请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别，原理

App Store排名：DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名，超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力：DeepSeek没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本：DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1，但价格仅为o1的27分之一。开源与创新：DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐，得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式：R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段，直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论：模型的思考能力是可以自我涌现出来的，这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响：DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌，Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响：DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战，其股价短期内大跌超3%，市值蒸发超300亿美元（27日盘前又跌14%）。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步：开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型的推理价格急速下降，技术更加普惠平权。AI编程与创作：AI编程将随着模型能力的提高，显著提升效率并降低门槛，AI的创作能力将不断提升，催生更多AI创作的可消费内容形式。

App Store排名：DeepSeek R1冲到了美国区App Store第一名，超越了OpenAI的ChatGPT。口碑与技术实力：DeepSeek没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得了用户的认可。[heading2]DeepSeek R1的技术特点[content]性能与成本：DeepSeek R1的效果比肩顶尖闭源模型o1，但价格仅为o1的27分之一。开源与创新：DeepSeek R1的开源让行业认知整体拉齐，得到了全世界的尊重和喜爱。[heading2]DeepSeek R1的创新模型R1 Zero[content]训练方式：R1 Zero跳过了监督微调(SFT)阶段，直接采用强化学习(RL)进行训练。研究结论：模型的思考能力是可以自我涌现出来的，这一发现具有革命性。[heading2]DeepSeek R1的影响[content]行业影响：DeepSeek R1的发布引发了美国科技界的恐慌，Meta内部对DeepSeek V3的出色表现感到震惊。市场影响：DeepSeek R1的低成本和高性能使得英伟达的市场地位受到挑战，其股价短期内大跌超3%，市值蒸发超300亿美元（27日盘前又跌14%）。[heading2]DeepSeek R1的未来展望[content]开源模型的进步：开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型的推理价格急速下降，技术更加普惠平权。AI编程与创作：AI编程将随着模型能力的提高，显著提升效率并降低门槛，AI的创作能力将不断提升，催生更多AI创作的可消费内容形式。

就我观察而言，大多数人讨论的DeepSeek，基本指的是它的深度思考版本——DeepSeek R1。DeepSeek R1不同于先前的普通模型（如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等），它与OpenAI现在最先进的模型o1、o3一样，同属于一条技术路线：基于强化学习RL的推理（Reasoning）模型。其标志性表现就是，在回答用户问题前，R1会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种“自问自答”，并非简单的自言自语，而是AI在模拟人类的深度思考。从用户初始问题“先有鸡还是先有蛋”出发，AI唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。这种能力，并非凭空而来。如果把AI比作人类，那么DeepSeek R1的“聪明”，源于其背后独特的“教育方式”。——在许多其他的AI模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1已经率先进入了“自学成才”的新阶段。