总的来讲，GPT更像一个智能的“百科全书”。过年期间总有家里亲戚长辈问我“大模型是什么”，我想了想，只能概括地回答他们——“能跟我们对话的百度”。GPT在教育、写作等领域应用广泛。它能与用户进行流畅对话，解答各种问题，是基于大量文本数据训练出来的，涵盖广泛知识。

而掀起浪潮的主角DeepSeek，它更擅长垂直领域的内容生成优化，能快速生成高质量代码片段，优化算法，还可在金融、医疗等专业领域提供精准解决方案。

从大方向上对比来看，ChatGPT侧重通用对话和文本生成，适合日常交流、知识获取；而DeepSeek聚焦代码和专业领域，助力技术开发和行业应用。
这样的差异主要是由于二者在技术架构、数据训练等方面有所不同，导致应用侧重点和效果差异明显。

GPT基于Transformer架构，擅长处理序列数据，可捕捉文本中的长距离依赖关系。采用RLHF（人类反馈强化学习）的训练方法，结合人类标注数据优化模型，使生成内容更符合人类偏好。而DS采取了MoE（Mixture-of-Experts混合专家模型）架构，通过动态专家路由机制，根据不同任务分配最优专家模块。训练方法上采取了领域自适应微调（Domain SFT），针对特定领域数据进行优化，提升领域知识精度。

可以说，ChatGPT架构适合通用对话和文本生成，生成内容流畅自然，但领域深度有限；DeepSeek架构在垂直领域优化能力强，擅长处理复杂任务，但通用性稍弱。

ChatGPT的技术亮点在于“零样本学习能力突出”，它无需额外训练，可直接处理未见过的任务，生成合理输出，适应性强。并且随着GPT3.5,GPT4,4o的不断迭代，它的上下文长度越来越长，因此能提高话题连贯性，提升用户体验。
DeepSeek的技术亮点，首先是采用了蒸馏的方法，通俗来讲就是DS去学习其他大模型（比如GPT）的思考过程，通过“老师(GPT)教学生(DS)”的方法来训练自己，这会大大降低成本。其次采取了动态专家路由机制，根据不同任务动态分配最优专家模块，提升任务处理效率。并且其领域知识密度优化显著：PPL指标降低15-20%，在垂直领域知识精度和深度方面表现优异。

商业应用方面，DS的一大优势，也是目前人们非常关注的一个优势——可以用来炒股。DS的金融数据分析与建模能力强，可为金融机构提供精准数据分析和建模服务，助力决策制定。毕竟梁文峰是金融出身的，DS在这方面的优异表现也不愧对他多年的“深度求索”