人工智能 (AI) 迅速发展，许多公司都在开发大型语言模型 (LLM) 和 AI 驱动的工具。该领域的最新进入者之一是 DeepSeek，一家中国 AI 公司，因其开源方法和具有成本效益的模型训练而备受关注。但 DeepSeek 与 OpenAI 的 GPT-4、谷歌的 Gemini 或 Meta 的 Llama 等其他 AI 工具有何不同？
下面，我们来探讨一下 DeepSeek 与其他 AI 工具之间的 11 个主要区别。
1. 开源与专有模型
DeepSeek 的独特之处在于采用开源方法，免费向开发人员和研究人员提供其 AI 模型和训练方法。相比之下，OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Gemini 等工具是闭源的，限制了对其底层算法和训练数据的访问。
2.培训费用
DeepSeek 成功开发出性能强大的模型，但成本仅为竞争对手的一小部分。例如，DeepSeek-R1 的训练成本仅为 6 万美元，而 OpenAI 据称在 GPT-100 上花费了超过 4 亿美元。这种成本效益使 DeepSeek 成为希望利用 AI 而无需承担过高成本的企业的理想选择。
3.计算效率
与其他需要大量计算资源的 LLM 不同，DeepSeek 采用了“专家混合”（MoE）技术，即每次查询只激活模型的子集。这大大降低了计算能力，并且与依赖完全激活的 Transformer 架构的 GPT-4 和 Gemini 等模型相比，DeepSeek 更节能。
4. 性能与规模
DeepSeek 旨在有效平衡性能和可扩展性。GPT-4 和 Gemini 优先考虑具有数万亿参数的模型规模，而 DeepSeek 则专注于以更少的资源提供可比的结果，使其更易于广泛使用。
5. 语言和区域重点
DeepSeek 专门针对中文处理进行了优化，在中文文本理解和生成方面的表现优于许多西方人工智能工具。OpenAI 和 Google 的模型是为全球受众设计的，而 DeepSeek 则针对中国的语言和文化背景进行了微调。
6. 商业模式
DeepSeek 提倡社区驱动的开发模式，允许企业和开发者在其开源框架上进行构建。另一方面，OpenAI 和 Google 采用基于订阅、API 受限的商业模式，要求企业为其模型的 API 访问付费。
7. 硬件依赖性
DeepSeek 的低计算架构使其在标准 GPU 上效率更高，而 GPT-4 和 Gemini 则依赖于高端 NVIDIA GPU，导致基础设施成本更高。这种差异使更多企业无需在 AI 硬件上投入大量资金即可尝试使用 DeepSeek 模型。
8.人工智能模型透明度
DeepSeek 在模型架构、训练过程和使用的数据集方面提供了更高的透明度，而 OpenAI 和 Google 的专有模型经常因数据来源和训练方法缺乏透明度而受到批评。
9. 适应性和定制化
由于 DeepSeek 是开源的，因此公司可以针对特定应用（例如医疗保健、金融或客户支持）对模型进行微调和修改。相比之下，修改 GPT-4 或 Gemini 需要基于 API 的微调，这会带来额外的成本和限制。
10. 市场影响和颠覆
DeepSeek 的出现已经颠覆了人工智能市场，极大地影响了 NVIDIA 等此前受益于人工智能热潮的公司的股价。这表明，像 DeepSeek 这样成本高效的人工智能模型可以通过让高级人工智能变得更便宜来挑战现有的参与者。
11. 政府和监管环境
作为中国开发的人工智能，DeepSeek 符合中国的人工智能法规，而 GPT-4 和 Gemini 等西方模型则严格遵守美国和欧盟的合规要求。这种差异影响了这些模型在不同市场的部署、访问和审查方式。
DeepSeek 有望成为主流 AI 模型的有力替代品，为中文应用提供成本效益、开源透明性和区域优化。虽然它目前可能还不能在各个方面超越 OpenAI 的 GPT-4 或谷歌的 Gemini，但其颠覆性潜力不容忽视。随着人工智能的不断发展，DeepSeek 的开源理念和效率驱动方法可能会影响未来人工智能工具的全球开发和部署方式。
