不能简单地说DeepSeek不如岩山科技，两者在技术架构、核心能力、应用场景等方面各有优势。具体如下：

- 技术架构：岩山科技的Yan模型采用自研的非Transformer架构，如Yan 2.0的Yan架构相比传统Transformer模型，训练效率提升7倍，推理量提升5倍，记忆能力提升3倍，还具备“训推同步”能力。而DeepSeek采用混合专家（MoE）架构，如DeepSeek V3总参数达6710亿，通过动态激活参数，提升了计算效率，其训练成本仅为传统模型的1/15。
- 核心能力：Yan模型轻量化优势明显，可在树莓派、无人机等低算力设备上部署，且支持文本、图像、语音多模态输入，在视频生成和跨模态交互上表现突出。DeepSeek则在数学与代码能力上较为领先，在MATH500测试中正确率达90.2%，Codeforces得分51.6，超越GPT-4 Turbo等闭源模型，同时支持137种语言实时互译，在中文知识问答和复杂语义解析上正确率领先。
- 应用场景：Yan模型主要应用于工业与安防、消费电子、政务与教育等领域，通过私有化部署提供定制化解决方案。DeepSeek则在金融与安全、电商与跨境贸易、科研与教育等领域深耕，如被深信服、360等企业集成到安全GPT中，还与数字人技术结合助力外贸商户，也被高校接入用于学术研究和代码生成。
- 开源策略与成本效益：Yan模型未开源，但支持私有化部署，每月训练算力成本不超过200万元。DeepSeek完全开源，支持商业应用，API定价低至每百万输入token 0.5元，且与海光DCU、昇腾芯片等国产硬件兼容。