豆包：是多模态大模型，不仅基于大语言模型训练，还同时训练了图片、音频、视频等模型。
DeepSeek：主要是大语言模型，专注于自然语言处理和机器学习算法。
豆包：以 Transformer 架构为基础进行了大量技术优化和创新。
DeepSeek：以 Transformer 架构为基础，采用混合专家模型（MoE）等技术，如 DeepSeek-V3 采用 Sparse Transformer with Dynamic Routing，稀疏激活参数占比提升至 72%，还引入神经符号混合系统。
豆包：由于是多模态模型，需要处理多种类型的数据，算力需求相对较高。
DeepSeek：通过算法优化来降低算力需求，如减少激活参数和降低精度等，对算力的要求相对较低。
语言理解与生成：
豆包：在日常语言理解上更具优势，能够准确理解模糊、隐喻或有文化背景的表述，生成的文本生动、富有创意，日常对话自然流畅，话题连贯。
DeepSeek：对复杂语句和专业领域文本的理解较为精准，生成文本严谨、逻辑清晰，但处理复杂语言情境时可能出现理解偏差，长对话中偶尔会重复前文或偏离话题。
代码生成：
豆包：能生成代码且注释详细全面，便于新手开发者理解学习。
DeepSeek：代码生成能力强，DeepSeek-Coder-V2 支持 338 种编程语言，并能够处理更长的代码片段，上下文长度从 16K 扩展到 128K。
专业领域应用：
豆包：更侧重于为科研人员提供创新思路和启发，协助撰写科普文章，将专业成果通俗化。在金融领域也有一定分析能力，但优势不如 DeepSeek 突出。
DeepSeek：在金融领域，能凭借对海量金融数据的深入理解和分析，提供精准市场趋势预测等；在科研领域，可快速检索分析学术文献等。在数学推理方面也表现出色。
豆包：适用于智能客服、内容创作、教育娱乐等日常场景，如辅助学习、趣味互动等。
DeepSeek：更适合学术研究、软件开发、金融等专业领域。
豆包：界面简洁，操作方便，几乎无使用门槛，新用户易上手，能友好互动，及时响应用户修改意见和需求，还支持 Markdown 格式编辑、标签分类等功能。
DeepSeek：界面较为专业，提供众多自定义选项，可满足个性化需求，但需用户花费时间学习适应，与用户互动时会展示思考过程和用时。
豆包：个人用户免费使用，商业用途可能需付费，目前并未开源。