DeepSeek, chiński start-up zajmujący się sztuczną inteligencją, poczynił znaczący postęp w konkurencyjnym krajobrazie sztucznej inteligencji dzięki ulepszonej iteracji swojego fundamentalnego modelu. Zamiast ujawniać spekulowany DeepSeek R2, firma wprowadziła 28 maja DeepSeek-R1-0528, prezentując postępy w rozumowaniu, logice, matematyce i programowaniu. Ten udoskonalony model open-source, działający na licencji MIT, wykazuje teraz wskaźniki wydajności, które konkurują z wiodącymi modelami, takimi jak GPT-3 OpenAI i Gemini 2.5 Pro Google.
Ulepszona obsługa złożonych zadań rozumowania
Poprawę w DeepSeek-R1-0528 można przypisać bardziej rozważnemu alokacji zasobów obliczeniowych w połączeniu z optymalizacjami algorytmicznymi wdrożonymi w fazie uczenia po wstępnym trenowaniu. Te precyzyjne dostrojenia zwiększają głębię myśli modelu podczas procesów rozumowania. Dla przykładu, poprzednia wersja zużywała około 12 000 tokenów na pytanie w testach of American Invitational Mathematics Examination (AIME), podczas gdy zaktualizowany model wykorzystuje obecnie prawie 23 000 tokenów. To zwiększone użycie tokenów koreluje się z istotnym wzrostem dokładności, wzrastającym z 70% do 87,5% w edycji 2025 testu AIME.
W dziedzinie matematyki udokumentowane wyniki modelu osiągnęły imponujące poziomy, osiągając 91,4% w AIME 2024 i 79,4% w Harvard-MIT Mathematics Tournament (HMMT) 2025. Dane te albo zbliżają się, albo przewyższają benchmarki wydajności ustalone przez niektóre modele o kodzie zamkniętym, w tym GPT-3 i Gemini 2.5 Pro.
W odniesieniu do zdolności programowania indeks LiveCodeBench doświadczył znacznego wzrostu o prawie 10 punktów, przesuwając się z 63,5 do 73,3%. Ponadto ewaluacja SWE-Verified wykazała poprawę wskaźnika sukcesu, wzrastającego z 49,2% do 57,6%.
W dziedzinie ogólnego rozumowania wydajność modelu w teście GPQA-Diamond znacznie się poprawiła, z wynikami wzrastającymi z 71,5% do 81,0%. Warto zauważyć, że jego wydajność w benchmarku "Last Examination of Humanity" wzrosła ponad dwukrotnie, wzrastając z 8,5% do 17,7%.
Te ulepszenia łącznie podkreślają zwiększoną zdolność DeepSeek-R1-0528 do radzenia sobie ze złożonymi zadaniami rozumowania, pozycjonując go jako groźnego konkurenta w krajobrazie AI. Jego udoskonalone algorytmy i zoptymalizowane wykorzystanie zasobów przełożyły się na wymierne korzyści w zakresie dokładności i zdolności rozwiązywania problemów w różnych dziedzinach.
Zmniejszone wskaźniki błędów i ulepszona integracja aplikacji
Jednym z głównych postępów wprowadzonych przez tę aktualizację jest wyraźne zmniejszenie wskaźnika halucynacji, co jest krytycznym zagadnieniemdla niezawodności dużych modeli językowych (LLM). Zmniejszając występowanie nieścisłych faktograficznie odpowiedzi, DeepSeek-R1-0528 zwiększa swoją solidność, szczególnie w kontekstach, w których precyzja ma fundamentalne znaczenie. Ta zwiększona dokładność sprzyja większemu zaufaniu do wyników modelu, czyniąc go bardziej niezawodnym narzędziem do różnych zastosowań.
Ponadto aktualizacja zawiera funkcje dostosowane do użytku w środowiskach strukturalnych, w tym bezpośrednie generowanie danych wyjściowych JSON i rozszerzone wsparcie dla wywołań funkcji. Te postępy techniczne usprawniają integrację modelu z automatycznymi przepływami pracy, agentami oprogramowania lub systemami backendowymi, eliminując potrzebę szerokiego przetwarzania pośredniego. Zapewniając natywne wsparcie dla ustrukturyzowanych formatów danych i wywołań funkcji, DeepSeek-R1-0528 upraszcza rozwój i wdrażanie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, ułatwiając programistom wykorzystanie jego możliwości.
Skupienie się na redukcji błędów i poprawie integracji aplikacji ilustruje zaangażowanie DeepSeek w ulepszanie praktyczności i użyteczności swoich modeli. Poprzez rozwiązanie kluczowych wyzwań związanych z dokładnością i łatwością integracji, firma pozycjonuje swoje modele jako cenne aktywa dla szerokiego zakresu branż i zastosowań.
Coraz większy nacisk na de stylację
Równolegle do ulepszeń wprowadzonych do DeepSeek-R1-0528, zespół DeepSeek rozpoczął proces destylacji łańcuchów myśli do lżejszych modeli przeznaczonych dla programistów i badaczy z ograniczonymi zasobami sprzętowymi. DeepSeek-R1-0528, który składa się z 685 miliardów parametrów, został użyty do post-trenowania Qwen3 8B Base, co doprowadziło do stworzenia DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.
Co ciekawe, ten destylowany model radzi sobie z znacznie większymi modelami open-source na niektórych benchmarkach. Z wynikiem 86,0% w AIME 2024, nie tylko przekracza wydajność Qwen3 8B o ponad 10,0%, ale także dorównuje wydajności Qwen3-235B-thinking. To osiągnięcie podkreśla potencjał technik destylacji do tworzenia bardziej zwartych i wydajnych modeli bez poświęcania wydajności.
To podejście kwestionuje powszechne przekonanie, że ogromne modele są z natury lepsze, sugerując, że bardziej oszczędne, ale lepiej wyszkolone wersje mogą być bardziej opłacalne w przypadku niektórych zadań rozumowania. Koncentrując się na destylacji, DeepSeek bada alternatywne ścieżki do rozwoju AI, potencjalnie torując drogę do bardziej dostępnych i zasobooszczędnych modeli.
Model DeepSeek-R1-0528 stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji, demonstrując moc optymalizacji algorytmicznej i strategicznego alokacji zasobów. Jego zwiększone możliwości w rozumowaniu, matematyce, programowaniu i wiedzy ogólnej, w połączeniu z obniżonymi wskaźnikami błędów i ulepszonymi funkcjami integracji, pozycjonują go jako groźnego konkurenta dla uznanych modeli od amerykańskich gigantów. Ponadto badanie technik destylacji przez DeepSeek sugeruje obiecującą ścieżkę w kierunku bardziej wydajnych i dostępnych rozwiązań AI. W miarę jak krajobraz AI nieustannie ewoluuje, zaangażowanie DeepSeek w innowacje i praktyczność prawdopodobnie odegra kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości branży.
Ciągłe udoskonalanie i ulepszanie modeli AI, takich jak DeepSeek-R1-0528, jest niezbędne do odblokowania pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Przesuwając granice tego, co możliwe i rozwiązując kluczowe wyzwania związane z dokładnością, wydajnością i dostępnością, DeepSeek przyczynia się do rozwoju AI i jej integracji z różnymi aspektami naszego życia. W miarę jak AI staje się coraz bardziej wszechobecne, znaczenie tych postępów będzie tylko rosło, kształtując przyszłość technologii i społeczeństwa jako całości.
Implikacje DeepSeek-R1-0528 dla społeczności AI i nie tylko
Wydanie DeepSeek-R1-0528 i jego imponujące benchmarki wydajności mają znaczące implikacje dla społeczności AI i nie tylko. Po pierwsze, pokazuje, że innowacje w AI nie ograniczają się do uznanych gigantów w Stanach Zjednoczonych i innych krajach zachodnich. Chińskie start-upy, takie jak DeepSeek, są w stanie rozwijać najnowocześniejsze modele AI, które mogą konkurować z najlepszymi na świecie. Ta zwiększona konkurencja może napędzać dalsze innowacje i przyspieszyć rozwój technologii AI na całym świecie.
Po drugie, charakter open-source DeepSeek-R1-0528 pozwala badaczom i programistom na całym świecie na dostęp i wykorzystywanie jego możliwości. Ta demokratyzacja technologii AI może sprzyjać współpracy, przyspieszyć badania i prowadzić do rozwoju nowych aplikacji i przypadków użycia. Model open-source pozwala również na większą przejrzystość i kontrolę, co może pomóc w identyfikacji i rozwiązywaniu potencjalnych uprzedzeń lub ograniczeń w modelu.
Po trzecie, poprawiona wydajność DeepSeek-R1-0528 w różnych dziedzinach, takich jak matematyka, programowanie i ogólne rozumowanie, ma potencjał, aby wpłynąć na szeroki zakres branż i aplikacji. W dziedzinie edukacji model można wykorzystać do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych, zapewniania zautomatyzowanych informacji zwrotnych i pomagania uczniom w rozwiązywaniu problemów. W świecie biznesu można go wykorzystać do automatyzacji zadań, poprawy procesu podejmowania decyzji i poprawy obsługi klienta. A w społeczności naukowej można go wykorzystać do przyspieszenia badań, analizy danych i generowania nowych spostrzeżeń.
Wreszcie, skupienie się DeepSeek na technikach destylacji sugeruje obiecującą ścieżkę w kierunku bardziej wydajnych i dostępnych rozwiązań AI. Tworząc mniejsze, bardziej wydajne modele, które zachowują możliwości swoich większych odpowiedników, DeepSeek sprawia, że technologia AI jest bardziej dostępna dla programistów i badaczy z ograniczonymi zasobami sprzętowymi. Może to pomóc w demokratyzacji AI i zapewnieniu, że jej korzyści są szerzej dzielone.
Podsumowując, DeepSeek-R1-0528 reprezentuje znaczący kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji. Jego imponująca wydajność, charakter open-source i skupienie się na destylacji mają potencjał, aby napędzać dalsze innowacje, przyspieszać badania i demokratyzować dostęp do technologii AI. W miarę jak krajobraz AI nieustannie ewoluuje, wkład DeepSeek prawdopodobnie odegra znaczącą rolę w kształtowaniu przyszłości branży i jej wpływu na społeczeństwo.