Deepseek 能否替代 ChatGPT？我在处理地理空间任务中试了试

听说过 Deepseek 吗？这是中国对标 ChatGPT、Grok 和 Gemini 等人工智能巨头的产品。作为一个可能颠覆行业的国产 AI，Deepseek 引发了广泛关注。那么，它在处理地理空间任务时表现如何？以下是我在本周测试后的几点发现——仅代表个人使用体验。

Deepseek：国产 AI 的背景

Deepseek 是一家中国杭州的人工智能企业，致力于开发开源的大型语言模型（LLM）。公司由幻方（High-Flyer）对冲基金的联合创始人梁文峰于 2023 年创立并领导。尽管其 DeepSeek-R1 模型的训练成本仅为 600 万美元（相比之下，OpenAI 的 GPT-4 训练成本高达 1 亿美元），但其性能却不输市场上的其他主流 LLM，例如 GPT-4o 和 o1 系列。值得注意的是，在美国对中国限制 Nvidia 芯片出口的情况下，Deepseek 自行研发了其 AI 模型，这也成为国内人工智能发展的重要突破。 2025 年 1 月 10 日，Deepseek 发布了其首款基于 DeepSeek-R1 模型的免费聊天机器人应用，适用于 iOS 和 Android 平台。到 1 月 27 日，Deepseek-R1 已超越 ChatGPT，成为美国 iOS App Store 下载量最高的免费应用，甚至导致英伟达股价一度下跌 18%。

模型类型概述

在本次测试中，我主要使用了 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型（未尝试 DeepSeek-R1-Distill 版本）。以下是两者的主要特点：

DeepSeek-V3：通用型模型专注于自然语言处理、知识问答和内容创作等通用任务，目标是实现高性能与低成本的平衡，主要对标 ChatGPT-4o。
DeepSeek-R1：推理专用模型设计用于数学、代码生成和复杂逻辑推理任务，直接对标 OpenAI 的 o1 系列。

Deepseek 在地理空间任务中的表现

1. 输出质量与ChatGPT-4o相当

在地理空间相关任务中，Deepseek 的基本查询结果与 ChatGPT 几乎一致。无论是地理空间数据探索，还是生成 GIS 代码片段，它的表现都令人满意，完全可以胜任类似任务。这一点甚至让我果断取消了 ChatGPT 的订阅服务（毕竟每月 20 美元的订阅费也不是小数目）。

2. 卓越的逻辑推理与代码能力

在逻辑推理和代码生成方面，Deepseek 的表现堪称出色，尤其是 DeepSeek-R1 模型，其推理能力几乎与 OpenAI 的 ChatGPT-o1 平分秋色。如下图所示，DeepSeek-R1 的推理过程清晰，逻辑严谨，非常接近 o1 模型的风格（熟悉 o1 的用户应该知道，它不会直接输出代码，而是详细展示推理过程后再生成代码）。

3. 丰富的地理空间知识库

DeepSeek-V3 对地理空间概念有着不错的理解，尤其在处理与 GIS 软件、空间数据类型、Python 地理空间库（如 Geopandas）、遥感分析相关的任务时，表现相当可靠。经过一周的实际使用，我的整体感受是：它在地理空间任务上的表现几乎与 ChatGPT-4o 无异，完全可以满足大多数日常需求。

存在的问题

当然，Deepseek 并非没有缺点。以下是我在使用过程中发现的一些不足之处：

1. 缺乏最新信息支持

尽管 Deepseek 对基础知识的覆盖相当全面，但在 2023 年之后发布的地理空间库或技术上明显显得不足。对于从事 AI、遥感、GIS 等快速发展的领域的专业人士来说，这是一个瓶颈，使得 Deepseek 在与其他 AI 工具竞争时稍显弱势。

此外，Deepseek 目前也无法直接查阅学术论文，这一点与大多数模型类似。

2. 响应速度较慢

在处理复杂查询时，Deepseek 的响应速度明显不及 ChatGPT，尤其是涉及多步骤推理或大量数据时，这一问题尤为明显。

最后的思考

经过实际测试，我认为 Deepseek 是一个非常有潜力的国产 AI 模型，尤其在特定任务中，它的表现足以替代 ChatGPT。我本人已经停止直接订阅 OpenAI 的服务，而是根据任务需求，更多地关注国产模型的发展。尽管 Deepseek 目前还存在一些不足之处，例如缺乏最新数据支持和较慢的响应速度，但它仍然可能成为未来的一个强大工具。具体效果如何，或许还需要看你个人的实际使用体验。来源：地学AI实验室

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