​​DeepSeek与百度在技术架构、商业模式及应用场景等方面存在显著差异，DeepSeek以轻量化、开源和场景化服务为亮点，而百度依托搜索生态和广告驱动模式占据市场主导。​​

DeepSeek采用混合专家（MoE）架构及千亿级参数模型，其长文本理解与意图识别能力优于百度的ERNIE 3.0，意图识别准确率高出27%。通过实时检索增强技术（RAG），它能实现低幻觉、高时效的信息反馈，并提供结构化答案和场景化服务，如动态生成行程规划、结合地理位置推荐服务等。DeepSeek实施免费开源策略，吸引超过5万开发者参与，接入超2000个第三方接口，形成开放生态。相比之下，百度依赖传统搜索引擎架构与广告模式，虽持续优化文心大模型，但因技术债务和闭源策略，迭代速度受限，广告过滤能力较弱，用户常需筛选商业信息。

技术差异直接反映在用户场景中。DeepSeek专注于AI原生交互，通过透明化推理过程提升用户信任，例如数学解题类搜索展示思维链，并将复杂任务转化为直接操作接口（如预订酒店）。百度则以搜索结果广告为主，信息整合需用户多次点击，但凭借庞大用户基数（覆盖20亿画像数据）和自有生态（如百度地图、爱奇艺）提供基础服务支撑。在商业化上，DeepSeek以低成本开发（仅为美国竞品1/23）和API生态盈利，百度则需平衡搜索广告与AI转型，近期虽接入DeepSeek模型提升搜索能力，却面临闭源生态向开放转型的组织挑战。

市场竞争呈现动态博弈趋势。DeepSeek凭借技术轻量化和开源策略快速占领年轻市场，其开发成本约为美国企业的5%，但需加强安全稳定性。百度虽在公众信息处理上存在短期优势，但正通过技术融合应对冲击——例如将DeepSeek-R1满血版集成至首页。长期竞争核心在于适应"认知服务"转型，​​最终胜负取决于谁能更高效整合大模型能力与用户需求场景，实现从信息检索到智能服务的范式升级​​。