DeepSeek免费为何仍无法撼动用户对ChatGPT的青睐？

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如今DeepSeek备受关注且无需付费，为什么仍有众多用户选择使用收费的ChatGPT呢？

我认为，这可能源于许多人对外国产品的偏爱。

在我使用ChatGPT的过程中，主要是整理思路和编程需求，同时我也从事一些自媒体工作以及小语种的需求比较。经过对比，我发现ChatGPT的免费版本在使用体验上明显优于国产的豆包、Kimi和文心一言，尤其是在定制内容方面，它能够很好地记住我的每一次需求。

最终，考虑到个人的需求，我还是决定尝试一个月的ChatGPT会员。从我的使用体验来看，二者之间确实存在显著差异。

底层引擎相同却体验迥异

理论上，这两种模型的核心原理是相似的，尽管大家普遍认为它们的理解和生成能力相差无几，但实际上后者在某些方面更为出色。

需要明确的是，DeepSeek所采用的深度搜索引擎运用经过优化的混合专家MoE架构和多头潜在注意力MLA机制，从而将复杂度降至最低，因此搜索结果与众不同。

而OpenAI的ChatGPT模型则基于GPT-4架构，同样使用Transformer技术。尽管两者在技术上有相似之处，但由于收费的原因，ChatGPT在流畅性上明显优于DeepSeek。

编程领域的差异

我之前进行过测试，当我提出编程题时，ChatGPT能自动补全函数，而DeepSeek则只是重复题目。

接下来它会询问如何编写这个函数，我对此感到无奈，明明是希望它帮助补全，却只得到重复的答案。相比之下，ChatGPT在编程方面的表现显然更为出色。

使用环境与功能集成的关键区别

DeepSeek作为深度搜索引擎，其R1和V3模型在文本生成和深度检索能力上与ChatGPT相似，但其主要目的是提升搜索体验。而ChatGPT则专注于AI对话、内容生成以及多模态能力的提升。

ChatGPT 和 DeepSeek同样都强调长篇生成，处理复杂问题的能力更强，但DeepSeek不支持多模态功能。

下图展示了两者功能的对比：

在DeepSeek更新V3之前，初始使用时确实感觉不够理想，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美国内的大模型DeepSeek，但实际上在舒适度和准确性上，国产大模型与GPT的Pro版本相比仍有不小的差距。

我曾使用DeepSeek，虽然它免费且易用，但数据分析的准确率仅为17%，远不及ChatGPT，关键数据还需自己核实才能使用。

此外，每次回答后，它会进行总结，若内容涉及敏感言论，最终总结时会显示“我无法回答您的问题”，这让人觉得有些可爱。

在我使用DeepSeek进行连续问答时，它会把之前的回答当作问题整体分析，未能根据我的新问题进行调整，甚至在我指出错误时它也不反应。

由此可见，DeepSeek有时会给出不准确的回答，而ChatGPT则在幻觉方面表现得更为出色。因此，越来越多的国内企业和个人开始关注DeepSeek与ChatGPT，这也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过程有深入了解，那么在这个社会上，你将比他人更具竞争力。例如，在网站上开发AI大模型应用、机器学习和AI自动化等领域，尤其是对专业程序员而言，掌握AI技能将使你有更多高薪机会。

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总之，无论是选择DeepSeek还是ChatGPT，都为人们的生产力带来了科技的进步：

五年前的搜索流程：

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。

自2024年AI问世后的搜索流程：

用户输入内容==》直接显示AI所知的答案。

此外，很多人选择ChatGPT的另一个原因在于其支持多模态功能。例如，GPT-4o是一个原生的多模态模型，能够实现语音输入输出以及图片、视频的端到端处理。

不仅可以通过语音生成图像，还可以利用语音进行图像编辑：