内容简介： 为什么有免费的DeepSeek，很多人还在付费用ChatGPT？作为20年互联网老兵，作者通过实测发现：AI工具好坏七成看你怎么跟它聊天。DeepSeek不是真的不如ChatGPT，而是需要掌握"撩AI"的技巧。文章深度对比两款工具的技术路线、成本优势和应用场景，分享分步引导、反向思考等实用套路，帮你用好DeepSeek，获得超越付费模型的体验。
作为一个在互联网行业摸爬滚打了20年的老兵，我最近被一个挺奇怪的现象给搞懵了。
2025年刚开年，DeepSeek这个国产开源大模型就火得一塌糊涂，朋友圈隔三差五就有人在晒它的免费优势。但你知道吗？就在我写这篇文章的时候，我随手问了几个同事，竟然还有好多人在乖乖给ChatGPT交月费。
这事儿让我挺困惑的：既然有免费的好东西，为啥大家还要花冤枉钱？
经过这段时间的折腾和测试，我算是想明白了一个道理——AI工具好不好用，七成都看你怎么跟它聊天。说白了，DeepSeek不是真的不如ChatGPT，而是它需要你有点"撩"AI的技巧。
一、两个不同路子，谁也不服谁
先说说技术上的事儿。我这段时间把两个工具都玩了个遍，发现它们完全是两个路子。
DeepSeek用的是混合专家模型，听说训练成本就花了550万美元，和ChatGPT那动不动几亿美元的投入比起来，真的是省钱到家了。更让我意外的是，年初那个Chatbot Arena测试，DeepSeek居然排到第三，跟ChatGPT-4o并列。
我印象特别深的是它算数学题的表现。MATH-500测试，DeepSeek-R1准确率能到97.3%，这个成绩确实让我有点刮目相看。
ChatGPT走的是另一条路，基于传统的Transformer架构，就是拿大算力往上堆，主要是想让对话更自然流畅。说实话，在处理图片、语音这些方面，还有创意写作上，ChatGPT确实比较成熟。
不过有意思的是，有些场景下DeepSeek的表现反而让我刮目相看。比如我让它分析罗马帝国为啥完蛋，DeepSeek不光给了详细的时间线，连后果分析都做得很全面。还有一次让它写科幻故事，结尾那句"智慧的最大成就不是统治，而是理解"，确实有点深度。
二、会说话才是王道：这门手艺太重要了
说到关键问题了。很多人觉得DeepSeek不好用，其实就是不会跟它说话。
我看过一个研究报告说，AI输出质量70%都看你怎么问。什么意思呢？就是AI只是个工具，关键看你怎么用。
菜鸟和高手的差距在哪儿
我给你举个例子。如果你就是简单粗暴地问：
"教我做饭"
AI多半给你一堆没啥用的菜谱。
但如果你换个问法：
"我想给糖尿病老爸做个晚餐，要低糖的，你能给我个详细菜谱吗？包括具体用料多少、怎么做、营养成分都说清楚"
同一个AI，回答质量完全不在一个档次。
DeepSeek的"较真"模式
DeepSeek有个特点，就是它的思考过程比较透明，但也就是因为这样，它对你怎么问问题要求挺高的。如果你只把它当个简单的问答机器，那确实体验不到它的厉害之处。
我有个做产品的朋友跟我说过："DeepSeek就像一把双刃剑，它能帮你从一堆数据里发现连你自己都没注意到的用户规律，但前提是你得知道怎么引导它。"
三、开源的好处可不只是免费
很多人看到DeepSeek就想到免费，但其实开源的价值远不止这些。
成本确实香
我们先看看账单对比：
- 定价比ChatGPT便宜30%左右
- 处理效率大概快20%
- 耗电量也少了四分之一
对公司来说意味着什么？如果选择自己部署，虽然前期得花个二十来万买服务器，但长远看不用一直交API费用，算下来还是很划算的。特别是DeepSeek处理一百万个token才8块钱，ChatGPT Pro一个月就要1400多人民币。
私有化部署的真正价值
更关键的是数据安全这块儿。我接触过一家银行，他们用DeepSeek的私有化部署处理客户投诉，数据完全不出内网，既安全又高效。
在8张A100显卡的服务器上，DeepSeek 7B模型推理速度能达到每秒50-100个token，同时能支撑15-30个人同时用，对中小公司来说完全够了。
部署起来挺灵活
我最喜欢的是DeepSeek的灵活性。个人开发者用RTX 3070加32GB内存就能跑7B模型，企业级的8张H20显卡能支持90个人同时用。通过一些优化技术，甚至能在树莓派上跑轻量版，这真的大大降低了用AI的门槛。
四、学会这几招，让DeepSeek变身超级助手
想要真正用好DeepSeek，得掌握一些套路。
"分步引导"这招很管用
我最喜欢用的是"分步引导"，就是不要一口气把所有问题都甩给它，而是一步步来。
比如想分析要不要进军东南亚市场：
第一步：先问"作为新茶饮品牌CEO，我想分析下进军东南亚市场的可行性，你帮我从市场规模、竞争对手、物流难点、文化差异这几个方面分析下"
第二步：针对它提到的物流问题，再问"刚才你说的物流挑战，能给我三个解决方案吗？最好把成本效益也说说"
第三步：基于前面的分析，让它"制定一个分阶段的市场进入策略"
这种分步的方法能充分利用DeepSeek的推理能力，得到更靠谱的结果。
"反向思考"挺有意思
还有个我经常用的套路叫"反向思考"。比如先让AI"列出10个反对理由再给方案"，这样能激活它的批判性思维，回答会更严谨。特别是医疗诊断这种场景，能避免AI"胡说八道"。
"多重身份"很好玩
最有意思的是"多重身份"这招。你可以让AI同时扮演几个角色，比如"资深投行人+小红书博主"，这样既专业又接地气。
医疗场景举例：
基础版：假设你是有10年经验的儿科主任，孩子持续低热还有皮疹，你按诊断可能性排个序，顺便说说该做什么检查
进阶版：你既是10年经验的儿科主任，又是小红书健康博主，怎么用大白话跟家长解释孩子的病情？
这种多身份设计能让DeepSeek在专业和易懂之间找到平衡。
五、专业领域的意外收获
在一些专门的领域，DeepSeek经常给我惊喜。
中文处理确实有一手
DeepSeek的中文理解准确率能到92.7%，比ChatGPT的89.3%还高一点。更厉害的是，它还能分析古典文学，识别方言，这在传统文化这块儿挺有价值的。
专业场景表现不错
金融这块儿：我知道有家证券公司用DeepSeek搞了个专门的模型，投资决策效率提升了40%。
医疗方面：疾病诊断的准确率能到85%，基本接近专业医生的水平了。
编程辅助：DeepSeek-V3的出错率比GPT-4.5低23%，速度还快40%。有个程序员朋友跟我说，用它生成1400多行电商前端代码，虽然中间断了一次，但"继续生成"功能挺好用的。
数据分析：支持128K tokens的长文本处理，能轻松搞定大数据集。某制造企业用它分析设备维修记录，故障预测准确率从75%提升到92%。
六、理性看两个选择
说实话，DeepSeek和ChatGPT不是非得二选一，更像是互补的工具。
什么时候用DeepSeek？
如果你需要深度推理、专业知识分析或者特别在意数据隐私，DeepSeek通常更合适。比如某高校实验室用DeepSeek 32B一体机同时支持240名学生实训，既满足高并发需求，又保证数据安全。
对搞科研的人来说，DeepSeek在文献检索、实验设计、论文写作方面确实能明显提高效率。
什么时候用ChatGPT？
如果你更需要处理图片、语音对话、多语言翻译或者创意内容生成，ChatGPT可能更适合。它的图像识别、实时语音、多任务记忆功能在某些场景下确实没得替代。
关键还是看你的功力
不过，随着你跟AI聊天技巧的提升，DeepSeek的潜力会越来越明显。我那个做产品的朋友说得好："我在ChatGPT上用的套路基本都能用到DeepSeek上，而且不用担心它记性不好，可以一次性把所有要求和背景材料都给它。"
对于掌握了聊天技巧的用户来说，DeepSeek确实能提供更精准、更专业的服务。
七、我们写了本书分享实战经验
为了帮更多人真正用好DeepSeek，我们团队把这些年的实战经验整理成了《DeepSeek应用高级教程——产品经理+研发+运营+数据分析》。
《DeepSeek应用高级教程——产品经理+研发+运营+数据分析》(方兵，劳丛丛)【摘要 书评 试读】- 京东图书
这本书有什么特色
真实案例多：我们收集了100多个真实案例，覆盖十个高频场景，从会议纪要转行动方案，到用AI写诗写剧本，从梳理文献脉络到专业数据分析，都有详细操作指南。
分层培养能力：
基础层面：掌握基本功能和操作
进阶层面：优化交互方式，提高使用效率
创新层面：结合业务需求，深度应用
问题导向设计：我们直接解决"怎么跟AI好好说话决定输出质量"这个核心问题，为用户提供系统性的提升路径。
跟其他AI书的区别
坦白说，市面上AI工具书挺多的，但《DeepSeek应用高级教程》有几个独特的地方：
- 专注开源模型：深度挖掘DeepSeek的独特价值，不是什么都讲
- 互联网场景化：专门针对产品、技术、运营、数据四个核心岗位设计
- 可执行性强：每个章节都有详细操作指南，拿来就能用
- 持续更新：配套线上资源和案例库，保持内容新鲜度
我们的目标
这本书不只是工具手册，更是关于如何跟AI有效沟通、如何用AI提升工作效率和创新思维的指南。
通过系统学习，你能够：
- 真正发挥DeepSeek的潜力
- 获得超越付费模型的使用体验
- 在AI时代构建自己的核心竞争力
八、未来：良性竞争推动行业发展
从技术发展来看，DeepSeek和ChatGPT的竞争其实是算法优化和算力扩张两条路线的较量。
生态建设的情况
DeepSeek通过算法创新降低了对算力的依赖，让AI技术更普及。华为、荣耀已经接入了DeepSeek API，阿里云、火山引擎也提供相关服务，这大大降低了企业用AI的门槛。
同时，ChatGPT也在不断进化，通过多模态整合和记忆增强不断扩展应用场景。两者不是对立的，而是共同推动AI行业向更高效、更普惠的方向发展。
核心能力很重要
对普通用户来说，掌握跟AI沟通的能力将成为AI时代的核心竞争力。未来人机协作时代的四大核心能力——AI思维、引导力、整合力与判断力，将决定你在AI浪潮中的位置。
《DeepSeek应用高级教程》正是帮助大家培养这些能力的实用指南。
九、我的想法：工具的价值在于使用者
写到这儿，我想分享个观点：AI工具的价值不在于免费还是收费，而在于使用者能不能发挥它的潜力。
能力决定一切
DeepSeek：免费开源，但需要更高级的聊天技巧
ChatGPT：付费闭源，但易用性和稳定性更好
对于已经掌握聊天技巧的用户，DeepSeek能提供更精彩的回答和更广泛的应用场景；对于还在学习阶段的用户，ChatGPT的稳定性可能更适合。
学习是关键
所以，重点不是选择哪个模型，而是如何提升自己跟AI沟通的能力。
《DeepSeek应用高级教程》能帮你：
- 系统学习提示词设计
- 掌握模型选择策略
- 理解应用场景适配
充分发挥DeepSeek的潜力，获得超越付费模型的体验
《DeepSeek应用高级教程——产品经理+研发+运营+数据分析》(方兵，劳丛丛)【摘要 书评 试读】- 京东图书
写在最后
最后，我想引用一位程序员朋友的话："DeepSeek的低调卓越之处，蕴含着某种诗意。别人在精心策划着华丽的交响乐——奢华的发布会、精美的演示、复杂的安全声明——而DeepSeek就像递给你一首用白纸包裹的十四行诗，轻声说：'应该挺有用的，希望你喜欢。'"
这种诗意，正是DeepSeek在提示词技巧加持下展现的独特魅力。
通过《DeepSeek应用高级教程》的学习，我相信每个人都能体会到这种魅力，在AI时代构建属于自己的核心竞争力。毕竟，技术的浪潮一直在前进，只有那些真正掌握了跟AI协作技能的人，才能在这波变革中站稳脚跟，走得更远。