技术特点
模型架构2DeepSeek:以 Transformer 架构为基础,采用混合专家模型(MoE)等技术,如 DeepSeek - V3 采用 Sparse Transformer with Dynamic Routing,稀疏激活参数占比提升至 72%,还引入神经符号混合系统。豆包:以 Transformer 架构为基础进行了大量技术优化和创新,在此基础上实现了多模态交互能力。训练数据DeepSeek:DeepSeek-llm 包含 670 亿参数,在 2 万亿 token 的数据集上进行训练,数据集涵盖中英文。豆包:训练数据来源广泛,涵盖了各种领域的文本、图像、音频等多模态数据,基于海量数据构建了丰富的知识图谱。功能特性语言理解与生成2DeepSeek:对复杂语句和专业领域文本的理解更精准,生成文本严谨、逻辑清晰。豆包:在日常语言理解上更具优势,能精准理解模糊、隐喻或有文化背景的表述,生成的文本生动、富有创意。专业能力展现DeepSeek:在数学推理、代码生成、数据分析等专业领域优势显著125。豆包:优势在于综合性,能提供广泛的知识和信息,在多模态内容创作等方面表现出色2。多模态交互能力DeepSeek:多模态能力在不断发展,有视觉语言模型,但整体应用场景和普及程度与豆包有差距2。豆包:能实现图文交互、语音交互等功能,可进行图片生成、语音对话、制作短视频等125。应用场景
DeepSeek:更适合应用于学术研究、软件开发、金融分析、医疗诊断等专业领域125。豆包:适用于智能客服、内容创作、教育辅导、日常娱乐等日常场景,如辅助学习、进行趣味互动、快速查询信息245。服务与生态
DeepSeek:通过优化模型结构,有效降低了算力需求和训练成本,API 服务定价相对较低,具有高性价比,且提供开源商用授权政策2。豆包:个人用户免费使用,商业用途可能需付费,目前并未开源,依托字节跳动的生态,与众多企业在云侧算力等方面开展合作12。
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发布于2025-2-6 18:35 深圳

