当前位置: 首页 > news >正文

DeepSeek 与 ChatGPT 对比分析

一、技术背景与研发团队

ChatGPT 由 OpenAI 开发,自 2015 年 OpenAI 成立以来,经过多年的技术积累和迭代,从 GPT-1 到 GPT-4o,每一次升级都带来了技术上的突破。OpenAI 拥有雄厚的技术实力和海量的数据、强大的算力支持,与微软的合作更是为其提供了坚实的硬件基础,耗费上万张英伟达 A100 芯片打造超算平台以保障 ChatGPT 的运行。

DeepSeek 则是由中国本土 AI 公司深度求索自主研发 。其研发团队 “小而精”,人均产出模型代码量是行业平均的 6 倍,这使得团队在决策和创新方面更为灵活,能够快速响应技术发展趋势,专注于打造适合中文语境和中国用户需求的大语言模型。

二、模型规模与训练成本

从模型参数量来看,DeepSeek 部分报道提及 DeepSeek - v3 拥有 370 亿激活参数,也有以 671b 作为整体参考的情况;而根据南加州大学研究推测,ChatGPT 所基于的 GPT-3.5-turbo 的参数规模约 7b 。在训练成本上,两者差异明显,DeepSeek - v3 训练成本仅 557.6 万美元,显著低于 ChatGPT,例如 GPT-4 训练成本高达约 1 亿美元,虽然 GPT-3.5-turbo 的训练成本未具体提及,但预计不会低于 GPT-4。较低的训练成本意味着 DeepSeek 在资源利用效率上有独特优势,也可能为更多开发者和企业提供了使用门槛更低的选择。

三、功能特点

(一)推理能力

在推理能力方面,DeepSeek 在量化金融、半导体产业链分析、生物医药前沿等领域建立了专项知识图谱,这使得它在相关领域的推理任务准确率比 ChatGPT 高出 18%。在 2023 年 agieval 测评中,DeepSeek - r1 逻辑推理准确率达到 82.3%,尤其在逻辑推理和数学证明题处理方面表现出色。ChatGPT 虽然也具备强大的推理能力,但在特定领域知识图谱构建和推理任务准确率上稍逊一筹。不过,ChatGPT 在通用性推理和对广泛领域知识的综合运用上,依然有着出色的表现,能够为用户提供较为全面的推理思路和解释。

(二)语言处理

  1. 中文处理:DeepSeek 在中文处理上有着天然的优势,更符合中国人的语言习惯。无论是文言文翻译,还是对行业术语的精准理解,都表现尤为出色。它能够深入挖掘中文语境中的含义和文化内涵,生成的内容更加贴近中文表达习惯。而 ChatGPT 虽然也支持中文处理,但在理解和表达中文的细微差别上,与 DeepSeek 相比不够精准,有时生成的中文内容可能存在语法或语义上的小瑕疵。
  1. 多语言处理:ChatGPT 基于 OpenAI 在全球的影响力和大量的多语言数据训练,在多语言处理方面较为全面,能够支持多种语言之间的交互和翻译任务,在国际交流场景中有广泛应用。DeepSeek 目前则主要聚焦于中文领域的深耕,在多语言覆盖的广度上不如 ChatGPT,但随着技术发展,未来也可能拓展更多语言能力。

(三)文化与理论

DeepSeek 在文化批判方面表现较强,更适合处理中文互联网语境中的文化批判任务,在理论隐喻方面也有出色表现,能够处理高概念抽象任务,这与它对中文文化和理论体系的深入学习和理解分不开。ChatGPT 在文化批判和理论隐喻方面相对较弱,由于其训练数据和研发背景,可能更偏向于西方中心主义和实用主义,在处理东方文化和一些抽象理论时,可能无法像 DeepSeek 那样深入。

四、应用场景

(一)DeepSeek

由于其在特定领域知识图谱和中文处理的优势,在国内金融、科研、教育等领域有很好的应用前景。例如在量化金融领域,帮助分析师进行更精准的市场分析和投资策略制定;在科研领域,辅助科研人员快速检索和理解专业文献;在教育领域,能够为学生提供更符合中文学习习惯的知识解答和辅导。近期,随着 DeepSeek 爆火全网,不少网友在社交媒体平台发帖称,已经开始用 DeepSeek 选股了,这也体现了它在金融应用场景的潜力。

(二)ChatGPT

ChatGPT 在代码生成、创意写作等方面表现突出,其在国际市场上应用广泛。在软件开发中,能够帮助开发者快速生成代码框架和解决编程问题;在创意写作方面,无论是小说创作、广告文案撰写还是新闻报道,都能提供丰富的创意和思路。同时,其与必应搜索引擎和 Edge 浏览器的整合,也使其在信息检索和智能问答方面有广泛应用,用户可以通过浏览器获得更智能的搜索结果和交互体验。

五、数据处理与更新

DeepSeek 训练数据更新至 2023 年第四季度,能更好地捕捉新兴科技趋势,及时将最新的知识和信息融入模型。而 ChatGPT 数据更新频率和时效性未具体提及,但 OpenAI 通常会定期更新其模型以包含最新的数据和知识,不过在更新的及时性上,可能不如明确提及更新时间的 DeepSeek。另外,ChatGPT 在服务开放给公众后,几亿用户为其贡献数据,进一步训练和微调使得它更符合用户需求;DeepSeek 虽没有如此大规模的用户数据反馈,但通过其对特定领域数据的深度挖掘和整理,在专业领域的数据质量上有一定优势。

六、开源与生态

DeepSeek 所有模型均开源,这吸引了全球开发者参与构建应用,形成了强大的技术社区影响力。开发者可以根据自己的需求对模型进行优化和改进,推动了技术的快速发展和创新。ChatGPT 虽然 OpenAI 也提供了 API 接口供开发者使用,但其模型本身并未开源,这在一定程度上限制了部分开发者的参与和贡献,不过其 API 的广泛应用也构建了庞大的应用生态,许多企业和开发者基于其 API 开发出各种智能应用。

相关文章:

DeepSeek 与 ChatGPT 对比分析

一、技术背景与研发团队 ChatGPT 由 OpenAI 开发,自 2015 年 OpenAI 成立以来,经过多年的技术积累和迭代,从 GPT-1 到 GPT-4o,每一次升级都带来了技术上的突破。OpenAI 拥有雄厚的技术实力和海量的数据、强大的算力支持&#xff…...

vite---依赖优化选项esbuildOptions详解

optimizeDeps.esbuildOptions vite.optimizeDeps.esbuildOptions 是 Vite 配置中的一个选项,它允许你在 Vite 启动时,给 esbuild(Vite 用来处理代码转换和优化的工具)传递额外的配置。通过这个配置项,你可以自定义 esb…...

ElasticSearch 学习课程入门(二)

引子 前文已经介绍了ES的增删改查基本操作,接下来,我们学习下高级点的用法。OK,那就让我们开始吧。 一、ES高级操作 1、条件查询 (1)GET https://127.0.0.1:9200/shopping/_search?qcategory:小米 (2&…...

使用 Redis Streams 实现高性能消息队列

1. 引言 在后端开发中,消息队列是一个常见的组件,主要用于解耦系统、提高吞吐量以及实现异步处理。常见的消息队列包括 Kafka、RabbitMQ 以及 ActiveMQ,但 Redis Streams 作为 Redis 5.0 引入的新特性,也提供了一种高效、轻量的消…...

深度学习|表示学习|卷积神经网络|DeconvNet是什么?|18

如是我闻: DeconvNet(反卷积网络)是一种可视化 CNN(卷积神经网络)内部特征的方法,用于理解 CNN 是如何提取图像特征的。这个方法由 Zeiler & Fergus(2013) 提出,目的…...

(优先级队列(堆)) 【本节目标】 1. 掌握堆的概念及实现 2. 掌握 PriorityQueue 的使用

优先级队列(堆) 1. 优先级队列1.1 概念 2. 优先级队列的模拟实现2.1 堆的概念2.2 堆的存储方式2.3 堆的创建2.3.1 堆向下调整2.3.2 堆的创建2.3.3 建堆的时间复杂度 【本节目标】 掌握堆的概念及实现掌握 PriorityQueue 的使用 1. 优先级队列 1.1 概念…...

优化数据库结构

MySQL学习大纲 一个好的数据库设计方案对于数据库的性能尝尝会起到事倍功半的效果,合理的数据库结构不仅使数据库占用更小的磁盘空间,而且使查询速度更快。数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容&…...

密云生活的初体验

【】在《岁末随笔之碎碎念》里,我通告了自己搬新家的事情。乙巳年开始,我慢慢与大家分享自己买房装修以及在新家的居住体验等情况。 跳过买房装修的内容,今天先说说这三个月的生活体验。 【白河】 潮白河是海河水系五大河之一,贯穿…...

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域,图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。 一、图像分类算法 图像分类是指将输入的图像划分为…...

计算机网络——流量控制

流量控制的基本方法是确保发送方不会以超过接收方处理能力的速度发送数据包。 通常的做法是接收方会向发送方提供某种反馈,如: (1)停止&等待 在任何时候只有一个数据包在传输,发送方发送一个数据包,…...

体验 DeepSeek 多模态大模型 Janus-Pro-7B

含有图片的链接: https://mp.weixin.qq.com/s/i6kuVcGU1CUMYRPDM-bKog?token2020918682&langzh_CN 继上篇文章下载了 Janus-Pro-7B 后,准备本地运行时发现由于电脑配置配置太低(显存小于24G),无法运行&#xff0…...

使用mockttp库模拟HTTP服务器和客户端进行单元测试

简介 mockttp 是一个用于在 Node.js 中模拟 HTTP 服务器和客户端的库。它可以帮助我们进行单元测试和集成测试,而不需要实际发送 HTTP 请求。 安装 npm install mockttp types/mockttp模拟http服务测试 首先导入并创建一个本地服务器实例 import { getLocal } …...

解决每次打开终端都需要source ~/.bashrc的问题(记录)

新服务器或者电脑通常需要设置一些环境变量,例如新电脑安装了Anaconda等软件,在配置环境变量后发现每次都需要重新source,非常麻烦,执行下面添加脚本实现一劳永逸 vim .bash_profile# .bash_profileif [ -f ~/.bashrc ]; then. ~…...

UE5 蓝图学习计划 - Day 14:搭建基础游戏场景

在上一节中,我们 确定了游戏类型,并完成了 项目搭建、角色蓝图的基础设置(移动)。今天,我们将进一步完善 游戏场景,搭建 地形、墙壁、机关、触发器 等基础元素,并添加角色跳跃功能,为…...

C++常用拷贝和替换算法

算法简介: copy // 容器内指定的元素拷贝到另一容器replace // 将容器内指定范围的旧元素改为新元素replace_if // 容器内指定范围满足条件的元素替换为新元素swap //互换两个容器的元素 1. copy 功能描述: 将容器内指定范围的数据拷贝到另一容器中函…...

取消和确认按钮没有显示的问题

取消和确认按钮没有显示的问题<template #footer> <template #footer> <!-- 使用插槽名称 #footer --> <span class"dialog-footer"> <el-button click"dialogVisible false">取消</el-button> …...

Python安居客二手小区数据爬取(2025年)

目录 2025年安居客二手小区数据爬取观察目标网页观察详情页数据准备工作&#xff1a;安装装备就像打游戏代码详解&#xff1a;每行代码都是你的小兵完整代码大放送爬取结果 2025年安居客二手小区数据爬取 这段时间需要爬取安居客二手小区数据&#xff0c;看了一下相关教程基本…...

Java/Kotlin HashMap 等集合引发 ConcurrentModificationException

在对一些非并发集合同时进行读写的时候&#xff0c;会抛出 ConcurrentModificationException 异常产生示例 示例一&#xff08;单线程&#xff09;&#xff1a; 遍历集合时候去修改 抛出 ConcurrentModificationException 的主要原因是当你在遍历一个集合&#xff08;如 Map…...

【Day31 LeetCode】动态规划DP Ⅳ

一、动态规划DP Ⅳ 1、最后一块石头的重量II 1049 这题有点像脑筋急转弯&#xff0c;尽量让石头分成重量相同的两堆&#xff08;尽可能相同&#xff09;&#xff0c;相撞之后剩下的石头就是最小的。明白这一点&#xff0c;就与上一篇博客里的划分等和数组很相似。划分等和数组…...

Unity 2D实战小游戏开发跳跳鸟 - 记录显示最高分

上一篇文章中我们实现了游戏的开始界面,在开始界面中有一个最高分数的UI,本文将接着实现记录最高分数以及在开始界面中显示最高分数的功能。 添加跳跳鸟死亡事件 要记录最高分,则需要在跳跳鸟死亡时去进行判断当前的分数是否是最高分,如果是最高分则进行记录,如果低于之前…...

智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql

智慧工地管理云平台系统&#xff0c;智慧工地全套源码&#xff0c;java版智慧工地源码&#xff0c;支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求&#xff0c;提供“平台网络终端”的整体解决方案&#xff0c;提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

线程同步:确保多线程程序的安全与高效!

全文目录&#xff1a; 开篇语前序前言第一部分&#xff1a;线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分&#xff1a;synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx

&#x1f9fe; 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先&#xff0c;你可以运行以下命令查看可用版本&#xff1a; apt-cache madison nginx-core输出示例&#xff1a; nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

聊聊 Pulsar:Producer 源码解析

一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台&#xff0c;以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中&#xff0c;Producer&#xff08;生产者&#xff09; 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...

c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格&#xff0c;从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子&#xff0c;但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全&#xff1a;零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言&#xff1a;云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及&#xff0c;安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测&#xff0c;到2025年&#xff0c;零信任架构将成为超…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...