ChatGPT VS DeepSeek：差距是整整一个时代
DeepSeek横空出世的这几天，美国股市暴跌、AI巨头个个恐慌、各种对DeepSeek的调查、污蔑等等层出不穷。
你不觉得奇怪吗？
Google的Gemini出来的时候，也没这么大动静啊。
Meta的Llama也没掀起什么风浪啊。
至于，Claude，似乎一直都静悄悄的。甚至，到现在，很多人都没听说过它。
为什么DeepSeek如此惊天动地？以至于直接引发一场黑客大战。
仅仅是因为DeepSeek是中国的公司搞出来的吗？
仅仅是因为DeepSeek开源，让所有人都能拥有GPT的能力吗？
仅仅是因为DeepSeek所消耗的成本很低吗？
一、你会玩电梯吗？
问个问题，你去公司上班，你在一楼，要乘坐电梯到五楼，而现在，电梯在三楼，那么你要按向上的按钮还是向下的按钮？
或许你会说，那还用问吗？当然是向上的按钮。
没错，我们要按向上的按钮，告诉电梯：我在一楼，要上楼。
但是，如果这部电梯是GPT，不好意思，正确的做法是，你需要按向下的按钮，告诉它：你下来，到一楼。
如果说GPT是这种“不正常”的电梯，那么DeepSeek就是一个正常的电梯了。
对于DeepSeek这样正常的电梯，你需要告诉它，你的需求和场景，然后，它会根据情况去解决问题。
而对于GPT这样“不正常”的电梯，你需要告诉它具体的命令是什么，然后，它去执行。
也就是说，GPT，更多的时候，只是在执行你的命令，你需要告诉它，让它具体做什么，也就是Prompt（提示词）。当你问它一个问题的时候，它其实也只是在执行“回答这个问题”的命令。所以，完全相同的需求，不同的提示词，会得到很不一样的结果。
就连AI Agent也不过是让GPT去扮演一个具体的角色，然后执行命令。
而DeepSeek是在根据你的需求和场景给你解决方案。你需要告诉它你的需求、场景、问题，然后，它会进行一系列的推理分析，最后给出一个系统性的解决方案。
二、实际应用
昨天，我用同样的提示词，让ChatGPT和DeepSeek分别开发了一个Wordpress插件。
这个提示词，我只是大致说明了需求是什么，并没有刻意去优化提示词。
应该说，这是一个稍微有些复杂的插件。
最终得到的结果：
1、ChatGPT
最终得到的只是关键性的代码。并不是一个完整的插件。
2、DeepSeek
通过30秒的思考，最终给出了插件项目的目录结构和各个文件的代码。
也就是说，它给了一个完整的插件。非常完整。
尽管实际测试中依然有bug。
我仔细看了它30秒的思考过程。
首先，它对需求的理解，我觉得是没有问题的。对功能的分析和如何实现这个功能分析得也很仔细，甚至考虑了安全性、系统的性能、需求中没有提到的却很必要的配置页面、错误处理、防止重复点击、图片的预览等等一系列的细节。
很多细节，我都没想到。
如果说，让ChatGPT也做到生成一个完整的插件项目，其实也是可以的，我以前就曾用ChatGPT生成过一些完整的小的项目（只能是很小的项目，或是一个项目的一部分）。但是，你需要写很详细的提示词，也就是说你要给它具体的生成整个项目的命令，它才能帮你生成。或是进行多轮对话，不断地让它增加和修改。
也可以说，ChatGPT，基本上只能做到你想到的，做不到你想不到的。
三、人与机器的交互
技术的发展，往往会搞出各种各样的机器，无论它是智能的还是机械的。而我们与这些机器的交互，一开始，往往都是控制和命令，但随着技术越来越成熟，用户体验越来越好，你会发现，我们与它们的交互中，我们只需要提需求即可。
最老式的电梯，其实只是简单地控制升降，而现代的电梯，实际上，是我们在给它提需求。无论是在电梯外，还是在电梯内。
就连汽车发展了百余年之后，不也开始实现了无人驾驶吗？从控制它的行驶，变成了，给它提需求：来这里接我，去某个地方。
从“你要如何”到“我要如何”，差了整整一个时代。
再加上开源和低成本，现在，谁都可以搞出个不比GPT差的大模型，如果再稍微多花点钱，还不知道会训练出个什么东西。
奥特曼能不慌吗？美国能不慌吗？
四、总结
一直到过年前，我都在天天用ChatGPT，根本离不开。这几天试着用了DeepSeek之后，再也用不回ChatGPT 了。如果非要总结一下，应该是这样的：
你要是奥特曼，你也慌。
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