DeepSeek vs. ChatGPT vs. Gemini：三大LLM的全面对比

近期，DeepSeek 如一匹黑马，强势闯入大众视野并迅速爆火。

DeepSeek 的创始人梁文锋，是个低调的技术大神，从量化投资跨界到 AI，一路靠硬核实力说话。

他们家的模型一个比一个牛，DeepSeek Coder 代码生成能力吊打同行，DeepSeek LLM 67B 性能全面超越大热门的 LLaMA2 70B，还有多模态的 DeepSeek-VL2，视觉和语言能力都超赞！

最让人服气的是，DeepSeek 超级开源，模型、代码、论文全都不藏私，还把价格压到超低，让大家都用得起。这波操作，直接让全球科技圈都坐不住了，连老美都惊呼“狼来了”！

DeepSeek 的 App 现在更是火到不行，直接登顶美国 iOS 应用商店榜首，下载量爆表！这背后是中国 AI 技术的崛起，让世界看到了我们的实力！

在众多AI模型中，DeepSeek（DeepSeek-V3 深度剖析：下一代 AI 模型的全面解读）、ChatGPT和Gemini凭借其独特的定位与能力，成为当前最受关注的三大代表。它们分别由中国的深度求索（DeepSeek AI）、美国的OpenAI和谷歌旗下的DeepMind开发，覆盖了从通用对话到多模态处理、从开源定制到企业级应用的不同场景。

DeepSeek

DeepSeek是一家专注于大型语言模型（LLM）的中国人工智能公司，其DeepSeek LLM系列模型在推理、代码生成和自然语言理解方面表现出色(DeepSeek-R1 蒸馏模型及如何用 Ollama 在本地运行DeepSeek-R1)。

DeepSeek以其高效性、轻量级部署和开源特性受到关注。尽管它在国际舞台上是一个新兴竞争者，但凭借先进的效率、多语言能力和对编码AI的专注，DeepSeek迅速获得了认可。然而，随着其在AI领域的快速崛起，安全问题也引发了国际社会的关注。

ChatGPT

ChatGPT是由OpenAI开发的一款先进的自然语言处理模型（NLP），全名为Chat Generative Pre-trained Transformer。它建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。ChatGPT通过对大量数据和历史对话的学习，构建一个深度学习模型，然后将该模型应用于文本生成任务，以生成符合人类语言习惯的输出。

ChatGPT在自然语言生成、对话系统、代码生成以及语言翻译、情感分析、文本分类等自然语言处理任务中都有广泛应用。ChatGPT凭借其强大的语言生成能力、上下文理解以及多样化的应用场景，成为了一款备受欢迎的AI模型。但是，它也存在一些局限性，比如对计算资源的需求较大，以及可能受到训练数据偏见的影响。

Gemini

Gemini是谷歌DeepMind开发的一款多模态AI模型，能够处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型。Gemini以其多模态能力、高级推理和问题解决能力而著称，非常适合用于科学研究、多媒体内容生成和复杂问题解决等高级应用。然而，Gemini对计算资源的要求也很高，可能对于简单的文本任务来说过于庞大。

架构与训练

ChatGPT基于GPT架构，通过训练互联网上的大量文本数据而成。

它在自然语言理解和生成方面表现出色，但缺乏多模态能力。Gemini则设计为多模态模型，能够处理和生成文本、图像、音频和视频，非常适合需要处理多种数据类型的应用。

DeepSeek(深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量)则专注于效率和可扩展性，通常针对企业用例进行优化。它可能采用更轻量级的架构来降低计算成本，同时保持高性能。

多模态能力

ChatGPT主要以文本为基础，无法处理或生成图像、音频或视频。

Gemini则是一款完全多模态的模型，能够处理文本、图像、音频和视频，非常适合用于视频分析、图像字幕生成等应用。

DeepSeek虽然主要基于文本，但可以在企业环境中与其他工具集成，以实现多模态功能(DeepSeek Janus-Pro：多模态AI模型的突破与创新)。

性能和效率

ChatGPT在文本任务上表现出色，但对于大规模部署来说可能资源密集。

Gemini在多种模态上都表现出高性能，但需要显著的计算能力。DeepSeek则优化了效率，使其对于具有大规模AI需求的企业来说具有成本效益。

定制化和集成

ChatGPT提供API用于集成，但在特定领域的定制化方面有限。

Gemini对于多模态应用的定制化程度很高，但可能需要专门的知识。DeepSeek则设计为易于集成到企业系统中，并专注于领域特定的定制化(基于 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统（含代码）)。

OpenAI的价格变化：DeepSeek在2025年1月20日正式发布了DeepSeek-R1模型，并同步开源模型权重，其性能对标OpenAI的o1正式版，在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色。DeepSeek的发布对OpenAI产生了较大影响，尤其是在价格方面。随后OpenAI将GPT-4o音频的定价降低了60%，现为每100万个输入token收费40美元，每100万个输出token收费80美元。

OpenAI还推出了GPT-4o mini，为开发者提供了更具性价比的选择。GPT-4o mini的音频价格为每100万个输入token收费10美元，每100万个输出token收费20美元。

DeepSeek于2025年1月28日凌晨发布了其开源多模态AI模型Janus-Pro-7B，并同步开源了相关代码。该模型在多模态任务中表现出色，特别是在图像生成和视觉理解方面，超越了OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion。