DeepSeek 評測：它是否比 ChatGPT 更好？您可以自行判斷

您是否曾經像與心理治療師交談一樣與 AI 對話？只是我這樣做嗎？

我承認，我曾經使用 ChatGPT 來回答問題。有時候，它是我傾訴生活中小小煩惱的對象（但讓我們把這個秘密留給自己）。

當我需要研究基礎的答案時，我會使用 Perplexity。它有很強的能力，能夠從網路上收集到有用的資訊。

當我聽說 DeepSeek 時，我感到很有興趣。它是否能夠成為下一個大事件的 AI？

如果您還沒有聽說過 DeepSeek，它有一個有趣的事實：2025 年 1 月 27 日，其應用程式成為美國蘋果應用商店中最下載的免費應用程式。這種快速的崛起並不常見。DeepSeek 正在引起關注，我想看看它是否能夠達到預期。

DeepSeek 是一家開發開源大型語言模型（LLM）的 AI 公司，將自己定位為成本有效且高性能的替代方案，與 ChatGPT 等成熟的競爭對手相比。其模型，包括 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1，旨在執行技術性問題回答、代碼生成和問題解決等任務。

然而，像任何 AI 一樣，它也有一些缺點：偶爾的技術故障、更嚴格的內容過濾器和潛在的資料隱私問題。

在這篇 DeepSeek 評測中，我將討論其優缺點、它是什麼、誰是其最佳使用者以及其核心功能。然後，我將展示如何使用 DeepSeek 的核心功能（DeepThink-R1、網路搜索和文件分析）。最後，我將比較 DeepSeek 與我的前三個替代方案（ChatGPT、Perplexity 和 Chatsonic）.

所以，DeepSeek 是否是您一直在等待的 AI 助手？或者它是否不如競爭對手？讓我們一起探索它所提供的一切。

評測結果

DeepSeek 以其較低的 API 價格、在技術任務中的強大性能和開源靈活性而突出。這使其成為開發人員尋求可自訂的 AI 解決方案的有吸引力的選擇。然而，其易受提示攻擊和使用者資料隱私問題的風險是您應該謹慎考慮的重大風險。

優缺點

• DeepSeek 提供比競爭對手更低的 API 價格
• 像 R1 和 V3 的模型在回答技術問題、代碼生成和問題解決等任務中表現良好
• DeepSeek 的許多模型是開源或部分開源的，允許開發人員自訂它們
• DeepSeek 使用技術，如 MoE 和多令牌預測，實現更快速的處理和降低資源使用
• DeepSeek 提供定制解決方案，例如 DeepSeek Coder 用於編程和模型用於數學問題解決

• 模型無法阻止促進詐欺、誤導信息和安全風險的提示攻擊
• 隱私問題涉及使用用戶資料來改進模型，引發隱私問題

什麼是 DeepSeek？

DeepSeek 是一家中國人工智慧公司，成立於 2023 年，由 Liang Wenfeng 在杭州創立。它開發開源大型語言模型（LLM），並因其 AI 聊天機器人 而受到關注，該聊天機器人與成熟的競爭對手如 ChatGPT 相媲美。

該公司從 Liang Wenfeng 的對沖基金 High-Flyer 中誕生。它的使命很明確：開發強大的語言模型，以競爭付費替代方案的同時保持可及性，以滿足更廣泛的 AI 社區的需求。

其 AI 模型（特別是 DeepSeek-V3）可以執行任務，例如回答問題、解決邏輯問題和 編寫電腦程序，其水平可與領先的 AI 系統相媲美。 DeepSeek 的創始人在美國出口限制之前收購了一大批 Nvidia A100 芯片，這給了公司一個競爭優勢。

2025 年 1 月 27 日，DeepSeek 的應用程式成為美國蘋果應用商店中最下載的免費應用程式，引起了科技股市的重大混亂。DeepSeek 還將其 AI 聊天機器人開源，允許免費存取其代碼，以供使用、修改和查看。

可用模型概覽

DeepSeek 已經開發了幾個主要模型，包括 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1。

DeepSeek V3 是其大規模模型，具有 671 億參數，能夠處理廣泛的任務，包括複雜的編碼和一般推理。

而 DeepSeek R1 則是在 V3 基礎上構建的，專門設計用於高級推理。它在數學推理和代碼生成等領域表現出色。

此外，DeepSeek 還推出了較小的模型，如 DeepSeek Janus-Pro-7B（一個具有 7 億參數的多模態模型），它能夠理解和生成圖像。DeepSeek Coder 和 DeepSeek-Coder-V2 是專門用於編碼任務的模型，其中 V2 版本具有 236 億參數。

技術特點和架構創新

DeepSeek V3（該公司的最新模型）融入了幾項先進的架構創新：

1. 專家混合（MoE）架構：DeepSeek V3 使用 MoE 框架，根據輸入啟動 特定參數，從而提高效率而不失去性能。
2. 多頭潛在注意力（MLA）：這提高了速度，降低了內存使用，能夠更好地處理更長的序列。
3. DeepSeekMoE：這種技術平衡了專家的工作量，提高了性能。
4. 負載平衡策略：DeepSeek V3 使用了一種新的負載平衡策略，提高了性能而不會犧牲專家啟動。
5. 多令牌預測（MTP）：DeepSeek V3 預測多個令牌以提高效率。
6. 內存優化：模型在沒有張量並行的情況下進行訓練，使 GPU 訓練 更加高效和節省成本。
7. 延長上下文長度：DeepSeek V3 能夠處理長達 128,000 個令牌的序列，使其更適合 處理長文件。

這些創新使 DeepSeek 能夠以遠低於其他領先 AI 模型的計算資源和成本實現競爭性能。

誰是 DeepSeek 的最佳使用者？

DeepSeek 對以下類型的人最有用：

• 營銷機構可以使用 DeepSeek 來分析消費者行為、策劃針對性行銷活動和個性化信息，以保持領先地位。
• 小型企業可以使用 DeepSeek 來以較低的成本獲得專業見解。這有效地取代了昂貴的顧問服務，以獲得競爭優勢。
• 行業專業人士可以使用 DeepSeek 來獲得特定領域（如醫療、金融、法律服務 和科學研究）的定制見解。
• 開發人員和研究人員可以使用 DeepSeek 作為開源模型來修改和自訂 AI 以滿足其項目需求。
• 節約成本的用戶可以使用 DeepSeek 的較低 API 價格來節省 AI 開發和商業運營成本。

• 需要定制 AI 的公司可以使用 DeepSeek 來構建精確、行業特定的應用程序。

DeepSeek 的核心功能

以下是 DeepSeek 的核心功能：

模型多樣性

DeepSeek 已經開發了一套 全面的大型語言模型，展示了其卓越的多樣性。其旗艦模型（DeepSeek-V3）擁有 671 億參數，能夠處理長達 128,000 個令牌的上下文窗口，使其在複雜推理和溝通任務中表現出色。
以下是 DeepSeek 的模型：

• DeepSeek Coder（2023 年 11 月）
• DeepSeek LLM（2023 年 12 月）
• DeepSeek-V2（2024 年 5 月）
• DeepSeek-Coder-V2（2024 年 7 月）
• DeepSeek-V3（2024 年 12 月）
• DeepSeek-R1（2025 年 1 月）
• Janus-Pro-7B（2025 年 1 月）

這些模型設計用於各種任務，包括編碼、一般用途和高級推理。

架構創新

DeepSeek 創新地開發了一種先進的專家混合（MoE）架構，大大提高了計算效率。它使用精確的專家分段和共享隔離來提高專業化和降低冗餘。

此外，DeepSeek 開發了一種複雜的通信加速器 DualPipe，用於管道並行。DualPipe 重疊前向和後向計算，降低延遲，優化了 GPU 之間的數據移動，通過創建虛擬數據處理單元來高效地交換所有 GPU 之間的數據。

MoE 架構和 DualPipe 的結合使 DeepSeek 能夠在 GPU 之間優化數據流動，實現更快、更划算的模型訓練。例如，其 DeepSeek V3 模型（具有 671 億參數）在 2,048 個 Nvidia H800 GPU 上訓練了大約兩個月，效率比一些行業領導者高出 10 倍。

訓練卓越

DeepSeek 的訓練以先進的強化學習技術為特色。它開發了一個基於規則的獎勵系統，具有兩個關鍵組件：準確性獎勵和格式獎勵，超越了傳統的神經獎勵模型。這種方法使其 AI 能夠學習更細膩和精確的推理能力。

例如，其 R1 模型在數學推理方面表現出色，AIME 2024 中的 pass@1 分數從 15.6% 增加到 71.0%。公司使用了一種強化學習的訓練過程，使模型能夠在其推理過程中使用自我驗證技術。

結果是一種不僅能夠增強計算學習，而且能夠創建更複雜和可靠的 AI 模型的訓練方法，適用於複雜任務。

經濟效率

DeepSeek 已經實現了與西方模型相似的 AI 性能，但具有顯著的成本效益。

雖然最初的報告稱，僅以 600 萬美元開發了 DeepSeek-V3，但公司已經展示了顯著的經濟優勢。600 萬美元的數字僅代表最終的訓練成本，總開發費用估計為每年 1 億美元至 10 億美元。

儘管總成本更高，DeepSeek 的方法仍然具有顯著的經濟效益。 其 API 價格遠低於競爭對手，如 OpenAI，為開發人員和企業提供了潛在的成本節約。

這種定價策略，加上其開源方法和競爭模型的性能，使 DeepSeek 成為全球 AI 技術領域中的一個 潛在的破壞者。

專門能力

該公司不僅開發了通用模型，而且還開發了專門的解決方案，如 DeepSeek Coder 和 Janus-Pro-7B。

DeepSeek Coder 是一系列編程語言模型，訓練於 2 萬億令牌，其中 87% 是代碼，13% 是英語和中文的自然語言。這些模型的大小從 1B 到 33B 參數不等，能夠在編程基準上提供最先進的性能，並支持項目級別的代碼補全。

Janus-Pro-7B 代表了 DeepSeek 在理解和 生成圖像 方面取得的突破。2025 年 1 月發布的這個模型在 GenEval 基準上達到了 80% 的準確率，超越了競爭對手，如 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。基於 DeepSeek-LLM-7B，Janus-Pro-7B 使用了一個 7200 萬圖像數據集。

這些針對特定領域的模型（如編程和圖像生成）展示了 DeepSeek 創新的方法。

可及性哲學

致力於民主化 AI 技術，DeepSeek 以開源或部分開源許可發布了許多模型。這允許全球的研究人員、開發人員和公司以大大降低的成本訪問尖端的 AI 能力。

DeepSeek 已經採用了開源方法，促進了創新的合作。它提供了像 DeepSeek Coder、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 等模型，具有可訪問的許可。其定價策略大大降低了進入門檻，DeepSeek-R1 的價格僅為每百萬個輸入令牌 0.55 美元，相比之下，OpenAI 的 o1 模型的價格為每百萬個令牌 15 美元。

DeepSeek 聚集了專家，提供了經濟的 AI 工具，從而加速了創新並擴大了全球的訪問。這代表了一個重大的步驟，朝著民主化人工智慧邁進，打破了傳統的成本、複雜性和計算能力的障礙。

如何使用 DeepSeek

以下是我使用 DeepSeek 的所有功能來回答我的問題和解決我的問題：

1. 選擇「立即開始」
2. 創建帳戶
3. 向 DeepSeek 提出問題
4. 使用 DeepThink-R1 模型
5. 使用 DeepSeek 搜索網路
6. 給 DeepSeek 一個文件來分析

步驟 1：選擇「立即開始」

我首先訪問 deepseek.com，然後點擊「立即開始」，以免費訪問 DeepSeek-V3。

步驟 2：創建帳戶

創建帳戶後，我對其界面的乾淨度感到印象深刻。它看起來很像 ChatGPT！

更仔細地查看消息字段本身，我注意到我可以做幾件事情：

• 啟用 DeepSeek-R1 來解決推理問題
• 搜索網路
• 上傳文件和圖像

步驟 3：向 DeepSeek 提出問題

我想嘗試這些不同的功能，並將它們彼此進行比較，從向 DeepSeek 提出一個有趣的問題開始：「沒有使用時鐘或日曆的情況下，有哪些非傳統的方法可以衡量時間？」

我將這個問題輸入消息字段（不啟用 DeepThink 或搜索），然後點擊發送。

幾秒鐘後，DeepSeek 生成了一個能夠充分回答我問題的回應！

步驟 4：使用 DeepThink-R1 模型

接下來，我想嘗試 DeepThink-R1 模型。這個模型旨在用於高級推理和問題解決。它非常適合完成更複雜的任務，例如邏輯謎題和數學挑戰。

我決定通過向它提出一個推理問題並觀察它如何分解和解決問題來測試其能力：「如果你有無限多的 3 升和 5 升的水壺，你如何準確地量出 4 升水？」

幾秒鐘後，DeepSeek 分享了其解決問題的思考過程，對我來說非常有洞察力！

它還提供了兩種解決方案！我對此印象深刻。

步驟 5：使用 DeepSeek 搜索網路

接下來，我想使用 DeepSeek 的網路搜索功能。我通過向它提出以下問題來測試它：「今年最新的 AI 驅動的醫學診斷突破是什么？」

幾秒鐘後，DeepSeek 生成了一個對我詢問的回應。

我多次發送詢問，但不幸的是，DeepSeek 由於技術問題而失敗。然而，這可能只是由於高需求而導致伺服器過載。

無論如何，我欣賞 DeepSeek 對我的問題做出了最大的努力。然而，它提供的信息已經過時兩年了。

步驟 6：給 DeepSeek 一個文件來分析

最後，我想給 DeepSeek 一個文件來分析。

我通過上傳 Zhuangzi 的《蝴蝶夢》PDF 文件並提出以下詢問來實現這一點：「分析這個摘自 Zhuangzi 的《蝴蝶夢》的摘錄，並討論它對現實和自我身份的影響。」

幾秒鐘後，DeepSeek 提供了對 Zhuangzi 的《蝴蝶夢》中的關鍵主題和哲學含義的深入分析，我覺得非常有洞察力！

總的來說，我使用 DeepSeek 的體驗大多是正面的。它的功能感覺很流暢，尤其是在使用 DeepThink-R1 模型和分析文件時。

雖然我遇到了幾個技術問題，但我對它深入分析問題和提供周到的回應的能力留下了深刻印象。

前三個 DeepSeek 替代方案

以下是我推薦的前三個 DeepSeek 替代方案。

ChatGPT

https://www.youtube.com/watch?v=vgYi3Wr7v_g
 

我推薦的第一個 DeepSeek 替代方案是 ChatGPT。我經常使用 ChatGPT，用於各種事情。但我最喜歡它的是其對話能力和它處理各種詢問的能力，從隨意的聊天到更複雜的主題，如編碼或歷史。

DeepSeek 和 ChatGPT 有很多相似之處，例如它們都能夠以對話格式處理和生成文本。然而，DeepSeek 在技術精度方面更為突出，特別是在需要速度和精度的領域，如數學、密碼學或高級 AI 模型能力。DeepSeek 的數學準確率為 90%，而 ChatGPT 的準確率為 83%。另一方面，ChatGPT 以其友好性和深入的對話能力而聞名，適合創意寫作、頭腦風暴和隨意的對話。

如果您需要完成更專業的技術任務，請選擇 DeepSeek。對於更具互動性和靈活性的體驗，適合處理各種主題，請選擇 ChatGPT！

Perplexity

我推薦的第二個 DeepSeek 替代方案是 Perplexity。除了 ChatGPT 之外，它是我最喜歡的另一個 LLM，用於研究。它就像有一個研究助理，不僅能夠找到信息，而且能夠根據我的需求組織和完善信息。

雖然 DeepSeek 專注於 AI 推理、編碼和問題解決，但 Perplexity 卻在 AI 驅動的搜索、摘要和研究方面表現出色。這兩個平台在不同領域都很強大：DeepSeek 很適合邏輯密集型任務和技術挑戰，而 Perplexity 更適合發現和組織信息。

Perplexity 在 AI 驅動的搜索方面表現出色，從現有的網路來源中拉取信息，以提供最新的結果。與此同時，DeepSeek 專注於高級推理和專門任務，使用其複雜的模型。這些模型定期更新，但不會進行實時的網路搜索。

Perplexity 提供了一種用戶友好的研究工具，感覺就像是一個先進的搜索引擎。DeepSeek 則提供開源模型，如 DeepSeek-R1，允許開發人員根據其特定需求自訂 AI。

如果您需要一個 AI 來幫助您解決複雜的問題、生成代碼和邏輯任務，請選擇 DeepSeek。對於一個能夠增強研究、摘要內容和提供最新答案的 AI，Perplexity 是一個很好的選擇！

Chatsonic

我推薦的最後一個 DeepSeek 替代方案是 Chatsonic。Chatsonic 的一個很棒的功能是，它簡化了營銷任務，並提供了一個全面的 AI 工作空間和內置的優化工具。

雖然 DeepSeek 在數學推理等特定領域表現出色，但 Chatsonic 卻在營銷集成和內容創作工具方面表現出色。DeepSeek 是一個開源的強大工具，適合技術用戶，需要在邏輯、數學和編碼任務中取得準確的問題解決。API 訪問和免費模型的可用性也為開發人員和研究人員提供了靈活性。

另一方面，Chatsonic 是為營銷人員、作家和內容策略師設計的。它與 Ahrefs、Google Search Console 和 WordPress 集成，實現了實時數據檢索和活動管理。與 DeepSeek 相比，Chatsonic 關注的是品牌、自動化工作流和多模型 AI 選擇，適合創意項目。
如果您需要一個高級 AI 模型來解決問題、生成代碼和研究，DeepSeek 是一個很好的選擇。但如果您的重點是內容創作、營銷和自動化，Chatsonic 是一個不錯的選擇！

DeepSeek 評測：它是適合您的工具嗎？

在測試了 DeepSeek 的功能（DeepThink-R1、網路搜索和文件分析）後，我對其解決推理問題和生成周到的、結構化的回應的能力留下了深刻印象。然而，一些技術問題使體驗感覺有些不一致。

無論如何，DeepSeek 表現出強大的潛力，特別是在處理複雜的詢問時，具有深度和清晰度。它的直觀界面和邏輯推理能力真的很突出。儘管偶爾會出現故障，但它仍然是一個有前途的工具，適合研究和分析！

如果您需要一個強大、經濟的 AI，用於編碼和技術任務，DeepSeek 是一個不錯的選擇。但如果您正在尋找最好的 DeepSeek 替代方案，我會考慮以下選擇：

• ChatGPT 最適合一般 AI 對話、內容創作、頭腦風暴和編碼。它提供了一種自然、互動的體驗，具有高可靠性。
• Perplexity 最適合研究和事實基礎的回應。其 AI 驅動的搜索引擎提供了最新的、引用過的信息，非常適合學術或商業研究。
• Chatsonic 最適合 AI 驅動的圖像生成、實時網路搜索和語音交互。它是數字營銷人員、內容創作者和尋求具有多媒體功能的 AI 的企業的強大選擇。

感謝您閱讀我的 DeepSeek 評測！我希望您覺得它有幫助。
嘗試 DeepSeek 的核心功能，免費體驗，看看您會如何看待它！

常見問題

DeepSeek 可以被信任嗎？

DeepSeek 的 AI 能力令人印象深刻，但由於其在中國的數據存儲實踐和潛在的誤導信息風險，存在著重大的隱私和安全問題。雖然模型在數學和編碼方面表現出色，但在使用它之前，需要謹慎考慮其生成有害內容的可能性和數據處理的透明度。

DeepSeek 和 ChatGPT 有什麼不同？

DeepSeek 在技術精度方面更為突出，關注的是推理密集型任務，如編碼、數學和結構化問題解決。與此同時，ChatGPT 提供了一種更通用的對話體驗，適合創意寫作、頭腦風暴和隨意的對話。DeepSeek 還使用了一種自我強化學習模型，不需要人工監督，使其更具成本效益和效率。它還提供了無限提示和在本地機器上運行的能力。

DeepSeek 用於什麼？

DeepSeek 是一家開發開源大型語言模型（LLM）的 AI 公司，適用於各種任務。這些 LLM 特別擅長於正式推理、編碼和問題解決。DeepSeek 提供了多種服務，包括 網路界面、移動應用和 API 訪問。

DeepSeek 是免費的嗎？

是的，DeepSeek 提供了一個完全免費的層級，具有完整的核心功能。這意味著任何人都可以免費使用 DeepSeek-V3 和 R1 模型，無需任何限制！與許多限制免費使用的 AI 服務不同，DeepSeek 提供了無限制的訪問其聊天機器人和模型，無需信用卡或每日查詢限制。

誰是 DeepSeek 的所有者？

DeepSeek 由 High-Flyer 所有，High-Flyer 是一家中國的對沖基金。它由 Liang Wenfeng 創立，Liang Wenfeng 是一位 40 歲的企業家，畢業於浙江大學。Liang Wenfeng 是 DeepSeek 的 CEO，並曾經共同創立了 High-Flyer，一家現在管理著 80 億美元資產的量化投資管理公司。

為什麼 Nvidia 的股票會因 DeepSeek 而下跌？

Nvidia 的股票在 2025 年 1 月 27 日下跌了 17%，因為 DeepSeek 宣布了一個成本有效的 AI 模型，該模型的性能與西方模型相似，但成本遠低於西方模型。這一發展引發了對未來對 Nvidia 高性能 AI 芯片需求的擔憂，這是其業務的核心。它還引發了對全球 AI 競爭加劇的擔憂。

DeepSeek R1 是免費的嗎？

DeepSeek R1 提供了免費和付費層級，其價格低至每百萬個輸入令牌 0.14 美元和每百萬個輸出令牌 0.28 美元。雖然它不是完全免費，但 DeepSeek R1 提供了一個相比其他 AI 模型非常划算的選擇，一些平台提供了有限的免費使用或低成本訪問。DeepSeek R1 的價格低至每百萬個輸入令牌 0.14 美元和每百萬個輸出令牌 0.28 美元。雖然它不是完全免費的，但 DeepSeek R1 提供了一個非常划算的選擇，相比其他 AI 模型，DeepSeek R1 的價格更低。