Perplexity และ DeepSeek มีบทบาทที่แตกต่างกัน: DeepSeek นำเสนอโมเดลการให้เหตุผลแบบน้ำหนักเปิด เช่น R1 และ R1-1776 ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์ ในขณะที่ Perplexity เปลี่ยนโมเดลเหล่านี้ให้เป็นเครื่องมือวิจัยเต็มรูปแบบด้วยการเพิ่มการค้นหาแบบเรียลไทม์ การวางแผนหลายขั้นตอน และการสร้างรายงานโดยอัตโนมัติ ในปี 2025 ความแตกต่างที่สำคัญคือ Perplexity จะเสริมสร้างการให้เหตุผลขั้นพื้นฐานของ DeepSeek ด้วยการค้นหาและการตรวจสอบ ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับคำถามที่ซับซ้อนหรือคำถามที่ต้องการข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง.
เนื่องจาก Perplexity และ DeepSeek ครอบคลุมส่วนต่าง ๆ ของกระบวนการทำงาน ผู้ใช้หลายคนได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยการผสานรวมทั้งสองเข้าด้วยกัน หรือใช้ร่วมกับเครื่องมือที่รวมการค้นหา การคิดวิเคราะห์ และการสร้างสรรค์ไว้ในที่เดียว คุณค่าที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อความสามารถเหล่านี้อยู่ในที่เดียวแทนที่จะกระจายอยู่ในหลายแอปพลิเคชัน.
จริงๆ แล้ว, GlobalGPT นำเสนอพื้นที่ทำงานแบบครบวงจรในที่เดียว ซึ่งคุณสามารถเข้าถึงโมเดลขั้นสูง ทำให้ง่ายต่อการประเมินโมเดลเช่น DeepSeek, Gemini, Claude หรือ GPT-5.1 ได้พร้อมกันเพียง $5.75 ต่อเดือน.
อย่างไร ความสับสน ใช้ DeepSeek R1 และ R1-1776 ภายในระบบของมัน
| รุ่นของโมเดล | การต่อต้านการเซ็นเซอร์ | ความลึกซึ้งในการให้เหตุผล | พื้นฐานข้อเท็จจริง | การผสานรวมกับการค้นหา | ระดับความเป็นอิสระ |
| DeepSeek R1 (ดิบ) | ต่ำมาก — มีแนวโน้มปฏิเสธอย่างหนักในหัวข้อทางการเมืองและเรื่องที่ละเอียดอ่อน | ความคิดเชื่อมโยงได้ดีแต่ขาดความสอดคล้อง | ปานกลาง; มักขาดการตรวจสอบ | ไม่มี — เป็นเพียงแบบจำลองเท่านั้น | ต่ำ (ต้องให้ผู้ใช้ตอบรับทุกขั้นตอน) |
| R1-1776 (น้ำหนักเปิด) | สูง — ไม่มีการเซ็นเซอร์สำหรับคำตอบที่เป็นข้อเท็จจริงและไม่ถูกเซ็นเซอร์ | เหตุผลเดียวกันกับ R1; โครงสร้างปรับปรุงเล็กน้อย | สูงขึ้น — รวมถึงการแก้ไขข้อเท็จจริงภายใต้การกำกับดูแล | ไม่มี | ต่ำ–ปานกลาง (ยังคงเป็นโมเดลเดี่ยว) |
| Perplexity-Modified R1-1776 | สูงสุด — การลดการเซ็นเซอร์ + การหลีกเลี่ยงการปฏิเสธ | การวางแผนหลายขั้นตอนที่แข็งแกร่งขึ้นเนื่องจากลูปของตัวแทน | สูงขึ้นมากด้วยการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ | การผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับการค้นหา การจัดอันดับแหล่งที่มา การกรอง | สูง — การวิจัยอิสระ, กระบวนการทำงานแบบหลายการค้นหา |
การตัดสินใจของ Perplexity ในการผสานรวม DeepSeek R1—และต่อมาคือ R1-1776 ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์—ไม่ได้เกี่ยวกับการแทนที่สถาปัตยกรรมที่มีอยู่ แต่เป็นการเสริมความแข็งแกร่งให้กับแกนการให้เหตุผลที่อยู่เบื้องหลังเครื่องยนต์ Deep Research ของมัน R1 ให้การให้เหตุผลแบบยาวเป็นลำดับขั้น การอนุมานหลายขั้นตอน และการสประสิทธิภาพในการทำงานบนเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาการ, ในขณะที่ R1-1776 ได้ลบรูปแบบการเซ็นเซอร์ที่จำกัดโมเดลอย่างรุนแรงในด้านการเมือง, ภูมิรัฐศาสตร์, และการค้นหาข้อเท็จจริงที่ละเอียดอ่อน.
ความสับสนถูกนำไปใช้เพิ่มเติมหลังการฝึกอบรม เพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายของแพลตฟอร์ม R1-1776:
- การลบการปฏิเสธที่มีอคติหรือได้รับอิทธิพลจากรัฐ
- เสริมสร้างพื้นฐานข้อเท็จจริงผ่านวงจรการให้ข้อเสนอแนะที่เน้นการเรียกคืนข้อมูล
- ยกระดับการให้เหตุผลเพื่อทำงานอย่างอิสระด้วยการวางแผนแบบหลายการค้นหา
- การผสานรวมแบบจำลองเข้ากับการวิจัยเชิงลึก เวิร์กโฟลว์
นี่คือเหตุผลว่าทำไมเวอร์ชันภายในของ R1-1776 ของ Perplexity จึงทำงานแตกต่างออกไปและมักจะดีกว่า—เมื่อเทียบกับการรัน DeepSeek แบบเปิดน้ำหนักดิบในเครื่องท้องถิ่น.
ไฟล์ที่คุณได้อัปโหลดไว้ก่อนหน้านี้ “ภาพหน้าจอจากการวิจัยเชิงลึก” สามารถวางไว้ที่นี่ได้เป็นคำอธิบายทางภาพของกระบวนการนี้.
สิ่งที่ DeepSeek R1 และ R1-1776 ถูกออกแบบมาเพื่อทำ
DeepSeek R1 เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบเปิดน้ำหนักที่ปรับให้เหมาะสมกับงานที่ต้องใช้กระบวนการคิดยาว เช่น การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ปริศนาเชิงตรรกะ การวางแผนหลายขั้นตอน และการประเมินทางวิชาการ สถาปัตยกรรมของโมเดลนี้เน้นการให้เหตุผลที่มีโครงสร้างมากกว่าความคิดสร้างสรรค์ ความลึกซึ้งในการสนทนา หรือคุณลักษณะแบบหลายรูปแบบ.
โมด R1-1776 ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ได้ปรับเปลี่ยนชั้นความปลอดภัยเพื่อกำจัดรูปแบบการปฏิเสธทางการเมือง ซึ่งทำให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับ:
- คำถามเกี่ยวกับภูมิรัฐศาสตร์
- การวิเคราะห์ประวัติศาสตร์ที่ก่อให้เกิดข้อถกเถียง
- การสร้างแบบจำลองนโยบาย
- การศึกษาพื้นที่ที่มีความอ่อนไหว
- หัวข้อที่มีอคติทางอุดมการณ์
โมเดล DeepSeek เป็นเครื่องมือการให้เหตุผลที่ยอดเยี่ยม แต่ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ AI เต็มรูปแบบ—พวกเขาขาดการค้นหาแบบเรียลไทม์, ระบบ UI, การจัดการเวิร์กโฟลว์, และระบบการดึงข้อมูลชุดข้อมูล.
อย่างไร ความสับสน’ของ เรียลไทม์ การเปลี่ยนแปลงการเรียกคืนส่งผลต่อพฤติกรรมของ R1
แม้แต่แบบจำลองการให้เหตุผลที่ดีที่สุดก็สามารถเกิดภาพหลอนได้เมื่อถูกแยกออกจากข้อมูลที่น่าเชื่อถือ. ความสับสนนี้ได้รับการแก้ไขโดยการวาง DeepSeek R1 เป็นชั้นบนของเครื่องมือค้นหาของมัน:
- R1 เสนอสมมติฐาน
- ความสับสนดึงแหล่งข้อมูลสดหลายสิบแหล่ง
- R1 ปรับปรุงการให้เหตุผลโดยใช้ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว
- การวิจัยเชิงลึกสังเคราะห์รายงานโครงสร้างขั้นสุดท้าย
วงจรป้อนกลับนี้เปลี่ยน R1 จากเครื่องมือการให้เหตุผลแบบออฟไลน์ให้กลายเป็น ระบบอัตโนมัติระดับวิจัย.
นี่คือจุดที่ ภาพหน้าจอ UI ของ Deep Research พอดีอย่างสมบูรณ์แบบ.
ความแตกต่างระหว่าง Perplexity กับ DeepSeek: ความแตกต่างหลัก (ภาพรวมปี 2025)
| คุณสมบัติ / ขนาด | ความสับสน | ดีปซีค (R1 / R1-1776) |
| ความถูกต้องของคำถาม | สูงสำหรับคำถามที่ต้องการข้อเท็จจริง มีความเร่งด่วน และอ้างอิงจากหลายแหล่ง (เน้นการเรียกคืนข้อมูล) | สูงสำหรับตรรกะ คณิตศาสตร์ และการให้เหตุผล; เปลี่ยนแปลงได้สำหรับคำถามเชิงข้อเท็จจริง |
| การจัดการหัวข้อที่ละเอียดอ่อน | เสถียร — ใช้การเรียกคืนข้อมูล + การกรอง; มีแนวโน้มที่จะเกิดภาพหลอนหรือปฏิเสธน้อยกว่า | R1 มักปฏิเสธ; R1-1776 ตอบแต่ข้อมูลอาจไม่ได้รับการยืนยันหรือไม่สอดคล้องกัน |
| มาตรฐานประสิทธิภาพ | ไม่ใช่โมเดล แต่ Deep Research ได้คะแนนสูงใน SimpleQA (93.9%) และ Humanity's Last Exam | R1 ทำผลงานได้ดีบนเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผล; R1-1776 คล้ายกันแต่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ |
| การวิจัยอิสระ | สูงมาก — การวางแผนหลายขั้นตอน, การค้นหาแบบแยกสาขา, การสังเคราะห์, การอ้างอิง | ต่ำ — การสร้างแบบผ่านครั้งเดียวโดยไม่มีการค้นหาหรือการวางแผน |
| การค้นหาแบบเรียลไทม์ | ใช่ — รวมการค้นหาเว็บ, การจัดอันดับแหล่งที่มา, การสกัดการอ้างอิง | ไม่ — แบบจำลองทำงานแบบออฟไลน์โดยไม่ต้องดึงข้อมูล |
| กระบวนการทำงานของผู้ใช้ | กระบวนการทำงานครบวงจร: การวิจัยเชิงลึก, ส่งออกไฟล์ PDF, Pages, สรุปเนื้อหา, การอ้างอิง, การสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง | แบบจำลองเท่านั้น; กระบวนการทำงานต้องสร้างโดยนักพัฒนา |
1. แบบจำลองกับผลิตภัณฑ์
ดีปซีค คือ น้ำหนักเปิด แบบจำลอง สร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนา. ความสับสนเป็นผลิตภัณฑ์งานวิจัยแบบครบวงจร — ผสานรวมโมเดลเข้ากับการค้นหาแบบเรียลไทม์ การจัดอันดับแหล่งที่มา กระบวนการทำงาน และประสบการณ์ผู้ใช้ที่สมบูรณ์แบบ.
👉 DeepSeek เป็นส่วนประกอบ; Perplexity เป็นระบบที่สมบูรณ์.
2. การให้เหตุผลกับคำตอบที่ได้รับการตรวจสอบ
ดีปซีค ให้เหตุผลที่หนักแน่น แต่ไม่มีการอ้างอิงหรือการนำข้อมูลกลับมาใช้. ความสับสน ทุกคำตอบในแหล่งข้อมูลภายนอก ทำให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับคำถามที่ต้องการข้อมูลที่ถูกต้องและทันเวลา.
👉 DeepSeek วิเคราะห์; Perplexity ตรวจสอบ.
3. อัตตาภิบาล
ดีปซีค สร้างคำตอบหนึ่งชุดต่อหนึ่งคำถาม. ความสับสน ดำเนินการวนซ้ำการวิจัยหลายขั้นตอน — วางแผน ค้นหา อ่าน และปรับปรุง — โดยมักใช้แหล่งข้อมูลหลายสิบแหล่ง.
👉 DeepSeek ตอบกลับ; Perplexity ตรวจสอบ.
4. ความถูกต้อง
ดีปซีค โดดเด่นในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์และตรรกศาสตร์. ความสับสน โดดเด่นในด้านความถูกต้องของข้อเท็จจริงในโลกจริง ด้วยกระบวนการดึงข้อมูล การกรอง และการอ้างอิงแหล่งที่มา.
👉 DeepSeek ชนะในด้านการให้เหตุผลล้วน ๆ; Perplexity ชนะในด้านการให้คำตอบที่มีหลักฐานรองรับ.
ความแตกต่างในการวัดประสิทธิภาพ: ระบบใดทำงานได้ดีกว่าในจุดใด
จากข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ:
DeepSeek R1 และ R1-1776 แสดงให้เห็นเหตุผลดิบที่แข็งแกร่งที่สุด, สะท้อนให้เห็นถึงจุดแข็งในกระบวนการคิดของพวกเขาโดยไม่มีข้อจำกัดในการเรียกคืนข้อมูล.
Perplexity-modified R1-1776 มีความแม่นยำทางข้อเท็จจริงสูงสุด, ได้รับการเสริมประสิทธิภาพด้วยการค้นหาแบบเรียลไทม์และการตรวจสอบจากหลายแหล่งข้อมูล.
การพึ่งพาการเรียกคืนมีความสูงโดยเจตนาสำหรับ Perplexity, เนื่องจากโมเดลของมันเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิจัยที่กว้างขวางมากกว่าจะเป็นระบบที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง.
ความเป็นอิสระคือจุดที่ Perplexity แยกตัวออกมา—มันดำเนินการตามแผนหลายขั้นตอน, ทำคำค้นหาซ้ำ, และสังเคราะห์แหล่งข้อมูล, ในขณะที่ DeepSeek ทำงานในโหมดผ่านครั้งเดียว.
โดยรวมแล้ว แผนภูมินี้เน้นย้ำความจริงที่สำคัญ: DeepSeek มอบพลังการให้เหตุผลแบบดิบ; Perplexity เปลี่ยนพลังนั้นให้กลายเป็นเครื่องมือค้นคว้าที่มีโครงสร้าง.
Perplexity vs DeepSeek: ราคา, คุณค่า, และสิ่งที่คุณได้รับ
| คุณสมบัติ / แผน | ปราศจากความสับสน | เพอร์เพล็กซิตี้ โปร | DeepSeek R1 (ดิบ) | DeepSeek R1-1776 |
| ราคา | 1 ต่อ 4 ต่อ 0 ต่อเดือน | 1 ต่อ 4 ต่อ 20 / เดือน $200 ต่อปี | ฟรี (น้ำหนักไม่จำกัด) | ฟรี (น้ำหนักไม่จำกัด) |
| การเข้าถึงโมเดล | แบบจำลองพื้นฐานของความสับสน | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini, ฯลฯ. | โมเดลการให้เหตุผล R1 เท่านั้น | R1-1776 ตัวเลือกที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ |
| การค้นหาแบบเรียลไทม์ | จำกัด | ไม่จำกัด | ❌ ไม่มี | ❌ ไม่มี |
| โหมดวิจัยเชิงลึก | โควตาจำกัด | ไม่จำกัด | ❌ ไม่มีให้บริการ | ❌ ไม่มีให้บริการ |
| การอ้างอิง | ใช่ | ใช่ | ❌ ไม่สามารถกู้คืนได้ | ❌ ไม่สามารถกู้คืนได้ |
| การวิจัยอัตโนมัติแบบหลายขั้นตอน | ❌ | ใช่ | ❌ | ❌ |
| การเข้าถึง API | ไม่ | รวมอยู่ด้วย | ใช่ (ผ่านน้ำหนักของโมเดล) | ใช่ (ผ่านน้ำหนักของโมเดล) |
| ค่าใช้จ่ายในการใช้งาน | ฟรี | การสมัครสมาชิกแบบคงที่ | ฟรี (ต้องใช้การประมวลผล) | ฟรี (ต้องใช้การประมวลผล) |
DeepSeek ฟรีทั้งหมด, แต่ผู้ใช้ต้องจัดการการคำนวณ การตั้งค่า และการขาดการดึงข้อมูลหรือการทำงานอัตโนมัติด้วยตนเอง.
ความสับสนข้อดี ค่าใช้จ่าย $20/เดือน, นำเสนอเครื่องมือค้นคว้าแบบบูรณาการพร้อมการค้นหา การอ้างอิง และขั้นตอนการทำงานแบบหลายขั้นตอน.
สรุป: DeepSeek ถูกที่สุด; ความสับสนมอบคุณค่าทางปฏิบัติสูงสุด สำหรับการวิจัยในโลกจริง.
เมื่อใดควรใช้ ความสับสน vs เมื่อใดควรใช้ DeepSeek
ใช้ DeepSeek เมื่อ
- คุณต้องการการคิดคำนวณทางคณิตศาสตร์
- คุณต้องการความโปร่งใสในกระบวนการคิด
- คุณกำลังรันโมเดลในเครื่องหรือบนเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง
- คุณไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือการอ้างอิง
ใช้ ความสับสน เมื่อ
- คุณต้องการข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบแล้ว
- คุณต้องการการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง
- คุณต้องการรายงานการวิจัยที่รวดเร็ว
- คุณทำงานในด้านการเงิน การตลาด การเมืองปัจจุบัน หรือการทบทวนทางวิชาการ
- คุณต้องการการอ้างอิง
ทำไม ความสับสน DeepSeek ที่ปรับปรุงแล้ว แทนการสร้างแบบจำลองใหม่
คำตอบสั้น ๆ: ความเร็ว + ต้นทุน + การทำงานร่วมกันด้านประสิทธิภาพ. DeepSeek R1 มอบโครงสร้างการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง; ความสับสนได้เพิ่มส่วนที่ DeepSeek ขาด:
- การเชื่อมโยงข้อมูลที่เรียกคืน
- การตรวจสอบข้อมูล
- ระบบการทำงานอัตโนมัติ
- การประเมินหลังการฝึกอบรมอย่างเป็นกลาง
- การใช้งาน UI และแพลตฟอร์ม
การผนึกกำลังคือเหตุผลที่การบูรณาการเปลี่ยนการสนทนาในตลาด.
สรุป: คุณควรเลือกอันไหน?
ความสับสนเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการวิจัยที่เชื่อถือได้ คำถามที่ต้องการข้อเท็จจริง และงานที่ต้องการความรวดเร็ว DeepSeek เป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการให้เหตุผลขั้นพื้นฐาน คณิตศาสตร์ และการประมวลผลแบบออฟไลน์ ผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องเลือก—ทั้งสองเครื่องมือนี้เสริมกันได้อย่างยอดเยี่ยม และแพลตฟอร์มเช่น GlobalGPT ทำให้ง่ายต่อการใช้งานทั้งสอง อยู่เคียงข้างกันภายในพื้นที่ทำงานที่ทันสมัยและราคาไม่แพง.
