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DeepSeek如今如此受欢迎，并且是免费的，为什么还是有许多人选择付费的ChatGPT呢？
我认为，可能是因为很多人对国外产品的偏爱。
我主要利用ChatGPT来梳理思路和编程，平常从事自媒体工作，还有一些小语种的需求。经过对比，我发现ChatGPT的免费版在使用体验上远超国产的豆包、Kimi和文心一言，至少它能够精准记住我的每次需求，并为我量身定制内容。
最终，由于个人的需求，我尝试了一个月的ChatGPT会员。通过个人体验和了解，可以看出两者之间存在显著差异。
底层引擎虽同，使用体验却迥异
理论上，这两种模型的核心机制几乎相同，虽然在理解能力和生成能力上声称相近，但后者的表现仍然优于前者。
需要明确的是，DeepSeek使用的深度搜索引擎依托于其优化的混合专家MoE架构以及多头潜在注意力MLA机制，极大降低了复杂度，因此搜索结果有所不同。
而OpenAI的ChatGPT模型是基于GPT-4架构，底层同样使用了Transformer技术，尽管与DeepSeek类似，因付费机制的存在，ChatGPT的流畅性更胜一筹。
编程能力的差异
我曾进行过测试，当我提交一段编程题目时，ChatGPT能够自动补全代码中的函数，而DeepSeek则只是简单重复题目。
接着它会提示：“怎么写这个函数”，这一点让我感到无奈。我发这个请求的目的是希望你能帮我填补空白，而不是再重复一遍，比较起来，ChatGPT在编程方面的表现明显更佳。
关键在于使用环境与功能集成
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，但其核心目的是提升搜索体验。而ChatGPT则专注于AI对话、内容生成及多模态的能力。
ChatGPT 和DeepSeek有共同点，即都擅长生成长篇内容，处理复杂问题时表现更为出色。多模态功能方面，DP则不支持。
请看下面的图片，以便更清晰地了解两者功能的区别：
在DeepSeek未更新至V3版本之前，最初使用时确实感觉有些无用，像是从搜索引擎中提取的信息。
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，但从舒适度和准确性来看，国产大模型与GPT的Pro版本相比仍有不小的差距。
我使用过DeepSeek，确实免费且好用，但其数据分析的准确率一般，仅为17%，与ChatGPT相比差距明显，关键数据还需自己再核实一遍才能放心使用。
每次回答的最后都会进行总结，如果内容涉及敏感言论，它会在总结时显示“我无法回答您的问题”，这一过程显得有些呆萌。
在我使用DeepSeek几个小时的过程中，连续提问时它会把之前的回答视为我的问题整体分析，并将扩展条件加入我的请求，未能根据我的问题进行合理调整。而当我指正它的错误时，它却像是“装死”了一样。
可见，DeepSeek在某些时候确实有些胡言乱语，而ChatGPT的错误率则相对较低。因此，国内的企业和个人都在研究DeepSeek和ChatGPT，这为普通人提供了机会。
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无论如何，无论选择DeepSeek还是ChatGPT，二者都为人们的生产力带来了科技的进步：
五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==》总结所需信息。
而自2024年AI问世后，搜索方式变化为：
用户输入内容==》AI直接显示所需信息。
此外，许多人之所以选择ChatGPT，另一个原因是其支持多模态功能。例如，GPT-4是一个原生的多模态模型，支持语音和图片的输入输出，甚至还可以处理视频数据。
不仅可以用语言生成图像，还支持用语言对图像进行修改：
在一次性生成图片时，可以同时生成四张，并且没有数量限制，这对自媒体创作而言，产出效率极高。
而在Sora视频模型中速度非常快，我曾使用过其他视频模型，如文心或GE多模态，虽然可以生成图像、修改图像、制作视频，但效果远不如预期，虽然可用但难以满足我们的要求。然而，ChatGPT-4确实达到了生产力的水平。
另外在某些领域，比如科技爱好者、必须使用的人，或者有条件的人，还是建议优先选择OpenAI的产品；如果并非深度使用，且不便于使用魔法的话，国产大模型也足够了。
DeepSeek与ChatGPT的差异在于，前者代表了AI技术的创新突破，后者则侧重于应用层面的智能对话。两者各有优势，但DeepSeek更贴近科研的前沿。
总之，对于有条件使用国外ChatGPT的人来说是个不错的选择，而对于像我这样的普通用户来说，免费的DeepSeek也相当不错。
