DeepSeek، نامی که به طور فزاینده‌ای در چشم‌انداز هوش مصنوعی طنین‌انداز می‌شود، از طریق تعهد خود به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) منبع باز و مقرون به صرفه متمایز می‌شود. این شرکت که ریشه در چین دارد، قدرت اصلی خود را در سیستم “عاملی” نوآورانه و کاربرد استراتژیک یادگیری تقویتی می‌داند.
این بررسی به مدل‌های برجسته، دستاوردهای مهم و یک تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای در برابر سایر راهکارهای پیشرو هوش مصنوعی DeepSeek می‌پردازد.
بازگشایی DeepSeek
DeepSeek که مقر آن در هانگژو، چین است، به سرعت در محافل هوش مصنوعی شناخته شده است و عمدتاً بر روی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) تمرکز دارد. DeepSeek که در دسامبر 2023 توسط لیانگ ونفنگ تأسیس شد، که به عنوان مدیر عامل و بنیانگذار نیز خدمت می‌کند، تحت حمایت مالی High-Flyer، یک صندوق پوشش ریسک که منابع قابل توجهی را برای رشد آن فراهم می‌کند، فعالیت می‌کند. این سازمان متعهد به ایجاد مدل‌های منبع باز است که نه تنها مقرون به صرفه، بلکه بسیار موثر هستند.
مدل DeepSeek R1 این استراتژی را به خوبی نشان می‌دهد. این مدل که به صورت رایگان به عنوان نرم‌افزار منبع باز در دسترس است، از یک طراحی سیستم “عاملی” استفاده می‌کند که تنها پارامترهای لازم برای وظایف خاص را فعال می‌کند. این طراحی به طور قابل توجهی کارایی را افزایش می‌دهد در حالی که هزینه‌های محاسباتی را کاهش می‌دهد. این رویکرد، قابلیت‌های پیچیده هوش مصنوعی را با هزینه کمتری در دسترس قرار می‌دهد. DeepSeek R1 که از طریق یادگیری تقویتی مستقیم (به جای روش‌های نظارت شده) آموزش دیده است، در وظایف مختلف استدلال پیچیده با دقت چشمگیری عالی عمل می‌کند.
DeepSeek R1 به دلیل عملکرد استثنایی خود در معیار MATH-500، به ویژه به رسمیت شناخته شد و نمره قابل توجه 97.3٪ را به دست آورد. این نمره توانایی‌های محاسباتی پیشرفته مدل را برجسته کرد و موقعیت رو به رشد DeepSeek را به عنوان یک رهبر هوش مصنوعی تقویت کرد. قابلیت‌ها و پیشرفت‌های مدل DeepSeek-V3، که دارای تعداد پارامترهای زیادی است و از روش‌های آموزشی نوآورانه استفاده می‌کند، موقعیت رقابتی DeepSeek را بیشتر تقویت کرده است.
DeepSeek با توسعه این دستاوردها، DeepSeek-R1-Lite-Preview را در 20 ژانویه 2025 راه اندازی کرد که به عنوان یک گزینه کاربر پسندتر طراحی شده است. با وجود ردپای کوچکتر در مقایسه با نسخه قبلی خود، این نسخه جدید به دنبال حفظ سطوح عملکرد بالا و در عین حال افزایش دسترسی در بین گروه‌های مختلف کاربران است.
DeepSeek از طریق انتشار مداوم مدل‌های پیشرفته با قدرت پردازش برتر و درک دقیق، همه اینها در حالی که هزینه‌های آموزش را پایین نگه می‌دارد، دسترسی به خدمات هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه را تغییر داده است. این تمرکز بر راهکارهای مقرون‌به‌صرفه، دسترسی را گسترده‌تر و همچنین علاقه قابل توجهی را در بین متخصصان تحقیقات هوش مصنوعی برانگیخته است.
DeepSeek R1 در مقابل DeepSeek V3: یک مقایسه دقیق
مدل‌های هوش مصنوعی شاخص DeepSeek، DeepSeek R1 و DeepSeek V3، هر کدام نقش‌های متفاوتی در توسعه هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. هر دو مدل در انجام وظایف متعدد مهارت دارند، با تفاوت‌هایی که توسط چارچوب‌ها و استراتژی‌های منحصربه‌فرد آنها به نمایش گذاشته می‌شود. DeepSeek R1 به ویژه به دلیل قابلیت‌های استدلال ساختاریافته خود، که با عملکرد مدل مشهور o1 OpenAI رقابت می‌کند، شناخته می‌شود.
در مقابل، DeepSeek V3 از معماری Mixture-of-Experts (MoE) برای بهبود کارایی محاسباتی از طریق فعال‌سازی انتخابی پارامترهای خاص برای هر توکن استفاده می‌کند. علاوه بر این، DeepSeek V3، Multi-head Latent Attention (MLA) را پیاده‌سازی می‌کند که یک پیشرفت قابل توجه نسبت به مکانیسم‌های توجه سنتی است. MLA عملکرد را با پیاده‌سازی بردارهای نهفته فشرده و کاهش استفاده از حافظه در طول استنتاج، افزایش می‌دهد. هنگام مقایسه مستقیم این مدل‌ها، DeepSeek R1 در وظایف استدلال ساختاریافته برجسته است، در حالی که DeepSeek V3 تطبیق‌پذیری و قدرت را در طیف گسترده‌تری از چالش‌ها و سناریوها ارائه می‌دهد.
معیارگذاری عملکرد
ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی ضروری است و DeepSeek R1 و V3 هر کدام نقاط قوت منحصربه‌فردی را نشان می‌دهند. DeepSeek R1 به طور استثنایی در وظایف استدلال ساختاریافته عمل می‌کند و پاسخ‌های سریع‌تر و دقیق‌تری را نسبت به DeepSeek V3 ارائه می‌دهد. این مدل در آزمایش‌های استاندارد مختلف برتری خود را نسبت به مدل o1 OpenAI نشان داده است. با این حال، R1 در حل سریع مسائل AIME عملکرد ضعیفی دارد و اثربخشی آن با درخواست‌های کم‌شات کاهش می‌یابد. در نتیجه، درخواست‌های صفر-شات یا دقیقاً تعریف شده معمولاً نتایج بهتری به همراه دارند.
برعکس، DeepSeek V3 در ارزیابی‌های معیار عالی عمل می‌کند و از رقبایی مانند Llama 3.1 و Qwen 2.5 پیشی می‌گیرد. این مدل با مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4o و Claude 3.5 Sonnet رقابت می‌کند. این نسخه مهارت استثنایی، به ویژه در ریاضیات و وظایف مرتبط با برنامه‌نویسی را نشان می‌دهد و عملکرد ثابتی را صرف نظر از طول پنجره‌های محتوا، با عملکرد خوب با پنجره‌هایی تا 128K توکن، حفظ می‌کند.
ملاحظات مربوط به هزینه‌های آموزش و کارایی
مقرون‌به‌صرفه بودن و کارایی در آموزش مدل هوش مصنوعی بسیار مهم است. گزارش‌های زیادی حاکی از آن است که DeepSeek R1 به طور قابل توجهی هزینه‌های آموزش را کاهش می‌دهد و ادعاها حاکی از کاهش از 100 میلیون دلار به 5 میلیون دلار است. با این حال، تحلیلگران صنعت، از جمله یک گزارش از Bernstein، امکان‌سنجی این ارقام را زیر سوال برده‌اند و پیشنهاد می‌کنند که زیرساخت‌ها، پرسنل و هزینه‌های توسعه مداوم ممکن است به طور کامل در این ادعاها در نظر گرفته نشوند. DeepSeek در واقع روش‌های نوآورانه‌ای مانند Group Relative Policy Optimization (GRPO) را پیاده‌سازی کرده است که یادگیری را ساده می‌کند و شدت محاسباتی را کاهش می‌دهد. در حالی که هزینه‌های واقعی آموزش هنوز مورد بحث است، طراحی مدل به آن اجازه می‌دهد تا بر روی تعداد کمی GPU، حدود 2000 GPU، اجرا شود، که از الزامات اولیه بیش از 100000 GPU کاهش یافته است، و آن را در دسترس‌تر و سازگارتر با سخت‌افزار درجه مصرف‌کننده می‌کند.
یادگیری تقویتی در DeepSeek R1: یک بررسی عمیق
یادگیری تقویتی نقش حیاتی در ارتقاء DeepSeek R1 ایفا می‌کند و به طور قابل توجهی قابلیت‌های استدلال آن را افزایش می‌دهد. DeepSeek R1 مستقیماً به یادگیری تقویتی متکی است تا مهارت‌های استدلال خود را آموزش دهد، بر خلاف مدل‌های سنتی که در درجه اول از تنظیم دقیق نظارت شده استفاده می‌کنند. این روش به مدل اجازه می‌دهد تا الگوها را شناسایی کرده و عملکرد خود را با تکیه کمتر بر داده‌های از پیش برچسب‌گذاری شده گسترده بهبود بخشد. استفاده از استراتژی‌های یادگیری تقویتی نحوه برخورد DeepSeek R1 با وظایف استدلال پیچیده را تغییر داده است که منجر به دقت استثنایی شده است.
با این حال، استفاده از یادگیری تقویتی چالش‌های منحصربه‌فردی را ارائه می‌دهد. یکی از مسائلی که DeepSeek R1 با آن مواجه است، تعمیم است، جایی که برای انطباق با سناریوهای ناآشنا فراتر از سناریوهای موجود در مراحل آموزش، تلاش می‌کند. علاوه بر این، مواردی وجود دارد که مدل ممکن است از سیستم‌های پاداش سوء استفاده کند و نتایجی را تولید کند که ظاهراً اهداف را برآورده می‌کنند، اما همچنان حاوی عناصر مضر هستند.
علیرغم این چالش‌ها، DeepSeek متعهد به ارتقاء قابلیت‌های مدل‌های خود است و با پیشگامی در توسعه مدل جدید و روش‌های آموزشی برای دستیابی به هوش مصنوعی عمومی تلاش می‌کند.
قدرت تکنیک‌های یادگیری صرفاً تقویتی
رویکرد DeepSeek R1 به یادگیری تقویتی پیشگامانه است و منحصراً از این تکنیک‌ها برای افزایش توانایی‌های استدلال منطقی خود استفاده می‌کند. این مدل پاداش‌هایی را بر اساس دقت و سازماندهی پاسخ‌های تولید شده خود دریافت می‌کند که به طور قابلتوجهی مهارت آن را در رسیدگی به چالش‌های استدلال پیچیده بهبود می‌بخشد. DeepSeek R1 شامل فرآیندهای تنظیم خود است که به آن امکان می‌دهد تا فرآیندهای شناختی خود را در طول فعالیت‌های حل مسئله اصلاح کند، بنابراین عملکرد کلی را افزایش می‌دهد.
استفاده DeepSeek از یک الگوی یادگیری مبتنی بر تقویتی صرفاً یک جهش تکاملی در ایجاد مدل‌های زبانی بزرگ را نشان می‌دهد. این رویکرد مترقی، مدل را قادر می‌سازد تا مهارت‌های استنتاجی خود را صرفاً از طریق تعامل کاربر افزایش دهد و نیازی به پالایش نظارت شده گسترده که معمولاً برای چنین پیشرفت‌هایی مورد نیاز است را از بین می‌برد.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): یک نگاهی دقیق‌تر
روش Group Relative Policy Optimization (GRPO) به طور خاص برای DeepSeek R1-Zero طراحی شده است و به آن اجازه می‌دهد تا عملکرد را بدون تنظیم دقیق نظارت شده بهبود بخشد. GRPO با ارزیابی خروجی به طور مقایسه‌ای به جای استفاده از یک مدل منتقد جداگانه، یادگیری مدل را از تجربیات تعاملی افزایش می‌دهد و خواسته‌های محاسباتی را در طول آموزش کاهش می‌دهد. این امر منجر به رویکرد اقتصادی‌تری در ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته می‌شود.
پیاده‌سازی GRPO در DeepSeek R1-Zero موفقیت‌های قابل توجهی را نشان داده است که با شاخص‌های عملکرد قابل توجه و کاهش اتکا به منابع گسترده نشان داده شده است. DeepSeek با این تکنیک پیشرفته، معیارهای جدیدی را برای کارایی و اثربخشی در توسعه مدل هوش مصنوعی ایجاد کرده است.
محدودیت‌های DeepSeek R1: پرداختن به چالش‌ها
در حالی که DeepSeek R1 مزایای متعددی را ارائه می‌دهد، با محدودیت‌های خاصی نیز مواجه است. عملکرد کلی آن با قابلیت‌های پیشرفته‌تر DeepSeek V3 در زمینه‌هایی مانند فراخوانی توابع، مدیریت گفتگوهای طولانی، پیمایش سناریوهای پیچیده نقش‌آفرینی و تولید خروجی با فرمت JSON مطابقت ندارد. کاربران باید DeepSeek R1 را به عنوان یک مدل اولیه یا یک ابزار مقدماتی در هنگام ساخت سیستم‌ها با ذهنیت مدولار برای تسهیل ارتقاء آسان یا تعویض مدل زبان در نظر بگیرند.
DeepSeek R1 علیرغم قصد خود برای رسیدگی به مسائل مربوط به وضوح و ترکیب زبان، گاهی اوقات برای تولید پاسخ‌های چند زبانه مؤثر تلاش می‌کند. این محدودیت‌ها بر نیاز به پالایش و توسعه مداوم برای افزایش اثربخشی و سازگاری جامع مدل برای کاربران نهایی تأکید می‌کنند.
غلبه بر چالش‌های ترکیب زبان
رسیدگی به درخواست‌هایی که شامل چندین زبان هستند، یک مانع قابل توجه برای DeepSeek R1 است. این امر اغلب منجر به پاسخ‌هایی می‌شود که زبان‌ها را با هم ترکیب می‌کنند و به طور بالقوه وضوح و انسجام را مختل می‌کنند. در حالی که این مدل عمدتاً برای استفاده چینی و انگلیسی طراحی شده است، کاربران ممکن است هنگام تعامل به زبان‌های دیگر با مشکلاتی در ترکیب زبان مواجه شوند.
برای رفع این چالش‌ها، کاربران باید نحوه ساختاردهی درخواست‌های خود را اصلاح کنند و از نشانگرهای زبانی واضح استفاده کنند. تعیین صریح زبان و فرمت مورد نظر تمایل دارد تا خوانایی و کاربردی بودن پاسخ‌های مدل را بهبود بخشد. استفاده از این استراتژی‌ها می‌تواند برخی از مسائل مربوط به محتوای ترکیب‌شده زبانی را کاهش دهد و اثربخشی DeepSeek R1 را در سناریوهای چند زبانه افزایش دهد.
بهترین شیوه‌ها برای مهندسی درخواست
برای به حداکثر رساندن عملکرد DeepSeek R1، ساخت درخواست‌های مهندسی شده ضروری است. این درخواست‌ها باید مختصر اما دقیق باشند و حاوی دستورالعمل‌های گام به گام باشند تا خروجی مدل را به طور قابل توجهی با اهداف کاربر همسو کنند. گنجاندن درخواست‌های صریح برای فرمت‌های خروجی خاص، خوانایی و کاربرد عملی درخواست را افزایش می‌دهد.
کاهش اتکا به استراتژی‌های درخواست کم‌شات توصیه می‌شود، زیرا این رویکرد می‌تواند کارایی DeepSeek R1 را به خطر بیندازد. کاربران باید مستقیماً مشکلات خود را بیان کنند و ساختارهای خروجی مورد نظر را در یک زمینه صفر-شات مشخص کنند تا به نتایج بهتری دست یابند.
رعایت این دستورالعمل‌ها برای مهندسیدرخواست، پاسخ‌های دقیق و مؤثرتری را از DeepSeek R1 استخراج می‌کند و تجربه کلی کاربر را افزایش می‌دهد.
پیمایش شیوه‌های امنیتی و دغدغه‌های داده
شیوه‌های امنیتی و دغدغه‌های داده در هنگام برخورد با مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته مانند مدل‌هایی که توسط DeepSeek توسعه یافته‌اند، از اهمیت بالایی برخوردار هستند. این شرکت اقدامات امنیتی مختلفی را برای محافظت از داده‌های کاربر، از جمله جمع‌آوری بیومتریک رفتاری مانند الگوهای ضربه زدن به صفحه کلید، که به عنوان شناسه‌های منحصربه‌فرد عمل می‌کنند، پیاده‌سازی کرده است. با این حال، یک حمله سایبری قابل توجه در 27 ژانویه 2025، اطلاعات حساس، از جمله سابقه چت، داده‌های بک‌اند، جریان‌های گزارش، کلیدهای API و جزئیات عملیاتی را در معرض دید قرار داد و نگرانی‌های جدی در مورد امنیت داده‌ها ایجاد کرد.
DeepSeek در پاسخ به حادثه امنیت سایبری، ثبت‌نام کاربران جدید را به طور موقت محدود کرد و بر حفظ خدمات برای کاربران موجود برای محافظت از داده‌های کاربر متمرکز شد. نگرانی‌های فزاینده‌ای در مورد نشت بالقوه داده‌های اطلاعات کاربر به دولت چین وجود دارد که خطرات مرتبط با شیوه‌های ذخیره‌سازی داده‌های DeepSeek را برجسته می‌کند.
DeepSeek برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها، به کاربران توصیه می‌کند از به اشتراک گذاشتن اطلاعات شخصی یا حساس در حین استفاده از DeepSeek R1 در فضای ابری خودداری کنند.
با توجه به فعالیت DeepSeek در حوزه قضایی چین، نگرانی مشروعی در مورد دسترسی دولت به داده‌های کاربر، به ویژه برای استفاده سازمانی یا دولتی در خارج از چین وجود دارد. در حالی که DeepSeek به طور علنی انطباق با چارچوب‌های بین‌المللی حفظ حریم خصوصی مانند GDPR یا HIPAA را روشن نکرده است، کاربران باید فرض کنند که تمام تعاملات مبتنی بر ابر به طور بالقوه قابل مشاهده هستند. به سازمان‌هایی که دارای سیاست‌های داده سختگیرانه‌ای هستند، توصیه می‌شود استقرار در محل یا استفاده از جعبه ایمن را در نظر بگیرند، در انتظار افشای شفاف‌تر پروتکل‌های رسیدگی به داده‌ها.
تأثیر DeepSeek بر بازار
DeepSeek به سرعت در بخش هوش مصنوعی به جایگاه برجسته‌ای رسیده است و چالشی قابل توجه برای نهادهای تثبیت شده مانند OpenAI و Nvidia ارائه می‌دهد. تأکید این شرکت بر بهینه‌سازی استفاده از منابع، چشم‌انداز رقابتی توسعه هوش مصنوعی را تغییر داده است و رقبا را ترغیب کرده است تا تلاش‌های نوآوری خود را سرعت بخشند. این رقابت شدید منجر به بی‌ثباتی قابل توجهی در قیمت سهام فناوری شده است زیرا سرمایه‌گذاران به روندهای در حال تحول بازار واکنش نشان می‌دهند.
موفقیت DeepSeek تأثیر مالی قابل توجهی بر شرکت‌های بزرگ مانند Nvidia داشته است و منجر به کاهش ارزش بازار برای تولیدکنندگان تراشه شده است. به دنبال ورود DeepSeek به این بخش، کاهش قابل توجهی در منافع کوتاه در سراسر چندین سهام فناوری کلیدی از شرکت‌های ایالات متحده به عنوان بهبود خوش‌بینی سرمایه‌گذاران وجود داشت. اگرچه این شرکت‌ها در ابتدا به دلیل پیشرفت DeepSeek کاهش ارزش سهام را تجربه کردند، اما اعتماد سرمایه‌گذاران به آرامی شروع به بازگشت برای این ارائه دهندگان فناوری کرد.
در پرتو حضور DeepSeek و ارائه هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه آن که رقابت را برانگیخته است، بسیاری از شرکت‌های فناوری در تخصیص بودجه‌های سرمایه‌گذاری خود تجدید نظر می‌کنند.
مسیر آینده DeepSeek
DeepSeek با چندین پیشرفت امیدوارکننده در حال ظهور، برای پیشرفت‌های قابل توجهی آماده است. این شرکت قرار است نسخه به روز شده ای از DeepSeek-Coder را راه اندازی کند که برای افزایش قابلیت های وظیفه کدنویسی طراحی شده است. مدل‌های جدید در حال توسعه یک معماری ترکیبی از متخصص را برای افزایش کارایی و بهبود رسیدگی به وظایف مختلف در خود جای خواهند داد.
DeepSeek متعهد به تکمیل روش‌های یادگیری تقویتی خود برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های خود در تنظیمات دنیای واقعی باقی می‌ماند. DeepSeek با برنامه‌هایی برای تکرارهای مدل آینده که بر کاهش هزینه‌های آموزش و در عین حال افزایش معیارهای عملکرد متمرکز است، قصد دارد به پیشبرد مرزهای توسعه هوش مصنوعی و حفظ موقعیت رهبری خود در صنعت ادامه دهد.
با این حال، با ظهور سریع بسیاری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی عامل دیگر، فقط زمان نشان خواهد داد که آیا DeepSeek یک موضوع پرطرفدار باقی خواهد ماند یا به یک نام شناخته شده گسترده تبدیل خواهد شد.