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特别是对于两个巨无霸GPT-4和GEmini Ultra来说，这两个模型的费用简直一骑绝尘。 除了单独训练模型需要大量的成本以外，其实耗费成本最多的是人力资源和每天的推理资源。 从人力成本方面看，其OpenAI每年的人事费用高达15亿美元。 DeepSeek的训练成本仅为ChatGPT的十分之一，这一显著差异主要源于DeepSeek在技术架构、训练方法和商业模式上的创新。 DeepSeek采用混合专家模型（MoE），通过动态激活部分参数实现高效的任务处理，这种设计降低了训练和推理的计算量。相比之下，ChatGPT则依赖于大规模的参数和算力堆砌，导致训练成本. 请注意！ 看上面方法的时候，逐字看并跟着操作。 如果依然不行你可以来找我远程了，或者来我家吃饭我教你。 如果有需要体验plus也就是4o\o1的友友，可以看下这个 gpt.fnon.cn，或许可以更快速的解决你遇到的问题。
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而 GPT-4o 回答方式：问题理解——提供基础信息，这个过程 没有像o1那样提供直观的推理展示，与用户交互体验上也稍微弱一点。 用户体验：o1得一分 但由于o1在回答问题时需要有一个思考时展示的推理步骤， 而4o是直接给出答案，所以4o的响应速度要比o1快得多。 如果当前聊天窗口无法切换回 4.0，可以尝试新建一个聊天窗口。 点击左上角的三条横线（菜单按钮），选择“New Chat”。 而GPT-4-32K，就可以保持64轮-80轮左右对话。 *上下文窗口长度并没有精确的参数，它其实本质上对应的是逻辑复杂度，微软系的Token计算是基于神经网络深度的，如果你只是纯粹聊天，逻辑复杂低，那么上下文窗口长度是可以拉长的，而不是完全基于单词数。
GPT-4的发布，将大模型的热度推向了新的高度。 本文将深入浅出的介绍ChatGPT的技术原理，为读者揭开这一大模型的神秘面纱。 由于ChatGPT是基于Transformer，如果对Transformer不太了解，可以先阅读下面的文章：
后来自己注册gpt账号，能免费使用GPT-3.5，每月20刀的Gpt-4还是不大舍得去搞，3.5基本也够用了，搭配chatpdf等其他AI工具，用起来还是很方便的。 再后来，用过微软的Bing，还有早期只支持英文的Bard（Bard现在也支持中文了），各有特色，习惯了GPT，还是用它比较多。 之前我用的好用的GPT版本是GPT-4 Turbo，其更快的响应速度和更强的跨文本、语音和视觉的理解能力让很多人爱不释手。如今国大模型的崛起，我搜罗了几个不错的LLM大模型GPT助手，同时也在工作和生活中应用了，也给自己的副业带来了很多的收入，这里我给大家“撸”一波福利和实战案例的分享 1. 在性能上，也只有GPT付费用户可以用的o1模型以及o3mini和deepseekR1性能差不多，不是哪个更强而是差不多， GPT系列 在数学以及复杂的编程上会更好一些，但是对于普通人实际感受上两者并无明显差距，但是因为deepseek是国内的模型，中文理解能力更好，虽然性能.
