最近群里有人問："DeepSeek免費(fèi)又好用，還有人花錢用ChatGPT嗎？"

我當(dāng)時(shí)沒答，因?yàn)槲覂蛇叾荚谟?。一個(gè)做開發(fā)的兄弟跟我說："你就拿兩個(gè)各花100塊跑一周，賬單會(huì)給你答案。"

所以我就真這么干了。一周的真實(shí)使用數(shù)據(jù)，今天完整攤出來。

先說測試條件

我的使用場景：寫代碼、做技術(shù)方案、查資料、寫文檔。算是一個(gè)中度的AI工具用戶，每天大概跟AI對話20-30輪。

兩邊各充了100塊，從周一用到周日，全程記了使用日志。

賬單先上

ChatGPT（GPT-4o）：

周一到周三，正常使用，感覺不到錢在燒。周四開始做一個(gè)比較大的項(xiàng)目，代碼量上來了，到周五下午系統(tǒng)提示余額不足。我查了一下——**三天半，100塊沒了。**

折算下來，這三天半里大概跟它聊了150多輪對話，提交了大概40次代碼需求，生成了十來份技術(shù)文檔。

DeepSeek：

同樣一周下來，我查了一下余額——**還剩82塊。** 也就是說一周只花了18塊。

同樣的對話量，同樣的代碼需求，同樣的文檔生成。DeepSeek的成本大概是ChatGPT的五分之一。

這個(gè)差距不是一點(diǎn)點(diǎn)大。

代碼能力：誰寫得更好？

我做了一個(gè)比較不公平但很真實(shí)的測試——把同一個(gè)需求分別丟給兩個(gè)。

需求：寫一個(gè)REST API，包含用戶注冊、登錄、密碼修改、刪除賬號四個(gè)接口，要有輸入校驗(yàn)、錯(cuò)誤處理和文檔注釋。

ChatGPT給的代碼，說實(shí)話寫得很干凈。結(jié)構(gòu)清晰，邏輯正確，跑起來沒問題。但注釋很少，安全校驗(yàn)也做了但不夠細(xì)致——比如密碼強(qiáng)度沒驗(yàn)證，刪除賬號沒有二次確認(rèn)。

DeepSeek給的代碼讓我有點(diǎn)意外。首先它多寫了200行——這200行全是安全校驗(yàn)和注釋。密碼強(qiáng)度驗(yàn)證做了（大小寫、數(shù)字、特殊字符），刪除賬號加了二次密碼確認(rèn)，錯(cuò)誤處理寫了五六種不同的異常類型。

**但ChatGPT有一點(diǎn)DeepSeek沒做到：** 它生成的代碼更"優(yōu)雅"。同樣的功能，ChatGPT用了更簡潔的實(shí)現(xiàn)方式，變量命名更直覺。DeepSeek的代碼雖然更全面，但讀起來略顯啰嗦。

我后來在想，這可能跟兩個(gè)模型的訓(xùn)練側(cè)重點(diǎn)有關(guān)。DeepSeek更偏向"全面和安全"，ChatGPT更偏向"簡潔和直覺"。

**我的實(shí)際選擇：** 寫原型用ChatGPT（快），寫生產(chǎn)代碼用DeepSeek（全）。

數(shù)學(xué)推理：一個(gè)把我驚到的案例

有一次我碰到了一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題——在有序數(shù)組里找第K大的元素，要求時(shí)間復(fù)雜度最優(yōu)。

ChatGPT給了標(biāo)準(zhǔn)答案：用Python的heapq.nlargest，時(shí)間復(fù)雜度O(nlogn)。代碼沒問題，能跑。

DeepSeek給出的是快速選擇算法（QuickSelect），時(shí)間復(fù)雜度O(n)。不但更快，還附帶了完整的時(shí)間復(fù)雜度分析和中文注釋。

說實(shí)話這個(gè)案例讓我對DeepSeek刮目相看。因?yàn)镺(nlogn)和O(n)的差距，在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候是非常明顯的——如果數(shù)組有一千萬個(gè)元素，前者可能要處理好幾秒，后者幾乎瞬間完成。

后來我又試了幾道數(shù)學(xué)題，DeepSeek在數(shù)學(xué)推理上確實(shí)有一手。我查了一下，它的MATH基準(zhǔn)測試得分58.7%，而GPT-4是52.9%——雖然看起來只差不到6個(gè)百分點(diǎn)，但這個(gè)差距在數(shù)學(xué)競賽級別的題目里是很大的。

中文能力：不用測，日常就能感受到

這個(gè)沒什么好多說的。

讓ChatGPT幫我寫一封中文郵件，寫得通順，但總覺得哪里不對——遣詞造句太"翻譯腔"了，不像一個(gè)中文母語者寫出來的。

讓DeepSeek寫同樣的郵件，讀起來自然得多。遣詞更地道，語氣更貼合中文商務(wù)場景。

我還試了一個(gè)比較極端的測試——讓兩個(gè)模型賞析同一首古詩（李白的《將進(jìn)酒》）。ChatGPT給了300字的基礎(chǔ)性介紹，說了一些大家都知道的事。DeepSeek給了800字的深度分析，具體到了每一句詩的修辭手法和意象解析。

結(jié)論：中文場景，DeepSeek全面碾壓。

DeepSeek的不足：說幾個(gè)真實(shí)的

用了一周之后，我不是沒發(fā)現(xiàn)DeepSeek的問題。

**第一，創(chuàng)意寫作確實(shí)不如ChatGPT。** 讓兩個(gè)模型寫營銷文案，ChatGPT的方案明顯更有創(chuàng)意、更有煽動(dòng)性。DeepSeek寫的文案更像是"標(biāo)準(zhǔn)答案"——正確但平庸。

**第二，多模態(tài)能力差距大。** ChatGPT能看圖說話、能生成圖片，DeepSeek這兩樣都不太行（至少在免費(fèi)版里體驗(yàn)很差）。

**第三，偶爾會(huì)"想太多"。** DeepSeek有個(gè)思維鏈功能，回答之前會(huì)先"思考"。這個(gè)功能在數(shù)學(xué)和編程上很好用，但有時(shí)候問個(gè)簡單問題它也要想半天，體驗(yàn)有點(diǎn)像跟一個(gè)過度認(rèn)真的同學(xué)聊天。

**第四，復(fù)雜多步任務(wù)容易丟線索。** 我有一次讓它幫我做一個(gè)從數(shù)據(jù)清洗到可視化的完整流程，中間步驟一多它就開始混亂，前后邏輯對不上。ChatGPT在多步任務(wù)上的穩(wěn)定性確實(shí)更好一些。

那我的方案是什么？

跑完這一周之后，我的實(shí)際工作流變成了這樣：

**日常寫代碼和調(diào)Bug** → DeepSeek（便宜、注釋全、安全校驗(yàn)到位）

**技術(shù)文檔和中文材料** → DeepSeek（中文能力強(qiáng)）

**數(shù)學(xué)推理和算法設(shè)計(jì)** → DeepSeek（推理能力確實(shí)強(qiáng)）

**營銷文案和創(chuàng)意方案** → ChatGPT（創(chuàng)意能力更強(qiáng)）

**需要看圖或畫圖的時(shí)候** → ChatGPT（多模態(tài)是實(shí)打?qū)嵉膬?yōu)勢）

這樣搭配下來，一個(gè)月大概花30-40塊就夠用了，比單獨(dú)用ChatGPT省了至少80%。

說點(diǎn)實(shí)在的

我不覺得DeepSeek會(huì)在所有方面超越ChatGPT，短期內(nèi)也不會(huì)。ChatGPT的通用能力和多模態(tài)生態(tài)確實(shí)是行業(yè)標(biāo)桿。

但如果你是一個(gè)主要寫代碼、做技術(shù)、用中文的用戶——說實(shí)話，DeepSeek可能更適合你。而且它的價(jià)格，讓"每天都用AI"這件事變得沒什么壓力。

之前群里那個(gè)問題的答案我現(xiàn)在有了：**還有人花錢用ChatGPT嗎？有。但如果是技術(shù)場景為主，越來越多的人開始用DeepSeek了。**

如果你兩個(gè)都在用或者正在考慮選哪個(gè)，可以在評論區(qū)說說你的實(shí)際體驗(yàn)——不是看誰家宣傳好，而是你自己用下來到底什么感受。