来源：雪球App，作者： 宜臻論古，（https://xueqiu.com/6849734780/321784227）

性能方面- DeepSeek：数学推理和代码生成能力强，如DeepSeek-R1在多项基准测试中表现出色，能快速解答复杂数学问题、生成高质量代码。- 豆包：在多项公开评测基准上取得全球领先成绩，具有全面的自然语言处理能力，在文本生成、知识问答等方面表现优秀。- 文心一言：基于知识增强的ERNIE架构，能够更好地理解和利用知识，在一些需要知识推理和语言理解的任务中表现不错。

多模态能力方面- DeepSeek：主要是大语言模型，在多语言能力和通用性方面有提升空间，相比豆包在视觉与语音模态等多模态能力上相对较弱。- 豆包：是多模态大模型，支持图片、音频等多模态数据的理解和生成，能进行图像识别、根据文本生成图片、实现语音对话等。- 文心一言：也具备一定的多模态能力，在文图生成等方面有一定表现，但整体多模态功能丰富度可能不如豆包。

使用成本方面- DeepSeek：以DeepSeek-R1为例，API使用成本为每百万tokens输出16元。- 豆包：处理100万tokens仅需0.8元，使用成本极低。- 文心一言：未给出与前两者直接可比的清晰成本数据，但整体来看，使用成本不会像豆包那么低。开源特性方面- DeepSeek：DeepSeek-R1开源了大量模型和训练细节，为开发者提供了更多创新空间。- 豆包：未明确开源，但自主数据生产体系和高效模型结构有优势。- 文心一言：也未开源，依托的技术和数据资源进行发展。应用场景方面- DeepSeek：适合需要高精度和高效能的商业应用场景，如金融分析、医疗诊断、软件开发、数据分析等。- 豆包：低成本和多模态能力使其成为智能客服、教育辅导、日常聊天等日常AI应用的理想选择。- 文心一言：在内容创作、知识科普等场景有较好应用，也可用于一些行业的智能助手等场景，但在专业性上可能略逊于DeepSeek，多模态日常应用丰富度略逊于豆包。

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