📝 主旨内容

观点1

性能对比

DeepSeek-V2

参数规模：DeepSeek-V2拥有236B参数，这使得它能够处理极其复杂的任务。

上下文长度：支持长达128K的上下文长度，这有助于处理需要大量上下文信息的任务。

推理效率：通过采用MoE（Mixture-of-Experts）架构，DeepSeek-V2在推理效率上有显著提升。

GPT-4

多模态能力：GPT-4是一个多模态模型，能够接受图像和文本输入，输出文本，这在某些应用场景中提供了额外的灵活性。

专业和学术基准：GPT-4在各种专业和学术基准测试中展现出接近人类水平的表现。

观点2

特点对比

DeepSeek-V2

开源：DeepSeek-V2的开源特性允许开发者和研究人员访问底层代码，进行自定义和进一步的研究。

数学、编程和逻辑推理专长：DeepSeek-V2特别擅长处理数学问题、编写代码以及进行逻辑推理。

GPT-4

商业闭源模型：GPT-4作为商业闭源模型，通常通过API形式提供服务，用户无法访问其底层代码。

全面能力：GPT-4在语言理解、知识掌握、推理等方面展现了全面的能力。

观点3

性价比对比

DeepSeek-V2

成本效益：DeepSeek-V2的API定价极具竞争力，每百万输入Tokens价格为1元，输出Tokens为2元。

训练成本节省：与DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2在训练每个万亿tokens时，可以节省42.5%的训练成本。

GPT-4

商业定价：GPT-4作为商业产品，其API定价通常高于开源模型，但具体价格取决于服务条款和使用量。

性能保证：由于GPT-4的全面能力和多模态输入，它可能在需要这些特定功能的应用中提供更高的价值。

🤗 总结归纳

结论

DeepSeek-V2和GPT-4各有优势，选择哪一个取决于具体的应用场景和预算考虑。DeepSeek-V2以其开源性、专长于数学和逻辑推理、以及成本效益而受到青睐，尤其适合需要定制化开发和成本敏感型项目。而GPT-4的多模态能力和全面的语言理解能力使其在需要这些特性的商业应用中更具吸引力。

接口：https://api.chatmao.org 72

key：sk-bKHNriGNzxswpxdb868dC7A19708409e8eCbC1E0Aa8c28C2

模型名称：

deepseek-coder【这个模型擅长编程】

deepseek-chat【这个模型擅长对话】

说明：接入官方接口，稳定高速。支持高速流式输出，性能强悍。免费不等于可以滥用，且行且珍惜。

📎 参考文章

• 本文完全搬运来自Linux.Do

• DeepSeek模型强势来袭,附带免费接口。 - 常规话题 / 人工智能 - LINUX DO