“DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChatGPT – 我应该选择哪种人工智能模型？
如果您使用 ChatGPT 已经有一段时间了，那么 DeepSeek 的新版本肯定会让您想到这个问题。
2025 年 1 月 20 日发布的 DeepSeek R1 已经引起了科技巨头和普通大众的关注。由于它声称自己的性能与 ChatGPT 等人工智能工具相匹配，因此很有必要一试。
不过，在你打开设备上的 DeepSeek R1 之前，让我们来比较一下新的人工智能工具和老的人工智能工具，帮助你决定哪一个更好。
在本文中，我们将比较 DeepSeek R1 和 DeepSeek R2。深入讨论 ChatGPT 的架构、用例和性能基准。
准备好了解哪个更好了吗？让我们直接进入主题。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT快速比较
以下是DeepSeek R1 与 DeepSeek R1 的对比表。ChatGPT 快速浏览：
| 类别 | DeepSeek R1 | ChaGPT |
| 发布日期 | 2025年1月16日 | 2024 年 11 月 20 日 |
| 建筑学 | 包含 6710 亿个参数的专家混合物 (MoE) | 基于变压器的 GPT 架构，拥有 1 750 亿个参数 |
| 成绩（数学） | MATH-500 基准成绩 90.2 | MATH-500 基准成绩 96.4 |
| 性能（编码） | Codeforces 基准为 96.3 | Codeforces 基准为 96.6 |
| 成绩（常识） | 90.8% 在 MMLU 上 | 在 MMLU 上占 91.8% |
| 效率与速度 | 执行复杂任务的速度最多可提高一倍 | 由于大量使用参数，速度较慢 |
| 主要用例 | 逻辑推理、解决问题、编码、学术和科学研究 | 内容创作、教育、创意项目、编码 |
| 费用： | 最终用户免费；输入：每百万代币 0.55 美元，输出：每百万代币 2.19 美元：每百万代币 2.19 美元 | 旧版本免费；ChatGPT Plus 每月 20 美元；输入：每百万代币 15 美元，输出：每百万代币 60 美元：每百万代币 60 美元 |
| 无障碍环境 | 开源、灵活，适合技术专家 | 用户友好的预建集成，而非开源 |
| 理想用户 | 初创企业、小型企业、技术专家 | 通用用户、营销人员、教育工作者 |
| 定制： | 通过开源贡献进行定制的可能性很大 | 封闭源代码导致定制功能有限 |
| 企业定价 | 经济实惠，尤其适合大批量使用 | 由于运行成本高，大规模使用成本高昂 |
什么是 ChatGPT？
ChatGPT是 OpenAI 于 2022 年开发的生成式人工智能平台。它采用生成预训练转换器（GPT）架构，并由 OpenAI 专有的大型语言模型（LLM）GPT-4o和GPT-4o mini 提供支持。
该人工智能平台旨在根据用户提供的提示，理解并生成自然、类似人类的文本。由于 ChatGPT 是在基于文本的海量数据集上进行训练的，因此可以执行各种任务，如回答问题、生成创意内容、协助编码以及提供教育指导。
有了如此多样的使用案例，ChatGPT 显然是一个通用平台。不过，这也是其主要优势之一–多功能性。就其本身而言，它可以提供通用的输出。
但是，它可以集成到客户服务、虚拟助理和内容创建等应用中。其复杂的语言理解能力使其能够在整个互动过程中保持语境，提供连贯且与语境相关的回应。
不过，尽管 ChatGPT 的功能令人印象深刻，但它也有局限性。例如，它有时可能会生成不正确或无意义的答案，而且缺乏实时信息访问，只能依赖已有的训练数据。
此外，围绕该模型的潜在偏见和滥用也存在一些道德问题，这促使 OpenAI 采取强有力的安全措施并不断更新。
如果您是 ChatGPT 的新手，请查看我们的文章 如何使用 ChatGPT了解更多关于人工智能工具的信息。
什么是 DeepSeek？
DeepSeek R1DeepSeek R1 是一个人工智能驱动的对话模型，它依赖于 Mixture-of-Experts 架构。尽管中国人工智能公司 DeepSeek 发布的模型还很新，但它已被称为 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等老式人工智能模型的强劲竞争对手。
DeepSeek 的与众不同之处在于它的开源性和高效架构。这样，开发人员就可以在其基础上进行调整和构建，而无需承担与资源密集型模型相关的高昂基础设施成本。对于想使用人工智能但预算不多的初创公司和小型企业来说，DeepSeek R1 是一个不错的选择。
DeepSeek R1 另一个值得注意的因素是它的性能。在各种基准测试中，DeepSeek R1 的性能与
因此，DeepSeek R1 在自然语言处理和上下文理解等任务中的成本效益、易用性和强大性能已得到认可。
随着 DeepSeek R1 的不断发展，它已成为人工智能领域的有力竞争者，向 ChatGPT 等老牌公司发起挑战，并推动对话式人工智能技术的进一步发展。
了解更多 什么是 DeepSeek-R1的详细指南。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT建筑学
尽管 DeepSeek R1 和 ChatGPT 都是使用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的人工智能平台，但它们的训练和构建方式却截然不同。这两种型号使用不同的结构类型，这也改变了它们的性能。
DeepSeek R1 采用专家混合（MoE）架构
DeepSeek R1 的专家混合（MoE）架构是利用人工智能解决问题的更先进方法之一。
想象一下，一个由专业专家组成的团队，每个人都专注于一项特定的任务。DeepSeek R1 基本上就是这样运行的。DeepSeek R1 拥有惊人的6710 亿个总参数，但每项任务只需激活约 370 亿个参数–这就像为手头的工作请来了最合适的专家。
DeepSeek R1 的创新多头潜意识（MLA）机制使这种选择性激活成为可能。这种方法使 DeepSeek R1 能够以出色的效率处理复杂的任务，在处理编码和数学计算等任务时，处理信息的速度往往是传统模型的两倍。
ChatGPT 使用转换器模型架构
ChatGPT 基于 OpenAI 的 GPT 架构，该架构利用了基于变压器的神经网络。该模型采用自我关注机制来处理和生成文本，从而能够捕捉输入数据中的复杂关系。
ChatGPT 拥有 1750 亿个参数，其架构可确保为每项任务提供所有 “知识”。这意味着，与 DeepSeek R1 不同，ChatGPT 不会只调用提示所需的参数。相反，它每次都会使用全部1750 亿个参数，无论是否需要。
这一广泛的参数集使 ChatGPT 能够提供高度准确和上下文感知的响应。但是，这也意味着需要消耗大量的计算能力和能源资源，不仅成本高昂，而且不可持续。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT性能基准
DeepSeek R1 推出后迅速受到欢迎的关键因素之一是它的出色性能。在各种基准测试中，DeepSeek R1 的性能与 ChatGPT o1 相同或接近。
让我们深入探讨这些性能指标，了解 DeepSeek R1 与 DeepSeek R1 的对比。详细比较 ChatGPT。
数学
DeepSeek R1 在数学任务中表现出色，在MATH-500基准测试中达到了 90.2% 的准确率。在同一测试中，ChatGPT-o1 的得分率为 96.4%，而 o1-mini 的得分率更低，仅为 90%。
从纸面上看，ChatGPT 的数学能力接近 DeepSeek R1。然而，值得注意的是，我们将 DeepSeek R1 最早的一个模型与 ChatGPT 最先进的一个模型进行了比较。
因此，DeepSeek R1 有更大的潜力通过进一步的模型提供更准确、更精确的数学解决方案。这几乎适用于我们在此比较的所有参数。
编码能力
在编码方面，两种模式非常接近：
- DeepSeek R1 在 Codeforces 基准测试中取得了 96.3% 的高分，该测试旨在评估编码能力。
- ChatGPT 在同一测试中的得分略高，为 96.6%。
正如您所看到的，差异微乎其微。
常识
大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试模型涉及从人文学科到科学、技术、工程和数学领域的广泛学科。在这项测试中，ChatGPT 的表现优于 DeepSeek R1。
DeepSeek R1 在 MMLU 中的得分率为 90.8%，而 ChatGPT-o1 的得分率为 91.8%，比新的人工智能平台高出一个百分点。
效率和速度方面的考虑
原始性能分数固然重要，但处理速度和资源利用率方面的效率也同样重要，尤其是对实际应用而言。
DeepSeek R1 的 MoE 架构使其能够更高效地处理信息。报告显示，DeepSeek R1 处理复杂任务的速度可达 ChatGPT 的两倍，尤其是在编码和数学计算等领域。
不过，需要注意的是，速度会因具体任务和环境的不同而变化。ChatGPT 的密集架构虽然可能会降低专门任务的效率，但却能确保在各种查询中保持稳定的性能。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT使用案例
虽然 DeepSeek R1 和 ChatGPT 都是对话式人工智能平台，但它们的功能并不相同。DeepSeek R1 更适合逻辑推理、数学和解决问题。ChatGPT 更像是一个通用机器人，可以做任何事情。
以下是一些 ChatGPT 的使用案例。DeepSeek.
DeepSeek R1 的使用案例
- 逻辑推理：DeepSeek R1 可以帮助完成需要结构化思维过程和决策的任务，如解谜。
- 解决问题：它可以为解决数学问题等复杂挑战提供解决方案。
- 学术研究：它可以就学术主题提供见解并生成摘要。
- 科学研究：它可以帮助科学家进行数据分析、提出假设和文献综述。
- 编码：您可以用它来生成、优化和调试代码。
ChatGPT 的使用案例
- 创建内容：作家和营销人员使用 ChatGPT 起草文章、生成社交媒体帖子和创建营销副本。
- 教育：ChatGPT 通过解释复杂的概念、回答问题和创建学习指南来帮助学习者。
- 编码：您可以使用 ChatGPT 生成和调试代码片段，甚至学习编码。
- 创意项目：艺术家和创作者可以利用 ChatGPT 集思广益、生成故事情节和创作诗歌。
现在您已经熟悉了每个人工智能平台的使用案例，让我们来比较一下 DeepSeek R1 和 ChatGPT 的成本。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT定价
在考虑采用 DeepSeek R1 和 ChatGPT 等人工智能语言模型时，成本成为决定因素之一。
DeepSeek R1 目前是免费的，终端用户可以无限制地访问。
ChatGPT 还有一个免费版本，可以访问旧版本的 GPT。要获得更多高级功能，用户需要注册ChatGPT Plus，每月 20 美元。
不过，DeepSeek R1 和 ChatGPT 也有单独的运行成本，这可能会影响到有大规模人工智能需求的企业和公司。
以下是运行 DeepSeek R1 与运行 DeepSeek R2 的成本对比。ChaGPT
DeepSeek.
- 输入成本：每百万代币 0.55 美元
- 产出成本：每百万代币 2.19 美元
ChaGPT
- 输入成本：每百万代币 15 美元
- 产出成本：每百万代币 60 美元
乍一看，成本差异惊人。DeepSeek R1 的定价结构明显更经济实惠，尤其适合大批量使用。这种成本效益可归功于其高效的 MoE 架构，该架构可降低运营成本。
DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChaGPT无障碍环境和用户体验
除了定价，这些人工智能模型的可访问性和用户体验对其采用也起着至关重要的作用：
由于 DeepSeek R1 是开源的，因此对于技术专家来说，它比 ChatGPT 更容易使用。它依靠社区的贡献和定制，在专门应用方面具有更大的灵活性。最终用户也可以免费使用。
另一方面，ChatGPT 对用户友好，并提供一系列预建集成和应用程序接口。这对最终用户来说是件好事。不过，它并不是开源的，这意味着人们无法自由访问它，使用 LLM 创建自己的应用程序。
DeepSeek R1 和 ChatGPT 在成本和可访问性方面的选择最终取决于企业的具体需求、技术能力和长期人工智能战略。DeepSeek R1 提供的解决方案性价比更高，定制化潜力更大，而 ChatGPT 提供的体验更友好、功能更丰富，在某些使用情况下可能值得购买。
最后的想法DeepSeek R1 与 DeepSeek R1ChatGPT – 选择哪一个？
DeepSeek R1 和 ChatGPT 都是有用的人工智能平台，具有相似的准确性和性能基准。不过，它们在使用情况上有所不同。ChatGPT 更适合作为通用的人工智能工具，而 DeepSeek R1 快速高效的响应使其非常适合解决问题和逻辑推理应用。
最终，在 DeepSeek R1 和 ChatGPT 或其他应用程序之间做出选择，取决于您需要什么样的使用情况，以及您认为哪些功能最有用。
如果 DeepSeek R1 和 ChatGPT 都不能满足您的要求，您可以试试 Chatsonic 等其他专业人工智能工具。
Chatsonic 是一款搜索引擎优化人工智能代理，专为搜索引擎优化和营销应用案例而设计。从关键字研究、竞争对手分析到内容创建，它可以帮助您完成所有营销工作。
此外，Chatsonic 已有 4 年历史，与较新的工具相比，它是一个可靠的人工智能解决方案。
如果您正在寻找一种人工智能营销解决方案，它不仅具备 DeepSeek R1 和 ChatGPT 的功能，而且还能提供更多功能–现在就试试 Chatsonic 吧！
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