChatGPT的表现相比，DeepSeek在编程方面的确存在差距。

另一个关键的区别在于：使用环境和功能集成

作为深度搜索引擎，DeepSeek的R1和V3大模在文本生成和深度检索能力上与ChatGPT相差无几，但它的主要目的是提升搜索体验。而ChatGPT则更专注于AI对话、内容生成及多模态能力。

ChatGPT与DeepSeek在长篇生成方面有共同之处，处理复杂问题的能力也相对较强。但DeepSeek不支持多模态功能。

下面的这张图片展示了两者功能的差异：

在DeepSeek发布新版本V3之前，初期的使用体验确实显得有些乏味，仿佛是从搜索引擎中提取的信息。

还有一个重要的问题：

目前，许多人在赞美国内大模型DeepSeek，然而在舒适度和准确率上，国产大模型与GPT的专业版相比仍有差距。

我使用DeepSeek后发现，它虽然免费且易用，但数据分析的准确率仅为17%，远远不如ChatGPT，关键数据还需我自行核实后才敢使用。

此外，每次回答后，它都会进行总结，如果内容涉及危险言论，最后的总结会变成“我无法回答您的问题”。可以看出，它在总结时会屏蔽掉危险信息，这种反应显得有些天真可爱。

我在DeepSeek上进行问答时，发现它会将之前的回答视为我的问题进行整体分析，将扩展条件纳入我的提问中，而不会根据我的问题进行调整。即使我指出错误，它也会假装没听见。

可以说，DeepSeek有时会显得一板一眼却言之无物，而ChatGPT在这一点上明显表现得更为出色。因此，无论是企业还是个人，目前都在探索DeepSeek与ChatGPT，这为普通人提供了契机。

如果你对AI大模型、底层原理及其训练方法有足够的了解，就能在这个社会中获得更大的竞争优势。例如，网站上的AI大模型应用开发、机器学习和AI自动化，尤其是对于专业程序员，掌握AI技能后将会有越来越多的高薪机会。

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不论如何，选择DeepSeek还是ChatGPT，都是对人们生产力的一次技术进步：

5年前的搜索方式是这样的：

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==》总结自己想要的结果。

而自2024年AI问世以来，搜索方式变为：

用户输入内容==》直接显示AI所理解的、用户所需的信息。

此外，很多人选择ChatGPT的另一个原因是它支持多模态功能。比如GPT-4o是一个原生的多模态模型，能够处理语音输入输出，甚至支持图片以及视频的端到端输入输出。

它不仅能通过语音生成图像，还能用语音修改图像：