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

小插曲

  发现自己的上一篇文章的被盗了，而且是在deepseek上检索资料发现的，最让我破防的点在于，它完完全全搬运我的文章，那文章被deepseek引用了，而真正我的文章没有被引用。凋谢了直接，太巧合了，利用deepseek发现文章被盗，也算是头一份吧，不说了，开始正文。

引言

  生活就像一盒巧克力，你永远不知道下一块会是什么味道。你也不知道使用 AI 会带来一个答案、一个思路、甚至一个全新的解决方案，或许是离奇的，古怪的，无法实现的，瞎编的方法。画笔本身无法成画，巧克力也不知自己是甜是苦，AI 不会替你思考，但它能放大你的思维；不会替你决定，但它能辅助你的判断。每个ai之间都有差距，它们背后的数据、算法、训练方式、开发目标都不同，结果也天差地别。

  据我查找到的资料deepseek是 MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构构建的千亿参数大模型（6710 亿参数），其中每次推理仅激活约 470 亿参数（A47B）在复杂问题上启动“慢思考模式”，进行多步反思、验证、规划，显著提高答案的准确性和逻辑性（在有些问题上回答会慢，想得太多），长上下文支持（128K tokens）可处理超长文本（约10万英文单词或17万汉字）

  百度文心 4.0 Turbo 联合飞桨框架 3.0（百度自研的新一代深度学习框架，以“动静统一自动并行”等五大核心技术创新为核心，专为大模型时代设计）进行训练、推理和部署。文心一言4.5Turbo的上下文理解能力基于32K token的窗口大小，约等于128KB的文本容量（按每token约4字节估算）它的上下文能力可以一次性处理约32,000个汉字或英文单词的连续对话或文档内容，同时保持对上下文信息的跟踪。比deepseek来说差距不小。在部分数学，化学等问题的反应力比deepseek快。

  不愿意看文字可以看表格。

结构化对比表格

代码能力

尝试使用两个模型针对同一个 打字游戏项目（Java实现） 所给出的设计方案

题目

使用idea完成这个项目，要求完整，告诉我项目结构
需求：做一个人机交互的打字游戏。
提取类：
Game类
genStr：可以随机输出字符串。
printResult：
Player类
levelNo:玩家的级别号
currentScore:得分
startTime:开始时间
elapedTime:已用时间。

文心一言的方案有清晰的项目结构分层（如 core、utils、constants）它提供的更像是一种框架，更多以接口说明和类结构建议为主，缺少完整的代码实现与运行细节，需我们自行补全。相比之下，DeepSeek提供了完整可运行的 Java 程序，从用户交互、字符串生成、计分机制到结果展示可以立即运行并获得实际效果。

总结来说，文心一言偏重代码指导 + 架构搭建，思考更快，适合构建高可维护的项目雏形；而 DeepSeek 更像作业帮，直接给出答案实现，是学习与写作业理想选择。两者在代码能力上各有所长，可互为补充。

deepseek，不必多说

在思考方面文心一言更快，代码不完整

代码对比表格 

总结表格