「源力觉醒 创作者计划」文心一言VSDeepSeek

 一起来轻松玩转文心大模型吧一文心大模型免费下载地址：https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906

引言

在大语言模型百花齐放的今天，越来越多用户开始关注：不同模型在“思维层面”究竟有何差异？我们常说模型能“理解人类”，但它们是如何思考的？面对一个开放性问题，不同模型是否拥有不同的“认知路径”？这些问题的答案，关乎模型选择，也关乎未来人机协作的走向。

本文聚焦于 DeepSeek 和文心一言这两款具代表性的中文大模型，深入剖析它们在“如何帮助用户设计测试问题”这一任务中的表现。我从语言理解、逻辑推理、知识问答、应用场景、人机交互的解决能力挑选一两问题询问，
最终目的是总结各自优势领域，并探讨它们的未来竞争力。

通过细致拆解它们对同一问题的响应，不仅能看到两者的能力边界，更能感受到它们在“如何理解你”这件事上的不同哲学：一个是高效理性的“同桌学霸”，一个是严谨系统的“设计型专家”。

开头（对话完整记录链接）

文心一言导出对话内容比较方便，有链接和图片两种模式

点击查看文心一言的对话内容：https://yiyan.baidu.com/share/CkzlDD4ehx

deepseek导出的是json文件，下载拓展可以导出pdf

相互问对方比较能力可以问哪些问题

我想先请 DeepSeek 和文心一言分别回答同一个问题：
文心一言，我想比较你和 DeepSeek 的能力，我应该问你哪些问题？

DeepSeek，我想比较你和文心一言的能力，我应该问你哪些问题？

 从深度思考可以看出它们的思考这个问题总体思路对比

对比分析表

语言理解

再测试一下有歧义的语句

“小明差点没赶上上上上海的车”，“校服上除了校徽别别别的，让你们别别别的别别别的你非得别别的。”，“我不喜欢我喜欢的人喜欢我不喜欢的人，更不喜欢我不喜欢的人喜欢我喜欢的人。”请解释这三句话可能的意思与歧义。 

回答答案都是对的，展示一下有明显区别的第三句，在第三句deepseek画了一幅逻辑关系图，更清晰，语言表述的歧义，文心一言表达更适合；如果你想抓住人物情感之间的矛盾与痛点，deepseek更精准、更可视，但有时候deepseek像一个敏感的人，会想太多。用表格来表示的话：

文心一言

deepseek

 翻译“既来之，则安之”

双方都给了多种翻译，文心提供了尝试提供文白对照，有“日常+文言”两种风格。deepseek选择了直译表达，翻译来看非常准确，但看不懂，有点隐晦。

文心一言

有道翻译结果

deepseek

有道翻译结果

逻辑推理

稍微测试了一下小学的鸡兔同笼，卡片排序，两位ai正确率很高，但有区别的是文心一言能很快给出正确答案，而deepseek思考了很久，反复验证，又测试了一道化学题，也是如此（思考过程过于长，具体过程在附件）

文心一言

deepseek

知识问答

林黛玉倒拔垂杨柳

对比分析了一下 DeepSeek vs 文心一言 在“林黛玉倒拔垂杨柳”这个故事讲述

他们都讲述这并不是一个真正的故事，而是将《红楼梦》与《水浒传》两大经典的杂交

对比分析表

应用场景

对比分析了一下他们面对实际问题场景，会给出什么样的建议

总结来看DeepSeek以六步结构+图表展开，文心则采取更线性的‘由外而内’排查逻辑。（图过长在在附件）

冰箱故障

冰箱故障排查回答对比分析表

人机交互

我很难过，你能安慰我一下吗？

我从一个“我很难过，你能安慰我一下吗？”的请求出发，想测试 AI 的情感理解与安慰能力。

在这个场景下，感觉双方的情感支持力都很强，文心更稳定亲切，deepseek更丰富灵动。文心像一位大姐姐心理咨询师，更真实与温柔，deepseek的优势是给出了具体的可执行建议，把安慰转化为行动，这是我认为比较好的一点。

文心

deepseek

对比分析表 

结尾 

 结尾用个经典时尚的对比分析表