AI模型差異：ChatGPT,perplexity, cloude和其他LLM的差異

在當前人工智慧快速進展的時代，各家廠商推出的聊天機器人與語言模型不僅在應用場景上各有所長，其底層技術與硬體規格亦大不相同。本文將從模型架構、參數規模、計算效率與專用任務表現等角度，比較 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot 與 DeepSeek 等代表性 LLM，並探討它們在實際應用中的優劣。

一、ChatGPT（OpenAI）

核心技術與架構：

ChatGPT 基於 OpenAI 的 GPT-4 系列模型，其訓練採用 Transformer 架構，並透過「強化學習與人類回饋」（RLHF）進一步優化生成效果。目前雖未公開精確的參數數量，但業界普遍認為 GPT-4 系列參數規模已遠超 1000 億，且具備連貫的「思考鏈」能力，能在複雜推理任務中展現優秀表現。

技術規格亮點：

• 多模態輸入：最新版本支援文字與圖像混合輸入，可同時理解多種資料形式。

• API 與訂閱：除了免費版，進階功能（如 o1 版本）則需付費訂閱；API 穩定性與延遲控制均相當成熟。

• 硬體基礎：雖然具體硬體細節未公開，但依賴於微軟 Azure 等雲端資源，享有大規模數據中心的支持。

二、Perplexity AI

核心技術與架構：

Perplexity 將聊天機器人與即時網路搜尋功能整合，除了依賴內部的語言生成模型（可能基於類 GPT-4 的技術），更結合了資訊檢索與來源標記技術。其設計更偏向於快速搜尋與資訊摘要，能即時從網路獲取最新資料並生成回答。

技術規格亮點：

• 搜尋整合：可直接從網路抽取資料並附上來源連結，保證資訊時效與透明。

• 模型輕量化：為滿足實時查詢需求，模型在部分參數上進行了裁剪或調整，使得反應速度更快，記憶體佔用相對較低。

• 多模式調用：除了純文字生成，亦支援根據查詢自動切換不同專家模式，以適應新聞、技術文件等多種場景。

三、Claude（Anthropic）

核心技術與架構：

Claude 是由 Anthropic 推出的 LLM，強調安全性與倫理設計，採用「憲法式 AI」（Constitutional AI）方法以降低有害輸出。在模型架構上，Claude 基於 Transformer，並專注於長上下文處理，其一個版本支援多達 20 萬 tokens 的連續文本處理。

技術規格亮點：

• 安全機制：內建防止幻覺和不當內容的策略，並透過 RLHF 提升模型穩定性。

• 上下文容量：可處理極長文本，適合用於法律文件或學術報告的深度摘要。

• 友善交互：輸出風格較為溫和且易於理解，適合作為客戶支援與內容創作輔助工具。

四、Gemini（Google DeepMind）

核心技術與架構：

Gemini 是 Google 針對 LLM 領域推出的新生力軍，採用多模態 Transformer 架構，能夠整合文字、圖片、甚至代碼輸入。據報導，Gemini 的上下文窗口可達到百萬 tokens 甚至更高，適合處理極大規模的資料；此外，它與 Google 搜尋和雲端服務深度整合，具備極高的即時資訊處理能力。

技術規格亮點：

• 超大上下文：支援極長文檔處理，適用於學術研究和商業報告的整體分析。

• 多模態能力：可同時理解文字與影像，並針對視覺內容進行解析和生成。

• 硬體支持：得益於 Google 自有數據中心與高性能計算基礎，延遲與吞吐量均處於領先水平。

五、Copilot（Microsoft）

核心技術與架構：

Copilot 是微軟整合於 Office 與 Visual Studio Code 等產品中的 AI 助手，主要基於 OpenAI 技術，但針對編程、文檔撰寫與商務應用進行專項優化。雖然其背後所用模型相對於 ChatGPT 可能屬於較舊的 GPT 版本，但其在專業領域的調整使得生成的代碼與辦公應用文字更符合實際需求。

技術規格亮點：

• 專用優化：針對程式碼生成與 Office 應用進行深度調整，提供即時除錯和語法建議。

• 輕量部署：為保證嵌入式應用流暢運行，其模型在參數量和計算資源上經過壓縮與優化。

• 整合性高：與微軟產品無縫連接，適合企業內部協作與文件處理。

六、DeepSeek（中國 DeepSeek AI）

核心技術與架構：

DeepSeek 是中國新興的開源 LLM 代表，其模型採用了 Mixture-of-Experts（MoE）架構。以 DeepSeek-V3 為例，其總參數量達 6710 億，但每個 token 僅激活約 370 億個參數，極大提高了計算效率與成本效益。此外，DeepSeek-R1 系列專注於數學、代碼與邏輯推理，利用純粹的強化學習（RL）技術進行優化，使其在推理測試上與 OpenAI o1 模型不相上下。

技術規格亮點：

• 資源經濟性：以約 558 萬美元訓練 DeepSeek-V3，相較於西方數億甚至上百億美元的投入，成本低廉；訓練所需 GPU 數量僅約 2000 塊 Nvidia H800 型號（對比部分美國模型可能需要 16000 塊以上）。

• MoE 架構：每個 token 僅激活部分專家（如 37B 參數），實現了高效能與節能效果。

• 專項強化：在數學、代碼生成及自然語言推理等任務上表現優異，並在美區 App Store 上超越 ChatGPT 成為最受歡迎的免費應用。

結語

從上述比較可見，各家 LLM 模型各有千秋。ChatGPT 憑藉成熟的多模態生成能力與廣泛的應用生態，適合創意寫作與通用問答；Perplexity 強調即時網路搜尋與來源透明，適用於資訊檢索；Claude 則在安全與長文本處理上占優；Gemini 利用 Google 的龐大雲端資源與極長上下文窗口，在多模態分析中表現突出；Copilot 則聚焦於企業級辦公與程式開發場景，提供專業化工具；而 DeepSeek 則以低成本、高效能的 MoE 架構挑戰美國巨頭，特別在專項推理任務上展現強大實力。

各模型之間的技術規格差異，不僅體現在參數規模與硬體依賴上，也反映了不同公司針對市場需求所採取的優化策略。未來，隨著硬體進一步普及與算法不斷進化，這些模型或將在多個領域達到更高的融合與應用水平，為我們的工作與生活帶來更多革新性改變。