​​DeepSeek在某些方面展现出超越GPT-4的潜力，如中文优化、开源低成本及本地化部署优势，但在多模态能力、代码生成复杂度及全球生态覆盖上仍存在差距，需分场景判断两者强弱。​​

DeepSeek依托中文语料库与开源策略，在中文自然语言任务中表现优异，CLUE测试准确率达89.7%，古文翻译超越GPT-4，且推理速度提升80%、API成本仅为GPT-4的2.7%。其混合专家模型（MoE）架构在训练效率、显存占用及长文本处理上突破显著，支持128K上下文窗口并兼容PDF/Word文档解析。通过华为昇腾芯片实现算力优化，进一步降低成本，本地部署方案为中小企业提供高性价比选择，尤其在法律、电商领域已形成落地案例。GPT-4凭借多模态支持（图像/音频解析）及全球开发者生态，在跨语言代码生成、学术论文写作等复杂任务中维持优势，但其闭源特性与高调用成本限制中小企业自主应用。DeepSeek近期发布的R2模型更以1.2万亿参数规模挑战行业极限，通过自研数据体系和清华协同优化算法，在语义理解与输出质量上逼近头部模型。若持续突破多模态技术并完善插件生态，或可重构AI市场格局；而GPT-4在既有领域仍保持领先地位。二者差异化竞争加剧市场细分，用户需根据具体需求选择：偏重本地化、中文场景优先选DeepSeek，追求全球化兼容性与多模态功能则倾向GPT-4。