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DeepSeek实力实测:AI界拼多多性能如何

时间:2026-07-01 14:50
DeepSeek-V3在数学题解答中全部正确且速度领先,训练成本仅557 6万美元,逻辑推理能力出色。但功能较为单一,缺乏多模态生成和智能体支持,与豆包、文心一言等全面型大模型仍有差距。

此前的测试中,唯有付费版o1-preview计算出了该问题的正确答案,豆包、Kimi、文心3.5、免费版GPT-4o等大模型全部回答错误。令人意外的是,DeepSeek居然给出了正确答案。

(图源:DeepSeek截图)

一时间让人怀疑,是不是经过这段时间的训练,所有大模型都能计算出该问题的答案了。于是又测试了几款大模型,结果豆包和文心3.5依然未能回答正确,分别给出了3人和12人的答案。升级了k1视觉思考模型的Kimi和讯飞星火则给出了正确答案。

除了能够正确回答问题,DeepSeek还详细展示了思考步骤,部分问题会反复验证答案,甚至使用其他方式再计算一次。更关键的是,解答问题的速度独一档。

在本轮测试中,DeepSeek的表现堪称优秀——所有问题全部答对、解答速度快、有完整的思考步骤。反观赫赫有名的豆包、文心3.5再次折戟,未能答出第三道题。DeepSeek表现出的实力,远远大于它的名气。

四、金融问题答疑:精准理解,给出了适当建议

面向所有消费者的大语言模型,至今大多仍免费提供服务,而主攻B端市场和主打专业功能的AI大模型,则逐渐走向收费。C端市场用户众口难调,且许多人不愿意付费使用,唯有打造专业使用场景、面向有对应需求的用户,AI公司方能有机会实现盈利。因此,在第四轮测试中,我们准备了一道金融知识问题:

这一轮测试中,所有AI大模型给出的答案大同小异,均能准确解读市场利率变化和债券价格的关系,并给出一些投资建议,包括分散投资、缩短久期、投资债券基金等方案。

(图源:DeepSeek截图)

网上金融相关的信息过于繁杂,查询、挑选、提纯信息的流程也较为麻烦。AI能很好地解决这一问题,帮助用户汇集相关信息并提取有用的内容。

金融问题相关测试中,我们仍未开启联网搜索功能。DeepSeek给出的答案中规中矩,与其他AI大模型拉不开差距,但这已足够证明它的优秀——毕竟训练成本仅557.6万美元。

总结:能力出乎意料,功能有待丰富

测试DeepSeek-V3之前,大家难免有些看不上这款大模型。OpenAI训练GPT的成本动辄以“亿美元”为单位,一个训练成本仅557.6万美元的AI大模型,表现能高到哪去?结果实测结果狠狠打了所有人的脸。

几轮测试下来,除了几乎所有大模型都存在丢失重点的内容总结环节,其他几轮测试DeepSeek都拿到了高分,表现丝毫不逊色于国内赫赫有名的文心一言、Kimi、豆包等AI大模型。

在数学题解答项目中,即便面对豆包、文心3.5都未能给出正确答案的难题,DeepSeek依然迅速解出答案。讯飞星火和Kimi上次测试给出了错误答案,这次成功答对,进步幅度不小。

部分小伙伴看到这里可能会觉得,DeepSeek花几百万美元就能训练出这么优秀的大模型,OpenAI、百度、字节跳动都是在浪费钱。其实不然——DeepSeek纵然在逻辑推理方面表现出色,但其功能缺失是最大的问题:无法用于创作图片、PPT,也不提供智能体可选,功能相对单一。

(图源:豆包生成)

豆包、文心一言、ChatGPT等,则在朝着“万能大模型”进发,即Any To Any——用户可以输入任何模态的内容,并输出任何模态的内容。针对许多专业领域,豆包、文心一言纷纷推出了对应的智能体,涵盖生活、学习、创作等方方面面,这是DeepSeek远不能及的。

对于以文字生成为主要需求的用户来说,DeepSeek-V3是一款不错的AI大模型。但如果有更多需求,如写长篇小说、创作图片、投资计算,豆包、Kimi等免费服务的AI大模型及其提供的智能体或许更合适。

当然,DeepSeek也确实做到了花小钱办大事。通过更先进的MoE架构、多技术融合优化、FP8混合精度训练框架等技术,以及与开源社区合作的方法,在成本较低的情况下,训练出文字生成和逻辑推理能力不输乃至领先主流AI大模型的DeepSeek-V3。

训练成本高昂、竞争愈发激烈已成趋势,未来几年国内外将有大量AI公司倒闭。如何开源与节流,已成为AI公司必须思考的难题。DeepSeek降低成本的方法,值得其他AI公司学习。

来源:https://www.aiagiai.com/7555.html
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