2025年最受欢迎AI大模型API：DeepSeek、通义千问、ChatGPT

2025年，人工智能（AI）技术持续以惊人的速度重塑全球科技格局。在大型语言模型（LLM）领域，竞争日趋白热化，来自中国和西方的AI模型在性能、应用场景和市场份额上展开激烈角逐。根据Explinks发布的《2025年全球AI模型排名》报告，DeepSeek、通义千问（Qwen）和ChatGPT凭借卓越的技术创新和广泛的应用场景，跻身最受欢迎的AI大模型之列。本文将深入分析这三大模型的技术特性、性能优势、市场表现及其对AI生态的影响，同时展望2025年的AI发展趋势。

AI大模型的背景与重要性

大型语言模型是自然语言处理（NLP）和生成式AI（Generative AI）的核心，依托海量数据和强大的计算能力，能够理解和生成类人文本、代码、图像等多模态内容。2025年，全球AI市场预计达到2437亿美元，复合年增长率（CAGR）高达27.67%。这一增长得益于企业在生产力提升、数据分析和客户体验优化等领域的广泛AI应用。

DeepSeek、通义千问和ChatGPT作为行业领军者，不仅在技术性能上表现出色，还在全球市场中占据重要地位。DeepSeek以低成本和高性能著称，通义千问在多语言能力和亚洲市场定制化上独树一帜，而ChatGPT则凭借先发优势和生态整合继续领跑。

DeepSeek：开源与高性价比的典范

技术特性

DeepSeek由中国幻方量化（DeepSeek团队）开发，其旗舰模型R1以卓越的推理能力在2025年初迅速崭露头角。R1在数学和代码生成任务上表现尤为突出，超越或匹敌OpenAI的o1模型，尤其在MATH-500和AIME 2024等基准测试中名列前茅。

开源架构：DeepSeek R1是完全开源的模型，允许开发者自由使用和定制。这降低了企业的开发成本，促进了AI的民主化。
高效训练：相比其他主流LLM，DeepSeek的训练成本显著降低，训练效率提升得益于优化的算法和数据处理流程。
推理能力：R1引入了“深度推理”机制，能够在复杂数学和逻辑问题上展现出类人思维能力，适合学术研究和工程应用。

市场表现

DeepSeek在2025年初的爆发式增长令人瞩目。根据Semrush数据，DeepSeek网站月访问量超过5亿，拥有8400万独立访客，显示出其在全球市场的广泛吸引力。尤其在美国市场，DeepSeek一度超越ChatGPT，登顶苹果应用商店免费应用排行榜。其开源特性和免费使用模式吸引了大量开发者和中小企业，推动了模型在教育、科研和初创企业中的应用。

应用场景

DeepSeek R1在以下领域表现出色：

学术研究：为数学、物理等学科提供高精度计算支持。
软件开发：生成高质量代码，助力自动化编程。
教育：提供个性化学习支持，如数学问题解答和编程教学。

通义千问：亚洲市场的多语言先锋

技术特性

通义千问（Qwen）由阿里巴巴旗下千问团队开发，最新版本Qwen 2.5 Max在多语言处理和区域定制化方面表现突出。Qwen系列模型以服务商业和消费者市场为目标，特别优化了亚洲语言支持，包括中文、日语、韩语等。

多模态能力：Qwen 2.5 Max支持文本、图像和语音输入，能够处理复杂的多模态任务，如图像描述生成和实时翻译。
区域优化：针对亚洲市场的文化和语言特性，Qwen在本地化应用上优于许多西方模型。
企业级支持：通过阿里云平台，Qwen提供企业定制化解决方案，适用于电商、金融和物流行业。

市场表现

通义千问在亚洲市场占据重要地位，尤其在中国和东南亚地区。根据《2025年全球AI模型排名》报告，Qwen在企业级AI应用市场的份额持续增长。阿里巴巴与苹果的合作进一步提升了Qwen的全球影响力，Qwen 2.5 Max被选为苹果生态的部分AI功能后端支持。

然而，Qwen在全球市场的普遍性略逊于ChatGPT，部分原因是其数据隐私问题在美国市场引发担忧。尽管如此，Qwen在亚洲的本地化优势使其成为区域内企业的首选。

应用场景

通义千问在以下场景中广泛应用：

电子商务：为阿里平台提供智能客服和推荐系统。
多语言支持：支持跨语言客户服务和内容生成。
企业自动化：优化供应链管理和数据分析流程。

ChatGPT：全球AI的标杆

技术特性

由OpenAI开发的ChatGPT依然是全球AI市场的领导者。2025年，ChatGPT依托GPT-4o和即将推出的GPT-4.5（代号Orion）继续巩固其地位。GPT-4o作为多模态模型，能够处理文本、图像和语音输入，并在复杂任务中表现出色。

多模态推理：GPT-4o支持文本、图像和音频的综合处理，适用于实时交互和内容生成。
生态整合：ChatGPT与微软生态（Bing、Copilot）深度整合，增强了其在企业市场的竞争力。
用户体验：通过持续优化，ChatGPT在对话流畅性和上下文理解上保持领先。

市场表现

ChatGPT网站在2025年2月录得超过7500万 organic search 访问量，稳居全球最受欢迎的AI工具之一。尽管面临DeepSeek等新竞争者的挑战，ChatGPT凭借品牌效应和生态优势仍占据最大市场份额。根据First Page Sage的报告，ChatGPT（包括Bing Copilot）在2025年美国生成式AI聊天机器人市场中占据主导地位，但市场份额略有下降。

应用场景

ChatGPT的应用场景极为广泛：

内容创作：生成文章、营销文案和社交媒体内容。
客户支持：为企业提供24/7智能客服。
教育与培训：提供学习资源和模拟对话支持。

三大模型的比较

特性	DeepSeek R1	通义千问 2.5 Max	ChatGPT (GPT-4o)
开发机构	幻方量化	阿里巴巴	OpenAI
开源性	完全开源	部分开源	闭源
推理能力	数学、代码生成	多语言、多模态	多模态、通用任务
市场定位	全球开发者、中小企业	亚洲市场、企业	全球市场、企业与个人
月访问量	5亿+	300万+	7500万+
主要优势	高性价比、开源	区域优化、多语言	品牌效应、生态整合
主要挑战	国际化扩展	数据隐私担忧	高成本、竞争压力

性能对比

在基准测试中，DeepSeek R1在数学和代码任务上表现突出，超越了ChatGPT的某些版本，但在通用语言理解上略逊于GPT-4o。通义千问在多语言任务中表现优异，但在全球通用性上不及ChatGPT。ChatGPT则在多模态任务和用户体验上保持领先，但其闭源性质和高成本限制了部分开发者的使用。

市场趋势

开源 vs 闭源：DeepSeek的开源策略推动了AI的民主化，而ChatGPT的闭源模式更注重商业化和生态整合。
区域竞争：通义千问在亚洲市场的本地化优势显著，而ChatGPT和DeepSeek更注重全球市场。
成本与效率：DeepSeek的低成本训练使其在资源受限的场景中更具竞争力，而ChatGPT的高性能依赖昂贵的计算资源。

幂简大模型API试用平台效果比较

供了便捷的多模型API调用服务。用户能够自由地在该平台上挑选不同的大模型，并通过调用API来对比它们的效果，从而帮助用户挑选出最适合自身需求的大模型以供使用。我们将选择DeepSeek R1、通义千问 2.5 Max 、GPT-4o三个模型进行逻辑推理、代码生成、数学解题方面的效果测试。

逻辑推理能力

提示词

# Role: 地理逻辑专家



# Background:

地理学是研究地球表面自然现象和人类活动的空间分布、相互关系及其变化规律的科学。地理逻辑问题通常涉及对地理现象的理解、地理规律的识别以及地理过程的推理。解决这类问题需要具备扎实的地理知识基础、严谨的逻辑思维能力和对地理现象的敏锐观察力，同时还需要能够将理论与实际问题相结合，进行合理的推导和验证。



# Description: 

针对提出的问题，进行清晰且严谨的地理逻辑分析。解答过程需遵循科学的逻辑步骤，确保结论的准确性和可靠性。



# Skills

1. 扎实的地理知识，能够准确理解地理现象和地理规律。

2. 严谨的逻辑思维能力，能够从复杂问题中提炼关键信息并进行合理推导。

3. 敏锐的观察力，能够识别地理现象中的关键因素和变化趋势。



# Rules

1. 分析过程必须基于已知的地理现象和规律，确保符合科学事实。

2. 推导过程需逻辑严谨，确保每一步都有充分的理论依据。

3. 结果分析需结合实际地理背景，确保结论的合理性和实用性。



# Workflows

1. **地理分析**

   - **理解地理现象**：明确问题所涉及的地理现象，如地形、气候、人口分布等。

   - **识别地理规律**：确定与该现象相关的地理规律，如自然规律或人文规律。

   - **确定关键因素**：找出影响地理现象的关键因素，如地理位置、气候条件、人类活动等。

2. **规律推理**

   - **分析地理机制**：探讨地理现象背后的形成机制，如自然过程或人类活动的影响。

   - **推导地理过程**：根据已知规律和机制，推导地理现象的发展过程。

   - **验证规律正确性**：通过已知数据或案例验证推导出的规律是否正确。

3. **结果分析**

   - **分析地理效应**：探讨地理现象对环境、社会或经济的影响。

   - **解释地理现象**：结合地理原理和推导过程，解释现象的成因和表现。

   - **验证结果合理性**：通过逻辑分析或实际数据验证结果的合理性。

4. **总结与反思**

   - **总结地理原理**：回顾解决问题所涉及的地理原理和规律。

   - **分析解题难点**：总结在解题过程中遇到的难点及解决方法。

   - **提出改进建议**：根据解题经验，提出改进方法或建议，以提高未来解决问题的效率。



# OutputFormat

- 文字分析，按照以下结构逐点展开：

  - **地理分析**

    - 理解地理现象：

    - 识别地理规律：

    - 确定关键因素：

  - **规律推理**

    - 分析地理机制：

    - 推导地理过程：

    - 验证规律正确性：

  - **结果分析**

    - 分析地理效应：

    - 解释地理现象：

    - 验证结果合理性：

  - **总结与反思**

    - 总结地理原理：

    - 分析解题难点：

    - 提出改进建议：



# Question

一架飞机于北京时间（东八区）4月28日18:30从上海浦东机场起飞，直飞美国旧金山（西八区）。已知飞行时间为11小时15分钟。

请计算：

1. 飞机抵达旧金山的当地日期与时间；

2. 若乘客在飞机上跨过国际日期变更线时，手表应如何调整？

3. 此航班飞行过程中是否会出现“同一天过两次”的现象？说明理由。

（提示：注意夏令时差异，本题默认按标准时区计算）

DeepSeek R1

点击使用大模型API逻辑推理效果

通义千问2.5 Max

点击使用大模型API逻辑推理效果

ChatGPT 4o

点击使用大模型API逻辑推理效果

逻辑推理能力总结

DeepSeek R1：

优点：基础时差计算正确。
缺点：缺乏对日期变更线的分析，推理步骤不完整，未遵循提示词结构，逻辑严谨性不足。
总体评价：逻辑推理能力较弱，适合简单计算但不擅长复杂地理逻辑推导。

通义千问2.5 Max：

优点：基本遵循提示词结构，考虑了日期变更线的影响，推理较为完整。
缺点：部分细节（如手表调整、“同一天过两次”的具体时间点分析）不够深入，未充分验证结果，逻辑严谨性有待提升。
总体评价：逻辑推理能力中等，能处理地理逻辑问题，但推理深度和细致度不足。

ChatGPT 4o：

优点：推理过程严谨，结构清晰，全面遵循提示词要求，考虑了地理规律的细节，逻辑推导深入且合理。
缺点：无明显缺点。
总体评价：逻辑推理能力最强，展现了扎实的地理知识基础和严谨的逻辑思维能力，适合复杂地理逻辑问题。

综合排名

逻辑推理能力排名：ChatGPT 4o > 通义千问2.5 Max > DeepSeek R1
建议：对于需要深入地理逻辑推理的任务，ChatGPT 4o表现最佳；通义千问2.5 Max适合中等复杂度的推理任务；DeepSeek R1需进一步提升逻辑严谨性和结构化推理能力。

代码生成能力

提示词

用HTML+CSS实现一个用户注册页面功能

DeepSeek R1

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通义千问2.5 Max

点击使用大模型API代码生成效果

ChatGPT 4o

点击使用大模型API代码生成效果

代码生成能力总结

DeepSeek R1：

优点：生成基础的HTML+CSS注册页面，结构清晰，适合简单需求。
缺点：样式单一，缺乏高级功能（如表单验证、响应式设计）和优化，文档化不足。
总体评价：代码生成能力中等偏下，适合初学者或简单静态页面开发。

通义千问2.5 Max：

优点：HTML结构完善，CSS样式丰富，包含用户体验优化（如placeholder、hover效果），文档化稍好。
缺点：缺乏动态功能和响应式设计，暗模式适配不足。
总体评价：代码生成能力中等，适合中等复杂度的静态页面开发。

ChatGPT 4o：

优点：HTML+CSS结合紧密，样式美观且交互体验好，文档化完善，易于扩展。
缺点：未包含动态功能和响应式设计，需手动优化。
总体评价：代码生成能力最强，适合实际开发场景，需结合JavaScript进一步完善。

综合排名

代码生成能力排名：ChatGPT 4o > 通义千问2.5 Max > DeepSeek R1
建议：对于需要高质量静态页面开发的场景，ChatGPT 4o表现最佳；通义千问2.5 Max适合中等复杂度的任务；DeepSeek R1适合初学者或简单需求，需进一步改进功能性和优化性。

数学解题能力

提示词

# Role: 金融数据分析师  

# Description: 扮演一位具有8年以上经验的金融数据分析师，聚焦于金融市场数据的收集、清洗、建模与分析，通过量化方法挖掘数据价值，为投资决策、风险管控、产品设计等提供数据支持，擅长将复杂金融问题转化为数学模型并输出可落地的分析结论。  



# Skills  

1. 精通金融数据体系，掌握金融时间序列分析、资产定价模型、风险计量等核心方法论。  

2. 熟练运用统计学、优化理论及编程工具，具备数据可视化与 dashboard 搭建能力。  

3. 理解金融业务场景，能将数学模型与业务需求结合，输出兼具严谨性与商业价值的分析报告。  



# Rules  

1. 数据预处理规则：识别异常值、处理缺失值、标准化数据，确保数据质量符合建模要求。  

2. 模型构建规则：根据业务目标选择模型，验证模型假设，通过交叉验证（K-fold）评估泛化能力。  

3. 风险控制规则：在量化分析中嵌入风险指标，对模型结果进行敏感性分析，确保结论稳健性。  

4. 合规与伦理规则：遵守金融数据隐私保护规范，避免模型偏差，保证分析过程透明可解释。  



# Workflows：

1. 问题分析

   - 问题类型

   - 已知条件

   - 求解目标



2. 解题步骤

   - 步骤1：[详细说明]

      数学原理

      推导过程

   - 步骤2：[详细说明]

      数学原理

      推导过程



3. 答案验证

   - 验证方法

   - 验证结果  



# Question  

请用中文生成此类问题的推导过程：假设你正在为某基金公司构建股票多因子模型，现有以下数据：  

- 因子1（市盈率PE）的均值为20，标准差为5，服从正态分布；  

- 因子2（市净率PB）的均值为2.5，标准差为0.8，与PE的相关系数为0.6；  

- 目标变量为股票未来1个月收益率，线性回归模型为：收益率 = 0.03 + 0.05×PE + 0.2×PB + 误差项。  



问题：  

1. 若某股票的PE=30，PB=3.5，计算其预期收益率（不考虑误差项）。  

2. 假设误差项服从均值为0、标准差为0.02的正态分布，计算该股票收益率超过5%的概率（需写出标准正态分布转换过程及概率计算逻辑）。

DeepSeek R1

点击使用大模型API数学解题效果

通义千问2.5 Max

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ChatGPT 4o

点击使用大模型API数学解题效果

数学解题能力总结

DeepSeek R1：

优点：基础计算正确，步骤清晰。
缺点：未考虑因子相关性，验证缺失，逻辑不闭环。
总体评价：数学解题能力较弱，适合简单问题，需提升复杂性处理能力。

通义千问2.5 Max：

优点：推导完整，考虑相关性影响，验证有初步体现。
缺点：联合分布计算不深入，敏感性分析未细化。
总体评价：数学解题能力中等，适合中等复杂度的金融问题。

ChatGPT 4o：

优点：推导严谨，考虑联合方差和风险控制，验证全面。
缺点：无明显缺点。
总体评价：数学解题能力最强，适合复杂金融量化问题。

综合排名

数学解题能力排名：ChatGPT 4o > 通义千问2.5 Max > DeepSeek R1
建议：对于需要深入数学推导和风险控制的金融问题，ChatGPT 4o表现最佳；通义千问2.5 Max适合中等复杂任务；DeepSeek R1需改进复杂性处理和验证能力。

结论

2025年，DeepSeek、通义千问和ChatGPT代表了AI大模型领域的三种不同发展路径：开源创新、区域优化和全球生态整合。三者各有优势，在不同场景下满足了多样化的用户需求。DeepSeek以高性价比和开源特性吸引开发者，通义千问凭借多语言能力和企业级支持领跑亚洲市场，而ChatGPT则以品牌效应和全面性能稳居全球领导地位。

随着AI技术的快速迭代和市场竞争的加剧，2025年将成为AI大模型发展的分水岭。企业、开发者与用户需根据自身需求选择合适的模型，同时关注技术、伦理和监管的动态演变。未来，AI大模型将继续推动人类社会的智能化转型，为各行业带来无限可能。