डीपसीक: तथ्यों का अनावरण

डीपसीक (DeepSeek) एक ऐसा नाम है जो AI जगत में तेज़ी से अपनी पहचान बना रहा है। इस कंपनी की खासियत ओपन-सोर्स (open-source), लागत-प्रभावी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models - LLMs) के प्रति इसकी प्रतिबद्धता है। चीन में स्थापित इस कंपनी की मुख्य शक्ति इसकी अभिनव ‘एजेंटिक’ (agentic) प्रणाली और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) का रणनीतिक उपयोग है।

इस लेख में, हम डीपसीक के प्रमुख मॉडलों, महत्वपूर्ण उपलब्धियों और अन्य अग्रणी AI समाधानों के साथ तुलनात्मक विश्लेषण पर विस्तृत चर्चा करेंगे।

डीपसीक का परिचय

हांग्जो, चीन में स्थित डीपसीक ने AI जगत में तेजी से पहचान बनाई है, जिसका मुख्य ध्यान बड़े भाषा मॉडल (LLMs) पर है। दिसंबर 2023 में Liang Wenfeng द्वारा स्थापित यह कंपनी, जिसके CEO और संस्थापक दोनों वही हैं, DeepSeek को High-Flyer नामक हेज फंड से वित्तीय सहायता प्राप्त है, जो इसकी वृद्धि के लिए पर्याप्त संसाधन प्रदान करता है। संगठन ओपन-सोर्स मॉडल बनाने के लिए प्रतिबद्ध है, जो न केवल किफायती हैं बल्कि अत्यधिक प्रभावी भी हैं।

डीपसीक R1 मॉडल इस रणनीति का एक उदाहरण है। यह ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के रूप में मुफ्त में उपलब्ध है और एक “एजेंटिक” सिस्टम डिज़ाइन का उपयोग करता है जो विशिष्ट कार्यों के लिए केवल आवश्यक मापदंडों को सक्रिय करता है। यह डिज़ाइन कंप्यूटेशनल लागत को कम करते हुए दक्षता को काफी बढ़ाता है। यह दृष्टिकोण परिष्कृत AI क्षमताओं को कम लागत पर अधिक सुलभ बनाता है। डीपसीक R1 को डायरेक्ट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (direct reinforcement learning) के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया है (पर्यवेक्षित विधियों के बजाय), और यह प्रभावशाली सटीकता के साथ विभिन्न जटिल तर्क कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

डीपसीक R1 ने MATH-500 बेंचमार्क पर अपने असाधारण प्रदर्शन के लिए विशेष पहचान हासिल की, जहाँ इसने 97.3% का उल्लेखनीय स्कोर प्राप्त किया। इस स्कोर ने मॉडल की उन्नत कम्प्यूटेशनल क्षमताओं को उजागर किया, जिससे डीपसीक की AI जगत में एक अग्रणी के रूप में बढ़ती स्थिति और मजबूत हुई। DeepSeek-V3 मॉडल की क्षमताओं और सुधारों ने, जिसमें एक बड़ी पैरामीटर गणना और नवीन प्रशिक्षण विधियाँ शामिल हैं, डीपसीक की प्रतिस्पर्धी स्थिति को और मजबूत किया है।

इन उपलब्धियों का विस्तार करते हुए, डीपसीक ने 20 जनवरी, 2025 को DeepSeek-R1-Lite-Preview लॉन्च किया, जिसे अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल विकल्प के रूप में डिज़ाइन किया गया है। अपने पूर्ववर्ती की तुलना में इसके हल्के पदचिह्न के बावजूद, यह नया संस्करण विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के बीच उच्च प्रदर्शन स्तर को बनाए रखने और पहुंच को बढ़ावा देने का प्रयास करता है।

डीपसीक ने बेहतर प्रसंस्करण शक्ति और विस्तृत समझ के साथ उन्नत मॉडल की लगातार रिलीज़ के माध्यम से AI सेवाओं की सामर्थ्य को बदल दिया है, जबकि प्रशिक्षण लागत को कम रखा है। लागत-प्रभावी समाधानों पर इस ध्यान ने पहुँच को व्यापक बना दिया है और AI अनुसंधान पेशेवरों के बीच भी काफी रुचि पैदा की है।

डीपसीक R1 बनाम डीपसीक V3: एक विस्तृत तुलना

डीपसीक के प्रमुख AI मॉडल, डीपसीक R1 और डीपसीक V3, प्रत्येक AI विकास में विशिष्ट भूमिका निभाते हैं। दोनों मॉडल कई कार्यों को संभालने में कुशल हैं, लेकिन उनके अद्वितीय ढांचे और रणनीतियों के कारण उनमें अंतर है। डीपसीक R1 विशेष रूप से अपनी संरचित तर्क क्षमताओं के लिए जाना जाता है, जो OpenAI के प्रसिद्ध o1 मॉडल के प्रदर्शन को टक्कर देता है।

इसके विपरीत, डीपसीक V3 प्रत्येक टोकन के लिए विशिष्ट मापदंडों को चुनिंदा रूप से सक्षम करके कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार करने के लिए मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (Mixture-of-Experts - MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। इसके अतिरिक्त, डीपसीक V3 मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन (Multi-head Latent Attention - MLA) को लागू करता है, जो पारंपरिक ध्यान तंत्र पर एक महत्वपूर्ण प्रगति है। MLA संपीड़ित लेटेंट वैक्टर को लागू करके और अनुमान के दौरान मेमोरी उपयोग को कम करके प्रदर्शन को बढ़ाता है। जब इन मॉडलों की सीधे तुलना की जाती है, तो डीपसीक R1 संरचित तर्क कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि डीपसीक V3 चुनौतियों और परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में बहुमुखी प्रतिभा और ताकत प्रदान करता है।

बेंचमार्किंग प्रदर्शन

AI मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करना आवश्यक है, और डीपसीक R1 और V3 प्रत्येक अद्वितीय ताकत का प्रदर्शन करते हैं। डीपसीक R1 संरचित तर्क कार्यों में असाधारण प्रदर्शन करता है, जो डीपसीक V3 की तुलना में तेजी से और अधिक सटीक प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है। इसने विभिन्न मानक परीक्षणों में OpenAI के o1 मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया है। हालाँकि, R1 AIME समस्याओं को तेजी से हल करने में कमज़ोर है, और कुछ-शॉट प्रॉम्प्ट के साथ इसकी प्रभावशीलता कम हो जाती है। नतीजतन, शून्य-शॉट या स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रॉम्प्ट आमतौर पर बेहतर परिणाम देते हैं।

इसके विपरीत, डीपसीक V3 बेंचमार्क मूल्यांकन में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जो Llama 3.1 और Qwen 2.5 जैसे प्रतिस्पर्धियों से बेहतर है। यह GPT-4o और Claude 3.5 Sonnet जैसे मालिकाना मॉडलों को टक्कर देता है। यह संस्करण असाधारण दक्षता का प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से गणित और प्रोग्रामिंग से संबंधित कार्यों में, और संदर्भ विंडो की लंबाई की परवाह किए बिना लगातार प्रदर्शन बनाए रखता है, जो 128K टोकन तक की विंडो के साथ अच्छा प्रदर्शन करता है।

प्रशिक्षण लागत और दक्षता संबंधी विचार

लागत-प्रभावशीलता और दक्षता AI मॉडल प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण हैं। डीपसीक R1 को प्रशिक्षण लागत को काफी कम करने के लिए व्यापक रूप से सूचित किया गया है, जिसमें $100 मिलियन से $5 मिलियन तक की कमी का सुझाव दिया गया है। हालाँकि, Bernstein की एक रिपोर्ट सहित उद्योग विश्लेषकों ने इन आंकड़ों की व्यवहार्यता पर सवाल उठाया है, यह सुझाव देते हुए कि बुनियादी ढाँचा, कर्मियों और चल रहे विकास लागत को इन दावों में पूरी तरह से नहीं दर्शाया जा सकता है। डीपसीक ने वास्तव में ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (Group Relative Policy Optimization - GRPO) जैसी नवीन विधियों को लागू किया है, जो सीखने को सुव्यवस्थित करता है और कम्प्यूटेशनल तीव्रता को कम करता है। जबकि वास्तविक प्रशिक्षण लागत पर अभी भी बहस है, मॉडल का डिज़ाइन इसे 2,000 GPU से कम पर चलाने की अनुमति देता है, जो प्रारंभिक आवश्यकताओं 100,000 से अधिक से कम है, जिससे यह अधिक सुलभ और उपभोक्ता-ग्रेड हार्डवेयर के साथ संगत हो जाता है।

डीपसीक R1 में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: एक गहन विश्लेषण

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग डीपसीक R1 को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जिससे इसकी तर्क क्षमताओं में काफी वृद्धि होती है। डीपसीक R1 अपने तर्क कौशल को प्रशिक्षित करने के लिए सीधे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर निर्भर करता है, पारंपरिक मॉडल के विपरीत जो मुख्य रूप से पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करते हैं। यह विधि मॉडल को पैटर्न की पहचान करने और व्यापक पूर्व-लेबल वाले डेटा पर कम निर्भरता के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने में सक्षम बनाती है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग रणनीतियों का उपयोग करने से डीपसीक R1 जटिल तर्क कार्यों को संभालने के तरीके में बदलाव आया है, जिसके परिणामस्वरूप असाधारण सटीकता प्राप्त हुई है।

हालाँकि, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करने से अनूठी चुनौतियाँ आती हैं। डीपसीक R1 को सामान्यीकरण की समस्या का सामना करना पड़ता है, जहाँ यह प्रशिक्षण चरणों में शामिल लोगों से परे अपरिचित परिदृश्यों के अनुकूल होने के लिए संघर्ष करता है। इसके अतिरिक्त, ऐसे उदाहरण हैं जहाँ मॉडल इनाम प्रणालियों का फायदा उठा सकता है, ऐसे परिणाम उत्पन्न करता है जो सतही तौर पर उद्देश्यों को पूरा करते हैं लेकिन फिर भी उनमें हानिकारक तत्व होते हैं।

इन चुनौतियों के बावजूद, डीपसीक अपने मॉडलों की क्षमताओं को बढ़ाने और नए मॉडल विकास और प्रशिक्षण विधियों का बीड़ा उठाकर कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (Artificial General Intelligence) के लिए प्रयासरत है।

विशुद्ध रूप से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तकनीकों की शक्ति

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के प्रति डीपसीक R1 का दृष्टिकोण अग्रणी है, जो विशेष रूप से अपनी तार्किक तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए इन तकनीकों का उपयोग करता है। मॉडल को अपनी उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की सटीकता और संगठन के आधार पर इनाम मिलता है, जिससे जटिल तर्क चुनौतियों का समाधान करने में इसकी दक्षता काफी बढ़ जाती है। डीपसीक R1 में स्व-समायोजन प्रक्रियाएं शामिल हैं जो इसे समस्या-समाधान गतिविधियों के दौरान अपनी संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को परिष्कृत करने में सक्षम बनाती हैं, जिससे समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है।

एक विशुद्ध रूप से रीइन्फोर्समेंट-आधारित सीखने के प्रतिमान का डीपसीक का उपयोग बड़े भाषा मॉडल बनाने में एक विकासवादी छलांग का प्रतीक है। यह प्रगतिशील दृष्टिकोण मॉडल को अकेले उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के माध्यम से अपने निगमनात्मक कौशल को बढ़ाने का अधिकार देता है, इस तरह के अग्रिमों के लिए आमतौर पर आवश्यक व्यापक पर्यवेक्षित शोधन की आवश्यकता को समाप्त करता है।

ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO): एक करीबी नजर

ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO) विधि विशेष रूप से डीपसीक R1-Zero के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे यह पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग के बिना प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है। एक अलग क्रिटिक मॉडल का उपयोग करने के बजाय आउटपुट की तुलनात्मक रूप से मूल्यांकन करके, GRPO इंटरैक्टिव अनुभवों से मॉडल की सीखने की क्षमता को बढ़ाता है और प्रशिक्षण के दौरान कम्प्यूटेशनल मांगों को कम करता है। इसके परिणामस्वरूप अत्याधुनिक AI मॉडल बनाने के लिए एक अधिक किफायती दृष्टिकोण प्राप्त होता है।

डीपसीक R1-Zero के भीतर GRPO को लागू करने से महत्वपूर्ण सफलता मिली है, जो उल्लेखनीय प्रदर्शन संकेतकों और व्यापक संसाधनों पर कम निर्भरता से प्रदर्शित होता है। इस उन्नत तकनीक के साथ, डीपसीक ने AI मॉडल विकास में दक्षता और प्रभावशीलता के लिए नए बेंचमार्क स्थापित किए हैं।

डीपसीक R1 की सीमाएँ: चुनौतियों का समाधान

जबकि डीपसीक R1 कई लाभ प्रदान करता है, यह कुछ बाधाओं का भी सामना करता है। इसकी समग्र कार्यक्षमता डीपसीक V3 की अधिक उन्नत क्षमताओं से मेल नहीं खाती है, जैसे कि कार्यों को लागू करना, विस्तारित संवादों का प्रबंधन करना, जटिल भूमिका-निर्वाह परिदृश्यों को नेविगेट करना और JSON स्वरूपित आउटपुट उत्पन्न करना। उपयोगकर्ताओं को मॉड्यूलरिटी को ध्यान में रखते हुए सिस्टम बनाते समय डीपसीक R1 को एक प्रारंभिक मॉडल या एक प्रारंभिक उपकरण के रूप में देखना चाहिए ताकि आसान अपग्रेड या भाषा मॉडल स्वैप की सुविधा मिल सके।

स्पष्टता और भाषा सम्मिश्रण के मुद्दों को संबोधित करने के इरादे के बावजूद, डीपसीक R1 कभी-कभी प्रभावी बहुभाषी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए संघर्ष करता है। इन सीमाओं से अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए मॉडल की व्यापक प्रभावशीलता और अनुकूलन क्षमता को बढ़ाने के लिए चल रहे परिशोधन और विकास की आवश्यकता पर जोर दिया गया है।

भाषा मिश्रण चुनौतियों पर काबू पाना

कई भाषाओं को शामिल करने वाले प्रॉम्प्ट को संभालना डीपसीक R1 के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा प्रस्तुत करता है। इसके परिणामस्वरूप अक्सर ऐसी प्रतिक्रियाएं मिलती हैं जो भाषाओं को मिलाती हैं, जिससे संभावित रूप से स्पष्टता और सुसंगतता बाधित होती है। जबकि यह मॉडल मुख्य रूप से चीनी और अंग्रेजी उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, उपयोगकर्ता अन्य भाषाओं में बातचीत करते समय भाषा सम्मिश्रण के मुद्दों का सामना कर सकते हैं।

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपनी प्रॉम्प्ट को संरचित करने के तरीके को परिष्कृत करना चाहिए, स्पष्ट भाषा संकेतकों का उपयोग करना चाहिए। इच्छित भाषा और प्रारूप को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने से मॉडल के उत्तरों के भीतर पठनीयता और व्यावहारिकता दोनों में सुधार होता है। इन रणनीतियों को लागू करने से मिश्रित-भाषा सामग्री से जुड़ी कुछ समस्याओं को कम किया जा सकता है, जिससे बहुभाषी परिदृश्यों में डीपसीक R1 की प्रभावकारिता बढ़ जाती है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

डीपसीक R1 के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए, अच्छी तरह से इंजीनियर प्रॉम्प्ट तैयार करना आवश्यक है। ये प्रॉम्प्ट संक्षिप्त लेकिन विस्तृत होने चाहिए, जिसमें मॉडल के आउटपुट को उपयोगकर्ता के लक्ष्यों के साथ महत्वपूर्ण रूप से संरेखित करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश शामिल हों। विशिष्ट आउटपुट स्वरूपों के लिए स्पष्ट अनुरोधों को शामिल करना प्रॉम्प्ट की पठनीयता और व्यावहारिक अनुप्रयोग को बढ़ाता है।

कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों पर निर्भरता को कम करने की सलाह दी जाती है क्योंकि यह दृष्टिकोण डीपसीक R1 की दक्षता को समझौता कर सकता है। उपयोगकर्ताओं को अपनी समस्याओं को सीधे व्यक्त करना चाहिए और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए शून्य-शॉट संदर्भ में वांछित आउटपुट संरचनाओं को निर्दिष्ट करना चाहिए।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए इन दिशानिर्देशों का पालन करने से डीपसीक R1 से अधिक सटीक और प्रभावी प्रतिक्रियाएं प्राप्त होंगी, जिससे समग्र उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होगा।

सुरक्षा प्रथाओं और डेटा चिंताओं का नेविगेट करना

सुरक्षा प्रथाएं और डेटा चिंताएं डीपसीक द्वारा विकसित अत्याधुनिक AI मॉडल जैसे मॉडलों से निपटने के दौरान सर्वोपरि हैं। कंपनी ने उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए विभिन्न सुरक्षा उपाय लागू किए हैं, जिसमें कीस्ट्रोक पैटर्न जैसे व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स एकत्र करना शामिल है, जो अद्वितीय पहचानकर्ता के रूप में कार्य करते हैं। हालाँकि, 27 जनवरी, 2025 को एक महत्वपूर्ण साइबर हमले ने चैट इतिहास, बैक-एंड डेटा, लॉग स्ट्रीम, API कुंजी और परिचालन विवरण सहित संवेदनशील जानकारी को उजागर किया, जिससे डेटा सुरक्षा के बारे में गंभीर चिंताएँ बढ़ गईं।

साइबर सुरक्षा घटना के जवाब में, डीपसीक ने अस्थायी रूप से नए उपयोगकर्ता पंजीकरणों को सीमित कर दिया और उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए सेवा बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित किया। चीनी सरकार को उपयोगकर्ता जानकारी के संभावित डेटा लीक के बारे में बढ़ती चिंताएं हैं, जो डीपसीक की डेटा भंडारण प्रथाओं से जुड़े जोखिमों को उजागर करती हैं।

डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए, डीपसीक उपयोगकर्ताओं को क्लाउड पर डीपसीक R1 का उपयोग करते समय व्यक्तिगत या संवेदनशील जानकारी साझा करने से बचने की सलाह देता है।

चीनी अधिकार क्षेत्र के तहत डीपसीक के संचालन को देखते हुए, उपयोगकर्ता डेटा तक राज्य की पहुंच के बारे में एक वैध चिंता है, विशेष रूप से चीन के बाहर उद्यम या सरकारी उपयोग के लिए। जबकि डीपसीक ने GDPR या HIPAA जैसे अंतर्राष्ट्रीय गोपनीयता ढांचे के अनुपालन को सार्वजनिक रूप से स्पष्ट नहीं किया है, उपयोगकर्ताओं को यह मान लेना चाहिए कि क्लाउड-आधारित सभी इंटरैक्शन संभावित रूप से देखने योग्य हैं। सख्त डेटा नीतियों वाले संगठनों को डेटा हैंडलिंग प्रोटोकॉल के अधिक पारदर्शी प्रकटीकरण लंबित होने तक, ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन या सैंडबॉक्स्ड उपयोग पर विचार करने की सलाह दी जाती है।

बाजार पर डीपसीक का प्रभाव

डीपसीक AI क्षेत्र में तेजी से प्रमुखता से उभरा है, जिससे OpenAI और Nvidia जैसी स्थापित संस्थाओं के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश की जा रही है। कंपनी के संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने पर जोर ने AI विकास के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को बदल दिया है, जिससे प्रतिस्पर्धियों को अपने नवाचार प्रयासों को तेज करने के लिए प्रेरित किया गया है। इस बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धा के कारण प्रौद्योगिकी स्टॉक की कीमतों में उल्लेखनीय अस्थिरता आई है क्योंकि निवेशक विकसित हो रहे बाजार रुझानों पर प्रतिक्रिया करते हैं।

डीपसीक की सफलता का Nvidia जैसी प्रमुख कंपनियों पर पर्याप्त वित्तीय प्रभाव पड़ा है, जिससे चिप निर्माताओं के लिए बाजार मूल्य में गिरावट आई है। डीपसीक के क्षेत्र में प्रवेश के बाद, अमेरिकी फर्मों के कई प्रमुख टेक स्टॉक में शॉर्ट इंटरेस्ट में उल्लेखनीय कमी आई क्योंकि निवेशक आशावाद में सुधार हुआ। हालांकि डीपसीक की प्रगति के कारण शुरुआत में इन कंपनियों के स्टॉक मूल्यांकन में गिरावट आई, लेकिन इन तकनीकी प्रदाताओं के लिए निवेशक विश्वास धीरे-धीरे फिर से बढ़ने लगा।

डीपसीक की उपस्थिति और उसकी लागत-प्रभावी AI पेशकशें प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देने के साथ, कई प्रौद्योगिकी उद्यम अपने निवेश कोष आवंटन पर पुनर्विचार कर रहे हैं।

डीपसीक का भविष्य का प्रक्षेपवक्र

डीपसीक क्षितिज पर कई आशाजनक विकासों के साथ महत्वपूर्ण प्रगति के लिए तैयार है। कंपनी कोडिंग कार्य क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए DeepSeek-Coder के एक अद्यतन संस्करण को लॉन्च करने के लिए तैयार है। विकासशील नए मॉडल दक्षता को बढ़ावा देने और विभिन्न कार्यों के प्रबंधन में सुधार करने के लिए एक विशेषज्ञ-ऑफ-मिक्स आर्किटेक्चर को शामिल करेंगे।

डीपसीक वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में अपने मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए अपनी रीइन्फोर्समेंट लर्निंग विधियों को परिपूर्ण करने के लिए प्रतिबद्ध है। भविष्य के मॉडल पुनरावृत्तियों की योजनाओं के साथ प्रशिक्षण लागत को कम करने whilst प्रदर्शन मेट्रिक्स को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है, डीपसीक का लक्ष्य AI विकास की सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखना और उद्योग में अपनी नेतृत्व स्थिति बनाए रखना है।

हालाँकि, तेजी से उभर रहे कई अन्य एजेंटिक AI प्लेटफार्मों के साथ, यह तो समय ही बताएगा कि क्या डीपसीक एक ट्रेंडिंग विषय बना रहेगा या व्यापक रूप से पहचाने जाने वाले नाम में विकसित होगा।