DeepSeek 通过专注于专门的 AI 应用、经济高效的解决方案和开源可访问性，从而区别于 OpenAI 和 Google 等公司。虽然 OpenAI 和 Google 拥有更广泛的通用模型（例如，GPT-4、Gemini），但 DeepSeek 针对特定的使用案例，例如编码辅助和企业工作流程，使用更小、更优化的模型。例如，DeepSeek-R1 专为代码生成而设计，并直接与开发人员工具集成，提供与 OpenAI 的 Codex 竞争的定制功能，但范围更窄、效率更高。 这种专业化使 DeepSeek 能够在不承担维护庞大的多用途模型的开销的情况下，满足小众技术需求。
一个关键区别在于可访问性和定价。 OpenAI 主要提供对其模型的基于 API 的访问，这可能会随着规模的扩大而变得昂贵，而 Google 则将专有模型（Gemini）与 TensorFlow 等开源框架相结合。 然而，DeepSeek 在开源许可下提供了许多模型，例如 DeepSeek-MoE，开发人员可以自行托管或微调这些模型，而无需承担限制性成本。 这种方法吸引了需要控制部署和数据隐私的团队。 此外，对于类似的任务，DeepSeek 的 API 定价低于 OpenAI 的 API，使其对预算紧张的初创公司或项目具有实用性。
在性能方面，DeepSeek 强调效率而非原始规模。 它的模型通常使用诸如混合专家 (MoE) 架构等技术来降低计算成本，同时保持准确性。 例如，DeepSeek-7B（一个 70 亿参数的模型）通过专注于高质量的、特定领域的训练数据，在编码基准测试中实现了接近 GPT-3.5（1750 亿参数）的性能。 这种效率可以在消费级硬件上实现更快的推理，从而减少对昂贵的云基础设施的依赖。 虽然 OpenAI 和 Google 在前沿研究方面处于领先地位，但 DeepSeek 在性能、成本和灵活性方面实现了务实的平衡，这使其成为优先考虑实际实施而非实验规模的开发人员的引人注目的选择。