下载量反超ChatGPT！聊一聊 DeepSeek 的技术方案与使用方式DeepSeek 本质上是在用 ChatGPT

Hello，大家好，我是 Sunday。

放假这几天，DeepSeek 冲上了各大平台的热榜，在美 AppStore 的下载量也超过了 ChatGPT 一跃成为全美第一。

同时，在昨天 英伟达 市值暴跌 16.97% 创有史以来单日最大跌幅，这一切的原因都是因为 国产 AI DeepSeek 的爆火。

这波 AI 界的大地震，意味着游戏规则真的变了。所以今天，我们就来聊聊 DeepSeek 为什么能会突然爆火，以及如何正确使用它！

DeepSeek 为什么会突然爆火？

很多同学看到这里可能会疑惑：现在大模型遍地开花，凭什么 DeepSeek 就突然火起来了呢？

追其原因，主要就是有两点：超低的训练成本 以及 技术上弯道超车。

根据官方公布的数据，DeepSeek 的 R1 的预训练费用是 557.6万美元。大家可能对这个价格不是很敏感，咱们对比下 ChatGPT 的训练成本：

即：DeepSeek 使用了 ChatGPT 二十分之一的成本就在 某些领域 下达到、甚至超越了 ChatGPT 的效果。

这就意味着：游戏规则变了！

对于很多新的公司，不再需要砸下天价 GPU 资源，也能训练出领先的 AI 模型。这就导致 AI 训练成本的大幅下降，对高端 GPU 的需求减少，这也是为什么英伟达市值在 DeepSeek 爆火后暴跌 16.97%。

根据 DeepSeek-R1 白皮书公布的内容，DeepSeek 使用了类似【知识蒸馏】的技术。

知识蒸馏的目标是让一个较小的模型（学生模型）学习一个较大的预训练模型（教师模型）的知识，从而在更少的计算资源和参数量的情况下，仍然能够达到与大模型接近的性能。即：“用一个大模型教会一个小模型”

通俗点讲，假如：ChatGPT 是个苦读 10 年的学霸，那么 DeepSeek 就是个花 1 年学完全部精华的高效学霸。

这也解释了为什么 DeepSeek 能以极低的成本做到接近 ChatGPT 的效果——它本质上是在 用 ChatGPT 教 ChatGPT，再加上国产 AI 生态的独特优化，使其更高效。

在使用层面 DeepSeek 与 ChatGPT 完全不同，DeepSeek 属于 推理型 大模型，在 深度思考-R1 模式下，可以看到详细的推理过程。

而 ChatGPT 属于 指令型 大模型。它们两者的区别在于：

指令型：需要给出具体的指令，大模型会根据你的指令执行。因此就会延伸出【提示词】的概念，详细提示词可以看下我之前写的这篇关于 Cursor 提示词的文章
推理型：具有自己独立思考和分析的能力，它会根据你的【目的】，帮你分析需要怎么做的方式。

咱们通过一个具体的演示来看下。比如，我是前端开发工程师，想要写年终总结，但是不知道具体应该怎么做。 然后咱们分别来看下 DeepSeek v3 和 ChatGPT 4o 的回答

根据这部分截图的内容可以看出，ChatGPT 的回答属于【一眼 GPT】方案。为你提供除了一些大致的思路，如果你想要得到更准确的答案，那么就需要给出 更准确的提示词

而针对 DeepSeek v3 而言，首先它会给出 深度思考 的步骤，从以上深度思考的内容中可以看出：它会先对你的情况进行分析，然后再给出它的思路。

最后，它基于思路，给出了一个具体的示例：

这个结果会比 Chat GPT 4o 方案更加准确。DeepSeek 给出了对应的示例，可以让我们根据这些示例来完成年终总结的内容。

从刚才的简单体验来看，ChatGPT 更适合明确指令，DeepSeek 更适合复杂思考。

因此，如果你已经有清晰的需求，那么 ChatGPT 的回答可能会更加全面，但是需要注意 它是收费的（个人版 20美金/月）。

而如果你希望 AI 帮你分析、思考，甚至优化方案 && 代码，DeepSeek 可能是更好的选择，重点 它是免费的！

前端训练营：1v1 私教，9 大服务，终身辅导，帮你拿到满意的 offer。 已帮助数百位同学拿到了中大厂 offer