„Deepseek“ yra PG įmonė, įsikūrusi Hangdžou, Kinijoje, 2023 m. Gegužės mėn. Įkūrė Liang Wenfeng, Zhejiang universiteto absolventas. Bendrovė veikia kaip nepriklausoma AI tyrimų laboratorija pagal aukšto skrydžio rizikos draudimo fondą, kurį ji įkūrė. Nors tikslūs „Deepseek“ finansavimo ir vertinimo duomenys liko neatskleisti, bendrovė specializuojasi kuriant atvirojo kodo LLM. Pirmasis jo modelis debiutavo 2023 m. Lapkričio mėn., Tačiau jis sulaukė reikšmingo pripažinimo, kai 2025 m. Sausio mėn. Įsteigė R1 samprotavimo modelį.
„Deepseek R1“ paleidimas žymi transformacinį šuolį į AI, pranoksta ankstesnių modelių nustatytus lūkesčius, įskaitant „Deepseek-V3-Base“ variantą. Konkuruojantis tiesiogiai su „Openai“ O1, „Deepseek R1“ nėra tik dar vienas AI modelis; Tai žaidimų keitiklis, pasižymintis moderniausiu našumu, ekonomiškumu ir nepaprastu lankstumu. Tai, kad „Deepseek R1“ yra atviro kodo, turinčio MIT licenciją, suteikia didžiulį potencialą įmonėms ir kūrėjams, siekiantiems galingų, komerciškai perspektyvių AI sprendimų.
Skaitykite daugiau: patirties „Zero Trust Network Access“ (ZTNA)
Nepaisant kuklios 6 milijonų dolerių biudžeto, „Deepseek“ pasiekė tai, ką stengėsi padaryti daugelis milijardų dolerių vertės technologijų milžinų-sukurti AI modelį, kuris konkuruoja su „Openai O1“, atsižvelgiant į našumą ir efektyvumą. Štai kaip jie tai padarė:
- Biudžeto efektyvumas: „Deepseek R1“ buvo pastatytas tik už 5,58 mln. USD, daug mažiau nei 6 milijardų dolerių vertės ir apskaičiuotos modelių, tokių kaip „Openai“ O1, kūrimo išlaidos.
- Optimizuotas išteklių panaudojimas: „Deepseek R1“ buvo apmokytas naudojant 2,78 mln. GPU valandų, tai yra 30,8 mln. GPU valandų, kurias meta naudoja panašaus dydžio modeliams, dalis.
- Novatoriškas mokymas: Naudojant ribotus kinų GPU, „Deepseek R1“ sugebėjo apeiti technologinius ir geopolitinius apribojimus, optimizuoti našumą per išradingumą.
- Įspūdingi etalonai: „Deepseek R1“ veikia lygiai taip pat su „Openai O1“ keliuose etalonuose, kartais net aplenkdamas jį tam tikrose vietose.
„Deepseek R1“ parodo, kad strateginių išteklių paskirstymo, naujovių ir efektyvumo, dar mažesnės komandos gali konkuruoti su pramonės milžinais.
Kas daro „Deepseek R1“ revoliucinis AI?
„Deepseeek R1“ nėra vien tik neapdorota galia-tai yra pažengusios AI, kad būtų prieinamesnis ir ekonomiškas. Štai kodėl išsiskiria:
- Atidarykite svorius ir MIT licenciją: „Deepseeek R1“ yra visiškai atviras kodas su MIT licencija, leidžianti kūrėjams kurti komercines programas be licencijavimo apribojimų naštos.
- Distiliuoti modeliai: „Deepseek“ siūlo mažesnius, tiksliai suderintus variantus, tokius kaip „Qwen“ ir „Llam“ modeliai, kurie suteikia puikų našumą, išlaikant efektyvumą įvairiems naudojimo atvejams.
- API prieiga: „Deepseek R1“ lengvai pasiekiama naudojant API, su nemokama pokalbių platforma ir prieinama didesnio masto programų kainodara.
- Ekonominis efektyvumas: „Deepseek R1“ yra žymiai prieinamesnis nei jo konkurentai. Pavyzdžiui, jos API kaina yra tik 0,55 USD už įvestį ir 2,19 USD už milijono žetonų išėjimą, palyginti su „Openai“ 15 USD už įvestį ir 60 USD už produkciją.
„Deepseek R1“ atvirojo kodo modelis kartu su ekonomiškai efektyviu kainodara suteikia kūrėjams ir įmonėms prieigą prie aukščiausio lygio AI už nedidelę kitų modelių kainą.
„Deepseek R1“ architektūra: galios ir efektyvumo mišinys
„Deepseek R1“ esmė yra 671 milijardo parametrų architektūra, remiantis ankstesniu „Deepseek V3“ bazinio modelio. Nors visas modelis gali pasigirti įspūdingu dydžiu, daugumos užduočių metu suaktyvinami tik 37 milijardai parametrų, optimizuodami skaičiavimo efektyvumą. „Deepseek“ taip pat siūlo šešias distiliuotas modelio versijas, kurių kiekviena suderinta su konkrečiais naudojimo atvejais, užtikrinant lankstumą ir mastelį.
Distiliuotas modelio sudėtis
- „Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b“
- „Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B“
- „Deepseek-R1-Distill-llama-8b“
- „Deepseek-R1-Distill-QWEN-14B“
- „Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B“
- „Deepseek-R1-Distill-llama-70b“
Šie distiliuoti modeliai suteikia aukštą našumą, tuo pat metu mažesni ir greitesni nei visas R1 modelis, todėl jie yra idealūs diegti su priverstine išteklių aplinką ar vietines sistemas.
Ekonomiškas mokymas ir distiliavimas
Vienas pagrindinių „Deepseeek R1“ sėkmės variklių yra jo ekonomiškai efektyvi mokymo strategija. Užuot pasikliavęs brangiai prižiūrimu tiksliniu būdu, „Deepseek R1“ dirbo derinį Stiprinimo mokymasis (RL) ir strateginis distiliavimas:
- Stiprinimo mokymasis (RL): „Deepseek R1“ mokymui panaudojo gryną RL, suteikdamas galimybę modeliui pagerinti savarankiškai, nepasikliaujant dideliais etikečių duomenų kiekiais. Tai žymiai sumažino išlaidas, susijusias su žmogaus anotacija.
- Distiliavimas efektyvumui: „Deepseek R1“ distiliavimo procesas perdavė aukšto lygio samprotavimo galimybes mažesniems modeliams, užtikrinant, kad net jo lengvesni variantai galėtų veikti aukštu lygiu be didesnių modelių skaičiavimo naštos.
Skaitykite daugiau: Openai: Openai: Jūsų asmeninė AI kasdienėms užduotims
Lyginamasis spektaklis: artimas „Openai O1“ konkurentas
„Deepseeek R1“ pasirodymas pagrindiniuose etalonuose jį tiesiogiai konkuruoja su „Openai O1“, tobulomis tokiomis sritimis kaip matematika ir programinės įrangos inžinerija. Štai kaip „Deepseek R1“ sukrauta prieš „Openai O1“:
Etalonas palyginimas
- Aime 2024 (Matematinis problemų sprendimas):
- „Deepseek R1“: 79,8% tikslumas
- Openai O1: 79,2% tikslumas
„Deepseek R1“ išsiskiria matematikos problemų sprendimu.
- Kodeforos (Konkurencinis programavimas):
- „Deepseek R1“: 96,3%
- Openai O1: 96,6%
„Openai O1“ atlieka šiek tiek geriau konkurencingame programavime.
- GPQA deimantas (Atsakymas į bendrą tikslą):
- „Deepseek R1“: 71,5%
- Openai O1: 75,7%
„Openai O1“ pralenkia „Deepseeek R1“ atsakymą į bendrosios paskirties klausimą.
- Matematika-500 (Matematinis problemų sprendimas):
- „Deepseek R1“: 97,3% tikslumas
- Openai O1: 96,4% tikslumas
„Deepseek R1“ lemia matematikos problemų sprendimo tikslumą.
- Mmlu (Bendrosios žinios supratimas):
- „Deepseek R1“: 90,8%
- Openai O1: 91,8%
„Openai O1“ turi nedidelį bendrųjų žinių užduočių pranašumą.
- Patikrinta SWE-Bench (Programinės įrangos inžinerijos užduotys):
- „Deepseek R1“: 49,2%
- Openai O1: 48,9%
„Deepseek R1“ laimi programinės įrangos inžinerijos užduotyse.

Bendras verdiktas:
- „Deepseek R1“: Stipresnis matematiniuose samprotavimuose, programinės įrangos inžinerijoje ir matematikos problemų sprendimo tikslumuose.
- Openai O1: Šiek tiek geriau atliekant bendrosios paskirties užduotis, konkurencinį programavimą ir bendrąsias žinias.
Abu modeliai panašiai veikia pagrindinėse srityse, kai „Deepseek R1“ puikiai moka matematikos ir problemų sprendimo užduotis, o „Openai O1“ turi pranašumą platesnėse, bendrųjų žinių užduotyse ir klausimų ir atsakymų srityje.
Praktiniai pritaikymai ir prieinamumas
„Deepseek R1“ ir jo distiliuotus modelius galima rasti keliose platformose, teikiančiose lanksčias diegimo parinktis:
- „Deepseek“ pokalbių platforma: Nemokama prieiga prie viso R1 modelio vartotojams.
- API prieiga: Įperkamas didelio masto naudojimo atvejams ir lengvai prieinami kūrėjams.
- Vietinis diegimas: Distiliuotus modelius, tokius kaip „QWEN 8B“ ar „QWEN 32B“, galima naudoti vietinėse sistemose ar virtualiose mašinose.
„Deepseek“ įsipareigojimas pasiekti prieinamumą užtikrina, kad kūrėjai galėtų lengvai integruoti savo galingas AI galimybes į savo programas, nepažeisdami banko.
Išvada: nauja AI naujovių era
„Deepseek R1“ yra tobulas pažangiausios AI technologijos ir strateginio išteklių valdymo susiliejimas. Dėl savo atvirojo kodo pobūdžio, ekonominio efektyvumo ir įspūdingų rezultatų „Deepseeek R1“ įrodo, kad dar mažesnės komandos, turinčios ribotus išteklius, gali sukurti AI modelius, konkuruojančius su didžiausiomis technologijų kompanijomis.
Verslui ir kūrėjams „Deepseeek R1“ pateikia įtikinamą alternatyvą esamoms rinkoje esančioms galimybėms – tai yra stiprios našumo už nedidelę kainą. Nesvarbu, ar dirbate su matematika, kodo ar bendromis samprotavimo užduotimis, „Deepseek R1“ gali būti tiesiog jūsų ieškomas proveržis.
Ar „Deepseee R1“ yra AI ateitis? Laikas parodys, bet vienas dalykas yra tikras: naujovės, efektyvumas ir lankstumas yra pagrindiniai jo sėkmės akmenys.