‌DeepSeek与其他主流大模型的核心区别在于其专注中文场景优化、高效的小参数架构设计，以及面向产业落地的轻量化部署能力。‌ 以下是具体差异分析：

1. ‌中文理解与生成优势‌
   DeepSeek针对中文语法、成语和多义词进行了专项训练，在古文翻译、长文本摘要等任务中表现优于同等参数规模的国际模型。其上下文连贯性更强，尤其在处理中文口语化表达时错误率更低。

2. ‌“小模型大能力”技术路线‌
   相比动辄千亿参数的通用大模型，DeepSeek采用稀疏化训练和动态计算分配技术，仅用百亿级参数即实现80%以上场景的商用需求，推理速度提升3倍，显存占用减少60%。

3. ‌垂直领域适配性强‌
   提供金融、医疗、法律等行业的预训练微调工具包，支持企业用私有数据快速定制专业模型。相比之下，国际大模型更侧重通用能力，领域适配需更高成本。

4. ‌部署门槛显著降低‌
   支持国产芯片适配，可在消费级显卡运行，并提供量化压缩工具。测试显示，8GB显存设备即可部署基础版，而同类国际模型通常需要专业级硬件。

5. ‌数据安全机制差异‌
   训练数据经过严格清洗和合规审核，默认关闭敏感话题响应，适合对内容监管要求严格的政企场景。部分开源模型存在数据泄露风险。

‌总结‌：DeepSeek更适合需要快速落地、强中文能力或受限硬件环境的用户，而追求多语言支持或前沿研究的场景可能仍需选择参数更大的国际模型。实际选型需结合计算资源、语种需求和行业规范综合评估。