DeepSeek, znany chiński startup AI, wprowadził dwa godne uwagi modele — DeepSeek-V3 i DeepSeek-R1 — które przyciągnęły znaczną uwagę w społeczności sztucznej inteligencji. Chociaż oba modele pochodzą z tej samej organizacji, są dostosowane do odrębnych zastosowań i wykazują unikalne cechy. W tym artykule przedstawiono dogłębne porównanie DeepSeek-V3 i R1, badając ich architekturę, wydajność, zastosowania i implikacje ich pojawienia się w krajobrazie AI.
Czym jest DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 to uniwersalny LLM mający na celu zapewnienie zrównoważonej wydajności w przypadku różnych zadań. Wersja początkowa, wydana w grudniu 2024 r., zawierała 671 miliardów parametrów. W marcu 2025 r. wprowadzono zaktualizowaną wersję DeepSeek-V3-0324 z 685 miliardami parametrów, wykorzystującą architekturę Mixture of Experts (MoE), która aktywuje około 37 miliardów parametrów na token. To ulepszenie doprowadziło do znacznych ulepszeń w zakresie generowania kodu, rozumowania, matematyki i możliwości przetwarzania języka chińskiego.
Tematy pokrewne Wersja DeepSeek V3-0324: jakie są najnowsze udoskonalenia?
Czym jest DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1, wydany w styczniu 2025 r., jest dostosowany do zadań wymagających zaawansowanego rozumowania i złożonego rozwiązywania problemów, szczególnie w matematyce i kodowaniu. Opiera się na strukturze DeepSeek-V3, włączając wielogłowicową utajoną uwagę i MoE w celu zmniejszenia wymagań dotyczących pamięci podręcznej wartości kluczowych i zwiększenia wydajności wnioskowania.
Jakie są podstawowe różnice między DeepSeek-V3 i R1?
DeepSeek R1 kontra V3: podstawowe różnice
Oto tabela porównawcza DeepSeek R1 kontra DeepSeek V3: podstawowe różnice:
| Cecha | Głębokie wyszukiwanie R1 | DeepSeek V3 |
|---|---|---|
| Szybkość przetwarzania | Zoptymalizowany pod kątem szybkiego czasu reakcji i wydajności | Nieco wolniejszy, ale dokładniejszy w przypadku zadań złożonych |
| Rozumienie języka | Mocne, z naciskiem na jasne, zwięzłe wyniki | Ulepszone, z głębszym zrozumieniem kontekstu i niuansów |
| Architektura | Zoptymalizowane pod kątem uczenia się przez wzmacnianie (RL) | Mieszanina Ekspertów (MoE) |
| Zdolność rozumowania | Dobrze, skupia się na zadaniach strukturalnych | Zaawansowane zdolności rozumowania i rozwiązywania problemów |
| Zbiór danych szkoleniowych | Uczenie się przez wzmacnianie w celu rozumowania | Kodowanie, matematyka, wielojęzyczność |
| Aplikacje w świecie rzeczywistym | Dobrze nadaje się do szybkiego generowania treści i zadań kodowania | Lepiej nadaje się do badań, złożonych analiz i niuansowych interakcji |
| Personalizacja | Ograniczone opcje dostosowywania | Większa elastyczność, umożliwiająca głębszą personalizację do konkretnych zadań |
| Utajenie | Niskie opóźnienie, wysoka prędkość działania | Nieco większe opóźnienie ze względu na większą wymaganą moc przetwarzania |
| Najlepszy przypadek użycia | Idealny do zadań wymagających szybkości i dokładności | Najlepiej nadaje się do zadań wymagających dogłębnego zrozumienia i rozumowania |
| Zakres parametrów | 1.5B do 70B | 671B |
| open Source | Tak | Tak |
Rozróżnienia architektoniczne
DeepSeek-V3 został zaprojektowany jako uniwersalny model AI, kładący nacisk na wszechstronność i szerokie zastosowanie w różnych zadaniach. Jego architektura koncentruje się na dostarczaniu zrównoważonej wydajności, dzięki czemu nadaje się do aplikacji wymagających szerokiego zakresu funkcjonalności. Natomiast DeepSeek-R1 jest zoptymalizowany pod kątem zadań wymagających zaawansowanego rozumowania i złożonych możliwości rozwiązywania problemów, szczególnie wyróżniających się w takich obszarach jak matematyka i kodowanie. Ta specjalizacja jest osiągana poprzez ukierunkowane metodologie szkoleniowe, które zwiększają jego biegłość w obsłudze skomplikowanych obliczeń i logicznych dedukcji.
Wskaźniki wydajności
W ocenach porównawczych DeepSeek-R1 wykazał lepszą wydajność w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania i złożonego rozwiązywania problemów w porównaniu z DeepSeek-V3. Na przykład w scenariuszach rozwiązywania problemów matematycznych zaawansowane możliwości rozumowania R1 pozwalają mu przewyższyć V3, który jest bardziej dostosowany do zadań ogólnych. Jednak V3 utrzymuje przewagę w zadaniach wymagających przetwarzania języka naturalnego i ogólnego zrozumienia, gdzie jego zrównoważone podejście pozwala na bardziej spójne i kontekstowo istotne odpowiedzi.
Czym różnią się metodyki szkoleniowe w obu modelach?
Alokacja zasobów i wydajność
Rozwój DeepSeek-R1 obejmował użycie około 2,000 chipów Nvidia H800, przy całkowitym nakładzie około 5.6 mln USD. To efektywne wykorzystanie zasobów ostro kontrastuje ze znacznymi inwestycjami zwykle kojarzonymi z modelami takimi jak OpenAI's GPT-4, które mogą przekroczyć 100 mln USD kosztów szkolenia. Strategiczna alokacja zasobów w szkoleniu R1 podkreśla zaangażowanie DeepSeek w opłacalny rozwój AI bez uszczerbku dla wydajności.
Techniki treningowe
Oba modele wykorzystują innowacyjne techniki szkoleniowe w celu zwiększenia ich możliwości. DeepSeek-R1 wykorzystuje metody takie jak destylacja wiedzy i system specjalistów w celu udoskonalenia zdolności rozumowania, co pozwala mu na wykonywanie złożonych zadań z większą dokładnością. DeepSeek-V3, jednocześnie wykorzystując zaawansowane metodologie szkoleniowe, koncentruje się na osiągnięciu równowagi między wszechstronnością a wydajnością, zapewniając jego przydatność w szerokim spektrum zadań.
Tematy pokrewne W jaki sposób DeepSeek osiągnął tak opłacalne szkolenie sztucznej inteligencji?
Jakie są praktyczne zastosowania każdego modelu?
DeepSeek-V3: Wszechstronność w działaniu
Uniwersalna konstrukcja DeepSeek-V3 sprawia, że nadaje się on do szerokiej gamy zastosowań, w tym:
- Obsługa klienta: Udzielanie spójnych i odpowiednich do kontekstu odpowiedzi na zapytania klientów z różnych branż.
- Generowanie treści: Pomoc w redagowaniu artykułów, blogów i innych materiałów pisemnych poprzez generowanie tekstu przypominającego tekst czytany przez człowieka.
- Tłumaczenie językowe: Umożliwianie dokładnych i szczegółowych tłumaczeń między wieloma językami.
Zrównoważona wydajność w przypadku różnych zadań sprawia, że V3 jest niezawodnym narzędziem w przypadku aplikacji wymagających szerokiej wiedzy i zdolności adaptacji.
DeepSeek-R1: Specjalizacja w zadaniach złożonych
Specjalistyczna architektura DeepSeek-R1 sprawia, że jest on szczególnie skuteczny w takich domenach jak:
- Edukacja: Dostarczanie szczegółowych wyjaśnień i rozwiązań skomplikowanych problemów matematycznych i naukowych, pomoc zarówno uczniom, jak i nauczycielom.
- Inżynieria: Pomaganie inżynierom w wykonywaniu skomplikowanych obliczeń i optymalizacji projektów.
- Badania: Wspieranie badaczy w analizie danych i eksploracji teoretycznej wymagającej głębokiego rozumowania.
Jego zdolność do radzenia sobie z zadaniami wymagającymi zaawansowanego rozumowania podkreśla jego wartość w wyspecjalizowanych dziedzinach, gdzie wymagany jest wysoki poziom przetwarzania poznawczego.
Jak pojawienie się DeepSeek-V3 i R1 wpłynęło na branżę sztucznej inteligencji?
Zakłócenie działalności uznanych graczy
Wprowadzenie modeli DeepSeek znacząco zrewolucjonizowało krajobraz AI, kwestionując dominację ugruntowanych podmiotów, takich jak OpenAI i Google. W szczególności DeepSeek-R1 wykazał, że modele AI o wysokiej wydajności można rozwijać przy znacznie niższych zasobach finansowych i obliczeniowych, co skłoniło do ponownej oceny strategii inwestycyjnych w branży.
Dynamika rynku i zmiany inwestycyjne
Szybki wzrost modeli DeepSeek wpłynął na dynamikę rynku, co doprowadziło do znaczących skutków finansowych dla głównych firm technologicznych. Na przykład popularność aplikacji AI DeepSeek przyczyniła się do znacznego spadku kapitalizacji rynkowej Nvidii, podkreślając głęboki wpływ opłacalnych rozwiązań AI na szerszy rynek technologii.
Ile kosztują DeepSeek-V3 i DeepSeek-R1?
DeepSeek oferuje dostęp API do swoich modeli, DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) i DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1), z cenami opartymi na wykorzystaniu tokenów. Stawki różnią się w zależności od pory dnia, ze standardowymi i zniżkowymi okresami. Poniżej znajduje się szczegółowy podział struktury cenowej:
| Model | Długość kontekstu | Maksymalne tokeny CoT | Maksymalna liczba tokenów wyjściowych | Okres czasu (UTC) | Cena wejściowa (trafienie w pamięć podręczną) | Cena wejściowa (brak pamięci podręcznej) | Cena wyjściowa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-czat | 64 tysięcy | N / A | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.07 USD za 1 mln tokenów | 0.27 USD za 1 mln tokenów | 1.10 USD za 1 mln tokenów |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 USD za 1 mln tokenów | 0.135 USD za 1 mln tokenów | 0.55 USD za 1 mln tokenów | ||||
| DeepSeek-Rozum | 64 tysięcy | 32 tysięcy | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.14 USD za 1 mln tokenów | 0.55 USD za 1 mln tokenów | 2.19 USD za 1 mln tokenów |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 USD za 1 mln tokenów | 0.135 USD za 1 mln tokenów | 0.55 USD za 1 mln tokenów |
Uwagi:
CoT (Łańcuch myśli): W przypadku DeepSeek-Reasoner CoT odnosi się do treści rozumowania dostarczonej przed dostarczeniem ostatecznej odpowiedzi. Liczba tokenów wyjściowych obejmuje zarówno CoT, jak i ostateczną odpowiedź, a ich cena jest taka sama.
Trafienie do pamięci podręcznej kontra chybienie w pamięci podręcznej:
- Trafienie do pamięci podręcznej: Występuje, gdy tokeny wejściowe zostały wcześniej przetworzone i zbuforowane, co skutkuje niższą ceną wejściową.
- Brak pamięci podręcznej: Występuje, gdy tokeny wejściowe są nowe lub nie zostały znalezione w pamięci podręcznej, co prowadzi do wyższej ceny wejściowej.
Okresy czasu:
- Okres standardowej ceny: 00:30 do 16:30 UTC.
- Okres obowiązywania zniżki: 16:30 do 00:30 UTC. W tym czasie obowiązują obniżone stawki, co zapewnia znaczne oszczędności kosztów.
DeepSeek zastrzega sobie prawo do zmiany cen, dlatego zachęcamy użytkowników do śledzenia oficjalnej dokumentacji w celu zapoznania się z najnowszymi informacjami.
Dzięki zrozumieniu tej struktury cenowej deweloperzy i firmy mogą skutecznie planować i optymalizować wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji DeepSeek, aby dopasować je do swoich konkretnych potrzeb i budżetów.
Dla programistów: dostęp do API
CometAPI oferuje cenę znacznie niższą od oficjalnej, aby ułatwić integrację Interfejs API DeepSeek V3 (nazwa modelu: deepseek-v3;) i Interfejs API DeepSeek R1 (nazwa modelu: deepseek-r1;), a po zarejestrowaniu i zalogowaniu otrzymasz 1$ na swoje konto! Zapraszamy do rejestracji i doświadczenia CometAPI.
CometAPI działa jako scentralizowany hub dla interfejsów API kilku wiodących modeli sztucznej inteligencji, eliminując potrzebę osobnej współpracy z wieloma dostawcami interfejsów API.
Sprawdź Interfejs API DeepSeek V3 oraz Interfejs API DeepSeek R1 aby uzyskać szczegóły dotyczące integracji.
Podsumowanie
DeepSeek-V3 i R1 są przykładami innowacyjnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, z których każdy zaspokaja odrębne potrzeby w ekosystemie technologicznym. Wszechstronność V3 sprawia, że jest to cenny atut dla ogólnych zastosowań, podczas gdy wyspecjalizowane możliwości R1 pozycjonują go jako potężne narzędzie do złożonych zadań rozwiązywania problemów. W miarę rozwoju tych modeli nie tylko zwiększają one zakres zastosowań AI, ale także skłaniają do ponownej oceny strategii rozwoju i alokacji zasobów w branży. Poruszanie się po wyzwaniach związanych z ich wdrożeniem będzie miało kluczowe znaczenie dla określenia ich długoterminowego wpływu i sukcesu w globalnym krajobrazie AI.
