DeepSeek 以其 AI 模型技術媲美 OpenAI ，但價格僅十分之一而橫空出世，面對新進強敵大型語言模型（LLM）領域領導者 OpenAI、Google 也紛紛推出更強大的新模型迎戰。企業用戶適合應用 DeepSeek AI 模型嗎？還是 OpenAI、Google 與 Anthropic 更適合你的應用場景呢？
本篇將針對 DeepSeek V3、GPT-4o、Google Gemini 2.0 Flash、Anthropic Claude 3.5 Sonnet 四大 AI 模型，從模型架構、效能表現、價格方案等角度進行比較，並提供企業評估 AI 模型的選擇指標，協助企業做出最佳決策。
DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini AI 模型最新資訊
iKala CEO Sega 提到，DeepSeek 推出低成本、開源的 AI 模型所帶來的「鯰魚效應」，讓OpenAI 不甘示弱，發布了 o3-mini 模型，進一步強化了推理和生成能力；與此同時，Google 也發布了 Gemini 2.0 Flash，強調其在多模態處理和推理能力上的提升，未來 Llama 4 和 Claude 4 的也可能加速推出。以下將整理截至 2025 年 2 月大語言模型最新狀況
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DeepSeek 最新兩大 LLM R1、V3 應對不同需求
DeepSeek-R1：DeepSeek 於 2025 年 1 月發布了最新的開源 LLM DeepSeek-R1，是一款專為邏輯推理、數學推理和即時問題解決而設計的模型，在訓練階段大量使用強化學習(Reinforcement learning)技術，性能接近於 OpenAI 開發的 GPT-o1 模型。目前，DeepSeek-R1 模型已在 AWS 上線，透過 AWS，開發者可以以較低的基礎設施投資，使用 DeepSeek-R1 來構建、實驗並擴展生成式AI 應用。
DeepSeek-V3： 2024 年 12 月DeepSeek-V3 發布，是一款具備優秀的文本生成、多語言支持和對話理解能力的 LLM，其背後採用專家混合（MoE）架構，擁有 6710 億個參數，但實際運用僅啟動 370 億個參數，實現了高效能與資源利用的平衡。目前可以在DeepSeek 網站與最新版 V3 模型進行對話，API 服務也已同步更新。
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OpenAI 最新模型 o3-mini 推出、GPT-4o 提供多模態應用需求
GPT-o3-mini：OpenAI 正面迎戰 DeepSeek AI 開源模型，在 2025 年 1 月底推出小型推理模型o3-mini，專注於強化推理能力，特別適用於數學、程式設計和科學，需要解決逐步邏輯推理的問題。同時，o3-mini 引入了自適應思考時間的特性，允許用戶根據任務的複雜性調整模型的推理力度，對於簡單的問題，用戶可以選擇較低的推理力度以獲得更快的響應；而對於複雜的任務，則可以選擇較高的推理力度，以達到接近 o3 的性能，但成本更低。
GPT-4o：OpenAI 在 2024 年 5 月推出 GPT-4o 多模態 LLM，能夠處理文本、音訊和圖像輸入，並生成相應的輸出。 此外，與 GPT-4 Turbo 相比，GPT-4o 在生成文本速度上提高了兩倍，成本降低了 50%，並在非英語語言和視覺任務中表現出色，使其更適用於即時語音翻譯、互動式學習、圖像分析等多種應用場景。
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Google 推 Gemini 2.0 系列模型，朝向 AI Agent 需求
Google 於 2025 年 2 月正式發布 Gemini 2.0 系列 LLM，涵蓋 Pro、Flash 及 Flash-Lite 三個版本。與 Gemini 1.5 相比，Gemini 2.0 在多模態處理能力、推理與理解能力、自主工具使用能力、上下文處理能力以及邁向代理型 AI 等方面均有顯著提升。
Gemini 2.0 Flash：專為開發人員設計的高效工具模型，Gemini 2.0 Flash 適用於大規模、高頻率任務，它具備 100 萬個詞元的上下文視窗，並能進行多模態推理，即將推出圖像生成和語音轉文字功能。
Gemini 2.0 Pro 實驗版：Gemini 2.0 Pro 在程式碼效能和處理複雜提示上表現最佳，它擁有 200 萬個詞元的超大上下文視窗，能夠分析和理解大量資訊，並可使用 Google 搜尋和程式碼執行等工具。
Gemini 2.0 Flash-Lite：目前成本效益最高的模型，Gemini 2.0 Flash-Lite在相同的速度和成本下，品質比 1.5 Flash 更出色，它擁有 100 萬個詞元的上下文視窗和多模態輸入能力。
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四大 AI 模型基本概觀：DeepSeek V3、OpenAI GPT-4o、Google Gemini 2.0 Flash、Anthropic Claude 3.5 Sonnet
目前市場對於 AI 需求，著重在自然語言處理、邏輯推理和程式碼生成等領域，因此 iKala 挑選應用場景與規模相似的四大 LLM，包含近期備受關注的 DeepSeek V3，以及 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 2.0 Flash 和 Anthropic Claude 3.5 Sonnet 進行比較，以下整理四大模型基本概觀。
四大 AI 模型效能比較表格
| 特點 | DeepSeek V3 | OpenAI GPT-4o |
Gemini 2.0 Flash |
Anthropic Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| 核心技術架構 | 結合混合專家模型 MoE 架構，提升上下文理解與推理能力。 | 採用 Transformer 架構，專注於大規模預訓練和微調技術。 | 採用多模態架構，能處理文本、圖像、影片多種類型資料。 | 技術細節未公開，強調推理、上下文保持與視覺數據分析。 |
| 上下文窗口 | 最大 128K tokens | 最大 128K tokens | 最大 1M tokens | 最大 200K tokens |
| 是否開源 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 推出日期 | 2024/12/27 | 2024/8/6 | 2025/2/6 | 2024/10/22 |
| 支援資料格式 | 文字 | 文字、圖片、音訊 | 文字、圖片、音訊、影片 | 文字、圖片，包含圖表數據解讀 |
DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude AI 模型效能比較
在了解 DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini 和 Anthropic Claude 四大 LLM 概觀之後，將整理國際上比較不同 AI 模型在實際應用場景中的能力，從量化推理到多模態理解，特別是在 MATH-500、MMLU 等標準化測試中的表現，幫助企業和開發者選擇最適合的解決方案。
四大 AI 模型效能比較表格
| 比較項目 | DeepSeek V3 | OpenAI GPT-4o |
Gemini 2.0 Flash |
Anthropic Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| 量化推理 (MATH-500) | 86% | 75% | 93% | 77% |
| 推理與知識 (MMLU) | 87% | 86% | 88% | 89% |
| 科學推理與知識 (GPQA Diamond) | 53% | 45% | 62% | 59% |
| Coding (HumanEval) | 91% | 93% | 90% | 94% |
| 多語言索引 | 86% | 84% | 尚無資料 | 88% |
| 多模態理解 (MMMU) | 無 | 69.1% | 70.7% | 71.4% |
資料來源：Artificial Analysis
企業選 AI 模型，需考量自身需求、預算與應用場景，若追求成本效益與客製化，DeepSeek V3 是開源首選，且在數學與推理知識方面表現突出；若需要寫程式能力與多模態資料理解，則選 GPT-4o；Claude 3.5 Sonnet 在推理知識與寫程式能力表現最佳，適合高端應用。綜合來看，Gemini 2.0 Flash 在各項表現都不差，是最具性價比的選擇，而 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 更適合特定應用，如 AI 寫程式或專業內容創建。
DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude AI 模型價格比較
在 AI 模型效能之外，「價格」同樣也是許多企業考量的重要指標，如同 Deepseek 最受人關注的突破在於：技術媲美 OpenAI ，但價格僅為其一小部分。以下將整理 DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini 和 Anthropic Claude 四大 LLM 價格比較。
四大 AI 模型價格比較表格
| 價格類型 | DeepSeek V3 | OpenAI GPT-4o |
Gemini 2.0 Flash |
Anthropic Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| 輸入 token (USD per 1M Tokens) | 0.5 | 2.5 | 0.1 | 3 |
| 輸出 token (USD per 1M Tokens) | 1.1 | 10 | 0.4 | 15 |
資料來源：Artificial Analysis
四大 AI 模型效能與價格綜合評估表
除了單純比較價格之外，Artificial Analysis 也整理「AI 模型品質 vs. 價格」 比較，使用 Artificial Analysis Quality Index（人工分析品質指數） 來衡量模型的表現，並將其與每百萬 Token（M tokens）的價格進行對比。
性價比最佳 LLM：Google Gemini 2.0 Flash
Google Gemini 2.0 Flash 雖然模型價格低廉，但擁有較高的模型品質指數（約 85），並落入「Most attractive quadrant（最具吸引力象限）」，代表在品質與價格的綜合考量下表現最佳。
品質高、價位高 LLM：OpenAI GPT-4o 與 Claude 3.5 Sonnet
OpenAI GPT-4o（74.9） 雖然品質不錯，但價格相對較高（約 $4.38/百萬 Tokens），對於希望融入 OpenAI 強大生態系統的企業，仍然值得考慮，特別適用於需要高級推理能力的應用場景。
Anthropic Claude 3.5 Sonnet 具有更高的品質指數，但價格高達 $6.00+，性價比較低，適合願意支付較高成本以換取更高品質的用戶，例如進行高級 AI 研究或特定企業應用。
預算有限、品質中上 LLM：DeepSeek V3
DeepSeek V3 以 約 $1.50/百萬 Tokens 的價格提供接近 80 的品質指數，是預算有限但仍希望獲得不錯 AI 效能的理想選擇，尤其在中文處理方面可能更具優勢。在特定應用場景可能是經濟實惠的選擇。
如何選擇適合企業的 AI 模型：DeepSeek、OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude
在選擇 LLM 時，許多企業往往只關注模型的效能與成本，卻忽略了安全性與生態系資源的長期影響，以下整理四大模型的比較表，從不同指標提供企業評選參考。
企業評選 AI 模型指標表格
| 選擇指標 | DeepSeek V3 | OpenAI GPT-4o |
Gemini 2.0 Flash |
Anthropic Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| 適合的應用場景 | – 數學與邏輯推理 – 中文寫作與摘要 – 部署私有 AI 模型 |
– 內容創作 – 客服機器人 – 程式碼輔助 |
– 搜索查詢 – 學術研究 – 多媒體創作 |
– 長篇對話與互動 – 安全敏感企業應用 – 客戶服務與支援 |
| 模型性能 | – 程式碼能力卓越 – 數學推理精準 |
– 跨領域能力最佳 – 推理創造力優異 |
– 多模態能力先進 – 數據處理高校 |
– 上下文維持出色 – 內容安全防護強大 |
| 成本 | API 調用費用低，提供可自行部署的開源版本，具靈活定價策略 | API 使用費率較高，按使用量計費，專用伺服器部署成本高 | 中高價位，整合 Google Cloud 定價，提供企業客製與規模折扣 | 中高價位，模型選擇多樣，企業方案可議，無免費版本 |
| 生態系資源 | 開源模型，生態系統較新，第三方支援有限 | 生態系成熟，開發者社群強大，企業整合廣泛 | 深度整合 Google 生態，企業支援完善，API 廣泛 | 開發者工具成長最快，重視安全管理，SDK 與 API 多元 |
| 安全性與合規性 | 具言論審查機制，迴避中國敏感議題 | 遵循 OpenAI 的安全標準，提供可靠的內容生成 | 遵循 Google 的安全和隱私標準，確保資料安全 | 強調 AI 的安全性和合規性，適合敏感應用 |
| 可擴展性 | 自定義部署，靈活擴展企業應用 | API 擴展強，支援全球企業需求 | 雲端原生，高效大規模擴展能力 | 彈性架構，保障企業高載運行 |
DeepSeek V3 以開源透明、低成本與高彈性部署脫穎而出，但企業須考量其安全與合規性；OpenAI GPT-4o 具備廣泛應用能力與強大 API 支援，並提供嚴格的內容過濾與數據保護，適合全球性企業；Google Gemini 2.0 Flash 深度整合 Google 生態，特別擅長多模態處理與大數據分析，並維持 Google 一貫的高安全標準；Anthropic Claude 3.5 Sonnet 注重安全性與企業級合規，強調內容過濾與數據隱私保護，特別適合敏感行業。
結論
DeepSeek 以低價開源 AI 模型衝擊市場，引發各界對其與 OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude 等大型語言模型 (LLM) 的比較與討論。然而，企業在選擇模型時，不能僅關注價格或效能，而需從業務需求、預算、安全性、合規性與可擴展性等多方面綜合考量。若企業重視資料隱私與私有部署，開源或具備自定義能力的模型更為合適；若追求全球生態整合與多模態應用，則需考量生態資源與 API 支援度。
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