DeepSeek 与 ChatGPT 对比分析
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。
从模型参数量来看，DeepSeek 部分报道提及 DeepSeek - v 拥有 70 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-.5-turbo 的参数规模约 7b 。在训练成本上，两者差异明显，DeepSeek - v 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-.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。
（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 202 年 agieval 测评中，Dee
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| 留言与评论（共有 16 条评论） |
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| 这使得它在相关领域的推理任务准确率比 ChatGPT 高出 18% | |
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| 这使得它在相关领域的推理任务准确率比 ChatGPT 高出 18% | |
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| DeepSeek 部分报道提及 DeepSeek - v 拥有 70 亿激活参数 | |
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| DeepSeek - v 训练成本仅 557.6 万美元 | |
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| 人均产出模型代码量是行业平均的 6 倍 | |
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| 但预计不会低于 GPT-4 | |
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| 与微软的合作更是为其提供了坚实的硬件基础 | |
| 本站网友 数控论坛 | 21分钟前 发表 |
| 其研发团队 “小而精” | |
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| OpenAI 拥有雄厚的技术实力和海量的数据 | |
| 本站网友 李敖博客 | 1分钟前 发表 |
| 这使得它在相关领域的推理任务准确率比 ChatGPT 高出 18% | |
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| DeepSeek 部分报道提及 DeepSeek - v 拥有 70 亿激活参数 | |
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| ChatGPT 所基于的 GPT-.5-turbo 的参数规模约 7b | |