🔍DeepSeek 的原创文章能力有多强？用这几个 Prompt 指令测试一下｜对比 ChatGPT
大家平时用 AI 写文章的时候，肯定都碰到过内容重复、缺乏新意的问题。最近我发现 DeepSeek 在原创性方面有点不一样，就想着用几个精心设计的 Prompt 指令来测试一下它的真实水平，顺便和 ChatGPT 做个对比。结果还挺让人意外的，这里面有不少值得说道的地方。
先来说说我测试用的第一个指令：“生成一篇关于勾股定理应用的微课脚本，要求包含分段脚本、知识点标注和互动节点，并且在脚本中标注需展示的图片 / 动画。” 我分别在 DeepSeek 和 ChatGPT 上运行了这个指令。DeepSeek 的输出让我眼前一亮，它不仅给出了清晰的分段脚本，每个部分的知识点标注都很详细，互动节点的设计也很自然。比如在讲解勾股定理在建筑测量中的应用时，它会提示 “此处插入三角形动态演示”，让整个脚本更具可操作性。而 ChatGPT 虽然也能生成脚本，但知识点标注比较笼统，互动节点的设计也不够巧妙，整体感觉缺乏深度。
再看看创意写作方面的测试。我用了 “创作一个包含三个角色和两个情节的短篇小说，故事背景设定在未来的太空站” 这个 Prompt。DeepSeek 生成的故事很有想象力，三个角色的性格鲜明，情节跌宕起伏。它描述了一位宇航员在太空站发现神秘信号，与同伴一起探索，最终揭开宇宙奥秘的故事。故事中还融入了一些科学元素，让整个内容更具可信度。而 ChatGPT 生成的故事虽然结构完整，但角色性格比较单一，情节也相对平淡，缺乏那种让人眼前一亮的创意。
在数学问题解决上，我测试了 “计算第 10 亿个质数是多少，并引用相关资源验证”。DeepSeek 给出了精确的答案 22,801,763,489，还引用了 PrimeGrid 和 The Prime Pages 的公开计算结果，并用质数定理进行了验证。而 ChatGPT 虽然也讨论了素数定理，但不愿意直接引用这些资源给出精确答案，只是给出了一个估算范围。这说明在需要精确数据的问题上，DeepSeek 的表现更加可靠。
我还测试了指令遵循能力，用了 “生成一个包含至少 1 个质数、至少 6 个奇数、至少 2 个 2 的幂次方数，且总位数≥25 的数列” 这个指令。DeepSeek 生成的数列符合要求，但在计算总位数时出现了错误。而 ChatGPT o1 Pro 是唯一一个能够正确遵循指示的模型。这说明 DeepSeek 在处理复杂指令时还需要进一步优化。
从测试结果来看，DeepSeek 在结构化内容生成和创意写作方面表现出色，尤其是在涉及专业知识和复杂逻辑的任务中，它的表现甚至超过了 ChatGPT。但在指令遵循和一些细节处理上，DeepSeek 还有提升的空间。如果你需要生成高质量的原创文章，特别是涉及专业领域的内容，DeepSeek 是一个不错的选择。不过，在使用过程中，还是要根据具体需求进行调整和优化。
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