一文看懂DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 的区别
目录
一、技术架构对比
DeepSeek
Grok-3
ChatGPT
二、性能表现对比
三、应用场景适配
DeepSeek
Grok-3
ChatGPT
四、总结与选型建议
以下从技术架构、性能表现、应用场景三个维度,结合 2025 年最新进展进行对比:
一、技术架构对比
DeepSeek
- 核心创新:采用多头潜在注意力机制(MLA)和稀疏 MoE 架构,显存占用仅为传统模型的 5%-13%,支持单卡部署 100k 超长上下文 。
- 训练效率:通过强化学习驱动的 R1 模型,训练成本仅 557.6 万美元(OpenAI 同类模型的 1/10) ,结合 FP8 混合精度训练和动态负载均衡技术,推理吞吐量提升 5.76 倍 。
- 开源生态:全量开源训练代码和数据清洗工具链,支持开发者快速构建垂直领域模型 。
Grok-3
- 算力规模:基于 20 万张 NVIDIA H100 GPU 训练,计算能力是前代产品的 10 倍 ,引入思维链(Chain of Thought)技术模拟人类拆解复杂任务的认知过程 。
- 多模态能力
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