​​DeepSeek与大模型的核心区别在于其独特的混合专家（MoE）架构、高效的中文任务处理能力以及开源生态优势​​。相比传统大模型的全参数激活模式，DeepSeek通过动态激活部分参数显著降低计算成本，同时在金融、医疗等专业领域表现更精准。

1. ​​架构创新​​
   DeepSeek采用MoE架构，仅激活5.5%的参数（如370亿/6710亿），推理延迟压至10ms级，而GPT等传统模型需全参数运行，资源消耗更高。这种设计使DeepSeek在边缘设备部署时更具优势，例如零售终端的实时推荐场景。

2. ​​任务性能​​
   中文任务上，DeepSeek在C-Eval（86.5%）等评测中领先GPT-4，中文偏差率降低30%；代码生成（HumanEval-Mul 82.6%）和逻辑推理（DROP 91.6%）同样超越同类模型。其训练数据融合专业领域知识库（如医疗、法律），处理垂直任务更精准。

3. ​​资源效率​​
   训练成本仅550万美元（GPT-4超1亿美元），单位算力能耗降低80%，支持FP8量化和动态稀疏训练。开源策略吸引超10万开发者，推动企业低成本AI应用。

4. ​​应用场景​​
   DeepSeek擅长实时决策（如库存联调）、教育个性化推荐，而GPT长于创意写作，Claude侧重安全敏感场景。多模态支持虽弱于Gemini，但纯文本任务效率更优。

​​总结​​：DeepSeek以“高效、专业、低成本”重塑大模型竞争格局，尤其适合中文市场与垂直领域需求。企业可根据场景在计算效率与通用性间权衡选择。