过年期间，DeepSeek一夜之间刷屏——朋友圈被AI生成的新春对联刷爆，家族群里的长辈们竟开始讨论“深度求索”，连年夜饭的话题都从催婚转向了“国产大模型到底有多强”。
这款由国内团队打造的智能助手，似乎踩着辞旧迎新的节点，悄然掀起了一场AI应用的“新年狂欢”，成为了就连美国总统特朗普也无法忽视的存在。而作为大模型界的“顶流”，ChatGPT，从论文润色到职场摸鱼，持续渗透生活的每个缝隙。
当现象级的DeepSeek遇上“六边形战士”ChatGPT，是国产技术的弯道超车，还是场景化创新的降维打击？这场横跨东西的AI对话，或许正在重新定义“智能”的边界……
不管圈内圈外人士，或许大家都十分好奇，DeepSeek是否能媲美ChatGPT，甚至超越它呢？本文将通过多角度来分析一下，GPT究竟能否继续稳坐神坛，还是已经岌岌可危？
（下文中用GPT代指ChatGPT，DS代指DeepSeek）
总的来讲，GPT更像一个智能的“百科全书”。过年期间总有家里亲戚长辈问我“大模型是什么”，我想了想，只能概括地回答他们——“能跟我们对话的百度”。GPT在教育、写作等领域应用广泛。它能与用户进行流畅对话，解答各种问题，是基于大量文本数据训练出来的，涵盖广泛知识。
而掀起浪潮的主角DeepSeek，它更擅长垂直领域的内容生成优化，能快速生成高质量代码片段，优化算法，还可在金融、医疗等专业领域提供精准解决方案。
从大方向上对比来看，ChatGPT侧重通用对话和文本生成，适合日常交流、知识获取；而DeepSeek聚焦代码和专业领域，助力技术开发和行业应用。
这样的差异主要是由于二者在技术架构、数据训练等方面有所不同，导致应用侧重点和效果差异明显。
GPT基于Transformer架构，擅长处理序列数据，可捕捉文本中的长距离依赖关系。采用RLHF（人类反馈强化学习）的训练方法，结合人类标注数据优化模型，使生成内容更符合人类偏好。而DS采取了MoE（Mixture-of-Experts混合专家模型）架构，通过动态专家路由机制，根据不同任务分配最优专家模块。训练方法上采取了领域自适应微调（Domain SFT），针对特定领域数据进行优化，提升领域知识精度。
【图源：CCF直播】
可以说，ChatGPT架构适合通用对话和文本生成，生成内容流畅自然，但领域深度有限；DeepSeek架构在垂直领域优化能力强，擅长处理复杂任务，但通用性稍弱。
ChatGPT的技术亮点在于“零样本学习能力突出”，它无需额外训练，可直接处理未见过的任务，生成合理输出，适应性强。并且随着GPT3.5,GPT4,4o的不断迭代，它的上下文长度越来越长，因此能提高话题连贯性，提升用户体验。
DeepSeek的技术亮点，首先是采用了蒸馏的方法，通俗来讲就是DS去学习其他大模型（比如GPT）的思考过程，通过“老师(GPT)教学生(DS)”的方法来训练自己，这会大大降低成本。其次采取了动态专家路由机制，根据不同任务动态分配最优专家模块，提升任务处理效率。并且其领域知识密度优化显著：PPL指标降低15-20%，在垂直领域知识精度和深度方面表现优异。
我们再从应用场景差异角度来看一下，从日常使用角度来说，教育领域用大模型的场景非常多，GPT最大的优点就是通用知识问答能力强，可为学生提供全面知识解答，毕竟它的训练数据集主要来自于通用互联网文本和书籍，涵盖海量知识。DS在复杂算法实现和系统设计能力强，可为开发者提供高效编程辅助，优化代码性能可为学生提供深入学科知识讲解，助力专业学习。
商业应用方面，DS的一大优势，也是目前人们非常关注的一个优势——可以用来炒股。DS的金融数据分析与建模能力强，可为金融机构提供精准数据分析和建模服务，助力决策制定。毕竟梁文峰是金融出身的，DS在这方面的优异表现也不愧对他多年的“深度求索”
说了这么多，我们也来亲自测评一下，究竟孰强孰弱。
DeepSeek在官网上声称，它的推理、数学、编程能力比较强。该视频测评了DS的推理、编程能力。其中编程能力通过算法和工程两个角度来评估，【DeepSeek-R1 真的那么强吗？客观评测 R1 与 o1 在编程、推理方面的效果】
https://www.bilibili.com/video/BV18rF8e4E9R/?share_source=copy_web&vd_source=23af4f169e0bbcc4d16135c4c750620b
通过专业评估指标来看，ChatGPT在MMLU基准测试中得分为86.4%，表现优异；DeepSeek得分为82.1%，在通用知识方面稍逊一筹。但DeepSeek在Codex评估中得分为78.3%，表现突出；ChatGPT得分为65.9%，在代码生成方面稍逊一筹。
其次分享些个人体验：如果比较4o与R1响应速度的话，那ChatGPT的响应速度遥遥领先，GPT平均响应时间2-3秒，非常适合日常对话，一来一回有问有答，可能一系列问题问完了，R1还在深度思考某一个问题，还在一段一段展示思考过程。
这里展开说一下，DS虽然推理能力极强，甚至要优于GPT，因为它的思维链太强大，但太强大就会导致太详细，事无巨细有的时候不一定是好事，不少用户，包括不少人都反馈DS-R1“太啰嗦了”——这有利有弊，我们得辩证地看待，弊端在于有时对于用户抛出的很简单的问题，它会考虑的太复杂，会发散思维、引申很多，像是在“生成报告”一样，而并非在“对话”
。但这也不完全是缺点，其实大家如果自己去看R1的思考过程，还是非常有意思的。光看它的思考过程也能学到很多东西，毕竟DS的“蒸馏”过程就是通过学习其他大模型的思考方式，我们何不“蒸馏”一下DeepSeek，让我们在问这一个问题的过程中能收获远超一个问题的价值，达到事半功倍的效果。
当然，DS不光只有R1，在此之前还有专门用于代码优化的DeepSeek-coder-v2，笔者也已经通过ollama在本地部署了v2，DS在v2模式下甚至响应速度要更快，适合复杂的代码任务处理。
还有一点使用体验，由于DS是本土化的大模型，我们用起来会“更有人情味”。无论是R1的深度思考过程输出的文字，还是它回答时的措辞，甚至还有“说人话”这种GPT做不到的“顶级提示词”能用来提高生成质量，各方面来看DS都会比GPT会更亲切一些。这里也贴一组从网上看到的GPT和DS互相评价对方的图，用网友的话来说就是“DeepSeek的语言表达能力高下立判”, 但GPT同样还有高科技，4o的DeepResearch功能简直是科研福音，其十分强大的文献检索能力极大的推动了科研生产力。
R1仍有很长的路要走。它们未来的发展方向也同样令人期待。ChatGPT正逐渐实现多模态融合，向多模态方向发展，融合文本、图像、语音等多种数据，提升模型性能，逐步向通用人工智能（AGI）演变。
而DeepSeek目前是向领域专家系统方向发展，深化行业解决方案，提升模型专业性。为不同行业提供定制化服务，提升模型应用价值。尤其对于具身智能领域，DeepSeek+Robot 的各类垂直场景应用值得期待！
读到这里，相信大家对GPT和DS的特点都已经基本了解，大家何不“深度求索”一下，为何偏偏是R1，在过年期间，如此轰动全网、甚至全世界？
这就要着眼到AI技术的本质了。当下的大模型想要实现高算力，有一个必不可少的因素就是芯片，还得是世界顶尖的芯片，通过价格昂贵的芯片，用高训练成本来堆叠高算力。目前只有英伟达的芯片能达到算力要求，而美国又对中国严格限制英伟达，导致在此之前，美国凭借OpenAI和英伟达，几乎垄断了AI领域。
但现在，有一个训练成本更低，不需要堆叠芯片也能达到类似效果，甚至在部分方面还要超越神坛之上的GPT的性能（并且还开源了），这无疑是对美国的巨大冲击，也势必在AI领域掀起一股不可阻挡的浪潮。
并且“DS开源、OpenAI不开源”的这种局面，是否让你联想到诺基亚已经凉凉的“塞班系统”，当年也是独当一面，却被横空出世的开源的安卓系统完全碾压。着眼当下，OpenAI也面临这样的困境，面临开源的DeepSeek的冲击，它将如何应对？耐人寻味。
Source:BoldLeonidas,https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1ibtmuj/olympics_all _over_again/?rdt=33809
回到一开头的问题，ChatGPT和DeepSeek这场对决，究竟孰强孰弱，抑或是难分高下？或许这个问题不需要有答案，ChatGPT是通用对话的黄金标准，DeepSeek是垂直领域的精准手术刀，为何一定要比出高下？我们甚至可以同时使用他们来帮助我们。
DeepSeek已经掀起了滚滚浪潮，掀起了通用模型和专用模型的生态位竞争，但我们也不要忘记，能帮到我们的AI，就是好AI。正确的使用它们来帮助我们，就是我们在这场浪潮下的应对方式。
来源：CAAI认知系统与信息处理专委会
（文：机器人大讲堂）