​​DeepSeek和豆包的相同点在于同属人工智能语言模型，能理解自然语言并生成文本，在知识问答、文本创作等场景发挥作用；不同点主要体现在模型类型、功能特点、应用场景、多语言支持和算力需求等方面。​​

两者均为人工智能语言模型，DeepSeek由字节跳动开发，豆包基于云雀模型，都能理解用户自然语言输入并生成文本，可应用于知识问答和文本创作。在功能特点上，DeepSeek在数学推理和代码生成方面优势显著，适合专业场景，推理能力和代码生成精准快速，尤其对复杂逻辑和编程任务表现出色；豆包则更擅长日常问答和内容创作，在总结、写作和语言翻译方面实用性强，能提供娱乐性强的创意内容，适合自媒体和内容创作者。应用场景方面，DeepSeek偏向自然语言处理专业场景，如软件开发、数据分析及科研领域；豆包在日常生活问答、文本创作辅助，尤其是短视频脚本创作、直播话术优化等方面更具优势。多语言支持上，二者均具备多语言处理能力，但DeepSeek侧重数学和代码领域的语言准确性，豆包在多语言娱乐内容创作中更灵活。算力需求方面，DeepSeek对算力要求较高，处理复杂任务时需强大计算资源；豆包优化较好，响应速度快，对普通用户设备压力小。用户选择时需结合自身需求，程序员或研究人员可选DeepSeek，自媒体或创意工作者适合豆包，以发挥各自优势提升效率。