Появление DeepSeek в качестве экономически эффективной альтернативы устоявшимся моделям ИИ, таким как ChatGPT, заставило многих разработчиков и организации задаться вопросами: устанавливает ли DeepSeek те же ограничения по использованию и производительности, что и ChatGPT? В этой статье рассматриваются последние разработки, связанные с DeepSeek, сравниваются его ограничения с ограничениями ChatGPT и изучается, как эти ограничения влияют на пользовательский опыт, проблемы безопасности и динамику рынка.
Каковы ограничения ChatGPT?
Прежде чем сравнивать DeepSeek и ChatGPT, важно понять основные ограничения, с которыми сегодня сталкиваются пользователи ChatGPT.
Ограничения скорости и квоты API
OpenAI применяет строгие ограничения скорости для обеспечения добросовестного использования и предотвращения злоупотреблений. Например, модели GPT-3.5-turbo ограничены 500 запросами в минуту (RPM) и 10,000 200,000 запросами в день (RPD), с ограничением токенов в минуту (TPM) в 150,000 429 токенов (например, приблизительно XNUMX XNUMX слов) в минуту. Эти ограничения помогают OpenAI управлять вычислительными ресурсами в рамках своей обширной базы пользователей. Разработчики должны реализовать такие стратегии, как экспоненциальная отсрочка и пакетирование запросов, чтобы избежать ошибок «XNUMX: Too Many Requests», которые возникают, когда использование превышает допустимые пороговые значения.
Ограничения по контексту и длине токена
Помимо ограничений по скорости, модели ChatGPT накладывают ограничения на количество токенов, которые могут быть обработаны за один запрос. В то время как более ранние итерации GPT-4o поддерживали до 128,000 4.1 токенов, последняя версия GPT-14 от OpenAI расширила это окно до одного миллиона токенов 2025 апреля 4.1 года. Однако не все пользователи имеют немедленный доступ к полной модели в один миллион токенов; бесплатные и низкоуровневые учетные записи часто полагаются на меньшие контекстные окна, такие как GPT-XNUMX Mini, которые все еще превышают предыдущие ограничения, но остаются более строгими, чем флагманская версия.
Уровни подписки и ценовые ограничения
Ограничения ChatGPT также различаются в зависимости от уровня подписки. Бесплатные пользователи подвергаются более жестким ограничениям по ставкам и контексту, тогда как уровни Plus, Pro, Team и Enterprise постепенно открывают более высокие квоты RPM и TPM, а также доступ к продвинутым моделям (например, GPT-4.1). Например, GPT-4.1 Mini служит моделью по умолчанию для бесплатных учетных записей, заменяя GPT-4o Mini, а те, кто использует платные планы, быстрее получают доступ к версиям с большей емкостью. Ценообразование остается важным фактором, поскольку затраты на использование API могут быстро расти при обработке больших объемов токенов или развертывании мощных моделей, таких как GPT-4.1.
Что такое DeepSeek и как он бросает вызов ChatGPT?
DeepSeek, официально известный как Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., — китайский стартап в области искусственного интеллекта, основанный в 2023 году Ляном Вэньфэном. Его стремительный рост привлек внимание всего мира не только из-за показателей производительности, но и из-за его потенциала превзойти ChatGPT по стоимости.
Обзор возможностей DeepSeek
DeepSeek запустила свою флагманскую модель DeepSeek-R1 в начале 2025 года. Несмотря на скромный бюджет на обучение около 6 миллионов долларов — по сравнению с предполагаемой стоимостью обучения GPT-4o в 100 миллионов долларов и более — DeepSeek-R1 обеспечивает производительность на уровне ведущих моделей, особенно в задачах математического обоснования и кодирования. Его успех был обусловлен эффективным использованием аппаратных ресурсов, инновационным масштабированием модели и подходом с открытым исходным кодом, который снижает барьер для принятия.
Технические инновации: сочетание экспертов и цепочки мыслей
В основе производительности DeepSeek-R1 лежит архитектура Mixture-of-Experts (MoE), которая активирует только подмножество из 671 миллиарда параметров — около 37 миллиардов на запрос — что приводит к значительно более низким вычислительным издержкам по сравнению с монолитными моделями, такими как GPT-4o, которые опираются на 1.8 триллиона параметров. В сочетании с цепочкой рассуждений, которая разбивает сложные проблемы на пошаговую логику, DeepSeek достигает высокой точности в таких областях, как конкурентное программирование, финансовый анализ и научные исследования.
Накладывает ли DeepSeek ограничения на использование, аналогичные ChatGPT?
Несмотря на открытый исходный код DeepSeek, пользователи, естественно, интересуются, существуют ли ограничения, сопоставимые с ограничениями скорости ChatGPT или квотами токенов.
Данные из общедоступной документации и отчетов пользователей
Официальная документация DeepSeek относительно скудна в отношении явных чисел ограничения скорости или токенов. Пост на DeepSeekAI Digital (февраль 2025 г.) предполагает, что DeepSeek «вероятно, накладывает определенные ограничения в зависимости от уровня обслуживания (бесплатный или платный), варианта использования или технических ограничений», но он приводит только общие примеры — такие как 10–100 запросов в минуту для бесплатных уровней и более 1,000 запросов в минуту для платных уровней — без указания точных значений для DeepSeek-R1. Аналогичным образом упоминаются ограничения для конкретных моделей на длину входных и выходных токенов: потенциально 4,096 токенов для меньших вариантов DeepSeek и более 32,000 токенов для продвинутых моделей, что отражает закономерности, наблюдаемые в других платформах ИИ.
Предполагаемые ограничения, основанные на технической архитектуре
Хотя точные цифры недоступны, разумно предположить, что DeepSeek-R1 обеспечивает максимальную длину контекста в 64,000 4.1 токенов, как подчеркивается в глубоком погружении Blockchain Council в функции DeepSeek. Это намного превосходит многие более ранние модели ChatGPT, но остается ниже порога в один миллион токенов, введенного GPT-XNUMX. Таким образом, пользователям, работающим с чрезвычайно большими документами, такими как юридические брифинги объемом в несколько сотен страниц, все равно может потребоваться обрезать входные данные или реализовать скользящие окна при использовании DeepSeek для резюмирования или анализа.
Что касается пропускной способности запросов, то конструкция MoE позволяет DeepSeek динамически распределять вычислительные ресурсы, что предполагает, что ограничения скорости могут быть более гибкими, чем жесткие ограничения RPM ChatGPT. Однако инфраструктура DeepSeek остается подверженной аппаратным узким местам и сетевой пропускной способности, а это означает, что бесплатные или начальные уровни, вероятно, ограничивают запросы для предотвращения злоупотреблений — аналогично тому, как OpenAI управляет своим API бесплатного уровня. На практике первые пользователи сообщают о столкновении с ошибками «Слишком много запросов» при количестве запросов около 200–300 в минуту на бесплатных аккаунтах DeepSeek, хотя разработчики с платными планами сообщали о поддержании более 1,500 RPM без проблем.
Как соотносятся производительность и масштабируемость?
Помимо ограничений по чистой скорости и токенам, характеристики производительности и структура затрат DeepSeek заметно отличаются от ChatGPT.
Длина контекста и вычислительная эффективность
Заявленное окно контекста DeepSeek-R1 в 64,000 4 токенов обеспечивает существенное преимущество по сравнению с пределом в 32,000 4.1 токенов GPT-4o (до GPT-79.8). Эта возможность имеет решающее значение для таких задач, как обобщение длинных документов, анализ юридических контрактов и синтез исследований, где сохранение обширного контекста в памяти имеет важное значение. Более того, архитектура MoE гарантирует, что активируются только соответствующие «эксперты» в сети, что позволяет поддерживать задержку и потребление энергии на относительно низком уровне. Тесты показывают, что DeepSeek превосходит GPT-63.6 в стандартизированной математике (1% против 2024% pass@1820 на AIME 1316) и задачах кодирования (рейтинг CodeForces XNUMX против XNUMX) благодаря цепочке рассуждений и эффективному использованию ресурсов.
Стоимость, гибкость открытого исходного кода и доступность
Одной из самых прорывных особенностей DeepSeek является его лицензирование с открытым исходным кодом. В отличие от ChatGPT, который остается проприетарным и требует API-ключей для интеграции, DeepSeek позволяет организациям загружать и размещать модели самостоятельно, что снижает зависимость от сторонних поставщиков. По имеющимся данным, обучение DeepSeek-R1 обошлось в 5.5 млн долларов за 55 дней с использованием 2,048 графических процессоров Nvidia H800 — менее одной десятой бюджета обучения GPT-4o от OpenAI — что позволяет DeepSeek предлагать скорость обработки токенов всего в 0.014 доллара за миллион токенов для кэш-попаданий. Напротив, использование GPT-4.1 может стоить до 0.06 доллара за 1,000 токенов для самых продвинутых уровней. Модель ценообразования DeepSeek уже повлияла на акции Nvidia, вызвав падение рыночной стоимости на 17% в день запуска DeepSeek-R1, что привело к потере 589 миллиардов долларов рыночной капитализации, что свидетельствует о чувствительности отрасли к инновациям в области затрат.
Первые шаги
CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ — в рамках единой конечной точки, со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.
Разработчики могут получить доступ к новейшему API Deepseek (Крайний срок публикации статьи): API DeepSeek R1 (название модели: deepseek-r1-0528)через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что DeepSeek и ChatGPT накладывают ограничения — на скорость, длину контекста и параллелизм — для управления ресурсами, обеспечения безопасности и поддержания равноправного доступа. В то время как ограничения ChatGPT хорошо документированы (например, строгие ограничения RPM/TPM, многоуровневое распределение на основе подписки и развивающиеся контекстные окна до одного миллиона токенов), границы DeepSeek менее прозрачны, но кажутся более щедрыми с точки зрения длины контекста (до 64,000 XNUMX токенов) и экономической эффективности. Тем не менее, обе платформы устанавливают квоты использования — хотя и с разными философиями — отражая более широкие проблемы, связанные с вычислительными ресурсами, безопасностью ИИ и соблюдением нормативных требований. Поскольку подход DeepSeek с открытым исходным кодом продолжает набирать обороты, а ChatGPT продолжает расширять свои возможности, пользователи должны быть в курсе ограничений каждой модели, чтобы оптимизировать производительность, контролировать затраты и поддерживать этические стандарты при развертывании ИИ.
