Landskap kecerdasan buatan (AI) generatif telah menyaksikan evolusi pesat sepanjang tahun lalu, dengan peserta baharu mencabar pemain yang sudah mantap seperti OpenAI dan Stability AI. Antara pencabar ini, syarikat permulaan DeepSeek yang berpangkalan di China telah mendapat perhatian yang ketara untuk keupayaan penjanaan imejnya yang bercita-cita tinggi. Tetapi bolehkah DeepSeek benar-benar berdiri di samping-atau bahkan mengatasi-gergasi industri dalam mencipta kandungan visual berkualiti tinggi? Artikel mendalam ini mengkaji evolusi DeepSeek, teknologi yang menyokong model penjanaan imejnya, cara penawaran unggulannya berbanding pesaing, aplikasi dunia sebenar, cabaran yang dihadapinya dan trajektori potensinya dalam ekosistem AI.
Apakah DeepSeek V3 dan Bagaimana Ia Sesuai dengan Barisan Model DeepSeek?
DeepSeek V3, dikeluarkan secara rasmi pada Disember 2024 yang versi terbaharunya ialah DeepSeek-V3-0324 yang dikeluarkan pada 2025, ialah lelaran utama ketiga model bahasa besar sumber terbuka DeepSeek (LLM). Tidak seperti model adik-beradiknya R1—yang dioptimumkan untuk penaakulan rantaian pemikiran—dan keluarga Janus—yang direkayasa khusus untuk pemahaman dan penjanaan imej pelbagai mod—DeepSeek V3 memfokus terutamanya pada pemahaman bahasa semula jadi, penaakulan dan tugas pengekodan lanjutan. Menurut Reuters, peningkatan V3-0324 menunjukkan "peningkatan ketara dalam bidang seperti penaakulan dan keupayaan pengekodan" berbanding pendahulunya, dengan markah penanda aras merentas pelbagai suite penilaian LLM menunjukkan peningkatan yang ketara dalam ketepatan dan kecekapan.
Ciri-ciri Utama DeepSeek V3
- Skala Parameter: Walaupun kiraan parameter yang tepat tidak didedahkan secara terbuka, V3 dipercayai berada di antara julat parameter 7B–14B, mengimbangi prestasi dengan kos operasi.
- Bidang Tumpuan: DeepSeek mengutamakan mengurangkan kependaman inferens dan meningkatkan kesetiaan mengikut arahan, terutamanya untuk domain pengaturcaraan dan teknikal.
- Konteks Keluaran: Dilancarkan pada Hugging Face pada akhir Disember 2024, V3 mengikuti impak global R1 pada bulan Januari dan mendahului keluaran multimodal Janus-Pro pada akhir Januari 2025.
Adakah V3 Natif Menyokong Penjanaan Imej?
Jawapan pendek: Tidak—DeepSeek V3 tidak direka bentuk sebagai model penjanaan imej. Objektif seni bina dan latihannya tertumpu secara eksklusif pada teks. Walaupun ia mungkin menerima dan menganalisis perihalan tekstual imej ("pemahaman pelbagai mod"), ia tidak mempunyai mekanisme penyahkod dan saluran paip tokenisasi visual yang diperlukan untuk mensintesis output peringkat piksel.
Mengapa V3 Bukan Penjana Imej
- Kekangan Seni Bina: DeepSeek V3 menggunakan pengubah autoregresif standard yang dilatih pada kebanyakannya korpora tekstual. Ia tidak termasuk komponen pembenaman visual atau VQ-tokenizer, kedua-duanya penting untuk menterjemah antara grid piksel dan token diskret untuk penjanaan.
- Data Latihan: Set data DeepSeek V3—dioptimumkan untuk penaakulan dan kod—telah dipilih susun daripada repositori kod, kertas akademik dan teks web, bukan set data imej–teks berpasangan yang diperlukan untuk mempelajari pemetaan daripada bahasa kepada piksel.
- Skop Penandaarasan: Walaupun Janus-Pro-7B telah ditanda aras secara eksplisit terhadap DALL·E 3 dan Stable Diffusion untuk kualiti imej, penilaian V3 memfokuskan pada penanda aras NLP standard seperti MMLU, HumanEval dan tugas sintesis kod .
Model DeepSeek Mana Yang Perlu Anda Gunakan untuk Penjanaan Imej?
Jika matlamat anda adalah untuk menjana imej daripada gesaan teks, DeepSeek menawarkan Janus siri, khususnya Janus-Pro-7B, yang direka bentuk untuk sintesis imej kesetiaan tinggi. Menurut liputan Reuters:
"Model penjanaan imej AI baharu DeepSeek, Janus Pro-7B, mengatasi prestasi DALL·E 3 OpenAI dan Stable Diffusion AI Stability dalam penanda aras. Ia mencapai kedudukan teratas untuk menjana imej daripada gesaan teks, memanfaatkan 72 juta imej sintetik berkualiti tinggi yang seimbang dengan data dunia sebenar untuk meningkatkan prestasi.".
Janus vs V3: Perbandingan
| Ciri | DeepSeek V3 | Janus-Pro-7B |
|---|---|---|
| Fungsi Utama | Pemahaman teks & kod | Sintesis imej |
| Keupayaan Multimodal | Teks sahaja | Teks-ke-imej & penglihatan |
| Seni bina | Autoregresif standard | Pengekod dwi + pengubah |
| Ketersediaan Awam | Pusat pemeriksaan Muka Berpeluk | Sumber terbuka pada GitHub |
| Pesaing Penanda Aras | LLM lain (GPT-4, Claude) | DALL·E 3, Resapan Stabil |
| Melepaskan Tarikh | disember 2024 | januari 2025 |
Bagaimanakah Model Imej DeepSeek Mencapai Prestasi Mereka?
Keluarga Janus, berbeza daripada V3, menggaji a seni bina dwi pengekod:
- Memahami Pengekod: Menggunakan SigLIP untuk mengekstrak pembenaman semantik daripada teks dan imej, membolehkan penjajaran tepat antara niat pengguna dan konsep visual.
- Pengekod Generasi: Menggunakan VQ-tokenizer untuk memetakan imej ke dalam token diskret, memasukkannya ke dalam pengubah autoregresif yang dikongsi untuk sintesis imej yang lancar .
Reka bentuk ini menangani pertukaran biasa dalam rangka kerja multimodal sebelumnya antara pemahaman dan penjanaan, membolehkan setiap pengekod mengkhusus sambil masih mendapat manfaat daripada tulang belakang pengubah bersatu.
Apakah Aplikasi Praktikal Model Imej DeepSeek?
Walaupun V3 kekal dalam domain NLP, siri Janus-Pro membuka banyak kes penggunaan tertumpu imej:
- Reka bentuk kreatif: Prototaip pantas visual pemasaran, seni konsep dan aset pengiklanan.
- Visualisasi Data: Penjanaan carta, maklumat grafik dan rajah beranotasi secara automatik daripada data mentah dan perihalan bahasa semula jadi.
- Kebolehcapaian: Menukar penerangan teks kepada kandungan ilustrasi untuk pengguna cacat penglihatan.
- pendidikan: Alat bantu visual interaktif dan penciptaan rajah masa nyata untuk menyokong persekitaran pembelajaran jauh.
Perusahaan seperti Perfect Corp. telah pun menunjukkan penyepaduan model Janus DeepSeek dengan YouCam AI Pro untuk menyelaraskan aliran kerja reka bentuk, mempamerkan peningkatan produktiviti serta-merta dalam industri kecantikan dan fesyen.
Apakah Batasan dan Pertimbangan yang Tinggal?
- Penanda Aras Sumber Terbuka: Walaupun DeepSeek mendakwa keunggulan berbanding penyandang pasaran, penilaian bebas dan semakan rakan sebaya adalah terhad.
- Keperluan Pengiraan: Walaupun pengoptimuman kos, Janus-Pro-7B masih menuntut sumber GPU yang signifikan untuk penjanaan masa nyata.
- Privasi Data: Perusahaan yang menilai susunan sumber terbuka DeepSeek mesti memastikan pematuhan terhadap tadbir urus data dalaman, terutamanya apabila memperhalusi set data proprietari.
Apakah Seterusnya untuk Pelan Hala Tuju Multimodal DeepSeek?
DeepSeek dilaporkan mengimbangi R&D antara model bahasa R2—yang dijangkakan pada pertengahan 2025—dan keluaran multimodal gen seterusnya. Jalan penyelidikan utama termasuk:
- Campuran Pakar (KPM): Menskala subrangkaian khusus untuk penglihatan dan bahasa untuk meningkatkan lagi prestasi tanpa peningkatan pengiraan yang berkadar.
- Inferens Pada Peranti: Meneroka penggunaan ringan dan bersekutu pengekod Janus untuk memelihara privasi pengguna dan mengurangkan kependaman.
- LLM–MoM Bersatu (Campuran Model): Mereka bina saluran paip inferens tunggal yang mengarahkan tugasan secara dinamik ke submodul yang paling berkebolehan, sama ada teks atau penglihatan.
Inisiatif ini mencadangkan bahawa model masa depan DeepSeek mungkin mengaburkan sempadan antara keturunan V3 yang mengutamakan bahasa dan siri Janus yang mengutamakan penglihatannya, yang membawa masuk benar-benar AI multimodal bersatu.
Kesimpulan
DeepSeek V3, sementara mercu tanda dalam pembangunan LLM sumber terbuka, tetap tertumpu pada teks dan kod dan bukannya sintesis imej. Untuk tugas penjanaan imej, DeepSeek's Janus keluarga—terutamanya Janus-Pro-7B—menyediakan keupayaan teguh yang menyaingi sistem proprietari terkemuka. Memandangkan DeepSeek terus berulang, penumpuan saluran bahasa dan visinya menjanjikan pengalaman multimodal yang lebih berkuasa, walaupun perusahaan dan penyelidik harus menimbang kos pengiraan dan mengesahkan penanda aras bebas semasa menilai penggunaan.
Bermula
CometAPI menyediakan antara muka REST bersatu yang mengagregatkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan dan papan pemuka pengebilan. Daripada menyulap berbilang URL vendor dan bukti kelayakan, anda menunjukkan pelanggan anda pada url asas dan menentukan model sasaran dalam setiap permintaan.
Pembangun boleh mengakses API DeepSeek seperti DeepSeek-V3(nama model: deepseek-v3-250324) dan Deepseek R1 (nama model: deepseek-ai/deepseek-r1) Melalui CometAPI.Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API.
Baru menggunakan CometAPI? Mulakan percubaan 1$ percuma dan lepaskan Sora pada tugas paling sukar anda.
Kami tidak sabar untuk melihat apa yang anda bina. Jika sesuatu terasa tidak menyenangkan, tekan butang maklum balas—memberitahu kami perkara yang rosak adalah cara terpantas untuk menjadikannya lebih baik.