DeepSeek免费为何仍敌不过ChatGPT的付费吸引力？

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如今DeepSeek人气飙升且无需付费，究竟为何仍有如此多用户选择付费的ChatGPT呢？

我认为，或许是因为许多人对国外产品的偏爱吧。

在我的使用中，ChatGPT主要用于理清思路和编程，而我平时则从事自媒体创作以及一些小语种的需求。在对比了豆包、kimi和文心一言之后，我发现ChatGPT的免费版本在使用体验上明显优于国产产品，尤其在定制内容方面，它能够更好地记住我的每一次请求。

最终，基于个人需求，我还是尝试订阅了一个月的ChatGPT会员。从我的体验和观察来看，二者之间的差异还是相当显著的。

底层引擎相同但体验迥异

理论上，这两种模型的核心技术几乎一致，尽管大家普遍认为它们的理解和生成能力相差不大，但后者的表现确实更为出色。

首先需要澄清的是，DeepSeek所使用的深度搜索引擎，采用了自己优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，大幅降低了复杂度，因此其搜索结果自然会有所不同。

与此同时，OpenAI的ChatGPT模型是基于GPT-4构建的，底层同样采用了Transformer架构。虽然DeepSeek也运用了这一技术，但由于付费的缘故，ChatGPT在流畅度上明显优于DeepSeek。

编程方面的显著差异

我曾经进行过测试，当我提出一段编程题时，ChatGPT能够自动补全其中的函数，而DeepSeek则只是重复了一遍题目。

接着它显示：“怎么写这个函数”，让我感到无奈，我发这段代码的目的就是想让其帮我补全，而不是让它重复一遍。相比之下，ChatGPT在编程方面的表现显然更为出色。

关键的区别：使用环境和功能整合

作为深度搜索引擎，DeepSeek的R1和V3大模型在文本生成与深度检索能力上与ChatGPT相差无几，但其核心目的在于提升搜索体验。而ChatGPT则集中于AI对话、内容生成及多模态功能。

两者的相似之处在于，它们均专注于长篇内容的生成，面对复杂问题时处理能力更佳。然而，DeepSeek不支持多模态功能。

下方这张图片展示了两者在功能上的差异：

在DeepSeek推出新版本V3之前，初期使用时给人的感觉确实有些不尽如人意，仿佛只是从搜索引擎中提取的信息而已。

另外，有一个幻觉现象值得注意：

尽管大家都在赞扬国产大模型DeepSeek，其实在舒适度和准确性方面，国产大模型仍然存在一定的差距，尤其是与GPT的专业版相比更是天壤之别。

在使用DeepSeek时，我发现其免费版确实便捷，但数据分析的准确率却仅有17%，远不及ChatGPT，关键数据还需自己仔细核实才能使用。

每次回答时，DeepSeek都会进行总结，如果内容涉及敏感话题，最后的结论会变成“我无法回答您的问题”，这个过程既可以看出它的判断逻辑，又显得有些天真可爱。

我尝试了几个小时的DeepSeek，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，并将扩展的条件加入我提出的条件中，不会根据我的问题进行调整，甚至在我指出其错误后，它也只是沉默不语。

可以说，DeepSeek有时确实是一本正经的胡说八道，而ChatGPT的幻觉现象则相对较少。因此，国内的企业和个人都在研究DeepSeek与ChatGPT，这为普通用户提供了机会。

如果你对AI大模型、底层原理和训练模型有足够的了解，就能在社会上比他人更具竞争力。比如在网站上的AI大模型应用开发、机器学习和AI自动化方面，尤其对专业程序员而言，掌握AI技能意味着未来将有更多高薪机会。

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无论如何，选择DP还是ChatGPT，都为人们的生产力带来了显著的科技进步：

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==》总结需要的信息。

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知晓的信息。

此外，许多人选择ChatGPT的另一个原因在于其支持多模态功能。比如，GPT-4o是一个原生多模态模型，能够实现语音的输入输出，并支持图片和视频的端到端处理。

不仅可以用语言生成图像，还能用语言编辑图像：