DeepSeek, chiński startup AI, który po raz pierwszy trafił na pierwsze strony gazet dzięki swojemu modelowi rozumowania R1 na początku 2025 r., wywołał intensywną debatę na temat stanu AI typu open source i jego szerszych implikacji. Podczas gdy większość uwagi skupiła się na jego imponującej wydajności — konkurując z modelami amerykańskich firm, takich jak OpenAI i Alibaba — pozostają pytania, czy DeepSeek jest rzeczywiście „open source” w duchu i praktyce. W tym artykule zagłębiamy się w najnowsze wydarzenia związane z DeepSeek, badając jego referencje open source, porównując go z modelami takimi jak GPT-4.1 i oceniając konsekwencje dla globalnego krajobrazu AI.
Czym jest DeepSeek i jak powstał?
Pochodzenie i ambicje DeepSeek
DeepSeek zostało założone pod nazwą Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd., a Liang Wenfeng (nazywany również Wenfeng Liang) przewodził grupie jako jej główny wizjoner. Jego etos odbiegał od wielu startupów z Doliny Krzemowej: zamiast priorytetowo traktować szybką komercjalizację, DeepSeek kładł nacisk na wydajność badań i opłacalność. Na początku 2025 r. model R1 firmy DeepSeek przyciągnął już uwagę, ponieważ dorównywał lub przewyższał wiodące wzorce w rozumowaniu matematycznym i generowaniu kodu, pomimo że został opracowany pod ograniczeniami amerykańskiej kontroli eksportu układów AI.
Przełom w modelach rozumowania
W styczniu 2025 r. DeepSeek zaprezentował R1 na licencji MIT — licencji open source permisywnej — twierdząc, że R1 osiągnął „79.8% Pass@1 na AIME 2024, nieznacznie przewyższając OpenAI-o1-1217” i uzyskując „97.3% w MATH-500, na równi z o1 i przewyższając inne publiczne modele”. W zadaniach kodowania R1 osiągnął ocenę ELO 2,029 na Codeforces, przewyższając 96.3% uczestników, co wskazuje, że model nie był jedynie teoretycznym ćwiczeniem, ale wysoce wydajnym narzędziem odpowiednim do zastosowań w świecie rzeczywistym.
Wykorzystując techniki takie jak warstwy mieszane ekspertów (MoE) i szkolenia na słabszych układach AI — co było konieczne ze względu na ograniczenia handlowe — DeepSeek drastycznie obniżył koszty szkoleń. Obserwatorzy zauważyli, że jego podejście nie tylko podważyło domniemaną zależność od sprzętu najwyższej klasy, ale także wywołało „fale uderzeniowe” w branży, powodując spadek wartości rynkowej Nvidii o około 600 miliardów dolarów w ciągu jednej sesji — „największy spadek pojedynczej firmy w historii giełdy amerykańskiej”.
Czy DeepSeek jest rzeczywiście oprogramowaniem typu Open Source?
Licencjonowanie i dostępność
Model R1 firmy DeepSeek został wydany na licencji MIT na Hugging Face w styczniu 2025 r., co pozwala na nieograniczone komercyjne wykorzystanie, modyfikację i redystrybucję wag modelu i powiązanego kodu. Ten wybór licencjonowania technicznie klasyfikuje R1 jako projekt typu open source, jednak w praktyce pojawiają się niuanse. Podczas gdy wagi modelu i kod wnioskowania są publicznie dostępne, nie udostępniono pełnego zestawu danych treningowych ani dokładnych potoków treningowych. To pominięcie rodzi pytania, czy kwalifikuje się on jako „w pełni” open source w tym samym duchu, co projekty, które udostępniają szczegółowe informacje o odtwarzalności od początku do końca. Na przykład, chociaż każdy może pobrać i dostroić R1, nie może odtworzyć oryginalnej procedury treningowej DeepSeek bez dostępu do zastrzeżonych danych i konfiguracji klastra (np. klastry Fire-Flyer wykorzystujące 5,000 procesorów graficznych A100).
Przejrzystość danych szkoleniowych
Purzyści open-source często podkreślają nie tylko dostępność wag i kodu modelu, ale także przejrzystość w odniesieniu do danych treningowych, skryptów wstępnego przetwarzania i testów porównawczych oceny. W tym przypadku firma udostępniła szczegółowe informacje na wysokim poziomie — takie jak wykorzystanie „syntetycznych danych wygenerowanych przez R1” do dostrojenia destylowanych wariantów i włączenie opartych na regułach funkcji nagród dla R1-Zero — ale wstrzymała się ze szczegółami dotyczącymi pochodzenia danych i procesów kuratorskich. Bez tych informacji zewnętrzni badacze nie mogą w pełni przeprowadzić audytu pod kątem potencjalnych stronniczości, zanieczyszczenia danych lub niezamierzonych wycieków prywatności, co pozostawia otwarte pytania dotyczące etycznych i bezpieczeństwa implikacji modelu.
Zaangażowanie społeczności i widelce
Od czasu wydania w ramach open source, DeepSeek-R1 przyciągnął forki i eksperymenty prowadzone przez społeczność na platformach takich jak Hugging Face. Deweloperzy zgłaszali adaptację mniejszych „destylowanych” wariantów (od 1.5 miliarda do 70 miliardów parametrów) do działania na sprzęcie powszechnego użytku, takim jak konsumenckie procesory graficzne, poszerzając w ten sposób dostęp. Jednak nie było jeszcze w pełni niezależnego wyzwania, aby odtworzyć R1 od podstaw, częściowo z powodu ogromnych wymaganych zasobów obliczeniowych i braku publicznie udostępnianych surowych zestawów danych. W przeciwieństwie do LLaMA, które zrodziło wiele oficjalnych wysiłków reprodukcyjnych społeczności, roszczenie DeepSeek dotyczące „open source” opiera się głównie na udostępnianiu wag, a nie na umożliwianiu pełnej przejrzystości badań prowadzonych przez społeczność.
Jak DeepSeek wypada na tle innych modeli sztucznej inteligencji?
Testy porównawcze z OpenAI o1, o3 i GPT-4.1
Metryki wydajności DeepSeek-R1 plasują go w czołówce modeli rozumowania. Według wewnętrznych testów porównawczych na LiveCodeBench (opracowanych przez UC Berkeley, MIT i Cornell), zaktualizowany R1-0528 DeepSeek plasuje się tuż za o4-mini i o3 OpenAI w generowaniu kodu, ale przewyższa Grok 3-mini xAI i Qwen 3 mini Alibaba. Tymczasem GPT-4.1 OpenAI, wydany 14 kwietnia 2025 r., może pochwalić się oknem kontekstowym o wartości jednego miliona tokenów i wyróżnia się w kodowaniu, podążaniu za instrukcjami i zadaniach długiego kontekstu w porównaniu do swojego poprzednika GPT-4o.
Porównując R1 z GPT-4.1, można zauważyć kilka czynników:
- Wydajność w testach porównawczych kodu i matematyki:R1 osiąga wynik Pass@79.8 na poziomie 1% w teście AIME 2024 i wynik 97.3% w teście MATH-500, nieznacznie przewyższając o1. GPT-4.1 z kolei osiąga szacunkowo ~54.6% w kodowaniu (zweryfikowany przez SWE-bench) i 72% w zadaniach o długim kontekście — są to imponujące wskaźniki, które nie są bezpośrednio porównywalne ze specjalistycznymi testami rozumowania R1.
- Okno kontekstowe: GPT-4.1 obsługuje do miliona tokenów, co umożliwia przetwarzanie całych książek lub długich baz kodu w jednym przejściu. R1 DeepSeek nie dopasowuje się do tej długości kontekstu, koncentrując się zamiast tego na wydajności rozumowania i wnioskowania na krótszych danych wejściowych.
- Efektywność kosztowa: W przypadku Hugging Face dostęp do API R1 kosztuje do 95% mniej niż OpenAI o1, co czyni go atrakcyjnym dla startupów i badaczy z ograniczonymi budżetami. Podstawowa cena GPT-4.1 wynosi 2 USD za milion tokenów wejściowych i 8 USD za milion tokenów wyjściowych, a warianty mini i nano są jeszcze tańsze (odpowiednio 0.40 USD/1.60 USD i 0.10 USD/0.40 USD). Wyselekcjonowane modele DeepSeek mogą działać na laptopach, oferując kolejny poziom oszczędności kosztów na etapie wymagań sprzętowych.
Różnice architektoniczne
Model R1 firmy DeepSeek wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MoE), w której duże części sieci są aktywowane tylko w razie potrzeby, co znacznie zmniejsza koszty obliczeń wnioskowania. Te warstwy MoE w połączeniu z bibliotekami komunikacji asynchronicznej (np. hfreduce) i struktura Fire-Flyer DDP umożliwiają DeepSeek skalowanie zadań wnioskowania w słabszych klastrach sprzętowych przy ograniczeniach handlowych.
Natomiast GPT-4.1 wykorzystuje gęste warstwy transformatorów w całej swojej sieci, aby obsłużyć okno kontekstu o milionie tokenów. Chociaż prowadzi to do lepszej wydajności w zadaniach długiego kontekstu, wymaga również znacznej mocy obliczeniowej do szkolenia i wnioskowania, stąd cena GPT-4.1 jest wyższa w porównaniu do mniejszych modeli, takich jak GPT-4.1 mini i nano.
Jakie są implikacje podejścia Open Source w DeepSeek?
Wpływ na globalną konkurencję w dziedzinie sztucznej inteligencji
Otwarte wydanie DeepSeek podważa tradycyjny podręcznik Doliny Krzemowej dotyczący zastrzeżonych modeli i embarg danych. Udostępniając publicznie R1 na licencji MIT, DeepSeek zakwestionował pogląd, że wysokowydajna sztuczna inteligencja musi pozostać zamknięta lub mieć wyłączną licencję. Natychmiastowe skutki były namacalne: amerykańscy giganci technologiczni dostosowali ceny (np. OpenAI wprowadza GPT-4.1 mini i nano po niższych kosztach) i przyspieszyli rozwój własnych modeli skoncentrowanych na rozumowaniu, takich jak o4-mini, aby utrzymać udział w rynku. Komentatorzy branżowi nazwali pojawienie się DeepSeek możliwym „momentem Sputnika” dla amerykańskiej sztucznej inteligencji, sygnalizując zmianę hegemonicznej kontroli nad podstawowymi możliwościami sztucznej inteligencji.
Strategia open source firmy DeepSeek wpłynęła również na nastroje inwestorów venture capital. Podczas gdy niektórzy inwestorzy obawiali się, że wspieranie amerykańskich firm AI może przynieść malejące zyski, jeśli chińskie alternatywy open source będą się rozprzestrzeniać, inni postrzegali to jako okazję do dywersyfikacji globalnej współpracy badawczej w zakresie AI. Inwestor venture capital Marc Andreessen chwalił R1 jako „jedno z najbardziej niesamowitych i imponujących przełomów” i „głęboki dar dla świata”. Tymczasem wydanie GPT-4.1 firmy OpenAI w kwietniu 2025 r. można postrzegać częściowo jako przeciwdziałanie opłacalnemu modelowi open source firmy DeepSeek, pokazując, że otwarty dostęp nie musi poświęcać najnowocześniejszej wydajności.
Obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności
Pomimo entuzjazmu wobec demokratyzacji AI typu open source, pochodzenie DeepSeek wzbudziło podejrzenia wśród zwolenników prywatności i agencji rządowych. W styczniu 2025 r. południowokoreańska Komisja Ochrony Informacji Osobistych (PIPC) potwierdziła, że jej usługa online wysyłała dane użytkowników z Korei Południowej na serwery ByteDance w Chinach, co spowodowało zakaz pobierania nowych aplikacji do czasu rozwiązania problemów ze zgodnością. Późniejsze naruszenie danych pod koniec stycznia 2025 r. ujawniło ponad milion poufnych wpisów — wiadomości czatu, klucze API i dzienniki systemowe — z powodu nieprawidłowo skonfigurowanej bazy danych w chmurze, co zaostrzyło obawy dotyczące praktyk bezpieczeństwa danych DeepSeek.
Biorąc pod uwagę chińskie przepisy, które mogą zmusić firmy do udostępniania danych organom państwowym, niektóre zachodnie rządy i przedsiębiorstwa nadal nieufnie podchodzą do integracji DeepSeek z krytycznymi przepływami pracy. Chociaż DeepSeek podjął kroki w celu zabezpieczenia swojej infrastruktury (np. łatanie ujawnionej bazy danych w ciągu godziny), sceptycyzm dotyczący potencjalnych tylnych drzwi lub niewłaściwego wykorzystania do operacji wpływania utrzymuje się. Wired poinformował, że usługa internetowa DeepSeek wysyłająca dane do swojego kraju macierzystego „może przygotować grunt pod większą kontrolę”, a organy regulacyjne w Europie i USA zasugerowały dokładniejsze zbadanie w ramach GDPR i CCPA.
Wpływ na koszty sprzętu i infrastruktury
Możliwość DeepSeek trenowania i wdrażania wydajnych modeli rozumowania na suboptymalnym sprzęcie ma efekt domina na szerszym rynku infrastruktury AI. Wykazując, że warstwy MoE i zoptymalizowany paralelizm (np. HaiScale DDP) może zapewnić porównywalną dokładność rozumowania w przypadku modeli w pełni gęstych, DeepSeek zmusił głównych dostawców usług w chmurze — Microsoft Azure, AWS i Google Cloud — do oceny integracji technik optymalizacji DeepSeek. Microsoft i Amazon podobno zaczęły oferować DeepSeek-R1 jako część swoich katalogów usług AI, zaspokajając potrzeby klientów poszukujących tańszych alternatyw dla interfejsów API GPT-4.1 lub o1.
Ponadto NVIDIA, historycznie dominujący dostawca GPU, zareagowała na swoją wydajność napędzaną przez MoE, kładąc nacisk na specjalistyczny sprzęt (np. GPU z obsługą HBM3 i topologie NVLink), aby utrzymać przewagę konkurencyjną. Zmienność cen akcji NVIDIA po jej wzroście podkreśla, w jaki sposób przełomy w wydajności algorytmicznej mogą zmienić prognozy popytu na sprzęt. W ten sposób, nawet bez ujawniania zastrzeżonego sprzętu, DeepSeek pośrednio wpłynął na plan przyszłych akceleratorów AI.
Jakie informacje na temat zaangażowania DeepSeek w otwartość ujawnia najnowsza aktualizacja R1-0528?
Ulepszenia techniczne w R1-0528
Zapowiedziana 28 maja 2025 r. aktualizacja R1-0528 firmy DeepSeek obiecuje znaczące usprawnienia w rozumowaniu matematycznym, zadaniach programistycznych i łagodzeniu halucynacji — błędów w informacjach generowanych przez AI. Podczas gdy DeepSeek opisał tę wersję jako „drobną aktualizację próbną”, testy porównawcze na UC Berkeley, MIT i Cornell's LiveCodeBench wskazują, że R1-0528 działa konkurencyjnie z modelami o3 i o4-mini firmy OpenAI. Aktualizacja potwierdza również przejrzystą politykę open source, udostępniając nowe wagi i kod wnioskowania w Hugging Face wkrótce po ogłoszeniu, wzmacniając zaangażowanie w rozwój oparty na społeczności i optymalizację opartą na współpracy.
Odbiór i opinie społeczności
Społeczność programistów pozytywnie zareagowała na R1-0528, powołując się na zmniejszone wskaźniki halucynacji i poprawioną spójność logiczną wyników. Dyskusje na forach takich jak Hugging Face i GitHub wskazują, że badacze doceniają namacalne korzyści w zakresie wydajności bez poświęcania pobłażliwości licencji MIT. Jednak niektórzy współautorzy zgłosili obawy dotyczące nieprzejrzystości danych szkoleniowych i potencjalnego wpływu dyrektyw państwowych na dostrajanie, podkreślając, że samo licencjonowanie open source nie gwarantuje pełnej przejrzystości. Dialogi te podkreślają potrzebę stałego zaangażowania społeczności w celu zapewnienia, że jej etos open source przekłada się na audytowalne, godne zaufania systemy AI.
wnioski
Wyprawa DeepSeek w świat otwartej sztucznej inteligencji zdefiniowała na nowo oczekiwania dotyczące dostępności, wydajności i opłacalności. Podczas gdy jego model R1 jest technicznie otwarty na podstawie licencji MIT, brak pełnych danych szkoleniowych i przejrzystości potoku komplikuje jego klasyfikację jako „w pełni” otwartego. Niemniej jednak jego osiągnięcia — szkolenie potężnych modeli rozumowania przy ograniczeniach sprzętowych i ich szerokie udostępnienie — wywołały zarówno podekscytowanie, jak i ostrożną kontrolę w globalnej społeczności AI.
Porównania z GPT-4.1 OpenAI ujawniają niuanse krajobrazu: DeepSeek wyróżnia się w ukierunkowanych zadaniach rozumowania i ustawieniach wrażliwych na koszty, podczas gdy ogromne okno kontekstowe GPT-4.1 i rozległa przewaga w testach porównawczych sprawiają, że jest to wybór dla zaawansowanych aplikacji korporacyjnych. W miarę jak DeepSeek rozwija swój model R2 i rozszerza współpracę z dostawcami usług w chmurze, jego los będzie zależał od rozwiązania problemów związanych z prywatnością danych, zapewnienia zgodności z przepisami i potencjalnego przyjęcia jeszcze większej przejrzystości w procesie badawczym.
Ostatecznie wzrost DeepSeek podkreśla, że open-source AI nie jest już teoretycznym ideałem, ale praktyczną siłą zmieniającą konkurencję. Rzucając wyzwanie zakorzenionym graczom, DeepSeek przyspieszył cykl innowacji, skłaniając zarówno ugruntowane firmy, jak i nowych uczestników rynku do przemyślenia sposobu, w jaki rozwijają, licencjonują i wdrażają systemy AI. W tym dynamicznym środowisku — gdzie GPT-4.1 wyznacza jeden punkt odniesienia, a DeepSeek-R1 inny — przyszłość open-source AI wydaje się bardziej obiecująca i burzliwa niż kiedykolwiek wcześniej.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL i poświadczeniami dostawcy, kierujesz swojego klienta na adres URL bazowy i określasz model docelowy w każdym żądaniu.
Programiści mogą uzyskać dostęp do interfejsu API DeepSeek, takiego jak DeepSeek-V3 (nazwa modelu: deepseek-v3-250324) i Deepseek R1 (nazwa modelu: deepseek-r1-0528) Poprzez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API.
Nowość w CometAPI? Rozpocznij bezpłatny okres próbny za 1$ i wyślij Sorę do najtrudniejszych zadań.
Nie możemy się doczekać, aby zobaczyć, co zbudujesz. Jeśli coś wydaje się nie tak, naciśnij przycisk opinii — powiedzenie nam, co się zepsuło, to najszybszy sposób na poprawę.