deepseek和chatgpt谁性能更强?

最近很火的deepseek和ChatGPT究竟谁更厉害

发表于 4 天前

目前来看，还是chatgpt能更强一下，当然这是那chatgpt o3 和 deepseek R1做比较，不过如果论性价比，那么deepseek优势就很大了。

下面是chatgpt o3 和 deepseek R1的一些比较。
1. 数学与科学推理

• AIME 2024数学竞赛：o3-mini高推理强度下准确率87.3% vs R1的79.8%；但低强度模式下R1（71.5%）反超o3（60%）。
• 博士级科学问题（GPQA）：o3最高准确率79.7%，略优于R1的71.5%；但R1在非结构化数据处理中误差率更低。
• 跨学科综合能力：o3在ARC-AGI测试中达87.5%准确率（人类水平门槛85%），DeepSeek未披露同类数据。
2. 编程与工程能力

• 代码生成（SWE-bench）：o3得分71.7 vs R1的71.6，但R1生成的代码执行完整性和稳定性更优（如无&#34;穿模&#34;问题）。
• 竞争性编程（Codeforces）：o3 Elo评分2727，显著高于R1（未公开具体数值）。
3. 抗幻觉与推理稳定性

• 贝叶斯推理实验：o3-mini在提示条件下正确率最高（88%），推理过程简洁且逻辑清晰；R1结论正确但过程冗长且混乱，用词量是o3的3-10倍。
• 安全审核：o3通过深度对齐技术过滤有害内容，而R1存在越狱攻击漏洞。
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发表于 4 天前

chatgpt比较保守，deepseek比较激进。但是deepseek目前没有突破性的进站。充其量只是用了一些取巧的办法降低通用性，提高专业性的性能。
但是用的多了，就发展大模型幻觉非常多，很容易混乱。根源是机器学习这套办法本来就是错的。人不能自己把自己提起来。同样的机器学习不可能通过机器学习就提升自己的能力。
机器学习这套办法，只能让大模型本身增强推理能力。但是大模型的智力水平比较有限。类似于一个100智商的人，通过教育能够理解120分的题目。但是基础智商决定了，再学习也无法理解130分智商需要的难题。
两个大模型本身，其实都没有跳出语言模型的范畴。只是调教的水平不同。

发表于 4 天前

你说的是deepseek v3还是R1?
ChatGPT的4o?还是o1、o1mini?o3、o3mini?
假设你说的是deepseek R1，那么你能免费接触到的所有市面上大语言模型都不如它。
在性能上，也只有GPT付费用户可以用的o1模型以及o3mini和deepseekR1性能差不多，不是哪个更强而是差不多，GPT系列在数学以及复杂的编程上会更好一些，但是对于普通人实际感受上两者并无明显差距，但是因为deepseek是国内的模型，中文理解能力更好，虽然性能相似，但是我更倾向于用deepseek而不是用昂贵的ChatGPT

发表于 4 天前

很简单，一样的问题同时丢给Deepseek满血版和GPT o1，
会发现Deepseek的回答，特别是对中文语境的理解更深一筹，
与此同时，
你通过各类新闻，可以清楚地观察到，大洋彼岸的大漂亮，气的吹胡子瞪眼，
不惜喊出口号，漂亮人用Deepseek将面临最高20年监禁的处罚，
完全把向来用以标榜的自由民主抛之脑后，
便知道Deepseek的厉害，
该事件中，NVDA应该是被误杀的，
但GPT是妥妥的被命中靶心。

发表于 4 天前

当然是gpt.
ds就像360浏览器套壳chrome一样，ds是通过蒸馏gpt出来的，训练方法是通过不断地向chatgpt提问，然后用这些问题和答案来进行训练。ds刚开始的版本竟然自我介绍说自己是 GPT-4，当被问到 API 介面时，甚至直接抛出 OpenAI 的技术说明，和 GPT-4 的回答几乎一模一样......
换句话说，他是以gpt的数据为基础的，可以做到差不多好，但永远不可能超越大树。由于很多敏感字的存在，他也无法蒸馏所有的数据，所以完整度上也是差gpt一截的。
评论里的狡辩大可不必，你以为别人乱指控是吧，现在有RSE(相似度评估)和ICE(身份一致性评估)等检测技术，可以直接测出来DS的蒸馏母体，DSV3发布的时候就有人测过了，蒸馏的是GPT
ds也是通过这个办法节省了芯片数目，因为他不用自己大规模计算，只需要借用gpt数据蒸馏即可。中国通过第三国采购美国的高性能芯片来蒸馏，美国其实是知道的，但他以前觉得问题不大。所以这不是一个管不管得住问题，而是一个愿意出多少精力和财力的控制成本问题

deepseek和chatgpt谁性能更强?

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