大家都知道，人工智慧是一個新技術不斷取代舊技術的世界。隨著 DeepSeek 的推出，很多人想到的問題是——
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它比 ChatGPT 更好嗎？
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DeepSeek 會接管 ChatGPT 嗎？
在這篇文章中，我詳細解釋了什麼是 DeepSeek、它是如何工作的以及它將如何顛覆人工智慧世界。
下面我們就開始吧！
下圖簡要描述了要點。如果你閱讀速度不錯，這應該會對你有所幫助。
現在我們就來詳細討論一下。
什麼是 DeepSeek？
DeepSeek 是一家中國人工智慧公司，致力於構建開源大型語言模型 (LLM)。
注意：如果你是 LLM 新手，它是一種語言模型：
· 一種機器學習模型
· 在大型文字資料集上進行訓練
· 生成或預測類似人類的文字。
有關 LLM 的更多資訊，您可以參考什麼是大型語言模型？
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 開發的 LLM 模型之一。它能夠提供與其他大型語言模型（例如 GPT）相當的響應。
如何嘗試 DeepSeek？
2025 年 1 月 10 日，DeepSeek 釋出了其首款免費聊天機器人應用程式，基於 DeepSeek-R1 模型。
人們可以免費試用。
DeepSeek 有何獨特之處？
以下是 DeepSeek 與其他 LLM 相比獨具特色的一些要點。
首先也是最重要的一點是，DeepSeek 是一家中國公司。其他 AI 模型，例如 ChatGPT、LLaMA 等主要基於英語進行訓練。但 DeepSeek 同時基於中文和英文資料進行訓練。這使得 DeepSeek 成為真正的多語言 AI模型，特別適合中國人。
其他一些要點如下：
· 截至目前，DeepSeek 是免費的。
· 與 OpenAI 或其他公司不同，DeepSeek 將其 AI 演算法、模型和訓練細節開源。這允許任何人都檢視其程式碼、設計文件、使用其程式碼甚至自由修改它。
DeepSeek-Coder
DeepSeek-Coder 是DeepSeek的一個AI模型，專注於編寫程式碼。
以下是關於 DeepSeek-Coder 的一些要點
·免費提供
· DeepSeek-Code 已針對80 多種程式語言的2 萬億個標記進行了預訓練。
· 它支援所有重要的程式語言，例如Python、Java、C++ 、.Net等。
· 據稱它在生成程式碼方面比 GPT 4 和 Llama 更好。
ChatGPT 與 DeepSeek
主要的區別在於以下重點。
ChatGPT主要為對話式應用而設計。它專注於狹義人工智慧（特定任務智慧）。
另一方面，DeepSeek 的目標是實現通用人工智慧（AGI）。
語言支援是另一個重要的區別。DeepSeek 是一家中國公司。它非常注重中國語言和文化。另一方面，ChatGPT 則著眼於全球，支援全球多種語言。
ChatGPT 作為現有的AI領先者，比DeepSeek 具有如下一些優勢：
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ChatGPT在全球廣泛使用，支援多種語言。目前，幾乎世界上每個專業人士都在使用 ChatGPT。
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OpenAI 圍繞 ChatGPT 建立了一個強大的生態系統，包括 API、外掛以及與微軟等主要科技公司的合作伙伴關係。
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ChatGPT 具有很強的品牌認知度。它是 人工智慧領域的家喻戶曉的品牌，深受使用者信賴。
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ChatGPT擁有龐大而活躍的開發者社群，為其不斷改進和創新做出貢獻。
與此同時，DeepSeek 也具備一定的實力，這使其成為ChatGPT一個潛在的競爭對手。
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GPT 更為通用，如果不進行大量微調，可能無法在專業環境中提供相同級別的準確性或理解力。DeepSeek 專門用於更有效地處理特定資料集或領域。它可能更適合處理行業特定資料，例如金融、醫療保健或法律檔案。
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DeepSeek 擅長理解中國語言和文化。這使其成為中國市場的有力競爭者。
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DeepSeek 的長期目標是實現 AGI，這將在未來帶來更具適應性、更強大的 AI 系統。
我向 ChatGPT 和 DeepSeek 提出了同樣的問題——“DeepSeek 會取代 ChatGPT 嗎？”
以下是ChatGPT的回覆。
以下是來自DeepSeek的回應：
重點說明一下，以上Demo的內容可能在不同地區有所區別。
那麼，以下是一些重要連結，敬請各位留意：
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DeepSeek 產品：https://www.deepseek.com
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DeepSeek 聊天機器人免費試用：https://chat.deepseek.com/
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DeepSeek 編解碼器：https://deepseekcoder.github.io/
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DeepSeek Coder GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder
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DeepSeek-LLM：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM
各位還有什麼補充的？歡迎在評論中告訴我您的更新觀點～ 
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