ڈیپ سیک، ایک چینی AI اسٹارٹ اپ جس نے پہلی بار 1 کے اوائل میں اپنے R2025 ریجننگ ماڈل کے ساتھ سرخیاں بنائیں، اوپن سورس AI کی حالت اور اس کے وسیع تر مضمرات پر شدید بحث چھیڑ دی ہے۔ جب کہ زیادہ تر توجہ اس کی متاثر کن کارکردگی پر مرکوز ہے — OpenAI اور Alibaba جیسی امریکی فرموں کے حریف ماڈل — اس بارے میں سوالات باقی ہیں کہ آیا DeepSeek روح اور عمل میں حقیقی طور پر "اوپن سورس" ہے۔ اس مضمون میں ڈیپ سیک کے ارد گرد ہونے والی تازہ ترین پیشرفتوں پر روشنی ڈالی گئی ہے، اس کے اوپن سورس اسناد کو دریافت کیا گیا ہے، اس کا GPT-4.1 جیسے ماڈلز سے موازنہ کیا گیا ہے، اور عالمی AI لینڈ سکیپ کے اثرات کا اندازہ لگایا گیا ہے۔
ڈیپ سیک کیا ہے اور یہ کیسے ابھرا؟
ڈیپ سیک کی اصلیت اور خواہش
ڈیپ سیک کی بنیاد ہینگزو ڈیپ سیک آرٹیفیشل انٹیلی جنس بیسک ٹیکنالوجی ریسرچ کمپنی لمیٹڈ کے نام سے رکھی گئی تھی، لیانگ وینفینگ (جسے وینفینگ لیانگ بھی کہا جاتا ہے) اس کے پرنسپل ویژنری کے طور پر اس چارج کی قیادت کر رہے تھے۔ اس کے اخلاق بہت سے سلیکون ویلی اسٹارٹ اپس سے ہٹ گئے: تیز تجارتی کاری کو ترجیح دینے کے بجائے، ڈیپ سیک نے تحقیق کی کارکردگی اور لاگت کی تاثیر پر زور دیا۔ 2025 کے اوائل تک، ڈیپ سیک کے R1 ماڈل نے ریاضیاتی استدلال اور کوڈ جنریشن میں سرکردہ معیارات سے مماثلت یا اس سے زیادہ ہونے کے لیے پہلے ہی توجہ حاصل کر لی تھی، باوجود اس کے کہ اعلیٰ درجے کی AI چپس پر امریکی برآمدی کنٹرول کی رکاوٹوں کے تحت تیار کیا گیا تھا۔
استدلال کے ماڈلز میں پیش رفت
جنوری 2025 میں، DeepSeek نے MIT لائسنس کے تحت R1 کی نقاب کشائی کی — ایک اوپن سورس پرمیسیو لائسنس — یہ دعویٰ کرتے ہوئے کہ R1 نے AIME 79.8 پر "1% Pass@2024" حاصل کیا، OpenAI-o1-1217 کو قدرے پیچھے چھوڑ دیا اور "97.3%" اسکور کیا . کوڈنگ کے کاموں پر، R500 نے Codeforces پر 1 Elo درجہ بندی حاصل کی، جس نے 1% انسانی شرکاء کو پیچھے چھوڑ دیا، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ یہ ماڈل محض ایک نظریاتی مشق نہیں تھا بلکہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ایک اعلیٰ کارکردگی کا آلہ تھا۔
میکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) پرتوں اور کمزور AI چپس پر تربیت جیسی تکنیکوں کا فائدہ اٹھا کر — تجارتی پابندیوں کی وجہ سے-DeepSeek نے ڈرامائی طور پر تربیت کے اخراجات کو کم کیا۔ مبصرین نے نوٹ کیا کہ اس کے نقطہ نظر نے نہ صرف اعلیٰ درجے کے ہارڈ ویئر پر فرض شدہ انحصار کو چیلنج کیا بلکہ صنعت کے ذریعے "شاک لہریں" بھی بھیجیں، جس کی وجہ سے Nvidia کی مارکیٹ ویلیو میں ایک ہی سیشن میں تقریباً 600 بلین ڈالر کی کمی واقع ہوئی۔
کیا ڈیپ سیک واقعی اوپن سورس ہے؟
لائسنسنگ اور دستیابی
ڈیپ سیک کا R1 ماڈل جنوری 2025 میں ایم آئی ٹی لائسنس آن ہگنگ فیس کے تحت جاری کیا گیا تھا، جس سے ماڈل کے وزن اور متعلقہ کوڈ کے غیر محدود تجارتی استعمال، ترمیم اور دوبارہ تقسیم کی اجازت دی گئی تھی۔ لائسنسنگ کا یہ انتخاب تکنیکی طور پر R1 کو اوپن سورس پروجیکٹ کے طور پر درجہ بندی کرتا ہے، پھر بھی عملی طور پر باریکیاں پیدا ہوتی ہیں۔ جبکہ ماڈل وزن اور تخمینہ کوڈ عوامی طور پر دستیاب ہیں، اس نے مکمل تربیتی ڈیٹاسیٹ یا قطعی تربیتی پائپ لائنز جاری نہیں کی ہیں۔ یہ بھول اس بارے میں سوالات اٹھاتی ہے کہ آیا یہ اسی جذبے کے ساتھ "مکمل طور پر" اوپن سورس کے طور پر اہل ہے جیسے پروجیکٹس جو اختتام سے آخر تک تولیدی صلاحیت کی تفصیلات کا اشتراک کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جب کہ کوئی بھی R1 کو ڈاؤن لوڈ اور فائن ٹیون کر سکتا ہے، وہ ملکیتی ڈیٹا اور کلسٹر کنفیگریشن تک رسائی کے بغیر DeepSeek کے اصل تربیتی طریقہ کار کو نقل نہیں کر سکتا (مثال کے طور پر، 5,000 A100 GPUs کا استعمال کرتے ہوئے Fire-Flyer کلسٹرز)۔
ٹریننگ ڈیٹا کی شفافیت
اوپن سورس پیوریسٹ اکثر نہ صرف ماڈل وزن اور کوڈ کی دستیابی پر زور دیتے ہیں بلکہ تربیتی ڈیٹا، پری پروسیسنگ اسکرپٹس، اور تشخیصی معیارات کے حوالے سے شفافیت پر بھی زور دیتے ہیں۔ اس کے معاملے میں، کمپنی نے اعلیٰ سطحی تفصیلات کا اشتراک کیا ہے — جیسے کہ "R1 کے ذریعے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا" کا استعمال ڈسٹل شدہ مختلف حالتوں کو ٹھیک کرنے کے لیے اور R1-Zero کے لیے اصول پر مبنی انعامی افعال کو شامل کرنا — لیکن اس نے ڈیٹا کی موجودگی اور کیوریشن کے عمل کے بارے میں تفصیلات کو روک دیا ہے۔ اس معلومات کے بغیر، بیرونی محققین ماڈل کے اخلاقی اور حفاظتی مضمرات کے بارے میں کھلے سوالات چھوڑ کر، ممکنہ تعصبات، ڈیٹا کی آلودگی، یا غیر ارادی رازداری کے لیک کا مکمل آڈٹ نہیں کر سکتے۔
کمیونٹی کی شمولیت اور فورکس
اوپن سورس کی ریلیز کے بعد سے، DeepSeek-R1 نے Hugging Face جیسے پلیٹ فارمز پر فورک اور کمیونٹی سے چلنے والے تجربات کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔ ڈویلپرز نے کموڈٹی ہارڈویئر پر چلنے کے لیے چھوٹے "آست" قسموں (1.5 بلین سے 70 بلین پیرامیٹرز) کو اپنانے کی اطلاع دی ہے، جیسا کہ صارف GPUs، اس طرح رسائی کو وسیع کرتی ہے۔ تاہم، R1 کو شروع سے دوبارہ تیار کرنے کے لیے ابھی تک کوئی مکمل آزاد چیلنج نہیں ہے، جس کی ایک وجہ بہت زیادہ کمپیوٹیشنل وسائل درکار ہیں اور عوامی طور پر مشترکہ خام ڈیٹا سیٹس کی عدم موجودگی ہے۔ LLaMA کے برعکس، جس نے متعدد کمیونٹی آفیشل ری پروڈکشن کی کوششوں کو جنم دیا، DeepSeek کا "اوپن سورس" دعویٰ بنیادی طور پر کمیونٹی کی قیادت میں مکمل تحقیقی شفافیت کو فعال کرنے کے بجائے وزن کو دستیاب کرنے پر منحصر ہے۔
ڈیپ سیک دوسرے اے آئی ماڈلز سے کیسے موازنہ کرتا ہے؟
OpenAI o1، o3، اور GPT-4.1 کے خلاف بینچ مارکنگ
DeepSeek-R1 کی کارکردگی کی پیمائش اسے استدلال کے ماڈلز کے اعلی درجے میں رکھتی ہے۔ LiveCodeBench (UC Berkeley، MIT، اور Cornell کے ذریعہ تیار کردہ) کے اندرونی معیارات کے مطابق، DeepSeek کا اپ ڈیٹ شدہ R1-0528 کوڈ جنریشن میں OpenAI کے o4-mini اور o3 سے بالکل نیچے ہے لیکن xAI کے Grok 3-mini اور Alibaba کے Qwen 3 mini سے آگے ہے۔ دریں اثنا، OpenAI کا GPT-4.1، جو 14 اپریل 2025 کو جاری ہوا، ایک ملین ٹوکن سیاق و سباق کی ونڈو پر فخر کرتا ہے اور اپنے پیشرو GPT-4o کے مقابلے کوڈنگ، ہدایات کی پیروی، اور طویل سیاق و سباق کے کاموں میں سبقت رکھتا ہے۔
R1 کا GPT-4.1 سے موازنہ کرتے وقت، کئی عوامل سامنے آتے ہیں:
- کوڈ اور ریاضی کے بینچ مارکس پر کارکردگی: R1 نے AIME 79.8 پر 1% Pass@2024 اور MATH-97.3 پر 500% سکور حاصل کیا، جو o1 سے قدرے آگے ہے۔ GPT-4.1، بدلے میں، کوڈنگ (SWE-bench Verified) پر ایک اندازے کے مطابق ~54.6% اور طویل سیاق و سباق کے کاموں پر %72 حاصل کرتا ہے—میٹرکس جو متاثر کن ہونے کے باوجود R1 کے خصوصی استدلال کے معیارات سے براہ راست موازنہ نہیں ہوتے ہیں۔
- سیاق و سباق کی کھڑکی: GPT-4.1 1 لاکھ تک ٹوکنز کو سپورٹ کرتا ہے، جو اسے ایک ہی پاس میں پوری کتابوں یا لمبے کوڈ بیس پر کارروائی کرنے کے قابل بناتا ہے۔ DeepSeek کا RXNUMX اس سیاق و سباق کی لمبائی سے مماثل نہیں ہے، اس کے بجائے مختصر ان پٹ پر استدلال اور تخمینہ کی کارکردگی پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
- کارکردگی کا تخمینہ: Hugging Face پر، R1 کی API رسائی کی لاگت OpenAI کے o95 سے 1% کم ہے، جو اسے محدود بجٹ والے اسٹارٹ اپس اور محققین کے لیے پرکشش بناتی ہے۔ GPT-4.1 کی بنیادی قیمت $2 فی ملین ان پٹ ٹوکنز اور $8 فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز ہے، منی اور نینو ویریئنٹس کی قیمت اس سے بھی کم ہے (بالترتیب $0.40/$1.60 اور $0.10/$0.40)۔ ڈیپ سیک کے ڈسٹلڈ ماڈل لیپ ٹاپ پر چل سکتے ہیں، ہارڈ ویئر کی ضرورت کے مرحلے پر لاگت کی ایک اور سطح کی بچت پیش کرتے ہیں۔
تعمیراتی اختلافات
ڈیپ سیک کا R1 ماڈل ماہرین کے مرکب (MoE) فن تعمیر کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس میں نیٹ ورک کے بڑے حصے کو صرف ضرورت کے مطابق چالو کیا جاتا ہے، جس سے قیاس کی گنتی کے اخراجات کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے۔ یہ ایم او ای پرتیں، غیر مطابقت پذیر مواصلاتی لائبریریوں کے ساتھ مل کر (مثلاً، hfreduce) اور Fire-Flyer DDP فریم ورک، DeepSeek کو تجارتی پابندیوں کے تحت کمزور ہارڈ ویئر کلسٹرز میں استدلال کے کاموں کو پیمانے کے قابل بناتا ہے۔
اس کے برعکس، GPT-4.1 ایک ملین ٹوکن سیاق و سباق کی ونڈو کو ہینڈل کرنے کے لیے اپنے پورے نیٹ ورک میں گھنے ٹرانسفارمر پرتوں کا استعمال کرتا ہے۔ اگرچہ یہ طویل سیاق و سباق کے کاموں پر اعلیٰ کارکردگی کا باعث بنتا ہے، اس کے لیے تربیت اور تخمینہ کے لیے بھی کافی حساب کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے GPT-4.1 کی پریمیم پوزیشنڈ قیمتیں چھوٹے ماڈل جیسے GPT-4.1 منی اور نینو کے مقابلے میں ہیں۔
ڈیپ سیک کے اوپن سورس اپروچ کے کیا مضمرات ہیں؟
عالمی AI مقابلے پر اثر
ڈیپ سیک کی اوپن سورس ریلیز ملکیتی ماڈل اور ڈیٹا کی پابندیوں کی روایتی سلیکون ویلی پلے بک کو کم کرتی ہے۔ MIT لائسنس کے تحت R1 کو عوامی طور پر دستیاب کر کے، DeepSeek نے اس تصور کو چیلنج کیا ہے کہ اعلی کارکردگی والے AI کو بند یا خصوصی طور پر لائسنس یافتہ رہنا چاہیے۔ فوری نتیجہ واضح تھا: یو ایس ٹیک جنات نے قیمتوں کو ایڈجسٹ کیا (مثال کے طور پر، OpenAI نے GPT-4.1 mini اور nano کو کم قیمتوں پر رول آؤٹ کیا) اور مارکیٹ شیئر کو برقرار رکھنے کے لیے اپنے استدلال پر مبنی ماڈلز، جیسے o4-mini، کی ترقی کو تیز کیا۔ انڈسٹری کے مبصرین نے ڈیپ سیک کے ابھرنے کو امریکی AI کے لیے ایک ممکنہ "Sputnik لمحہ" قرار دیا، جو کہ بنیادی AI صلاحیتوں پر بالادستی کے کنٹرول میں تبدیلی کا اشارہ دیتا ہے۔
ڈیپ سیک کی اوپن سورس حکمت عملی نے وینچر کیپیٹل کے جذبات کو بھی متاثر کیا۔ اگرچہ کچھ سرمایہ کاروں نے خدشہ ظاہر کیا کہ امریکی AI فرموں کی پشت پناہی کرنے سے اگر چینی اوپن سورس متبادلات پھیلتے ہیں تو کم منافع حاصل کر سکتے ہیں، دوسروں نے اسے عالمی AI تحقیقی تعاون کو متنوع بنانے کے موقع کے طور پر دیکھا۔ وینچر کیپیٹلسٹ مارک اینڈریسن نے R1 کو "ایک انتہائی حیرت انگیز اور متاثر کن پیش رفت" اور "دنیا کے لیے ایک گہرا تحفہ" قرار دیا۔ دریں اثنا، اپریل 4.1 میں OpenAI کی GPT-2025 ریلیز کو جزوی طور پر ڈیپ سیک کے لاگت سے موثر اوپن سورس ماڈل کے جوابی اقدام کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ کھلی رسائی کو جدید کارکردگی کی قربانی دینے کی ضرورت نہیں ہے۔
سیکیورٹی اور رازداری کے خدشات
اوپن سورس اے آئی ڈیموکریٹائزیشن پر جوش و خروش کے باوجود، ڈیپ سیک کی اصلیت نے رازداری کے حامیوں اور سرکاری ایجنسیوں کے درمیان سرخ جھنڈے اٹھائے ہیں۔ جنوری 2025 میں، جنوبی کوریا کے پرسنل انفارمیشن پروٹیکشن کمیشن (PIPC) نے تصدیق کی کہ اس کی آن لائن سروس جنوبی کوریا کے صارف کا ڈیٹا چین میں بائٹ ڈانس سرورز کو بھیج رہی ہے، جس سے تعمیل کے مسائل حل ہونے تک نئی ایپ ڈاؤن لوڈز پر پابندی عائد کر دی گئی ہے۔ جنوری 2025 کے آخر میں ڈیٹا کی خلاف ورزی نے ڈیپ سیک کے ڈیٹا سیکیورٹی کے طریقوں کے بارے میں خدشات کو بڑھاتے ہوئے کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا بیس کی غلط تشکیل کی وجہ سے XNUMX لاکھ سے زیادہ حساس اندراجات — چیٹ پیغامات، API کیز، اور سسٹم لاگز — کو بے نقاب کیا۔
چینی ضوابط کو دیکھتے ہوئے جو کمپنیوں کو ریاستی حکام کے ساتھ ڈیٹا شیئر کرنے پر مجبور کر سکتے ہیں، کچھ مغربی حکومتیں اور کاروباری ادارے ڈیپ سیک کو اہم ورک فلو میں ضم کرنے کے بارے میں محتاط رہتے ہیں۔ اگرچہ DeepSeek نے اپنے بنیادی ڈھانچے کو محفوظ بنانے کے لیے اقدامات کیے ہیں (مثال کے طور پر، ایک گھنٹے کے اندر اندر بے نقاب ڈیٹا بیس کو پیچ کرنا)، ممکنہ پچھلے دروازوں یا اثر و رسوخ کی کارروائیوں کے لیے غلط استعمال کے حوالے سے شکوک و شبہات برقرار ہیں۔ وائرڈ نے اطلاع دی ہے کہ ڈیپ سیک آن لائن سروس اپنے آبائی ملک کو ڈیٹا بھیجنے سے "زیادہ جانچ پڑتال کا مرحلہ طے کر سکتی ہے" اور یورپ اور امریکہ میں ریگولیٹری اداروں نے GDPR اور CCPA فریم ورک کے تحت قریب سے جانچ کا اشارہ دیا ہے۔
ہارڈ ویئر اور انفراسٹرکچر کے اخراجات پر اثر
ڈیپ سیک کی سب سے بہترین ہارڈ ویئر پر اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے استدلال کے ماڈلز کو تربیت دینے اور تعینات کرنے کی صلاحیت کے وسیع تر AI انفراسٹرکچر مارکیٹ پر اثرات مرتب ہوتے ہیں۔ یہ ظاہر کرتے ہوئے کہ MoE تہوں اور آپٹمائزڈ متوازی (مثال کے طور پر، HaiScale DDP) مکمل طور پر گھنے ماڈلز کے لیے تقابلی استدلال کی درستگی فراہم کر سکتا ہے، DeepSeek نے بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان—Microsoft Azure، AWS، اور Google Cloud — کو DeepSeek کی اصلاح کی تکنیکوں کو مربوط کرنے کا جائزہ لینے پر مجبور کیا۔ مائیکروسافٹ اور ایمیزون نے مبینہ طور پر اپنی AI سروس کیٹلاگ کے حصے کے طور پر DeepSeek-R1 پیش کرنا شروع کر دیا ہے، جو GPT-4.1 یا o1 APIs کے کم لاگت والے متبادل تلاش کرنے والے صارفین کو پورا کر رہے ہیں۔
مزید برآں، NVIDIA، تاریخی طور پر غالب GPU فراہم کنندہ، نے اپنی مسابقتی برتری کو برقرار رکھنے کے لیے خصوصی ہارڈ ویئر (جیسے HBM3- فعال GPUs اور NVLink ٹوپولاجیز) پر زور دے کر اپنی MoE سے چلنے والی کارکردگی پر رد عمل ظاہر کیا۔ NVIDIA کے حصص کی قیمت میں اس کے اضافے کے بعد اتار چڑھاؤ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ کس طرح الگورتھمک کارکردگی میں پیش رفت ہارڈ ویئر کی طلب کی پیشین گوئیوں کو نئی شکل دے سکتی ہے۔ اس طرح، ملکیتی ہارڈویئر کی نقاب کشائی کیے بغیر بھی، DeepSeek نے بالواسطہ طور پر مستقبل کے AI ایکسلریٹر کے روڈ میپ کو متاثر کیا ہے۔
تازہ ترین R1-0528 اپ ڈیٹ سے ڈیپ سیک کے کھلے پن کے عزم کے بارے میں کیا پتہ چلتا ہے؟
R1-0528 میں تکنیکی بہتری
28 مئی 2025 کو اعلان کیا گیا، DeepSeek کی R1-0528 اپ ڈیٹ ریاضیاتی استدلال، پروگرامنگ کے کاموں، اور فریب کاری کی تخفیف میں نمایاں بہتری کا وعدہ کرتی ہے — AI سے پیدا ہونے والی معلومات میں غلطیاں۔ جبکہ ڈیپ سیک نے اس ریلیز کو "معمولی آزمائشی اپ گریڈ" کے طور پر بیان کیا ہے، UC برکلے، MIT، اور Cornell's LiveCodeBench پر بینچ مارکنگ اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ R1-0528 OpenAI کے o3 اور o4-mini ماڈلز کے ساتھ مسابقتی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اپ ڈیٹ اعلان کے فوراً بعد ہیگنگ فیس پر نئے وزن اور انفرنس کوڈ کو جاری کر کے اپنی شفاف اوپن سورس پالیسی کا اعادہ کرتا ہے، جس سے کمیونٹی سے چلنے والی ترقی اور باہمی تعاون سے متعلق اصلاح کے اپنے عزم کو تقویت ملتی ہے۔
کمیونٹی کا استقبال اور تاثرات
ڈویلپر کمیونٹی نے R1-0528 کا مثبت جواب دیا ہے، کم فریب کی شرح اور آؤٹ پٹ میں بہتر منطقی مستقل مزاجی کا حوالہ دیتے ہوئے ہگنگ فیس اور گٹ ہب جیسے فورمز پر ہونے والی گفتگو سے پتہ چلتا ہے کہ محققین MIT لائسنس کی اجازت کی قربانی کے بغیر ٹھوس کارکردگی کے فوائد کی تعریف کرتے ہیں۔ تاہم، کچھ شراکت داروں نے تربیتی ڈیٹا کی دھندلاپن اور فائن ٹیوننگ میں ریاستی ہدایات کے ممکنہ اثر و رسوخ پر تشویش کا اظہار کیا ہے، اس بات پر زور دیتے ہوئے کہ صرف اوپن سورس لائسنسنگ مکمل شفافیت کی ضمانت نہیں دیتا ہے۔ یہ مکالمے اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کمیونٹی کی جاری مصروفیت کی ضرورت پر زور دیتے ہیں کہ اس کے اوپن سورس اخلاق کو قابل سماعت، قابل اعتماد AI سسٹمز میں ترجمہ کیا جائے۔
نتیجہ
اوپن سورس AI میں DeepSeek کے قدم نے رسائی، کارکردگی، اور لاگت کی کارکردگی کے لیے توقعات کی نئی تعریف کی ہے۔ جبکہ اس کا R1 ماڈل MIT لائسنس کے تحت تکنیکی طور پر اوپن سورس ہے، مکمل تربیتی ڈیٹا اور پائپ لائن کی شفافیت کی عدم موجودگی اس کی درجہ بندی کو "مکمل طور پر" کھلے کے طور پر پیچیدہ بناتی ہے۔ بہر حال، اس کی کامیابیوں — ہارڈ ویئر کی رکاوٹوں کے تحت طاقتور استدلال کے ماڈلز کو تربیت دینا اور انہیں وسیع پیمانے پر دستیاب کرانا — نے عالمی AI کمیونٹی میں جوش و خروش اور محتاط جانچ پڑتال دونوں کو فروغ دیا ہے۔
OpenAI کے GPT-4.1 کے ساتھ موازنہ ایک اہم منظر نامے کو ظاہر کرتا ہے: ڈیپ سیک ٹارگٹڈ استدلال کے کاموں اور لاگت کے لحاظ سے حساس ترتیبات میں سبقت لے جاتا ہے، جب کہ GPT-4.1 کی وسیع سیاق و سباق کی کھڑکی اور وسیع بینچ مارک کی برتری اسے اعلی درجے کی انٹرپرائز ایپلی کیشنز کے لیے انتخاب بناتی ہے۔ جیسے جیسے DeepSeek اپنا R2 ماڈل تیار کرتا ہے اور کلاؤڈ فراہم کنندگان کے ساتھ تعاون کو بڑھاتا ہے، اس کی قسمت ڈیٹا پرائیویسی کے خدشات کو دور کرنے، ریگولیٹری تعمیل کو حاصل کرنے، اور ممکنہ طور پر اس کے تحقیقی عمل میں اور بھی زیادہ شفافیت کو اپنانے پر منحصر ہوگی۔
بالآخر، DeepSeek کا عروج اس بات پر روشنی ڈالتا ہے کہ اوپن سورس AI اب کوئی نظریاتی مثالی نہیں ہے بلکہ ایک عملی قوت کو نئی شکل دینے والا مقابلہ ہے۔ داخل ہونے والے ذمہ داروں کو چیلنج کرتے ہوئے، DeepSeek نے جدت طرازی کے چکر کو تیز کر دیا ہے، جس سے قائم شدہ فرموں اور نئے داخل ہونے والوں دونوں کو اس بات پر دوبارہ غور کرنے کی ترغیب دی گئی ہے کہ وہ AI سسٹمز کو کیسے تیار، لائسنس اور تعینات کرتے ہیں۔ اس متحرک ماحول میں — جہاں GPT-4.1 ایک معیار اور DeepSeek-R1 دوسرے کو ترتیب دیتا ہے — اوپن سورس AI کا مستقبل پہلے سے کہیں زیادہ امید افزا اور ہنگامہ خیز دکھائی دیتا ہے۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے، آپ اپنے کلائنٹ کو بیس یو آر ایل کی طرف اشارہ کرتے ہیں اور ہر درخواست میں ٹارگٹ ماڈل کی وضاحت کرتے ہیں۔
ڈویلپرز ڈیپ سیک کے API تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جیسے ڈیپ سیک-V3 (ماڈل کا نام: deepseek-v3-250324) اور Deepseek R1 (ماڈل کا نام: deepseek-r1-0528کے ذریعے) CometAPIشروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔
CometAPI میں نئے ہیں؟ مفت 1$ ٹرائل شروع کریں۔ اور سورا کو اپنے مشکل ترین کاموں میں اتاریں۔
ہم یہ دیکھنے کے لیے انتظار نہیں کر سکتے کہ آپ کیا بناتے ہیں۔ اگر کوئی چیز خراب محسوس ہوتی ہے تو فیڈ بیک بٹن کو دبائیں—ہمیں یہ بتاتے ہوئے کہ کیا ٹوٹا ہے اسے بہتر بنانے کا تیز ترین طریقہ ہے۔