目录
一、技术架构对比
DeepSeek
Grok-3
ChatGPT
二、性能表现对比
三、应用场景适配
DeepSeek
Grok-3
ChatGPT
四、总结与选型建议
以下从技术架构、性能表现、应用场景三个维度，结合 2025 年最新进展进行对比：
一、技术架构对比
DeepSeek
- 核心创新：采用多头潜在注意力机制（MLA）和稀疏 MoE 架构，显存占用仅为传统模型的 5%-13%，支持单卡部署 100k 超长上下文 。
- 训练效率：通过强化学习驱动的 R1 模型，训练成本仅 557.6 万美元（OpenAI 同类模型的 1/10） ，结合 FP8 混合精度训练和动态负载均衡技术，推理吞吐量提升 5.76 倍 。
- 开源生态：全量开源训练代码和数据清洗工具链，支持开发者快速构建垂直领域模型 。
Grok-3
- 算力规模：基于 20 万张 NVIDIA H100 GPU 训练，计算能力是前代产品的 10 倍 ，引入思维链（Chain of Thought）技术模拟人类拆解复杂任务的认知过程 。
- 多模态能力
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