模型架构：
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DeepSeek： 采用了专家混合（MoE）架构，拥有总计6710亿个参数，其中每次激活约370亿个参数。这种设计使其在处理特定任务时更加高效。
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ChatGPT-4o： 基于Transformer的密集架构，参数数量约为1750亿。虽然具体细节未完全公开，但其设计旨在提供广泛的语言理解和生成能力。
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性能表现：
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语言理解与生成： 在多项评测中，DeepSeek-V3在知识类任务、长文本处理、代码生成和数学能力等方面表现出色，尤其在中文处理上具有优势。ChatGPT-4o则在通用语言理解和生成任务中表现优异，适用于广泛的应用场景。
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生成速度： DeepSeek-V3的生成速度约为每秒60个Token，相比之前的版本有显著提升。ChatGPT-4o的生成速度未明确公开，但预计在数十TPS级别。
训练成本：
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DeepSeek： 训练成本约为558万美元，得益于其高效的架构设计和优化策略。
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ChatGPT-4o： 训练成本估计超过10亿美元，主要由于其庞大的模型规模和计算资源需求。
开源与可定制性：
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DeepSeek： 作为开源模型，DeepSeek-V3为社区提供了高度的灵活性，支持适配和拓展应用场景。
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ChatGPT-4o： 为闭源模型，未公开权重和具体实现细节，定制化程度相对有限。
应用场景：
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DeepSeek： 非常适合技术性任务，如编码、研究和数学问题求解，尤其在中文环境中表现突出。
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ChatGPT-4o： 适用于创意写作、客户支持和头脑风暴等广泛的应用场景，提供连贯且具有情境感知能力的响应。
