DeepSeek เป็นโอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริงหรือไม่?

DeepSeek บริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ของจีนที่เริ่มได้รับความสนใจจากโมเดลการใช้เหตุผล R1 เมื่อต้นปี 2025 ได้จุดชนวนให้เกิดการถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับสถานะของ AI โอเพนซอร์สและผลกระทบในวงกว้าง แม้ว่าความสนใจส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพที่น่าประทับใจของ DeepSeek ซึ่งเป็นโมเดลที่เทียบเคียงได้กับบริษัทในสหรัฐอเมริกา เช่น OpenAI และ Alibaba แต่ยังคงมีคำถามว่า DeepSeek เป็น "โอเพนซอร์ส" อย่างแท้จริงทั้งในด้านจิตวิญญาณและการปฏิบัติหรือไม่ บทความนี้จะเจาะลึกถึงการพัฒนาล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับ DeepSeek สำรวจข้อมูลรับรองโอเพนซอร์ส เปรียบเทียบกับโมเดลเช่น GPT-4.1 และประเมินผลที่ตามมาสำหรับภูมิทัศน์ AI ทั่วโลก

DeepSeek คืออะไร และเกิดขึ้นได้อย่างไร?

ที่มาและความทะเยอทะยานของ DeepSeek

DeepSeek ก่อตั้งขึ้นภายใต้ชื่อ Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. โดยมี Liang Wenfeng (หรือเรียกอีกอย่างว่า Wenfeng Liang) เป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงในฐานะผู้มีวิสัยทัศน์หลัก แนวคิดของบริษัทแตกต่างไปจากสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์หลายแห่ง กล่าวคือ แทนที่จะให้ความสำคัญกับการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์อย่างรวดเร็ว DeepSeek กลับเน้นที่ประสิทธิภาพในการวิจัยและความคุ้มทุน ในช่วงต้นปี 2025 โมเดล R1 ของ DeepSeek ได้รับความสนใจแล้วในด้านการจับคู่หรือเกินเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการสร้างโค้ด แม้ว่าจะได้รับการพัฒนาภายใต้ข้อจำกัดของการควบคุมการส่งออกชิป AI ระดับไฮเอนด์ของสหรัฐฯ

ความก้าวหน้าในโมเดลการใช้เหตุผล

ในเดือนมกราคม 2025 DeepSeek ได้เปิดตัว R1 ภายใต้ใบอนุญาต MIT ซึ่งเป็นใบอนุญาตแบบโอเพนซอร์สที่อนุญาตให้ใช้งานได้ โดยอ้างว่า R1 ได้รับ "คะแนนผ่าน 79.8 ใน AIME 1 2024% แซงหน้า OpenAI-o1-1217 เล็กน้อย" และทำคะแนนได้ "97.3% ใน MATH-500 เท่ากับ o1 และเหนือกว่าโมเดลสาธารณะอื่นๆ" ในงานเขียนโค้ด R1 ได้รับคะแนน Elo 2,029 ใน Codeforces ซึ่งเหนือกว่าผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์ 96.3% ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลนี้ไม่ใช่แค่แบบฝึกหัดเชิงทฤษฎีเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมือประสิทธิภาพสูงที่เหมาะสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย

DeepSeek ลดต้นทุนการฝึกอบรมได้อย่างมากโดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ เช่น การผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ (MoE) และการฝึกอบรมบนชิป AI ที่อ่อนแอกว่า ซึ่งจำเป็นเนื่องจากข้อจำกัดทางการค้า ผู้สังเกตการณ์สังเกตว่าแนวทางของบริษัทไม่เพียงท้าทายการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ระดับสูงสุดเท่านั้น แต่ยังส่ง "คลื่นกระแทก" ไปทั่วทั้งอุตสาหกรรม ส่งผลให้มูลค่าตลาดของ Nvidia ลดลงประมาณ 600 พันล้านดอลลาร์ในครั้งเดียว ซึ่งถือเป็น "การลดลงของบริษัทเดียวที่มากที่สุดในประวัติศาสตร์ตลาดหุ้นสหรัฐฯ"

DeepSeek เป็นโอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริงหรือไม่?

การออกใบอนุญาตและความพร้อมใช้งาน

โมเดล R1 ของ DeepSeek เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต MIT บน Hugging Face ในเดือนมกราคม 2025 อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์อย่างไม่มีข้อจำกัด ปรับเปลี่ยน และแจกจ่ายน้ำหนักโมเดลและโค้ดที่เกี่ยวข้องอีกครั้ง ทางเลือกการออกใบอนุญาตนี้จัดอยู่ในประเภท R1 ในทางเทคนิคว่าเป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส แต่ในทางปฏิบัติก็มีความแตกต่างกันเล็กน้อย แม้ว่าน้ำหนักโมเดลและโค้ดอนุมานจะเปิดเผยต่อสาธารณะ แต่ยังไม่ได้เปิดเผยชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดหรือขั้นตอนการฝึกอบรมที่แม่นยำ การละเว้นนี้ทำให้เกิดคำถามว่ามีคุณสมบัติเป็นโอเพ่นซอร์ส "เต็มรูปแบบ" ในจิตวิญญาณเดียวกันกับโครงการที่แบ่งปันรายละเอียดการทำซ้ำแบบครบวงจรหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ทุกคนสามารถดาวน์โหลดและปรับแต่ง R1 ได้ แต่ไม่สามารถจำลองขั้นตอนการฝึกอบรมดั้งเดิมของ DeepSeek ได้หากไม่ได้เข้าถึงข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และการกำหนดค่าคลัสเตอร์ (เช่น คลัสเตอร์ Fire-Flyer ที่ใช้ GPU A5,000 จำนวน 100 ตัว)

ความโปร่งใสของข้อมูลการฝึกอบรม

ผู้ที่ยึดมั่นในหลักการโอเพ่นซอร์สมักจะเน้นไม่เพียงแค่ความพร้อมใช้งานของน้ำหนักและโค้ดของโมเดลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความโปร่งใสเกี่ยวกับข้อมูลการฝึก สคริปต์ก่อนการประมวลผล และเกณฑ์มาตรฐานการประเมินด้วย ในกรณีนี้ บริษัทได้เปิดเผยรายละเอียดระดับสูง เช่น การใช้ "ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย R1" เพื่อปรับแต่งตัวแปรที่กลั่นกรองแล้ว และการรวมฟังก์ชันรางวัลตามกฎสำหรับ R1-Zero แต่กลับปกปิดรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อมูลและกระบวนการคัดเลือกข้อมูล หากไม่มีข้อมูลนี้ นักวิจัยภายนอกจะไม่สามารถตรวจสอบความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้น การปนเปื้อนของข้อมูล หรือการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัวที่ไม่ได้ตั้งใจได้อย่างสมบูรณ์ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมและความปลอดภัยของโมเดล

การมีส่วนร่วมของชุมชนและการแยกส่วน

นับตั้งแต่เปิดตัวเป็นโอเพ่นซอร์ส DeepSeek-R1 ก็ได้รับความสนใจจากกลุ่มนักพัฒนาและชุมชนในการทดลองบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Hugging Face นักพัฒนารายงานว่าได้ดัดแปลงตัวแปร "ที่กลั่นแล้ว" ขนาดเล็ก (ตั้งแต่ 1.5 ล้านถึง 70 ล้านพารามิเตอร์) ให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์ทั่วไป เช่น GPU สำหรับผู้บริโภค ซึ่งทำให้การเข้าถึงข้อมูลมีมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีความท้าทายอย่างอิสระในการสร้าง R1 ขึ้นมาใหม่ทั้งหมด เนื่องมาจากทรัพยากรการคำนวณจำนวนมหาศาลที่จำเป็นและไม่มีชุดข้อมูลดิบที่แชร์ต่อสาธารณะ ในทางตรงกันข้ามกับ LLaMA ซึ่งก่อให้เกิดความพยายามสร้างซ้ำอย่างเป็นทางการจากชุมชนหลายครั้ง ข้อเรียกร้อง "โอเพ่นซอร์ส" ของ DeepSeek นั้นขึ้นอยู่กับการทำให้ค่าน้ำหนักพร้อมใช้งานเป็นหลัก มากกว่าที่จะให้การวิจัยที่นำโดยชุมชนมีความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์

DeepSeek เปรียบเทียบกับโมเดล AI อื่น ๆ ได้อย่างไร?

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ OpenAI o1, o3 และ GPT-4.1

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของ DeepSeek-R1 ทำให้โมเดลนี้เป็นหนึ่งในโมเดลการให้เหตุผลระดับสูงสุด ตามเกณฑ์มาตรฐานภายในของ LiveCodeBench (พัฒนาโดย UC Berkeley, MIT และ Cornell) DeepSeek R1-0528 ที่ได้รับการปรับปรุงใหม่มีอันดับต่ำกว่า o4-mini และ o3 ของ OpenAI เพียงเล็กน้อยในการสร้างโค้ด แต่เหนือกว่า Grok 3-mini ของ xAI และ Qwen 3 mini ของ Alibaba ในขณะเดียวกัน GPT-4.1 ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 14 เมษายน 2025 มีหน้าต่างบริบทหนึ่งล้านโทเค็นและโดดเด่นในด้านการเขียนโค้ด การปฏิบัติตามคำสั่ง และงานบริบทยาวเมื่อเทียบกับ GPT-4o รุ่นก่อน

เมื่อเปรียบเทียบ R1 กับ GPT-4.1 มีหลายปัจจัยที่เกิดขึ้น:

• ประสิทธิภาพในการทดสอบโค้ดและคณิตศาสตร์:R1 ได้คะแนน Pass@79.8 1% ในการสอบ AIME 2024 และคะแนน 97.3% ในการสอบ MATH-500 ซึ่งแซงหน้า o1 เล็กน้อย ในทางกลับกัน GPT-4.1 ได้คะแนนประมาณ 54.6% ในการเขียนโค้ด (ผ่าน SWE-bench) และ 72% ในงานบริบทยาว ซึ่งแม้จะถือเป็นเกณฑ์ที่น่าประทับใจ แต่ก็ไม่สามารถเปรียบเทียบได้โดยตรงกับเกณฑ์มาตรฐานการใช้เหตุผลเฉพาะทางของ R1
• หน้าต่างบริบท:GPT-4.1 รองรับโทเค็นได้มากถึงหนึ่งล้านโทเค็น ทำให้สามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่มหรือฐานโค้ดยาวๆ ได้ในครั้งเดียว R1 ของ DeepSeek ไม่ตรงกับความยาวบริบทนี้ โดยเน้นที่ประสิทธิภาพการใช้เหตุผลและการอนุมานในอินพุตที่สั้นกว่าแทน
• ประสิทธิภาพต้นทุน:ใน Hugging Face การเข้าถึง API ของ R1 มีต้นทุนต่ำกว่า o95 ของ OpenAI ถึง 1% ทำให้เป็นที่น่าสนใจสำหรับบริษัทสตาร์ทอัพและนักวิจัยที่มีงบประมาณจำกัด ราคาพื้นฐานของ GPT-4.1 คือ 2 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 8 ล้านโทเค็น และ 0.40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาท์พุต 1.60 ล้านโทเค็น โดยที่รุ่นมินิและนาโนมีราคาต่ำกว่านั้นอีก (0.10 ดอลลาร์/0.40 ดอลลาร์ และ XNUMX ดอลลาร์/XNUMX ดอลลาร์ ตามลำดับ) โมเดลที่กลั่นกรองของ DeepSeek สามารถทำงานบนแล็ปท็อปได้ ซึ่งให้การประหยัดต้นทุนอีกระดับในขั้นตอนความต้องการฮาร์ดแวร์

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม

โมเดล R1 ของ DeepSeek ใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ซึ่งส่วนใหญ่ของเครือข่ายจะถูกเปิดใช้งานเฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น ซึ่งช่วยลดต้นทุนการประมวลผลอนุมานได้อย่างมาก เลเยอร์ MoE เหล่านี้รวมกับไลบรารีการสื่อสารแบบอะซิงโครนัส (เช่น hfreduce) และกรอบงาน Fire-Flyer DDP ช่วยให้ DeepSeek สามารถปรับขนาดงานการใช้เหตุผลในระดับคลัสเตอร์ฮาร์ดแวร์ที่อ่อนแอกว่าภายใต้ข้อจำกัดทางการค้า

ในทางตรงกันข้าม GPT-4.1 ใช้เลเยอร์ตัวแปลงหนาแน่นทั่วทั้งเครือข่ายเพื่อจัดการกับหน้าต่างบริบทที่มีโทเค็นหนึ่งล้านโทเค็น แม้ว่าจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานบริบทระยะยาว แต่ยังต้องใช้การคำนวณจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน ดังนั้น GPT-4.1 จึงมีราคาที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็กกว่า เช่น GPT-4.1 mini และ nano

ผลกระทบจากแนวทางโอเพนซอร์สของ DeepSeek มีอะไรบ้าง?

ผลกระทบต่อการแข่งขัน AI ระดับโลก

การเปิดตัวโอเพ่นซอร์สของ DeepSeek ทำลายแนวทางปฏิบัติดั้งเดิมของ Silicon Valley ที่ใช้โมเดลกรรมสิทธิ์และการห้ามเปิดเผยข้อมูล ด้วยการทำให้ R1 เผยแพร่ต่อสาธารณะภายใต้ใบอนุญาต MIT DeepSeek ได้ท้าทายแนวคิดที่ว่า AI ประสิทธิภาพสูงจะต้องปิดตัวหรือได้รับอนุญาตแต่เพียงผู้เดียว ผลที่ตามมาในทันทีนั้นชัดเจน: ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ปรับราคา (เช่น OpenAI เปิดตัว GPT-4.1 mini และ nano ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง) และเร่งพัฒนาโมเดลที่เน้นการใช้เหตุผลของตนเอง เช่น o4-mini เพื่อรักษาส่วนแบ่งการตลาด นักวิจารณ์ในอุตสาหกรรมระบุว่าการเกิดขึ้นของ DeepSeek อาจเป็น "ช่วงเวลาแห่งสปุตนิก" สำหรับ AI ของสหรัฐฯ ซึ่งเป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงในการควบคุมแบบผูกขาดเหนือความสามารถพื้นฐานของ AI

กลยุทธ์โอเพ่นซอร์สของ DeepSeek ยังส่งผลต่อความรู้สึกของนักลงทุนร่วมทุนด้วย ในขณะที่นักลงทุนบางส่วนกลัวว่าการสนับสนุนบริษัท AI ของสหรัฐฯ อาจส่งผลให้ผลตอบแทนลดลงหากทางเลือกโอเพ่นซอร์สของจีนแพร่หลาย นักลงทุนรายอื่นๆ มองว่าเป็นโอกาสในการกระจายความร่วมมือด้านการวิจัย AI ทั่วโลก Marc Andreessen นักลงทุนร่วมทุนยกย่อง R1 ว่าเป็น "หนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าทึ่งและน่าประทับใจที่สุด" และ "เป็นของขวัญล้ำค่าสำหรับโลก" ในขณะเดียวกัน การเปิดตัว GPT-4.1 ของ OpenAI ในเดือนเมษายน 2025 ถือได้ว่าเป็นมาตรการตอบโต้โมเดลโอเพ่นซอร์สที่คุ้มต้นทุนของ DeepSeek ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเข้าถึงแบบเปิดไม่จำเป็นต้องแลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ล้ำสมัย

ความกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

แม้จะมีความกระตือรือร้นในการทำให้ AI แบบโอเพนซอร์สกลายเป็นประชาธิปไตย แต่ที่มาของ DeepSeek กลับทำให้เกิดความกังวลในหมู่ผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัวและหน่วยงานของรัฐ ในเดือนมกราคม 2025 คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของเกาหลีใต้ (PIPC) ยืนยันว่าบริการออนไลน์ของ DeepSeek กำลังส่งข้อมูลผู้ใช้ชาวเกาหลีใต้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ ByteDance ในจีน ส่งผลให้มีการห้ามดาวน์โหลดแอปใหม่จนกว่าจะแก้ไขปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ การละเมิดข้อมูลที่เกิดขึ้นในภายหลังในช่วงปลายเดือนมกราคม 2025 เปิดเผยรายการที่ละเอียดอ่อนกว่าหนึ่งล้านรายการ เช่น ข้อความแชท คีย์ API และบันทึกระบบ เนื่องจากฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์มีการกำหนดค่าไม่ถูกต้อง ทำให้ความกังวลเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยของข้อมูลของ DeepSeek ทวีความรุนแรงมากขึ้น

เนื่องจากกฎระเบียบของจีนสามารถบังคับให้บริษัทต่างๆ ต้องแบ่งปันข้อมูลกับหน่วยงานของรัฐ รัฐบาลและบริษัทในตะวันตกบางแห่งจึงยังคงระมัดระวังในการบูรณาการ DeepSeek เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญ แม้ว่า DeepSeek จะดำเนินการเพื่อรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานของตนแล้ว (เช่น การแก้ไขฐานข้อมูลที่เปิดเผยภายในหนึ่งชั่วโมง) แต่ก็ยังคงมีความกังขาเกี่ยวกับช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นหรือการใช้ในทางที่ผิดเพื่อดำเนินการมีอิทธิพล Wired รายงานว่าบริการออนไลน์ของ DeepSeek ที่ส่งข้อมูลไปยังประเทศบ้านเกิด "อาจสร้างเวทีสำหรับการตรวจสอบที่เข้มงวดยิ่งขึ้น" และหน่วยงานกำกับดูแลในยุโรปและสหรัฐอเมริกาได้ให้คำใบ้ถึงการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดภายใต้กรอบ GDPR และ CCPA

อิทธิพลต่อต้นทุนฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน

ความสามารถของ DeepSeek ในการฝึกอบรมและใช้งานโมเดลการใช้เหตุผลประสิทธิภาพสูงบนฮาร์ดแวร์ที่ไม่เหมาะสมนั้นส่งผลกระทบเป็นระลอกคลื่นต่อตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กว้างขึ้น โดยการแสดงให้เห็นว่า MoE มีการจัดชั้นและการประมวลผลแบบคู่ขนานที่เหมาะสมที่สุด (เช่น HaiScale DDP) สามารถส่งมอบความแม่นยำของการใช้เหตุผลที่เทียบเคียงได้กับโมเดลที่มีความหนาแน่นสูง DeepSeek จึงบังคับให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ได้แก่ Microsoft Azure, AWS และ Google Cloud ประเมินการผสานรวมเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพของ DeepSeek รายงานระบุว่า Microsoft และ Amazon ได้เริ่มเสนอ DeepSeek-R1 เป็นส่วนหนึ่งของแค็ตตาล็อกบริการ AI เพื่อรองรับลูกค้าที่กำลังมองหาทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำกว่าสำหรับ GPT-4.1 หรือ API o1

นอกจากนี้ NVIDIA ซึ่งเป็นซัพพลายเออร์ GPU รายใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ได้ตอบสนองต่อประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนโดย MoE ด้วยการเน้นที่ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง (เช่น GPU ที่รองรับ HBM3 และโทโพโลยี NVLink) เพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ความผันผวนของราคาหุ้นของ NVIDIA หลังจากที่ราคาหุ้นพุ่งสูงขึ้น เน้นย้ำว่าความก้าวหน้าในประสิทธิภาพของอัลกอริทึมสามารถปรับเปลี่ยนการคาดการณ์ความต้องการฮาร์ดแวร์ได้อย่างไร ดังนั้น แม้จะไม่ได้เปิดเผยฮาร์ดแวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ แต่ DeepSeek ก็ได้ส่งผลกระทบทางอ้อมต่อแผนงานสำหรับตัวเร่งความเร็ว AI ในอนาคต

การอัปเดต R1-0528 ล่าสุดเปิดเผยอะไรเกี่ยวกับความมุ่งมั่นของ DeepSeek ต่อความเปิดกว้าง?

การปรับปรุงทางเทคนิคใน R1-0528

การอัปเดต R28-2025 ของ DeepSeek ที่ประกาศเมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม 0528 สัญญาว่าจะปรับปรุงการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ งานการเขียนโปรแกรม และการบรรเทาภาพหลอน ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดในข้อมูลที่สร้างโดย AI แม้ว่า DeepSeek จะอธิบายการเปิดตัวนี้ว่าเป็น "การอัปเกรดทดลองเล็กน้อย" แต่การเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ LiveCodeBench ของ UC Berkeley, MIT และ Cornell ระบุว่า R1-0528 มีประสิทธิภาพในการแข่งขันกับโมเดล o3 และ o4-mini ของ OpenAI การอัปเดตยังย้ำนโยบายโอเพนซอร์สที่โปร่งใสด้วยการเปิดตัวน้ำหนักใหม่และโค้ดอนุมานบน Hugging Face ไม่นานหลังจากการประกาศ ซึ่งตอกย้ำความมุ่งมั่นในการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนและการเพิ่มประสิทธิภาพแบบร่วมมือกัน

การต้อนรับและข้อเสนอแนะจากชุมชน

ชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ตอบรับ R1-0528 ในเชิงบวก โดยอ้างถึงอัตราการประสาทหลอนที่ลดลงและความสอดคล้องเชิงตรรกะที่ดีขึ้นในผลลัพธ์ การอภิปรายในฟอรัมต่างๆ เช่น Hugging Face และ GitHub บ่งชี้ว่านักวิจัยชื่นชมกับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมโดยไม่ต้องเสียสละความยินยอมของใบอนุญาต MIT อย่างไรก็ตาม ผู้สนับสนุนบางรายได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความทึบของข้อมูลการฝึกอบรมและอิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นของคำสั่งของรัฐในการปรับแต่ง โดยเน้นย้ำว่าการออกใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สเพียงอย่างเดียวไม่สามารถรับประกันความโปร่งใสได้อย่างสมบูรณ์ การสนทนาเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีส่วนร่วมของชุมชนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าจริยธรรมโอเพ่นซอร์สของชุมชนจะแปลเป็นระบบ AI ที่ตรวจสอบได้และเชื่อถือได้

สรุป

การบุกเบิก AI แบบโอเพ่นซอร์สของ DeepSeek ได้กำหนดนิยามใหม่ให้กับความคาดหวังด้านการเข้าถึง ประสิทธิภาพ และความคุ้มทุน แม้ว่าโมเดล R1 จะเป็นโอเพ่นซอร์สในทางเทคนิคภายใต้ใบอนุญาต MIT แต่การไม่มีข้อมูลการฝึกอบรมที่สมบูรณ์และความโปร่งใสของกระบวนการทำให้การจัดประเภทเป็นแบบเปิด "อย่างสมบูรณ์" มีความซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ DeepSeek เช่น การฝึกอบรมโมเดลการให้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพภายใต้ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์และทำให้โมเดลเหล่านี้พร้อมใช้งานอย่างแพร่หลาย ได้กระตุ้นให้เกิดความตื่นเต้นและการตรวจสอบอย่างรอบคอบในชุมชน AI ทั่วโลก

การเปรียบเทียบกับ GPT-4.1 ของ OpenAI เผยให้เห็นถึงภูมิทัศน์ที่มีความแตกต่าง: DeepSeek โดดเด่นในงานการให้เหตุผลที่กำหนดเป้าหมายและการตั้งค่าที่คำนึงถึงต้นทุน ในขณะที่หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และประสิทธิภาพการประเมินประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของ GPT-4.1 ทำให้เป็นตัวเลือกสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กรระดับไฮเอนด์ ในขณะที่ DeepSeek พัฒนาโมเดล R2 และขยายความร่วมมือกับผู้ให้บริการคลาวด์ ชะตากรรมของโมเดลจะขึ้นอยู่กับการแก้ไขปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การรักษาการปฏิบัติตามข้อบังคับ และอาจยอมรับความโปร่งใสที่มากขึ้นในกระบวนการวิจัย

ในท้ายที่สุด การเติบโตของ DeepSeek เน้นย้ำว่า AI โอเพนซอร์สไม่ได้เป็นแค่แนวคิดในเชิงทฤษฎีอีกต่อไป แต่เป็นพลังในทางปฏิบัติที่เปลี่ยนโฉมหน้าการแข่งขัน ด้วยการท้าทายผู้ครองตลาดเดิม DeepSeek ได้เร่งวงจรของนวัตกรรม กระตุ้นให้ทั้งบริษัทที่ก่อตั้งมานานและบริษัทใหม่คิดทบทวนวิธีพัฒนา อนุญาตสิทธิ์ และนำระบบ AI ไปใช้ ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงนี้ ซึ่ง GPT-4.1 กำหนดมาตรฐานหนึ่ง และ DeepSeek-R1 กำหนดอีกมาตรฐานหนึ่ง อนาคตของ AI โอเพนซอร์สดูมีแนวโน้มดีและผันผวนมากกว่าที่เคย

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้จำหน่ายหลายราย คุณสามารถระบุไคลเอนต์ของคุณที่ URL ฐานและระบุโมเดลเป้าหมายในแต่ละคำขอ

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง API ของ DeepSeek เช่น DeepSeek-V3 (ชื่อรุ่น: deepseek-v3-250324) และ Deepseek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-r1-0528) ผ่าน โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว

ใหม่สำหรับ CometAPI หรือไม่? เริ่มทดลองใช้ฟรี 1$ และปล่อยให้โซระทำภารกิจที่ยากที่สุดของคุณ

เราแทบรอไม่ไหวที่จะเห็นสิ่งที่คุณสร้าง หากรู้สึกว่ามีบางอย่างผิดปกติ โปรดกดปุ่มแสดงความคิดเห็น การแจ้งให้เราทราบว่าสิ่งใดเสียหายเป็นวิธีที่เร็วที่สุดที่จะทำให้สิ่งนั้นดีขึ้น