deepseek和ChatGPT 4o比较

DeepSeek和ChatGPT 4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较：

实现方式：

• DeepSeek：
  • 推理型大模型 DeepSeek的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。
  • 后训练+RL/RLHF DeepSeek R1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”（后训练+SFT/RL/RLHF），使其不仅知道得多还用得好，达到自学成才到专家水平。
  • MIT许可的完全开源 DeepSeek以MIT许可全面开源，允许任何人自由下载、改造并进行商业化再分发。
  • 四重创新 DeepSeek在数据准备、模型训练架构、算力调度和底层硬件调用方面进行了多重创新，以在有限的硬件和资金投入下实现与国际顶尖闭源模型相当的推理性能。
  • PTX指令优化 借助PTX自定义指令、MoE架构等软件创新，DeepSeek在降配版H800环境下仍能取得世界一流水平。
• ChatGPT 4o：
  • 概率预测 ChatGPT 4o 是一种快速反应模型，基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案。
  • 闭源策略 国际大模型（如GPT-3、GPT-4、PaLM、Claude等）大多采取闭源策略，并以API方式对外提供有限度接入。

评测效果：

• DeepSeek：
  • 擅长逻辑推理 DeepSeek-R1在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。
  • 接近GPT-4的推理能力 官方称DeepSeek-R1在多步推理题目上拥有接近GPT-4的表现。
  • 在受限硬件下表现出色 在受限硬件（降配H800）和有限资金（数百万美元级）的条件下，DeepSeek通过创新在数据、模型、算力与硬件调用上做到了极致优化，将整体GPU利用率、训练速度和模型性能都保持在一流水准。
• ChatGPT 4o：
  • 快速反应 作为快速反应模型，ChatGPT 4o的响应速度快，算力成本低。
  • 擅长通用任务 主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务。
  • 创造力有限 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力。

使用体验：

• DeepSeek：
  • 更懂人话 DeepSeek能够理解用户用“人话“表达的需求，而不需要用户学习和使用特定的提示词模板。
  • 深度思考一定要勾上 使用DeepSeek时，深度思考一定要勾上，要不然出来的内容不够专业。
  • 结构化提示词可能限制思考 由于DeepSeek-R1是推理模型，如果使用结构化提示词，反而会限制它思考，达不到好的效果。在使用R1模型的时候，需要放弃之前使用的提示词。
• ChatGPT 4o：
  • 人机互动能力有限 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图。

总的来说，DeepSeek在推理能力和对硬件的优化方面具有优势，而ChatGPT 4o在快速反应和通用任务方面表现出色。DeepSeek的开源策略也使其在中小型企业和开源社区中更受欢迎。