Генеративті жасанды интеллект (AI) пейзажы өткен жылы жылдам эволюцияның куәсі болды, жаңа қатысушылар OpenAI және Stability AI сияқты қалыптасқан ойыншыларды сынады. Осы бәсекелестердің арасында қытайлық DeepSeek стартапы өзінің амбициялық имиджді құру мүмкіндіктеріне үлкен назар аударды. Бірақ DeepSeek шынымен де жоғары сапалы көрнекі мазмұнды жасауда сала титандарымен қатар тұра ала ма, тіпті олардан да асып кете ала ма? Бұл терең мақалада DeepSeek эволюциясы, оның кескін жасау үлгілеріне негізделген технологиялар, оның флагмандық ұсыныстары бәсекелестермен, нақты әлемдегі қолданбалармен, ол кездескен қиындықтармен және AI экожүйесіндегі әлеуетті траекториясымен салыстырылады.
DeepSeek V3 дегеніміз не және ол DeepSeek модельдер тобына қалай сәйкес келеді?
DeepSeek V3, ресми түрде 2024 жылдың желтоқсанында шығарылды, оның соңғы нұсқасы 3 жылы шығарылған DeepSeek-V0324-2025, DeepSeek-тің ашық бастапқы үлкен тіл үлгілерінің (LLM) үшінші ірі итерациясы болып табылады. Ой тізбегі бойынша ой қорыту үшін оңтайландырылған R1 моделінен және мультимодальды кескінді түсіну және жасау үшін арнайы жасалған Janus отбасынан айырмашылығы, DeepSeek V3 негізінен дамыған табиғи тілді түсінуге, ой қорытуға және кодтау тапсырмаларына назар аударады. Reuters агенттігінің хабарлауынша, V3-0324 жаңартуы алдыңғы нұсқамен салыстырғанда «ойлау және кодтау мүмкіндіктері сияқты салаларда айтарлықтай жақсартуларды» көрсетті, сонымен қатар бірнеше LLM бағалау жинақтарының эталондық ұпайлары дәлдік пен тиімділікте айтарлықтай жетістіктерді көрсетті.
DeepSeek V3 негізгі сипаттамалары
- Параметр масштабы: Параметрлердің нақты сандары көпшілікке жарияланбағанымен, V3 өнімділікті операциялық шығындармен теңестіре отырып, 7B–14B параметр ауқымы арасында болады деп есептеледі.
- Фокус аймақтары: DeepSeek, әсіресе, бағдарламалау және техникалық домендер үшін, қорытынды шығарудың кідірісін азайтуға және нұсқаулардан кейін дәлдікті жақсартуға басымдық берді.
- Шығарылым мәтіні: Hugging Face-те 2024 жылдың желтоқсан айының соңында шығарылған V3 қаңтарда R1 ғаламдық әсерін қадағалады және 2025 жылдың қаңтарының соңында Janus-Pro мультимодальды шығарылымының алдында болды.
V3 жергілікті түрде кескін жасауды қолдайды ма?
Қысқа жауап: Жоқ—DeepSeek V3 кескін жасау үлгісі ретінде жасалмаған. Оның архитектурасы мен оқу мақсаттары тек мәтінге негізделген. Ол кескіндердің мәтіндік сипаттамаларын («мультимодальды түсіну») қабылдап, талдаса да, пикселдік деңгейдегі нәтижелерді синтездеу үшін қажетті декодер механизмдері мен визуалды токенизация құбырлары жетіспейді.
Неліктен V3 кескін генераторы емес?
- Архитектуралық шектеулер: DeepSeek V3 негізінен мәтіндік корпуста дайындалған стандартты авторегрессивті трансформаторды пайдаланады. Ол генерациялау үшін пикселдік торлар мен дискретті таңбалауыштар арасында аудару үшін маңызды болып табылатын көрнекі ендіру немесе VQ-токенизатор құрамдас бөлігін қамтымайды.
- Жаттығу деректері: Ойлау және код үшін оңтайландырылған DeepSeek V3 деректер жинағы тілден пиксельдерге салыстыруды үйрену үшін қажет жұптастырылған кескін-мәтіндік деректер жиындарынан емес, код репозиторийлерінен, академиялық мақалалардан және веб-мәтіннен таңдалған.
- Салыстыру ауқымы: Janus-Pro-7B кескін сапасы үшін DALL·E 3 және тұрақты диффузиямен нақты салыстырылған болса, V3 бағалауы MMLU, HumanEval және код синтезі тапсырмалары сияқты стандартты NLP көрсеткіштеріне бағытталған.
Кескінді жасау үшін қандай DeepSeek үлгісін пайдалану керек?
Егер сіздің мақсатыңыз мәтіндік сұраулардан кескіндер жасау болса, DeepSeek ұсынады Янус сериялары, атап айтқанда Janus-Pro-7B, ол жоғары дәлдіктегі кескін синтезіне арналған. Reuters ақпаратына сәйкес:
"DeepSeek-тің жаңа AI кескінін генерациялау үлгісі Janus Pro-7B, OpenAI-дің DALL·E 3 және тұрақтылық AI-ның тұрақты диффузиясын салыстыру көрсеткіштерінен асып түсті. Ол нақты дүние деректерімен теңестірілген 72 миллион жоғары сапалы синтетикалық кескіндерді пайдаланып, мәтіндік нұсқаулардан кескіндер жасау бойынша жоғары рейтингтерге қол жеткізді."
Janus vs V3: салыстыру
| ерекшелік | DeepSeek V3 | Janus-Pro-7B |
|---|---|---|
| Негізгі функция | Мәтінді түсіну және код | Сурет синтезі |
| Көпмодальды мүмкіндік | Тек мәтіндік | Мәтіннен кескінге және көру |
| сәулет | Стандартты авторегрессивті | Қос кодтаушы + трансформатор |
| Жалпыға қолжетімділік | Hugging Face бақылау пункті | GitHub жүйесіндегі ашық бастапқы код |
| Эталондық бәсекелестер | Басқа LLM (GPT-4, Клод) | DALL·E 3, Тұрақты диффузия |
| Шығару күні | желтоқсан 2024 | қаңтар 2025 |
DeepSeek имидждік модельдері өз өнімділігіне қалай қол жеткізеді?
V3-тен ерекшеленетін Janus отбасында a қос кодтаушы архитектурасы:
- Кодер туралы түсінік: Мәтін мен кескіндерден семантикалық ендірулерді шығару үшін SigLIP пайдаланады, бұл пайдаланушы ниеті мен визуалды тұжырымдамалар арасында дәл туралауға мүмкіндік береді.
- Буын кодтары: Кескіндерді үзіліссіз синтездеу үшін ортақ авторегрессивті трансформаторға жіберіп, кескіндерді дискретті таңбалауыштарға салыстыру үшін VQ-токенизаторды пайдаланады.
Бұл дизайн түсіну мен генерациялау арасындағы алдыңғы мультимодальды құрылымдардағы ортақ айырбастауды қарастырады, бұл әрбір кодтаушыға біртұтас трансформатор магистралінің пайдасын ала отырып мамандануға мүмкіндік береді.
DeepSeek кескін үлгілерінің практикалық қолданбалары қандай?
V3 NLP доменінде қалғанымен, Janus-Pro сериясы кескінге бағытталған пайдалану жағдайларының көптігін ашады:
- Шығармашылық дизайн: Маркетингтік көрнекі бейнелерді, концепциялық өнерді және жарнамалық активтерді жылдам прототиптеу.
- Деректерді визуализациялау: Диаграммаларды, инфографикаларды және аннотацияланған диаграммаларды бастапқы деректер мен табиғи тіл сипаттамаларынан автоматтандырылған жасау.
- Қол жетімділік: Көру қабілеті нашар пайдаланушылар үшін мәтіндік сипаттамаларды иллюстрациялық мазмұнға түрлендіру.
- Білімі: Интерактивті көрнекі құралдар және қашықтан оқыту орталарын қолдау үшін нақты уақыттағы диаграмма құру.
Perfect Corp. сияқты кәсіпорындар сұлулық пен сән индустриясындағы өнімділіктің бірден жоғарылауын көрсете отырып, дизайнның жұмыс үрдісін оңтайландыру үшін DeepSeek-тің Janus үлгісін YouCam AI Pro-мен біріктіруді көрсетті.
Қандай шектеулер мен ойлар қалады?
- Ашық бастапқы бағдарлар: DeepSeek нарықтағы басқарушылардан артықшылықты мәлімдегенімен, тәуелсіз, рецензияланған бағалаулар аз.
- Есептеу талаптары: Шығындарды оңтайландыруға қарамастан, Janus-Pro-7B әлі де нақты уақытта генерациялау үшін айтарлықтай GPU ресурстарын талап етеді.
- Деректердің құпиялығы: DeepSeek-тің ашық бастапқы стектерін бағалайтын кәсіпорындар, әсіресе меншікті деректер жиынын дәл баптау кезінде ішкі деректерді басқарудың сәйкестігін қамтамасыз етуі керек.
DeepSeek мультимодальды жол картасы үшін келесі кезекте не болады?
DeepSeek 2 жылдың ортасында күтілетін R2025 тіл моделі мен келесі ұрпақ мультимодальды шығарылымдары арасында ҒЗТКЖ-ны теңестіреді деп хабарлайды. Негізгі зерттеу әдістеріне мыналар жатады:
- Сарапшылар қоспасы (МЭ): Пропорционалды есептеулерсіз өнімділікті одан әрі арттыру үшін көру және тіл үшін арнайы ішкі желілерді масштабтау.
- Құрылғыдағы қорытынды: Пайдаланушы құпиялылығын сақтау және кідіріс уақытын азайту үшін Janus кодтауыштарының жеңіл, федеративтік орналастыруларын зерттеу.
- Unified LLM–MoM (үлгілер қоспасы): Тапсырмаларды мәтін немесе көрініс болсын, ең қабілетті қосалқы модульге динамикалық түрде бағыттайтын ерекше қорытынды құбырын құрастыру.
Бұл бастамалар DeepSeek-тің болашақ үлгілері оның тілге негізделген V3 желісі мен оның көру-орталықтандырылған Janus сериясы арасындағы шекараларды бұлдыратуы мүмкін екенін болжайды. бірыңғай мультимодальды АИ.
қорытынды
DeepSeek V3, ашық бастапқы LLM әзірлеудегі бағдар болғанымен, кескін синтезіне емес, мәтін мен кодқа бағытталған. Кескінді жасау тапсырмалары үшін DeepSeek Янус отбасы, әсіресе Janus-Pro-7B — жетекші меншікті жүйелермен бәсекелесетін сенімді мүмкіндіктерді қамтамасыз етеді. DeepSeek итерациясын жалғастыруда, оның тілі мен көзқарасының конвергенциясы бұрынғыдан да күшті мультимодальды тәжірибелерді уәде етеді, дегенмен кәсіпорындар мен зерттеушілер бала асырап алуды бағалау кезінде есептеу шығындарын өлшеп, тәуелсіз көрсеткіштерді тексеруі керек.
Басталу
CometAPI ендірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары бар тұрақты соңғы нүкте астында жүздеген AI үлгілерін біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін қамтамасыз етеді. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін біріктірудің орнына, сіз клиентті негізгі URL мекенжайына бағыттайсыз және әрбір сұрауда мақсатты үлгіні көрсетесіз.
Әзірлеушілер DeepSeek-V3 сияқты DeepSeek API интерфейсіне қол жеткізе алады (модель атауы: deepseek-v3-250324) және Deepseek R1 (модель атауы: deepseek-ai/deepseek-r1) арқылы CometAPI.Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз.
CometAPI-ге жаңадан келдіңіз бе? 1$ тегін сынақ нұсқасын бастаңыз және Сораны ең қиын тапсырмаларды орындаңыз.
Сіз не салғаныңызды көруді күте алмаймыз. Егер бірдеңе дұрыс болмаса, кері байланыс түймесін басыңыз — бізге не бұзылғанын айту оны жақсартудың ең жылдам жолы.