本篇以凱文大叔的實測為核心，直擊 DeepSeek R1 與 ChatGPT O1-Preview 在 Dify 平台的全方位對比，揭示四模同時測試的實用性與可落地的決策依據。透過此比較，讀者可以清楚理解在速度、回應深度與資料更新性方面的差異，幫助企業與開發者選出最適合的多模型工作流程。
在現場實測中，凱文分享了第一手的體驗：因高併發與 DDOS 類攻擊，DeepSeek 的回應變慢、耗時較長，而兩邊的輸出內容與 Token 使用也呈現明顯差異。此外，他強調若要取得最新資料，必須透過網路搜尋或利用 Dify 的 Agent 取用網路資訊，才能讓模型的回答更準確、更具時效性。
文章目錄
- 資料新鮮度與知識庫更新對比的深入解析
- 回應速度、Token 成本與內容豐富度的實測洞見
- 網路搜尋與外部知識整合在回答品質上的實務價值
- Dify 平台的多模型比較流程與最佳實作建議
- 建議與風險評估：版本選擇、資料來源可靠性與穩定性
- 常見問答
- 重點精華
資料新鮮度與知識庫更新對比的深入解析
本篇聚焦於資料新鮮度與知識庫更新的深度對比，透過 DeepSeek R1 與 ChatGPT O1-Preview 在 Dify 平台的多模型測試，揭示在知識更新與即時查詢能力上的差異，以及如何善用 Dify 的多模型機制取得最具資訊價值的結果。實測中我分別開啟兩個視窗，對同一問題進行提問，觀察回應內容、耗時與 token 使用量。需要說明的是，O1-preview 目前因內部調整在部分情境不可用；DeepSeek 的 API 受大量併發與機制防護影響，回應與思考時間也出現波動。
以下是本次觀察的關鍵要點（以第一人稱紀錄，方便追蹤實務應用）：
- 內容豐富度與架構差異：DeepSeek 的輸出內容較為完整，涵蓋「原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦與範例」，並在開發案例（如 Spring AI 開發應用）時給出較多概念與程式碼指引；O1-Preview 的輸出較為中規中矩，重點放在特點與常見攻擊/防禦上，案例與細節略顯不足。
- Token 使用與回應時間：在本次跑分中，O1-Preview 佔用大約 1108 個 Token；DeepSeek 約 946 Token，但整體回應時間因負載而拉長，深度測試時左側 DeepSeek 的完成時間可能約在 2-3 分鐘左右，整體來說比對 ChatGPT 的反應時間仍顯長。
- 資料新鮮度與版本差異：DeepSeek 的內部資料版本較舊，抓取版本約為 0.8.1，與去年中後期發布的內容相比在新議題的覆蓋較少；相對地 OpenAI 的資料在更新頻率與範圍上顯得更為活躍，O1-Preview 的內容也會因不同模組更新而有混合現象。
- 網路查詢與知識更新機制：DeepSeek 官方提供網路查詢功能，能在回答前後抓取網路資料再整合；ChatGPT 常見的網路瀏覽功能需要額外開啟或透過代理方式實作；Dify 平台上，透過網路代理（agent）亦可取得最新資訊並結合既有知識進行回答。
透過這些觀察，我們可以清楚看到資料新鮮度對答案內容與覆蓋面的影響，以及在不同情境下採用不同模型的價值取捨。為了更直覺地比較，以下表格整理了測試要點與雙方在本次對比中的表現差異。
| 項目 | DeepSeek R1 | ChatGPT O1-Preview |
|---|---|---|
| 網路查詢能力 | 官方提供網路查詢，回答時可引用最新資料 | |
| 資料版本與新鮮度 | 內部版本偏舊（約 0.8.1，去年發布時段） | |
| 回應速度與 tokens | 受 DDOS 與高併發影響，初期回應較慢，完成時間預估 2-3 分鐘；Token 約 946 | |
| 輸出內容豐富度 | 較豐富，包含原理、動機、案例與防禦等多面向 | |
| 知識庫更新策略 | 需透過網路查詢補足最新資訊 | |
| 在 Dify 的實作靈活性 | 可同時開多模組測試（可加至四模組同時 PK）以比對速度與內容 |
此外，我也觀察到在開發案例的呈現上，DeepSeek 能較完整地引入新框架與實作細節，但其資料時效與版本一致性需額外透過網路查詢進行補充；相對地 O1-Preview 的輸出較為精煉，當前版本或資料源更新後的內容完整性會有所變動，需要以實際查詢結果為主。若要在實務中取得最準確且最新的答案，建議結合如下做法：先啟用兩個模型的對照，必要時開啟網路查詢，並在對比前清空對話以避免上下文干擾，最後再以 Dify 的多模型機制同時運行四個模型以快速評估速度與內容多樣性。
回應速度、Token 成本與內容豐富度的實測洞見
回應速度方面，本次實測顯示 DeepSeek R1 在年終前期表現極快，但因遭遇大量使用與 DDOS 攻擊，現場回應時間變長、穩定性下降，整體呈現波動。相對地，ChatGPT O1-Preview 多數情境的回應速度較穩定，約落在 50 秒到 1 分鐘左右就能看到結果；但在極端情況下也會出現延遲。就單次任務的實際等待時間而言，DeepSeek 左側的回應往往需要約 2-3 分鐘才能完成，顯示網路與供應量問題對實測影響相當顯著。
Token 成本與輸出量方面，實測數字清楚地揭示兩者的差異：O1-Preview 的總代幣消耗約 1108 個，而 DeepSeek 的代幣消耗約 946 個；然而輸出內容的篇幅呈現差異，O1-Preview 的輸出量顯著較多，達到約 3800+ 的 tokens，而 DeepSeek 的輸出相對較少。就內容密度而言，DeepSeek 的回應多以長段落呈現，併入更多技術細節與範例；而 O1-Preview 則更偏向精煉、重點式的敘述。
內容豐富度方面，DeepSeek 的輸出在原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦策略，以及實作範例等層面展現較高的細節深度，並曾以程式開發範例補足說明，整體內容較為完整與具體。相對地，O1-Preview 的內容較為中規中矩，重點放在特徵、攻擊方式與基本防禦措施，案例與實務應用的深度略顯不足，同時也受限於資料的新穎性與呈現方式。綜合來看，若以「資訊深度與實作可操作性」為主，DeepSeek 表現更佳；若以「快速概覽與穩定輸出」為重，O1-Preview 的表現更為穩健。
| 模型 | 回應速度觀察 | Token 成本 | 內容豐富度 | 主要差異與建議 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 年節前快速，但受 DDOS 與高佔用影響，實測時段常出現長時間等待，平均可能達2-3分鐘。 | 約 946 tokens | 較豐富，原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦、範例等多角度覆蓋，且程式開發範例較完善。 | 適合需要深度解說與實作的任務；建議配合網路查詢提升時效性與內容更新。 |
| ChatGPT O1-Preview | 多數情況下回應較快穩定，約 50 秒到 1 分鐘；在高佔用或內部調整期間也可能出現短暫延遲。 | 約 1108 tokens | 內容較為中規中矩，重點為特點、攻擊方式與防禦措施，案例較少，更新頻率依資料來源而定。 | 適合快速獲取摘要與需要即時回饋的任務；若要追蹤最新資訊，需使用網路查詢或代理取得即時資料。 |
補充說明：在 Dify 平台上，兩者都屬於推理模型，為取得最新資訊與資料時效，深度思考能力可透過官方網路查詢功能加強，而 ChatGPT 也具備類似的網路搜尋能力。若直接以 API 呼叫進行測試，則需透過代理（agent）方式取得網路內容再結合知識，才能得到更完整且時效性更高的回答。實務上，若要在單一測試中做全面比較，建議同時啟用四個模型以做四方 PK，觀察回應速度、內容完整性與正確性，之後再依任務需求選擇最合適的模型。
網路搜尋與外部知識整合在回答品質上的實務價值
，主要體現在資訊新鮮度、內容深度與可驗證性。就我在 Dify 平台進行 DeepSeek R1 與 ChatGPT O1-Preview 的全方位比較觀察，當 DeepSeek 開啟網路查詢時，能即時抓取網路資料並與內部知識結合，讓回答更完整、時效性更高；相對地，O1-Preview 在當日並不穩定可用，且不少情境下無法直接進行網路查詢，據說二月會上線 O3。為了做出公平的對比，我在測試時透過 Dify 的多模型比對功能，開啟兩個視窗同時發問、比較回應內容、處理時間與 Token 花費等指標。值得一提的是，DeepSeek 的 API 在高併發下曾因大量使用出現回應變慢、甚至出現類似 DDOS 的延遲情況，這些外部因素也影響實務上的感受與比較結果。
- 網路搜尋提升資訊新鮮度與完整性
- 外部知識整合提高實務應用的可操作性
- 可比較模型的知識更新能力與資料來源多樣性
- 對程式開發相關內容的深度與實作細節提升
- 需注意來源可信度與資訊時效性的管理
- 網路負載與延遲（如 DDOS 影響）為現實考量
- 使用代理（agent）取得最新資料並結合內部知識的策略
- 提問前適度清空對話以避免前文對答案走向的干擾
在內容層面，兩者的輸出差異相當明顯：DeepSeek 的回答往往更豐富，涵蓋「原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦」等要點，並會提供實作案例與範例，甚至在程式開發範例（如如何使用 Spring AI 開發應用）中給出更完整的概念與實作步驟；相對地，O1-Preview 的回答較偏向特徵式描述與常見攻擊/防禦框架，內容較中規中矩。更重要的是，deepseek 的資料若能透過網路查詢補充，即使像「Spring AI 的新框架與更新版本」這類最新資訊，也能在回覆中反映，而若僅靠本地知識，內容可能落在較舊的版本與範例（在測試中我們觀察到 DeepSeek 的版本來源曾指向較舊的 0.8.1，顯示資料更新的差距），此時網路整合的價值就尤為顯著。對於程式開發相關內容，DeepSeek 的內容通常更具深度與可操作性，因為它會先給出概念再列出程式碼與設定；而 O1-Preview 就算有程式碼，也可能因為資料版本不全而較難直接落地。當然，若配合網路搜尋與外部資料來源， ChatGPT 等平台的表現也能因最新資訊而提升，但整體仍取決於如何把網路結果與內部知識有效整合與驗證。
實務上，若要充分發揮網路搜尋與外部知識整合的價值，建議採取以下做法：啟用網路查詢功能，並搭配代理機制抓取最新資料與資訊來源，然後再與內部知識結合產出內容；在多模型比較時，建議同時跑四個模型以觀察速度、內容豐富度與資料正確性之差異，並在提問前先清空對話紀錄以避免歷史內容影響現時的回覆方向；此外，對於程式開發或技術性問題，應要求模型給出概念+實作步驟+範例程式碼，並標註來源與更新日期以提升可驗證性。這些做法能有效降低單一模型因資料過時或來源偏頗而造成的風險，同時讓實際開發與決策的資訊更具信任度與可操作性。
總結而言，不可忽視。當妥善設計資料來源與更新機制、並與多模型比較與實作案例相互印證時，能顯著提升解答的時效性、深度與可驗證性，尤其在快速迭代的技術與產品環境中，這類能力更是決勝的關鍵。
Dify 平台的多模型比較流程與最佳實作建議
| 模型對比要點 | 實戰要素 | 結論/建議 |
|---|---|---|
| 同時測試的模型數量 | 可在 Dify 直接開啟「多個模型進行除錯」，最多同時跑四個模型；以凱文大叔的實測為例，先後用 DeepSeek 的 R1 與 O1-Preview 進行比較，若可用就擴增到更多模型。 | 建議在正式比對前先確定模型可用性，避免因為單一模型不可用而影響判讀。 |
| 測試流程的前置條件 | 先清空對話，確保同一條 Prompt 在相同上下文下比較；選定相同輸入並同時對兩個模型提出同樣問題。 | 避免上下文攜帶造成差異，確保公平性與可重複性。 |
| 速度與資源觀測 | 在 DeepSeek 遇到 DDOS 類型攻擊與高併發時，回應時間與 token 使用會顯著上升（實測中 DeepSeek 可能明顯慢於平常狀態，且 50 秒以上甚至接近分鐘級別）; O1-Preview 的回應速度在穩定時通常較快，但因版本與服務可用性影響而異。 | 以 token 數與回應時間作為量化指標，並同時留意網路狀態，必要時分批測試以避免極端波動造成評估失真。 |
| 內容深度與準確性 | DeepSeek 通常提供較豐富的背景資訊與案例（原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦、範例等），O1-Preview 較偏向要點式描述；在程式開發案例（如 Spring AI 開發應用）上，DeepSeek 的輸出常包含更多概念與程式碼層次的引導。 | 根據需求選擇：若需完整背景與實作範例，偏向 DeepSeek；若需快速要點與結構化摘要，O1-Preview 可能更高效。並透過網路搜尋或外部資料補充更新。 |
| 資料更新與網路能力 | DeepSeek 提供網路查詢能力，能在測試中即時拉取最新資訊以回應；若要讓模型具備最新知識，可利用 Dify 的 Agent 或網路查詢機制獲取最新資訊再整合。 | 結合網路查詢與本體知識，能大幅提升答案的時效性與準確性，建議在比較中啟用網路查詢功能作為對比的一部分。 |
要點整理與實作建議：在 Dify 平台上進行多模型比較時，請以你自己的一致測試條件為基礎，逐步建立「同題同條件」的比較流程。以 凱文大叔（DeepSeek）的實測為例，當前 O1-Preview 受限不可用時，仍可透過「兩視窗並列」的方式完成初步比較，並用 兩個模型的回應內容與 token 數、時間成本、以及 輸出深度與案例完整性等多維指標，對比出哪些模型在特定場景（例如網路查詢、程式開發範例、攻擊面分析等）更適合你的需求。此外，若要追求最新資訊，請啟用 DeepSeek 的網路查詢功能或使用 Dify 的代理機制，讓模型在回答前先抓取最新資料再回覆，以提升資料正確性與實用性。最後，建議你在正式比對前，先清空對話、固定同一題目、並設定相同的輸出格式，這樣能讓後續的四模組並行測試更具可比性與可重複性。
建議與風險評估：版本選擇、資料來源可靠性與穩定性
在本次深度對決的實測中，我對版本選擇與資料可靠性提出以下建議與風險評估。關鍵考量包括：版本的成熟度與穩定性、資料來源的時效性與可靠性，以及在高流量場景下的穩定性。就 DeepSeek R1 與 O1-Preview 的表現而言，我認為 deepseek 在資料深度與範例說明上較為豐富，但容易受網路流量與 DDoS 類攻擊影響，回應時間波動較大；而 O1-Preview 在特點描述與結構化輸出方面較穩定，但目前可用性不穩且版本更新頻率仍在調整中，這些差異決定了不同場景的版本策略。
版本選擇建議（基於我的實測經驗）：DeepSeek 的網路查詢功能適合需要最新資訊的內容生成與教學示例；O1-Preview 在穩定性與對比測試中有價值，但需注意目前的可用性波動與未來版本調整；若需要長遠穩定性，待 O3 上線後再做全面替換將更具可預見性；在程式開發與技術說明方面，DeepSeek 的範例輸出豐富，需自行核對如 POM.xml 與相依版本以避免落後。
資料來源可靠性與穩定性（我的觀察與建議）：DeepSeek 的資料有版本標註，且多為較舊內容（例如 0.8.1），回答雖詳但可能缺乏最新實務；而 O1-Preview 的描述在可用時較為完整、更新頻率也相對較高，但仍受供應商版本變動影響；此外，Dify 的網路查詢能力與代理功能能有效取得最新資訊，但若未啟用網路查詢，資訊仍受訓練知識限制，可能出現過時情況。為提升可信度，建議採用多源交叉驗證並結合官方文檔與實作案例。可重現性在高併發狀況下可能下降，因此在正式測試時應固定上下文並多次對比以穩定評估。
風險緩解與實作建議（我的策略）：先清楚界定使用場景再決定是否啟用網路查詢、模型並行數與回應策略；在高流量時期避免同時跑太多模型，改用排程或快取機制以降低延遲；使用多源資料驗證與官方文檔對照，避免單一來源造成的偏差；對於核心任務，建立穩定的回退機制：若 O1-Preview 不可用，立即切換至 DeepSeek（開啟網路查詢）或等待 O3 上線；此外，密切監控回應時間、Tokens 使用量與輸出內容的完整性與正確性，定期回顧更新策略以確保長期穩定。
常見問答
🤖 深度對比：DeepSeek R1 與 ChatGPT O1-Preview 哪個在內容豐富度與技術深度上表現較佳？
DeepSeek R1 在內容豐富度與技術細節上表現較佳。其輸出包含原理、攻擊類型、動機、連動機、防禦策略與多個實例，且在程式開發範例方面提供更完整的說明；相較之下，ChatGPT O1-Preview 的回答較為精煉、重點導向，內容量相對較少。實際測試中，DeepSeek 的輸出字數呈現較多行，並且使用約946 個 token，而 O1-Preview 使用約1108 個 token，但內容密度較高、分段較短。需要最新與完整細節時，DeepSeek 的技術深度更具優勢；若追求快速要點與概覽，O1-Preview 反而更利於快速獲取要點。DeepSeek 的資料版本較舊（0.8.1），影響某些細節的新穎性；O1-Preview 的內容則較為中規中矩且更易閱讀。
⚡ 在 Dify 平台上同時比較多模型時，該怎麼最大化比對效果？
在 Dify 平台上可同時跑四個模型進行並行比較，藉此同時評估速度、內容完整性與正確性，快速找出各自的優勢與局限。具體做法是先清空前一次對比，再開啟多模型除錯，選取四個模型同時發問並比較；測試中，DeepSeek 因高併發遭遇 DDOS 攻擊，回應時間顯著提升，單次測試可能耗時從數十秒到接近數分鐘，而 O1-Preview 的回應通常更及時但仍受平台可用性影響。此外，DeepSeek 與 ChatGPT 等模型在網路查詢與資料更新方面各有機制：DeepSeek 官方提供網路查詢功能，ChatGPT 也具備網路瀏覽能力，Dify 可以透過代理（agent）抓取網路最新資訊，結合現有知識產生內容，進一步提升資訊新穎性。
🧩 實務開發者該如何選型：何時選用 DeepSeek、何時選用 O1-Preview？
若需要最新資料與網路查詢能力，選用 DeepSeek 搭配網路查詢功能或代理以取得最新資訊；若偏好快速且要點式的回答，且要求在多模型對比中快速得到結論，O1-Preview 是不錯的選擇。實務上，DeepSeek 在程式開發範例與技術細節（如防禦策略、案例等）上較為完整，適合作為技術深度與實作參考；O1-preview 則適合作為快速摘要與要點導向的比較。並且可利用 Dify 的四模組同時跑法，並透過網路查詢與代理，取得最新資訊，提升整體解答的時效性與可靠性。
重點精華
本次在 Dify 平台上對 DeepSeek R1 與 ChatGPT O1-Preview 的雙模型測試，讓我們更清楚地看見不同模型在不同情境下的優勢與限制。整體而言，這場實測的資訊價值不只是「誰快誰慢」的單純比較，而是提供一條可落地的評估思路：如何以多模組並行測試，建立一套自己的模型選型與工作流程。
資訊增益與核心洞見
– 實測比較的直接性：同時開啟多模型視窗，能清晰觀察回應速度、Token 消耗與輸出內容的差異，讓決策不再靠單一指標。
– 內容豐富度 vs 結構性：DeepSeek B1/R1 在原理、攻擊類型、動機、防禦與實務案例等方面提供更完整的資訊與範例；O1-preview 的回應較為中規中矩，結構性穩定但內容廣度略顯不足。
– 資料更新與來源：DeepSeek 的資料版本偏向較舊，易受時間差影響；OpenAI 端的更新則較及時，造成實務上需考慮資料時效性的差異。
– 網路查詢的價值：透過 DeepSeek 的網路查詢功能或在 Dify 上導入網路代理，可以取得最新資訊，顯著提升答覆的時效性與準確性。
– 程式開發場景的適用性：兩者在程式開發與框架說明上皆有可用價值，但要取得最新實作細節，與網路資料結合的策略更為關鍵。
– 多模組測試的實務性：一次同時比較四個模型，能快速聚焦於速度、內容完整度與正確性之間的平衡，幫助設計更符合專案需求的工作流程。
結論與展望
結論並非一刀切：在需要深度知識與實務案例的任務上，DeepSeek 顯示出更高的資訊覆蓋與深度；在需穩健、結構化回覆的情境，ChatGPT O1-Preview 仍具價值。未來要讓這些工具發揮最大效益，關鍵在於建立可更新的知識來源、善用網路查詢，以及設計可重複執行的跨模型評測流程，讓每一次選型都更具信心。
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中央大學數學碩士，董老師從2011年開始網路創業，教導網路行銷，並從2023年起專注AI領域，特別是AI輔助創作。本網站所刊載之文章內容由人工智慧（AI）技術自動生成，僅供參考與學習用途。雖我們盡力審核資訊正確性，但無法保證內容的完整性、準確性或即時性且不構成法律、醫療或財務建議。若您發現本網站有任何錯誤、過時或具爭議之資訊，歡迎透過下列聯絡方式告知，我們將儘速審核並處理。如果你發現文章內容有誤：點擊這裡舉報。一旦修正成功，每篇文章我們將獎勵100元消費點數給您。如果AI文章內容將貴公司的資訊寫錯，文章下架請求請來信(商務合作、客座文章、站內廣告與業配文亦同):[email protected]