AI对决！ChatGPT、DeepSeek与Qwen在真实任务中的惊人表现！你选哪个？

哪种 AI 模型在编码、机械和算法精确度方面表现更优——哪种模型能提供现实世界的精确度？

美国的富裕科技巨头曾经主导了 AI 市场，但 DeepSeek 的发布在行业内引起了波澜，激发了巨大的热潮。然而，似乎这还不够，Qwen 2.5 应运而生——在多个领域超越了 DeepSeek。与其他推理模型如 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 O1 类似，Qwen 2.5-Max 以一种隐藏其思维过程的方式运作，使得追踪其决策逻辑变得更加困难。

本文将通过一系列关键挑战对 ChatGPT、Qwen 和 DeepSeek 进行测试，这些挑战包括 解决微积分问题 和 调试代码。无论您是 寻找完美 AI 编码助手的开发者、攻克量子力学的研究人员，还是 商业专业人士，今天我将尝试揭示哪种模型是满足您需求（和预算）的最佳选择。

AI模型能力的比较分析：-

1. Chatgpt

ChatGPT，由OpenAI开发，仍然是AI领域的主导力量，建立在强大的GPT-5架构上，并通过**人类反馈的强化学习（RLHF）**进行微调。它是一个可靠的选择，适用于从创意写作到技术文档的一系列任务，使其成为内容创作者、教育工作者和初创公司的首选。然而，它并不完美。当涉及到专业领域，如高级数学或小众法律领域时，它可能会遇到困难。此外，其高昂的基础设施成本使得小型企业或个人开发者难以轻松访问。

ChatGPT，凭借超过30亿美元的巨额投资，成为一个庞大的基础设施模型，而DeepSeek仅用560万美元就达到了类似的性能——经典的中国时刻，哈？

2. Deepseek

出乎意料，DeepSeek作为一个黑马在人工智能竞赛中崭露头角，凭借其对计算精度和效率的关注挑战着已建立的巨头。

与竞争对手不同，它专为科学和数学任务量身定制，并在arXiv和Wolfram Alpha等顶级数据集上进行训练，这使得它在优化、物理模拟和复杂****数学问题等领域表现出色。DeepSeek真正的优势在于它的低成本（无意冒犯中国 😤）。而像ChatGPT和Qwen这样的模型需要巨大的资源，DeepSeek却以更低的成本完成任务。所以你不需要花$1000去订阅ChatGPT。

DeepSeek的回应方式显得有些机械，并且对于不太技术性的任务适应性不强。它在数学和研究等特定领域表现出色，但不适合休闲或创意对话。

3. Qwen

在Deepseek之后，谁能想到又一个中国AI会冒出来并开始崛起？经典的中国风格——传播某种东西，这次是AI，哈哈。

Qwen在商业领域中占据主导地位，凭借其多语言设置，在亚洲等地表现出色，尤其是普通话和阿拉伯语。它是处理法律和金融任务的首选，并且它不是像DeepSeek R1那样的推理模型，这意味着你无法看到它的思维过程。但就像DeepSeek一样，它有那种机械感，使得在休闲或创意工作中不那么有趣。如果你想要更灵活的选择，Qwen可能不是最好的选择。

你可以把它想象成一个专家团队：如果你问一个复杂的物理问题，只有物理专家会回应，而团队的其他成员则保持不活跃。

测试时间：将3个AI与现实问题进行比较

为了确保公平和全面的评估，让我们抛出一些最受关注的挑战，比如困难的数学问题、奇怪的物理问题、编码任务以及棘手的现实问题

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1. 物理学：旋转球问题

为了开始，让我们深入探讨经典的“盒子中的旋转球”问题，这已成为测试不同AI模型处理复杂任务能力的热门基准。

挑战：模拟一个在旋转盒子内反弹的球，同时遵循物理定律

想象一个在空间中旋转的二维形状。在内部，一个球在墙壁上反弹，保持在边界内，没有外力作用。乍一看，这似乎很简单，但考虑到重力、持续旋转和精确的碰撞动态，使得这成为一个具有挑战性的模拟。你会惊讶于AI模型如何以不同的方式处理它。

提示：-

编写一个Python脚本，模拟一个黄色球在一个旋转的正方形内弹跳。
球应在正方形的边缘上现实地弹跳，正方形应随着时间的推移缓慢旋转。
球必须保持在正方形的边界内，随着箱子的旋转而移动。

盒子旋转：盒子应持续旋转。
球的物理：球对重力作出反应，并从盒子的墙壁上反弹。
球在边界内：确保球不会逃出盒子的边界，即使盒子在旋转。
现实的物理：包括适当的碰撞检测和平滑的动画。
使用Python 3.x和Pygame或任何类似的库进行渲染。

结果:

1. ChatGPT的输出：快速但有缺陷

我对ChatGPT抱有很高的期望。但结果呢？可以说它们……让人失望。虽然DeepSeek花时间追求准确性，ChatGPT却立刻输出了一份看起来很整洁的脚本。球的反弹并不真实。相反，它在盒子的边缘出现了故障，有时卡在角落里或穿透墙壁。显然，ChatGPT更喜欢速度而非深度，提供的解决方案仅在最基本的意义上有效

Chatgpt的代码：

输出:

2. Deepseek

DeepSeek的输出让我感到非常惊讶。虽然ChatGPT快速生成了代码，但DeepSeek花了200秒只是思考这个问题。DeepSeek不仅编写了一个功能性脚本；它还制作了一个高度优化、物理精确的模拟，完美处理了每一个边缘案例。

DeepSeek的代码：

输出:

3. Qwen的输出：令人失望的尝试

如果说ChatGPT的输出让人失望，那么Qwen的输出简直令人沮丧。鉴于Qwen在处理复杂任务方面的强大声誉，我对它的表现寄予了很高的期望。但当我运行它的旋转球模拟代码时，结果远非我所期待。与ChatGPT一样，Qwen几乎瞬间生成了代码——没有深入思考。

球在模拟的大部分时间里都在框外，完全违背了物理定律。箱子本身有一半在画框外，因此在画布上只显示了一部分。

Qwen的代码

输出:

2. 比较 ChatGPT、Qwen 和 DeepSeek 对经典追逐难题的回答

在解决现实世界问题时，并非所有 AI 模型都是平等的。为了测试它们的能力，我提出了一个经典的追逐问题：

“一件珍贵的文物被盗。主人在小偷已经逃跑 45 公里后开始追赶。在行驶了 160 公里后，主人发现小偷仍然领先 18 公里。主人还需要再行驶多少公里才能抓住小偷？”

1. ChatGPT的回应

ChatGPT进行了3次尝试才得出了正确答案。最初，它误解了问题，但最终进行了自我纠正，展现了坚持不懈的精神，尽管在最初的尝试中效率较低。

2. DeepSeek的回应

DeepSeek在第一次尝试中也回答正确，但所花时间略长于Qwen。它提供了一个详细的、逐步的解决方案，推理清晰，证明了其在深度思考和准确性方面的实力。

2. Qwen的回应

Qwen在第一次尝试中正确回答，并且比DeepSeek更快。它提供了一个简洁而准确的解决方案，没有不必要的步骤，展示了强大的问题解决速度和精准度。

结论

虽然所有三个 AI 最终都给出了正确答案，但 Qwen 在速度和效率上表现突出，而 DeepSeek 展现了其系统的方法。ChatGPT 则需要多次尝试

人性化AI内容：AI的人性化一面

虽然速度和效率在AI中常常受到赞扬，但真正的改变者是情感智能——理解、解读和回应人类情感的能力。虽然像DeepSeek这样的AI模型在精确性和逻辑性方面表现出色，而ChatGPT在创造力方面表现优异。让我们来测试一下

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亲爱的：

我不知道从哪里开始。每当我试图写下我的感受，脑海中就会涌现出无数的回忆，像潮水般涌来，淹没了我。你的笑容，你的声音，还有那些我们一起度过的瞬间，总是在我心中萦绕。

我常常想起我们第一次见面的情景，仿佛就在昨天。那一刻，我的心跳得如此剧烈，仿佛整个世界都在为我们欢呼。你的眼睛闪烁着光芒，仿佛能看透我的灵魂。每当我回想起那一刻，我的心中就会涌起一阵温暖的感动。

然而，生活并不是总那么简单。我们之间有时会有误解，有时会争吵，甚至会有沉默的时刻。每当这些事情发生时，我的心都像被撕扯一般，痛苦而无助。我多么希望能与你分享我的一切，与你一起面对生活的挑战。

我想告诉你，你对我的意义远超我的想象。你是我生命中的阳光，照亮了我最黑暗的时刻。每当我感到孤独或失落时，想到你，我的心中就会充满希望。我希望你能知道，你的存在让我变得更好。

请原谅我那些不成熟的表现，原谅我在你面前的脆弱。我只是一个渴望被爱的灵魂，希望你能理解我的心。无论未来怎样，我都会珍惜我们之间的每一个瞬间，努力让我们的爱变得更加美好。

爱你的，

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## This is a code block
def love_letter():
    print("I love you")

Chatgpt:

Deepseek:

Qwen:

有趣的是，在测试类人原创性时，所有三个模型——ChatGPT、DeepSeek和Qwen——都难以摆脱其AI生成的模式。注意：这三个模型都以相同的机器人式开场白开始了它们的回答：“我甚至不知道从哪里开始”。 不过，我对ChatGPT抱有很高的期望，但Qwen获胜了！

关键要点：

DeepSeek：用于研究和批判性思维的首选，在精确性和深度上超越其他模型。

Qwen：在第一次尝试中解决经典谜语与DeepSeek相当，并在人性化内容方面获胜，使其成为一个强大的全能型模型。

ChatGPT：解决谜语需要多次尝试，但仍然是创意任务和类人互动的首选。

最终裁定：谁应该使用哪个AI？

• 研究人员：DeepSeek
• 工程师：DeepSeek
• 作家：ChatGPT 或 Qwen
• 律师：Qwen 与 ChatGPT
• 教育工作者：ChatGPT
• 内容创作者：Qwen 和 DeepSeek 的深度思考