DeepSeek-V3 بمقابلہ Deepseek R1: کیا فرق ہے؟

ڈیپ سیکایک ممتاز چینی AI سٹارٹ اپ نے دو قابل ذکر ماڈلز-DeepSeek-V3 اور DeepSeek-R1— متعارف کرائے ہیں جنہوں نے مصنوعی ذہانت کی کمیونٹی میں خاصی توجہ حاصل کی ہے۔ جبکہ دونوں ماڈلز ایک ہی تنظیم سے تعلق رکھتے ہیں، وہ الگ الگ ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیے گئے ہیں اور منفرد خصوصیات کی نمائش کرتے ہیں۔ یہ مضمون DeepSeek-V3 اور R1 کا گہرائی سے موازنہ فراہم کرتا ہے، ان کے فن تعمیر، کارکردگی، ایپلی کیشنز، اور AI زمین کی تزئین میں ان کے ابھرنے کے مضمرات کی جانچ کرتا ہے۔

DeepSeek-V3 کیا ہیں؟

DeepSeek-V3 ایک عام مقصد والا LLM ہے جس کا مقصد متنوع کاموں میں متوازن کارکردگی فراہم کرنا ہے۔ دسمبر 2024 میں جاری ہونے والے ابتدائی ورژن میں 671 بلین پیرامیٹرز تھے۔ مارچ 2025 میں، ایک اپ ڈیٹ شدہ ورژن، DeepSeek-V3-0324، کو 685 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ متعارف کرایا گیا، جس میں ماہرین کے مرکب (MoE) فن تعمیر کو استعمال کیا گیا جو فی ٹوکن تقریباً 37 بلین پیرامیٹرز کو فعال کرتا ہے۔ اس اضافہ سے کوڈ جنریشن، استدلال، ریاضی، اور چینی زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیتوں میں نمایاں بہتری آئی ہے۔

متعلقہ موضوعات DeepSeek V3-0324 ریلیز: اس کے تازہ ترین اضافہ کیا ہیں؟

DeepSeek-R1 کیا ہیں؟

DeepSeek-R1، جنوری 2025 میں ریلیز ہوا، ایسے کاموں کے لیے تیار کیا گیا ہے جن میں جدید استدلال اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر ریاضی اور کوڈنگ میں بہترین۔ یہ DeepSeek-V3 فریم ورک پر استوار ہے، جس میں ملٹی ہیڈ لیٹنٹ توجہ اور MoE کو شامل کیا گیا ہے تاکہ کلیدی قدر کیشے کی ضروریات کو کم کیا جا سکے اور تخمینہ کی کارکردگی کو بڑھایا جا سکے۔

DeepSeek-V3 اور R1 کے درمیان بنیادی فرق کیا ہیں؟

ڈیپ سیک R1 بمقابلہ V3: بنیادی فرق

یہاں موازنہ کرنے والی ایک میز ہے۔ DeepSeek R1 بمقابلہ DeepSeek V3: بنیادی فرق:

تعمیراتی امتیازات

DeepSeek-V3 کو ایک عام مقصد کے AI ماڈل کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں مختلف کاموں میں استعداد اور وسیع اطلاق پر زور دیا گیا ہے۔ اس کا فن تعمیر متوازن کارکردگی کی فراہمی پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اسے ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتا ہے جن کے لیے وسیع پیمانے پر فعالیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے برعکس، DeepSeek-R1 کو ایسے کاموں کے لیے بہتر بنایا گیا ہے جو جدید استدلال اور پیچیدہ مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں کا مطالبہ کرتے ہیں، خاص طور پر ریاضی اور کوڈنگ جیسے شعبوں میں بہترین۔ یہ تخصص اہدافی تربیتی طریقہ کار کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے جو پیچیدہ حسابات اور منطقی کٹوتیوں سے نمٹنے میں اس کی مہارت کو بڑھاتا ہے۔

کارکردگی میٹرکس

بینچ مارک کی تشخیص میں، DeepSeek-R1 نے DeepSeek-V3 کے مقابلے گہری استدلال اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے والے کاموں میں اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ مثال کے طور پر، ریاضی کے مسائل کو حل کرنے کے منظرناموں میں، R1 کی جدید استدلال کی صلاحیتیں اسے V3 کو پیچھے چھوڑنے کے قابل بناتی ہیں، جو کہ عام کاموں سے زیادہ مطابقت رکھتا ہے۔ تاہم، V3 ان کاموں میں ایک برتری کو برقرار رکھتا ہے جن میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور عام فہم کی ضرورت ہوتی ہے، جہاں اس کا متوازن نقطہ نظر زیادہ مربوط اور سیاق و سباق سے متعلقہ ردعمل کی اجازت دیتا ہے۔

دو ماڈلز کے درمیان تربیت کے طریقے کیسے مختلف ہیں؟

وسائل کی تقسیم اور کارکردگی

DeepSeek-R1 کی ترقی میں تقریباً 2,000 Nvidia H800 چپس کا استعمال شامل ہے، جس کا کل خرچ تقریباً 5.6 ملین ڈالر ہے۔ وسائل کا یہ موثر استعمال عموماً OpenAI کے GPT-4 جیسے ماڈلز کے ساتھ وابستہ کافی سرمایہ کاری سے بالکل متصادم ہے، جو تربیتی اخراجات میں $100 ملین سے زیادہ ہو سکتی ہے۔ R1 کی تربیت میں وسائل کی اسٹریٹجک تقسیم ڈیپ سیک کی کارکردگی پر سمجھوتہ کیے بغیر لاگت سے موثر AI کی ترقی کے عزم کو واضح کرتی ہے۔

تربیت کی تکنیک

دونوں ماڈل اپنی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے جدید تربیتی تکنیک استعمال کرتے ہیں۔ DeepSeek-R1 اپنی استدلال کی صلاحیتوں کو نکھارنے کے لیے علم کشید کرنے اور ماہرین کے نظام جیسے طریقوں کا استعمال کرتا ہے، جس سے یہ پیچیدہ کاموں کو زیادہ درستگی کے ساتھ نمٹانے کے قابل بناتا ہے۔ DeepSeek-V3، جدید ترین تربیتی طریقہ کار کو بھی شامل کرتے ہوئے، استعداد اور کارکردگی کے درمیان توازن حاصل کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اور کاموں کے وسیع میدان میں اس کے اطلاق کو یقینی بناتا ہے۔

متعلقہ موضوعات ڈیپ سیک نے ایسی لاگت سے موثر AI ٹریننگ کیسے حاصل کی؟

ہر ماڈل کے عملی اطلاقات کیا ہیں؟

DeepSeek-V3: عمل میں استعداد

DeepSeek-V3 کا عمومی مقصد کا ڈیزائن اسے ایپلی کیشنز کی وسیع صفوں کے لیے موزوں بناتا ہے، بشمول:

• کسٹمر سروس: مختلف صنعتوں میں گاہک کے استفسارات پر مربوط اور سیاق و سباق سے متعلقہ جوابات فراہم کرنا۔
• مواد کی تخلیق: انسان نما متن تیار کرکے مضامین، بلاگز اور دیگر تحریری مواد تیار کرنے میں مدد کرنا۔
• زبان کا ترجمہ: متعدد زبانوں کے درمیان درست اور مختصر ترجمے کی سہولت فراہم کرنا۔

متنوع کاموں میں اس کی متوازن کارکردگی V3 کو ان ایپلی کیشنز کے لیے ایک قابل اعتماد ٹول کے طور پر رکھتی ہے جس کے لیے وسیع فہم اور موافقت کی ضرورت ہوتی ہے۔

DeepSeek-R1: پیچیدہ کاموں میں مہارت

DeepSeek-R1 کا خصوصی فن تعمیر اسے ڈومینز میں خاص طور پر موثر بناتا ہے جیسے:

• تعلیم: پیچیدہ ریاضیاتی اور سائنسی مسائل کے لیے تفصیلی وضاحت اور حل فراہم کرنا، طلباء اور اساتذہ دونوں کی مدد کرنا۔
• انجنیئرنگ: پیچیدہ حسابات اور ڈیزائن کی اصلاح کرنے میں انجینئرز کی مدد کرنا۔
• تحقیق: اعداد و شمار کے تجزیہ اور نظریاتی کھوجوں میں معاون محققین جن کے لیے گہری استدلال کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایسے کاموں کو سنبھالنے میں اس کی مہارت جو جدید استدلال کا مطالبہ کرتی ہے اس کی اہمیت کو خاص شعبوں میں نمایاں کرتی ہے جس میں علمی پروسیسنگ کی اعلی سطح کی ضرورت ہوتی ہے۔

DeepSeek-V3 اور R1 کے ظہور نے AI انڈسٹری کو کیسے متاثر کیا ہے؟

قائم کھلاڑیوں کی خلل

DeepSeek کے ماڈلز کے تعارف نے AI کے منظر نامے میں نمایاں طور پر خلل ڈالا ہے، جس نے OpenAI اور Google جیسی قائم شدہ اداروں کے غلبہ کو چیلنج کیا ہے۔ DeepSeek-R1 نے، خاص طور پر، یہ ظاہر کیا ہے کہ اعلی کارکردگی والے AI ماڈلز کو کافی کم مالی اور کمپیوٹیشنل وسائل کے ساتھ تیار کیا جا سکتا ہے، جس سے صنعت کے اندر سرمایہ کاری کی حکمت عملیوں کا دوبارہ جائزہ لیا جا سکتا ہے۔

مارکیٹ کی حرکیات اور سرمایہ کاری کی تبدیلی

ڈیپ سیک کے ماڈلز کی تیزی سے چڑھائی نے مارکیٹ کی حرکیات کو متاثر کیا ہے، جس کے نتیجے میں بڑی ٹیک کمپنیوں کے لیے قابل ذکر مالی اثرات مرتب ہوئے ہیں۔ مثال کے طور پر، DeepSeek کی AI ایپلی کیشنز کی مقبولیت نے Nvidia کے مارکیٹ کیپٹلائزیشن میں نمایاں کمی کا باعث بنی، جس سے وسیع تر ٹیکنالوجی مارکیٹ پر لاگت سے موثر AI حل کے گہرے اثرات کو نمایاں کیا گیا۔

DeepSeek-V3 اور DeepSeek-R1 کی قیمت کتنی ہے؟

DeepSeek اپنے ماڈلز، DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) اور DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) تک، ٹوکن کے استعمال کی بنیاد پر قیمتوں کے ساتھ API رسائی فراہم کرتا ہے۔ معیاری اور رعایتی ادوار کے ساتھ قیمتیں دن کے وقت کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں۔ ذیل میں قیمتوں کے ڈھانچے کی تفصیلی خرابی ہے:

تبصرہ:

CoT (خیال کا سلسلہ): DeepSeek-Reasoner کے لیے، CoT حتمی جواب دینے سے پہلے فراہم کردہ استدلال کے مواد سے مراد ہے۔ آؤٹ پٹ ٹوکن کی گنتی میں CoT اور حتمی جواب دونوں شامل ہیں، اور ان کی قیمت برابر ہے۔

کیشے ہٹ بمقابلہ کیشے مس:

• کیشے ہٹ: اس وقت ہوتا ہے جب ان پٹ ٹوکنز کو پہلے پروسیس اور کیش کیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں ان پٹ کی قیمت کم ہوتی ہے۔
• کیشے مس: اس وقت ہوتا ہے جب ان پٹ ٹوکن نئے ہوتے ہیں یا کیشے میں نہیں پائے جاتے ہیں، جس کی وجہ سے ان پٹ کی قیمت زیادہ ہوتی ہے۔

وقت کی مدت:

• معیاری قیمت کی مدت: 00:30 سے ​​16:30 UTC۔
• رعایتی قیمت کی مدت: 16:30 سے ​​00:30 UTC۔ اس وقت کے دوران، رعایتی شرحیں لاگو ہوتی ہیں، جس سے لاگت میں نمایاں بچت ہوتی ہے۔

DeepSeek ان قیمتوں کو ایڈجسٹ کرنے کا حق محفوظ رکھتا ہے، لہذا صارفین کو تازہ ترین معلومات کے لیے سرکاری دستاویزات کی نگرانی کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے۔

قیمتوں کے اس ڈھانچے کو سمجھ کر، ڈویلپرز اور کاروبار مؤثر طریقے سے اپنی مخصوص ضروریات اور بجٹ کے مطابق ڈیپ سیک کے AI ماڈلز کے استعمال کی منصوبہ بندی اور اصلاح کر سکتے ہیں۔

ڈویلپرز کے لیے: API رسائی

CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے۔ DeepSeek V3 API (ماڈل کا نام: deepseek-v3؛) اور DeepSeek R1 API (ماڈل کا نام: deepseek-r1؛)، اور آپ کو رجسٹر کرنے اور لاگ ان کرنے کے بعد اپنے اکاؤنٹ میں $1 مل جائے گا! CometAPI کو رجسٹر کرنے اور تجربہ کرنے میں خوش آمدید۔

CometAPI کئی سرکردہ AI ماڈلز کے APIs کے لیے ایک مرکزی مرکز کے طور پر کام کرتا ہے، جس سے متعدد API فراہم کنندگان کے ساتھ الگ الگ مشغول ہونے کی ضرورت ختم ہوتی ہے۔

ملاحظہ کیجیے DeepSeek V3 API اور DeepSeek R1 API انضمام کی تفصیلات کے لیے۔

نتیجہ

DeepSeek-V3 اور R1 مصنوعی ذہانت کے میدان میں کی جانے والی اختراعی پیشرفت کی مثال دیتے ہیں، ہر ایک تکنیکی ماحولیاتی نظام کے اندر مخصوص ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ V3 کی استعداد اسے عام ایپلی کیشنز کے لیے ایک قیمتی اثاثہ بناتی ہے، جب کہ R1 کی خصوصی صلاحیتیں اسے پیچیدہ مسائل حل کرنے والے کاموں کے لیے ایک زبردست ٹول کے طور پر رکھتی ہیں۔ جیسا کہ یہ ماڈلز تیار ہوتے رہتے ہیں، وہ نہ صرف AI ایپلی کیشنز کے دائرہ کار کو بڑھاتے ہیں بلکہ صنعت کے اندر ترقیاتی حکمت عملیوں اور وسائل کی تقسیم کا دوبارہ جائزہ بھی لیتے ہیں۔ ان کی تعیناتی سے جڑے چیلنجوں کو نیویگیٹ کرنا عالمی AI منظر نامے میں ان کے طویل مدتی اثرات اور کامیابی کا تعین کرنے میں اہم ہوگا۔