編譯：元宇宙之心
人工智能正以前所未有的速度迅猛發展。在眾多備受矚目的AI模型中，DeepSeek脫穎而出。
安卓手機上DeepSeek的安裝量猛增，這就足以證明在一些關鍵的細分領域裡，DeepSeek有著其他產品比不了的用戶體驗。與谷歌Gemini相比，DeepSeek在多個方面展現出了獨特的功能和顯著優勢。
01.DeepSeek內容總結更有條理
DeepSeek和Gemini都具備總結的能力，但DeepSeek生成的總結內容可讀性更強。
當使用“用150字給我總結一下近期AI的創新成果”這樣的指令進行測試時，DeepSeek以清晰的要點形式給出了關鍵結論，儘管字數稍微超出了限制。而且DeepSeek分析的信息更多，還附上了參考文獻，方便用戶進一步探索。
Gemini給出的總結簡潔準確，不過它採用的是段落形式，在用戶友好性方面就不如DeepSeek了。
02.DeepSeek免費模型勝過Gemini付費方案
DeepSeek是一款免費的開源AI模型，無需支付訂閱費用。相比之下，Gemini採用的是免費增值模式。其基礎功能是免費的，但像實驗性的2.0專業版模型、深度研究以及大文件上傳等高級工具，則需要訂閱Gemini高級版才行。
03.DeepSeek本地處理優於Gemini存在的雲端延遲問題
基於雲端的Gemini在返回響應之前，會將每個請求發送到外部服務器進行遠程處理，這就導致了延遲情況的出現，延遲的時長會因網絡速度、服務器負載以及地理距離而有所不同。服務器流量高的時候，可能會導致等待時間變長、響應變慢，甚至會出現暫時無法使用的情況。
而在本地計算機或服務器上運行DeepSeek，由於所有計算都在本地進行，就消除了雲端通信的延遲，避免了這些問題。
04.DeepSeek的訓練成本更低
DeepSeek R1的訓練方法採用了帶有結構化獎勵系統的強化學習，以此來優化準確性和格式，其表現優於傳統的神經獎勵模型。
據報道，它使用2048塊英偉達H800 GPU，僅用55天就完成了訓練，成本降低至550萬美元，比Gemini預計的1.91億美元要低得多。不過，專家也提醒，DeepSeek在成本方面的說法缺乏足夠的透明度，可能並不準確。
05.即使不聯網，DeepSeek也可以工作
當用戶最需要AI幫助卻無法聯網時，就無法獲得人工智能的支持了。基於雲端的人工智能需要穩定的網絡連接才能回答問題、總結文檔或生成創意。
雖然Gemini Nano支持離線功能，但它無法完全發揮出雲端版本的全部潛力。這使得DeepSeek在需要離線使用人工智能的場景中具有優勢，因為自行託管DeepSeek可以讓用戶隨時隨地獲得離線的AI服務。
06.DeepSeek可自行託管，保持與AI交互的全部隱私
大多數人都希望自己的搜索歷史、筆記以及交互記錄能保持私密。基於雲端的AI模型會將數據傳輸到遠程服務器進行處理。
儘管像谷歌和OpenAI這樣的提供商採用了加密技術和數據保留政策，但使用基於雲端的人工智能就意味著用戶得信任第三方來處理他們的信息。
這對於處理機密或專有內容的用戶來說存在風險，因為他們對數據的存儲和使用幾乎沒有控制權。例如，谷歌可能會存儲、分析並利用用戶的個人財務數據、私人想法或創意項目，以改進其模型。
DeepSeek提供了一種本地人工智能解決方案，它將所有的查詢、響應以及處理過程都保留在用戶的設備上。這就消除了人們對於數據洩露、未經授權的訪問或者服務器被入侵等問題的擔憂。
07.DeepSeek比Gemini支持更深層次的AI定製
Gemini允許用戶使用“Gems”功能創建定製的人工智能專家，但用戶無法訪問其源代碼或模型參數。這就使得用戶只能進行預先設定好的調整，而無法對模型處理進行根本性的改變。因此，用戶無法整合專業的數據集，也無法針對特定的應用場景優化性能。
DeepSeek的開源框架則完全開放了對其核心架構的訪問權限，為研究人員、企業以及AI愛好者提供了一個強大的選擇。用戶可以根據特定行業、專業應用以及獨特的語言需求來調整該模型。
例如，醫學研究人員可以使用特定行業的術語和案例研究來訓練DeepSeek，從而提升它對症狀、檢驗結果以及醫學文獻的解讀能力。同樣，企業可以整合專有的數據來定製人工智能工作流程，優化自動化程度，並改善客戶交互體驗。
08.DeepSeek支持開源協作
與遵循企業發展路線圖的專有模型不同，DeepSeek受益於集體的貢獻，這些貢獻能夠加速漏洞修復和安全補丁的推出。因此，與閉源模型相比，DeepSeek能夠更快地發現並解決漏洞、偏差以及性能瓶頸等問題。
開源生態系統也加速了功能的擴展。開發人員無需等待官方更新，就可以添加缺失的功能選項，這使得第三方插件、應用程序編程接口（API）集成以及性能提升等方面的生態系統不斷發展壯大。這也使得開發人員能夠在沒有專有約束的情況下，將DeepSeek嵌入到各種應用程序中。
09.DeepSeek的自託管模型減少了AI審查
閉源模型實施預先設定的內容審核政策，出於倫理、法律或降低風險等原因，這些政策會限制對敏感話題的討論。
儘管內容過濾能防止濫用情況發生，但當人工智能拒絕合理的研究主題或關鍵的社會問題時，就可能會導致意外的審查情況出現。這與西方人工智能模型中的限制類似，在西方模型中，過濾器會阻止關於有爭議或法律敏感問題的對話。
DeepSeekR1去除版提供了一種獨特的方式。當用戶在本地安裝或自行託管該模型時，就可以使用不受限制的版本。這是通過一種稱為“去除”的過程來實現的，即去除內置的拒絕機制，通過修改模型的內部機制來消除拒絕行為。
10.DeepSeek人工智能不像Gemini那樣是個“黑匣子”
開源訪問權限使得用戶、研究人員和監管機構能夠對DeepSeek進行獨立審查。這樣就可以徹底檢查其中存在的偏差、安全漏洞以及倫理問題。
閉源模型的運行就像一個“黑匣子”，用戶只能完全依賴於提供商所做出的保證。由於無法訪問代碼和訓練數據，用戶無法全面瞭解這些模型是如何做出決策的，也無法確定它們是否存在偏差、錯誤或者受到惡意操縱。
在醫療保健領域，AI模型用於診斷疾病、推薦治療方案以及管理患者數據。一個存在偏差或不可靠的人工智能系統可能會導致誤診和不公平的結果。
通過訪問DeepSeek的訓練數據，醫療專業人員和人工智能倫理學家可以驗證該模型是否使用了多樣化、具有代表性的數據集，從而減少系統性偏差。
在金融領域，AI模型會影響貸款審批、欺詐檢測以及推動算法交易。缺乏透明度使得用戶無法評估一個人工智能系統是否不合理地拒絕了某些特定人群的貸款申請，或者其投資決策是否基於有缺陷的數據。
最後，DeepSeek的出現給西方敲響了一記警鐘。
作為一個成本更低、開源且高效的大型語言模型，它挑戰了專有人工智能解決方案的主導地位。倘若一切順利，DeepSeek成功背後所依靠的算法，或許能夠為西方帶來啟發，推動他們開發出更具性價比的人工智能產品。
