如果，在今天之前，你还不知道梁文峰，不知道deepseek ，那没什么！但是，今天之后，如果你还不知道这个人和这家公司，那你很容易错过时代的发展！

人工智能是当今世界最热门的技术和行业，改变着世界的发展。在之前，OPEN AI出的ChatGpT受到全世界包括我国人们的追捧。国内很多人为了使用ChatGPT不惜购买翻墙软件。

这家公司的创始人，今天也走进了国 院向总 理建言谢策！

deepseek 即杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于人工智能基础技术研究的中国企业，致力于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。公司自成立以来，凭借一系列创新成果和出色表现，在全球人工智能领域迅速崭露头角，并超过ChatGPT,受到世人关注。

ChatGPT 作为 OpenAI 推出的一款大型语言模型，自问世以来便在全球范围内引发了广泛关注和热烈讨论。

而 DeepSeek 作为国产AI 的一匹黑马，从2024年开始凭借先进的技术架构和出色的性能表现，超过ChatGPT 成为第一AI软件。

那么，DeepSeek为何能超越 ChatGPT 呢？接下来，就让我们一起深入探讨，揭开它们神秘的面纱。

ChatGPT 是 OpenAI 研发的聊天机器人程序，于 2022 年 11 月推出 ，它基于 GPT-3.5、GPT-4 架构，通过大量文本数据训练，能理解和生成自然语言，在对话交互、文本生成、代码编写等多领域表现出色，像写故事、回答科学问题、辅助代码调试等都不在话下。

DeepSeek 则是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的大语言模型，成立于 2023 年 7 月。2024 年 12 月 26 日发布的 DeepSeek - V3，总参数高达 6710 亿，采用混合专家架构与多头潜在注意力机制等先进技术，在知识问答、长文本处理、代码生成、数学能力等方面实力强劲。例如在 AIME 2024 数学竞赛中，解题成绩达到了 79.8% 。2025 年 1 月 20 日发布并开源的新一代推理模型 DeepSeek - R1，在Chatbot Arena 综合榜单上与 OpenAI 的 o1 并列第三，Elo 评级达到 2024，且预训练费用仅 557.6 万美元，成本优势显著。

ChatGPT 基于Transformer 架构，在 GPT-3.5、GPT-4 等版本基础上不断演进，通过在海量互联网文本上进行无监督预训练，学习语言的通用模式和知识，之后再通过有监督微调以及强化学习从人类反馈中进一步优化，提升对话的质量和与人类偏好的一致性 。

DeepSeek 则采用了独特的混合专家架构与多头潜在注意力机制。MoE 架构允许模型在处理不同任务时，动态地选择最合适的 “专家模块”，提高模型的效率和灵活性；MLA 机制则能更有效地处理长文本，捕捉文本中的长距离依赖关系。在训练方式上，DeepSeek 也注重数据的多样性和高质量，同时在训练过程中采用了更高效的算法和优化技术，如 FP8 低精度训练，减少计算资源消耗的同时提升训练效率。

简单的说，ChatGPT 用的是加法的方式，而DeepSeek则使用的是乘法！

在语言理解和生成能力上，ChatGPT 以其出色的语言流畅度和自然度而闻名，能够生成风格多样、富有表现力的文本。无论是日常对话、故事创作还是创意写作，ChatGPT 都能快速生成符合语境和要求的内容。

DeepSeek 在语言理解的深度和专业性上表现突出，尤其在中文语境下，对语义的理解更加精准，生成的文本在逻辑和内容深度上更胜一筹。在代码生成方面，DeepSeek 在复杂算法和代码优化方面有独特的优势，能够生成更高效、可读性更强的代码。在数学计算任务中，DeepSeek 在 MATH 基准测试上达到了 77.5% 的准确率，与 OpenAI 的 o1 不相上下 。

ChatGPT 提供免费试用版本，但功能上有所限制，付费订阅版本则提供更高级的功能和更大的使用额度，API 调用也根据不同的使用量和服务级别收费。

DeepSeek 采取了更具性价比的策略，模型预训练费用仅 557.6 万美元，仅是 OpenAI GPT-4o 模型训练成本的不到十分之一 。其 API 定价也极具竞争力，每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元 ，这个收费大约是 OpenAI o1 运行成本的三十分之一。

同时，DeepSeek 还将代码和训练方法完全开源，降低了开发者的使用门槛和开发成本，吸引了大量开发者基于其模型进行二次开发和应用创新。

DeepSeek 在技术上的创新是其有望超越 ChatGPT 的关键因素之一。在强化学习方面，DeepSeek-R1 模型采用了全新的训练方法，直接将强化学习应用于基础模型，无需依赖监督微调和已标注数据 。通过这种方式，模型能够在仅有极少标注数据的情况下，极大地提升推理能力，在 MATH-500 数学推理任务中，Pass@1 分数达到了惊人的 97.3%。

在数据处理和模型架构上，DeepSeek 的混合专家架构与多头潜在注意力机制发挥了重要作用。MoE 架构使得模型能够根据不同的任务需求，动态地分配计算资源，提高了模型的运行效率和灵活性。MLA 机制则通过对注意力机制的优化，更有效地处理长文本，捕捉文本中的长距离依赖关系，从而提升了模型对复杂语义的理解能力。这些技术创新使得 DeepSeek 在处理复杂任务时，能够展现出更强大的实力。

DeepSeek 的成本优势使其在市场竞争中占据了有利地位。与 ChatGPT 相比，DeepSeek-R1 的预训练费用仅为 557.6 万美元，仅是 OpenAI GPT-4o 模型训练成本的不到十分之一 。其 API 定价也极具吸引力，每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元 ，这个收费大约是 OpenAI o1 运行成本的三十分之一。

对于中小企业和个人开发者来说，使用 DeepSeek 的服务成本更低，能够在不增加过多成本的情况下，享受到先进的 AI 技术支持。这也是目前DeepSeek在国外使用量迅速超过ChatGPT的一个主要原因。

DeepSeek 积极拥抱开源，将代码和训练方法完全开源，这为其发展带来了巨大的潜力。通过开源，DeepSeek 能够吸引更多的人才关注和参与，汇聚全球的智慧和力量，不断完善和提升模型的性能。同时，开源也促进了技术的交流与合作，不同的开发者和研究机构可以基于 DeepSeek 的模型进行合作研究，共同探索 AI 技术的新应用场景和发展方向。

随着 ChatGPT 和 DeepSeek 等 AI 技术的不断发展，AI 的未来充满了无限的可能性。它们之间的竞争，无疑将成为推动整个 AI 行业前进的强大动力。

在技术进步方面，竞争促使双方不断投入研发，探索新的算法、架构和应用场景。未来，我们有望看到更强大的语言理解和生成能力，AI 或许能理解更复杂的语义、语境，生成更加自然、富有创造力的内容；在多模态融合上，实现文本、图像、音频等多种信息的深度融合与协同处理，创造出更智能、更全面的交互体验，比如能根据用户的语音描述生成对应的图像，或对图像内容进行精准的文字解读 。

同时，对于AI的发展会带动车辆的自动驾驶，提高交通安全性和效率；在智能家居领域，AI 可以让家居设备更加智能化，实现自动控制、智能安防等功能；在虚拟现实领域，AI 可以增强虚拟环境的真实感和交互性，为用户带来更加沉浸式的体验。

可以说，AI的应用会改变人类社会的整个面貌!