DeepSeekҚытайдың көрнекті AI стартапы жасанды интеллект қауымдастығында айтарлықтай назар аударған екі танымал модельді - DeepSeek-V3 және DeepSeek-R1-ді ұсынды. Екі үлгі де бір ұйымнан шыққанымен, олар әртүрлі қолданбаларға бейімделген және бірегей сипаттамаларға ие. Бұл мақалада DeepSeek-V3 және R1 олардың архитектурасын, өнімділігін, қолданбаларын және AI ландшафтында пайда болуының салдарын зерттей отырып, терең салыстыру қарастырылған.
DeepSeek-V3 дегеніміз не?
DeepSeek-V3 - бұл әртүрлі тапсырмалар бойынша теңдестірілген өнімділікті қамтамасыз етуге бағытталған жалпы мақсаттағы LLM. 2024 жылдың желтоқсанында шыққан бастапқы нұсқада 671 миллиард параметр болды. 2025 жылдың наурыз айында 3 миллиард параметрі бар жаңартылған DeepSeek-V0324-685 нұсқасы ұсынылды, ол әр таңбалауыш үшін шамамен 37 миллиард параметрді белсендіретін Сарапшылар қоспасы (ММ) архитектурасын қолданады. Бұл жақсарту кодты генерациялауда, ой қорытуда, математикада және қытай тілін өңдеу мүмкіндіктерінде айтарлықтай жақсартуларға әкелді.
Қатысты тақырыптар DeepSeek V3-0324 шығарылымы: оның соңғы жақсартулары қандай?
DeepSeek-R1 дегеніміз не?
1 жылдың қаңтарында шығарылған DeepSeek-R2025 кеңейтілген ойлауды және күрделі мәселелерді шешуді қажет ететін тапсырмаларға арналған, әсіресе математика мен кодтауда үздік. Ол кілт-мәндік кэш талаптарын азайту және қорытынды шығару тиімділігін арттыру үшін көп басты жасырын назарды және ТМ-ны қамтитын DeepSeek-V3 құрылымына негізделген.
DeepSeek-V3 және R1 арасындағы негізгі айырмашылықтар қандай?
DeepSeek R1 және V3: негізгі айырмашылықтар
Міне, салыстыру кестесі DeepSeek R1 және DeepSeek V3: негізгі айырмашылықтар:
| ерекшелік | DeepSeek R1 | DeepSeek V3 |
|---|---|---|
| Өңдеу жылдамдығы | Жылдам жауап беру уақыты мен тиімділік үшін оңтайландырылған | Сәл баяу, бірақ күрделі тапсырмаларда дәлірек |
| Тіл түсіну | Күшті, анық, қысқа нәтижелерге назар аудара отырып | Жетілдірілген, контекст пен нюансты тереңірек түсіну |
| сәулет | Оқытуды күшейту (RL) оңтайландырылған | Сарапшылар қоспасы (ММ) |
| Дәлелдеу қабілеті | Жақсы, құрылымдық тапсырмаларға назар аударады | Жетілдірілген ойлау және мәселені шешу мүмкіндіктері |
| Тренинг деректер жинағы | Ой қорытуға арналған оқытуды бекіту | Кодтау, математика, көптілділік |
| Нақты дүние қолданбалары | Мазмұнды жылдам жасау, кодтау тапсырмалары үшін өте қолайлы | Зерттеу, кешенді талдау және нюансты өзара әрекеттесу үшін жақсырақ |
| Customization | Шектеулі теңшеу опциялары | Арнайы тапсырмалар үшін тереңірек теңшеуге мүмкіндік беретін икемді |
| Кідіріс | Төмен кідіріс, жоғары жылдамдықты өнімділік | Көбірек өңдеу қуаты қажет болғандықтан, сәл жоғары кідіріс |
| Ең жақсы пайдалану жағдайы | Жылдамдық пен дәлдікті қажет ететін тапсырмалар үшін өте қолайлы | Терең түсіну мен пайымдауды қажет ететін тапсырмалар үшін ең жақсы |
| Параметр диапазоны | 1.5В - 70В | 671B |
| Ашық кілт | иә | иә |
Архитектуралық ерекшеліктер
DeepSeek-V3 әмбебаптығы мен әртүрлі тапсырмаларда кең қолдану мүмкіндігін көрсететін жалпы мақсаттағы AI үлгісі ретінде жасалған. Оның архитектурасы теңдестірілген өнімділікті қамтамасыз етуге бағытталған, бұл оны кең ауқымды функцияларды қажет ететін қолданбаларға қолайлы етеді. Керісінше, DeepSeek-R1 кеңейтілген ойлауды және күрделі мәселелерді шешу мүмкіндіктерін талап ететін тапсырмалар үшін оңтайландырылған, әсіресе математика және кодтау сияқты салаларда үздік. Бұл мамандандыруға оның күрделі есептеулер мен логикалық шегерімдерді өңдеудегі біліктілігін арттыратын мақсатты оқыту әдістемелері арқылы қол жеткізіледі.
Өнімділік көрсеткіштері
Эталондық бағалауда DeepSeek-R1 DeepSeek-V3-пен салыстырғанда терең пайымдау мен күрделі мәселелерді шешуді қамтитын тапсырмаларда жоғары өнімділікті көрсетті. Мысалы, математикалық есептерді шешу сценарийлерінде, R1-дің кеңейтілген ойлау мүмкіндіктері жалпы тапсырмаларға көбірек бейімделген V3-тен асып түсуге мүмкіндік береді. Дегенмен, V3 табиғи тілді өңдеуді және жалпы түсінуді талап ететін тапсырмаларда алдыңғы қатарды сақтайды, мұнда оның теңдестірілген тәсілі неғұрлым дәйекті және контекстік сәйкес жауаптарды береді.
Оқыту әдістемелері екі үлгінің арасында қалай ерекшеленеді?
Ресурстарды бөлу және тиімділік
DeepSeek-R1 әзірлеуі шамамен 2,000 Nvidia H800 чиптерін пайдалануды қамтыды, оның жалпы шығыны шамамен $5.6 миллионды құрайды. Бұл ресурсты тиімді пайдалану әдетте OpenAI GPT-4 сияқты модельдермен байланысты айтарлықтай инвестицияларға күрт қарама-қайшы келеді, бұл оқу шығындары 100 миллион доллардан асуы мүмкін. R1 тренингіндегі ресурстарды стратегиялық бөлу DeepSeek компаниясының өнімділікке нұқсан келтірместен үнемді AI әзірлеуге деген ұмтылысын көрсетеді.
Оқыту әдістері
Екі модель де мүмкіндіктерін арттыру үшін инновациялық оқыту әдістерін пайдаланады. DeepSeek-R1 күрделі тапсырмаларды жоғары дәлдікпен шешуге мүмкіндік беретін, оның ойлау қабілеттерін жетілдіру үшін білімді айдау және мамандар жүйесі сияқты әдістерді пайдаланады. DeepSeek-V3 озық оқыту әдістемелерін қоса отырып, жан-жақтылық пен өнімділік арасындағы тепе-теңдікке қол жеткізуге, оның тапсырмалардың кең ауқымында қолданылуын қамтамасыз етуге бағытталған.
Қатысты тақырыптар DeepSeek мұндай үнемді AI жаттығуларына қалай қол жеткізді?
Әрбір модельдің практикалық қолданылуы қандай?
DeepSeek-V3: әрекеттегі әмбебаптық
DeepSeek-V3 жалпы мақсаттағы дизайны оны қолданбалардың кең ауқымы үшін қолайлы етеді, соның ішінде:
- Клиенттерге қызмет көрсету: Әр түрлі салалардағы тұтынушылардың сұрауларына дәйекті және контекстік сәйкес жауаптар беру.
- Мазмұнды құру: Адамға ұқсас мәтін жасау арқылы мақалалар, блогтар және басқа да жазбаша материалдарды жасауға көмектесу.
- Тілдік аударма: Бірнеше тіл арасындағы дәл және нақты аудармаларды жеңілдету.
Оның әртүрлі тапсырмалардағы теңдестірілген өнімділігі V3-ті кең түсінуді және бейімделуді қажет ететін қолданбалар үшін сенімді құрал ретінде көрсетеді.
DeepSeek-R1: Күрделі тапсырмаларға мамандану
DeepSeek-R1 арнайы архитектурасы оны келесідей домендерде тиімді етеді:
- Білімі: Күрделі математикалық және ғылыми мәселелер бойынша егжей-тегжейлі түсініктемелер мен шешімдерді беру, студенттерге де, мұғалімдерге де көмектеседі.
- Инженерлік: Инженерлерге күрделі есептеулер мен дизайнды оңтайландыруға көмектесу.
- Зерттеу: Терең ойды қажет ететін деректерді талдау және теориялық зерттеулерде зерттеушілерге қолдау көрсету.
Жетілдірілген пайымдауды талап ететін тапсырмаларды шешудегі оның шеберлігі когнитивті өңдеудің жоғары деңгейін талап ететін мамандандырылған салалардағы құндылығын көрсетеді.
DeepSeek-V3 және R1 пайда болуы AI индустриясына қалай әсер етті?
Белгіленген ойыншылардың бұзылуы
DeepSeek модельдерін енгізу AI пейзажын айтарлықтай бұзып, OpenAI және Google сияқты қалыптасқан құрылымдардың үстемдігіне қарсы тұрды. DeepSeek-R1, атап айтқанда, жоғары өнімді AI үлгілерін айтарлықтай төмен қаржылық және есептеу ресурстарымен әзірлеуге болатынын көрсетті, бұл саладағы инвестициялық стратегияларды қайта бағалауға түрткі болды.
Нарық динамикасы және инвестицияның ауысуы
DeepSeek модельдерінің жылдам көтерілуі нарық динамикасына әсер етіп, ірі технологиялық компаниялар үшін елеулі қаржылық салдарға әкелді. Мысалы, DeepSeek AI қосымшаларының танымалдылығы Nvidia-ның нарықтық капитализациясының айтарлықтай төмендеуіне ықпал етті, бұл үнемді AI шешімдерінің кеңірек технология нарығына терең әсерін көрсетеді.
DeepSeek-V3 және DeepSeek-R1 қанша тұрады?
DeepSeek өзінің DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) және DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) үлгілеріне таңбалауышты пайдалануға негізделген бағамен API қолжетімділігін ұсынады. Тарифтер стандартты және жеңілдік кезеңдерімен тәулік уақытына байланысты өзгереді. Төменде баға құрылымының егжей-тегжейлі бөлінуі берілген:
| моделі | Мәтінмән ұзындығы | Ең көп CoT токендері | Максималды шығыс таңбалауыштары | Уақыт кезеңі (UTC) | Енгізілген баға (кэштің соққысы) | Кіріс бағасы (кэшті жоғалту) | Шығару бағасы |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Чат | 64K | N / A | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.07 миллион токенге $1 | 0.27 миллион токенге $1 | 1.10 миллион токенге $1 |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 миллион токенге $1 | 0.135 миллион токенге $1 | 0.55 миллион токенге $1 | ||||
| DeepSeek-Reasoner | 64K | 32K | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.14 миллион токенге $1 | 0.55 миллион токенге $1 | 2.19 миллион токенге $1 |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 миллион токенге $1 | 0.135 миллион токенге $1 | 0.55 миллион токенге $1 |
Ескертулер:
CoT (ой тізбегі): DeepSeek-Reasoner үшін CoT соңғы жауапты бермес бұрын берілген дәлелдеу мазмұнына сілтеме жасайды. Шығару таңбалауыштарының санына CoT және соңғы жауап кіреді және олардың бағасы бірдей.
Cache Hit vs. Cache Miss:
- Кэш соққысы: Кіріс таңбалауыштары бұрын өңделген және кэштелген кезде орын алады, нәтижесінде кіріс бағасы төмен болады.
- Кэш мисс: Кіріс таңбалауыштары жаңа немесе кэште табылмаған кезде орын алады, бұл кіріс бағасының жоғарылауына әкеледі.
Уақыт кезеңдері:
- Стандартты баға кезеңі: 00:30 - 16:30 UTC.
- Жеңілдікті баға кезеңі: 16:30-дан 00:30-ға дейін UTC. Осы уақыт ішінде айтарлықтай шығындарды үнемдеуге мүмкіндік беретін дисконтталған тарифтер қолданылады.
DeepSeek осы бағаларды реттеу құқығын өзіне қалдырады, сондықтан пайдаланушыларға ең соңғы ақпарат үшін ресми құжаттаманы бақылау ұсынылады.
Осы баға құрылымын түсіну арқылы әзірлеушілер мен бизнес DeepSeek AI үлгілерін нақты қажеттіліктері мен бюджеттеріне сәйкес пайдалануды тиімді жоспарлап, оңтайландыра алады.
Әзірлеушілер үшін: API Access
CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады DeepSeek V3 API (үлгі атауы: deepseek-v3;) және DeepSeek R1 API (модель атауы: deepseek-r1;) және тіркеліп, жүйеге кіргеннен кейін тіркелгіңізге $1 аласыз! Тіркелуге және CometAPI тәжірибесіне қош келдіңіз.
CometAPI бірнеше жетекші AI үлгілерінің API интерфейстері үшін орталықтандырылған хаб ретінде әрекет етеді, бұл бірнеше API провайдерлерімен бөлек байланысу қажеттілігін болдырмайды.
Қараңыз DeepSeek V3 API және DeepSeek R1 API интеграция мәліметтері үшін.
қорытынды
DeepSeek-V3 және R1 жасанды интеллект саласында жасалып жатқан инновациялық қадамдардың мысалы болып табылады, олардың әрқайсысы технологиялық экожүйедегі әртүрлі қажеттіліктерді қанағаттандырады. V3-тің әмбебаптығы оны жалпы қолданбалар үшін құнды активке айналдырады, ал R1-нің мамандандырылған мүмкіндіктері оны күрделі мәселелерді шешуге арналған керемет құрал ретінде орналастырады. Бұл модельдер дамып келе жатқандықтан, олар AI қолданбаларының ауқымын кеңейтіп қана қоймайды, сонымен қатар саладағы даму стратегиялары мен ресурстарды бөлуді қайта бағалауды талап етеді. Оларды орналастыруға байланысты қиындықтарды шарлау олардың жаһандық AI ландшафтындағы ұзақ мерзімді әсері мен табысын анықтауда шешуші рөл атқарады.
