DeepSeek V3：人工智慧驅動數據科學的新競爭者 | 作者：董宇

DeepSeek的經濟型AI模型與ChatGPT、Claude和Gemini在SQL、EDA和機器學習中的比較

Nvidia的股價在1月27日星期一下跌超過15%，因為一家中國初創公司DeepSeek發布了新的AI模型。這個模型的表現與ChatGPT、Llama和Claude相當，但成本卻低得多。根據《Wired》的報導，OpenAI花費超過1億美元來訓練GPT-4，而DeepSeek的V3模型只花了560萬美元。這種成本效益也反映在API的價格上——每100萬個標記，deepseek-chat模型（V3）的價格是0.14美元，而deepseek-reasoner模型（R1）僅需0.55美元（DeepSeek API定價）。相比之下，gpt-4o API的價格是每100萬個輸入標記2.50美元，而o1 API的價格是每100萬個輸入標記15.00美元（OpenAI API定價）。

我一直對新興的大型語言模型（LLMs）及其在數據科學中的應用感到好奇，因此我決定對DeepSeek進行測試。我的目標是看看它的聊天機器人（V3）模型能在多大程度上協助甚至取代數據科學家日常的工作。我使用了之前文章系列中的相同標準，評估了ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini Advanced在SQL查詢、探索性數據分析（EDA）和機器學習（ML）方面的表現。