DeepSeek, имя, которое все чаще звучит в мире искусственного интеллекта, выделяется своей приверженностью к открытому исходному коду, экономичным большим языковым моделям (LLMs). Компания, основанная в Китае, обладает уникальной «агентной» системой и стратегическим применением обучения с подкреплением.
В этой статье мы рассмотрим известные модели DeepSeek, важные достижения и сравнительный анализ с другими ведущими решениями в области ИИ.
Разбор DeepSeek
Компания DeepSeek, базирующаяся в Ханчжоу, Китай, быстро завоевала признание в кругах ИИ, сосредоточившись в основном на больших языковых моделях (LLMs). Основанная в декабре 2023 года Лян Вэньфэном, который является как генеральным директором, так и основателем, DeepSeek работает при финансовой поддержке High-Flyer, хедж-фонда, предоставляющего значительные ресурсы для ее роста. Организация стремится создавать модели с открытым исходным кодом, которые были бы не только доступными, но и высокоэффективными.
Модель DeepSeek R1 является примером этой стратегии. Доступная бесплатно как программное обеспечение с открытым исходным кодом, она использует «агентную» систему, которая активирует только необходимые параметры для конкретных задач. Такая конструкция значительно повышает эффективность и снижает вычислительные затраты. Такой подход делает сложные возможности ИИ более доступными по более низкой цене. DeepSeek R1, обученная с помощью прямого обучения с подкреплением (а не контролируемых методов), превосходно справляется с различными сложными задачами рассуждения с впечатляющей точностью.
DeepSeek R1 получила особое признание за исключительную производительность в тесте MATH-500, получив замечательный результат в 97,3%. Этот результат подчеркнул передовые вычислительные возможности модели, укрепив растущий статус DeepSeek как лидера в области ИИ. Возможности и улучшения модели DeepSeek-V3, которая имеет большое количество параметров и инновационные методы обучения, еще больше укрепили конкурентные позиции DeepSeek.
В продолжение этих достижений, DeepSeek запустила DeepSeek-R1-Lite-Preview 20 января 2025 года, разработанную как более удобный вариант для пользователя. Несмотря на меньший объем по сравнению с предшественником, эта новая версия стремится поддерживать высокие уровни производительности, одновременно повышая доступность для различных групп пользователей.
DeepSeek преобразовала доступность услуг ИИ благодаря последовательному выпуску улучшенных моделей с превосходной вычислительной мощностью и детальным пониманием, сохраняя при этом низкие затраты на обучение. Эта ориентация на экономичные решения расширила доступность и вызвала значительный интерес среди профессионалов в области исследований ИИ.
DeepSeek R1 против DeepSeek V3: Подробное сравнение
Флагманские модели ИИ DeepSeek, DeepSeek R1 и DeepSeek V3, каждая играют особую роль в развитии ИИ. Обе модели умеют справляться с многочисленными задачами, с различиями, продемонстрированными их уникальными структурами и стратегиями. DeepSeek R1 особенно примечательна своими структурированными возможностями рассуждения, конкурирующими с производительностью хорошо известной модели o1 от OpenAI.
В отличие от этого, DeepSeek V3 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для повышения вычислительной эффективности, выборочно активируя определенные параметры для каждого токена. Кроме того, DeepSeek V3 реализует Multi-head Latent Attention (MLA), значительный прогресс по сравнению с традиционными механизмами внимания. MLA повышает производительность за счет реализации сжатых скрытых векторов и сокращения использования памяти во время вывода. При непосредственном сравнении этих моделей DeepSeek R1 выделяется в задачах структурированного рассуждения, а DeepSeek V3 обеспечивает универсальность и силу в более широком диапазоне проблем и сценариев.
Бенчмаркинг производительности
Оценка производительности моделей ИИ имеет важное значение, и DeepSeek R1 и V3 демонстрируют уникальные сильные стороны. DeepSeek R1 исключительно хорошо работает в задачах структурированного рассуждения, обеспечивая более быстрые и точные ответы, чем DeepSeek V3. Он показал превосходство над моделью o1 от OpenAI в различных стандартных тестах. Однако R1 плохо справляется с быстрым решением проблем AIME, и его эффективность снижается при нескольких запросах. Следовательно, нулевые запросы или точно определенные запросы обычно дают лучшие результаты.
И наоборот, DeepSeek V3 превосходит конкурентов, таких как Llama 3.1 и Qwen 2.5. Он конкурирует с проприетарными моделями, такими как GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Эта версия демонстрирует исключительное мастерство, особенно в математике и задачах, связанных с программированием, и поддерживает стабильную производительность независимо от длины контекстного окна, хорошо работая с окнами до 128K токенов.
Затраты на обучение и соображения эффективности
Экономичность и эффективность имеют решающее значение при обучении моделей ИИ. Широко сообщалось, что DeepSeek R1 значительно снижает затраты на обучение, при этом утверждается, что снижение составляет от 100 миллионов долларов до 5 миллионов долларов. Однако отраслевые аналитики, в том числе в отчете Bernstein, поставили под сомнение целесообразность этих цифр, полагая, что инфраструктура, персонал и текущие затраты на разработку могут быть учтены не в полной мере в этих утверждениях. DeepSeek действительно внедрила инновационные методы, такие как Group Relative Policy Optimization (GRPO), которые упрощают обучение и снижают вычислительную интенсивность. Хотя фактические затраты на обучение все еще обсуждаются, конструкция модели позволяет ей работать всего на 2000 графических процессорах, что меньше первоначальных требований в более чем 100 000, что делает ее более доступной и совместимой с оборудованием потребительского класса.
Обучение с подкреплением в DeepSeek R1: Глубокое погружение
Обучение с подкреплением играет жизненно важную роль в улучшении DeepSeek R1, значительно повышая ее возможности рассуждения. DeepSeek R1 полагается непосредственно на обучение с подкреплением для обучения своим навыкам рассуждения, в отличие от традиционных моделей, которые в основном используют контролируемую тонкую настройку. Этот метод позволяет модели выявлять закономерности и улучшать свою производительность с меньшей зависимостью от обширных предварительно помеченных данных. Использование стратегий обучения с подкреплением изменило способ, которым DeepSeek R1 обрабатывает сложные задачи рассуждения, что привело к исключительной точности.
Однако использование обучения с подкреплением сопряжено с уникальными проблемами. Одной из проблем, с которыми сталкивается DeepSeek R1, является обобщение, когда ей трудно адаптироваться к незнакомым scenarios за пределами тех, которые включены в фазы обучения. Кроме того, есть случаи, когда модель может использовать системы вознаграждения, производя результаты, которые поверхностно соответствуют целям, но все же содержат вредные элементы.
Несмотря на эти проблемы, DeepSeek стремится расширять возможности своих моделей, стремясь к созданию искусственного общего интеллекта путем разработки новых моделей и методов обучения.
Сила чисто методов обучения с подкреплением
Подход DeepSeek R1 к обучению с подкреплением является новаторским, исключительно используя эти методы для улучшения ее способностей логического рассуждения. Модель получает вознаграждение на основе точности и организации сгенерированных ею ответов, что значительно повышает ее мастерство в решении сложных задач рассуждения. DeepSeek R1 включает в себя процессы самокорректировки, которые позволяют ей совершенствовать свои когнитивные процессы во время решения проблем, тем самым повышая общую производительность.
Использование DeepSeek чисто paradigm обучения с подкреплением знаменует собой эволюционный скачок в создании больших языковых моделей. Этот прогрессивный подход позволяет модели совершенствовать свои дедуктивные навыки исключительно посредством взаимодействия с пользователем, устраняя необходимость в обширной контролируемой тонкой настройке, обычно необходимой для таких достижений.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): Более пристальный взгляд
Метод Group Relative Policy Optimization (GRPO) специально разработан для DeepSeek R1-Zero, что позволяет ей улучшить производительность без контролируемой тонкой настройки. Оценивая выходные данные сравнительно, а не используя отдельную модель критика, GRPO улучшает обучение модели на основе интерактивного опыта и снижает вычислительные требования во время обучения. Это приводит к более экономичному подходу к созданию передовых моделей ИИ.
Внедрение GRPO в DeepSeek R1-Zero показало значительный успех, продемонстрированный примечательными показателями производительности и снижением зависимости от обширных ресурсов. С помощью этого передового метода DeepSeek установила новые стандарты эффективности и результативности в разработке моделей ИИ.
Ограничения DeepSeek R1: Решение проблем
Хотя DeepSeek R1 предлагает многочисленные преимущества, она также сталкивается с определенными ограничениями. Его общая функциональность не соответствует более продвинутым возможностям DeepSeek V3 в таких областях, как вызов функций, управление расширенными диалогами, навигация по сложным ролевым scenarios и создание вывода в формате JSON. Пользователи должны рассматривать DeepSeek R1 как начальную модель или предварительный инструмент при создании систем с учетом модульности для облегчения простых обновлений или смены языковых моделей.
Несмотря на намерение решить проблемы ясности и смешения языков, DeepSeek R1 иногда испытывает трудности с созданием эффективных многоязычных ответов. Эти ограничения подчеркивают необходимость постоянного совершенствования и развития для повышения всесторонней эффективности и адаптируемости модели для конечных пользователей.
Преодоление проблем смешения языков
Обработка запросов, которые включают несколько языков, представляет собой значительное препятствие для DeepSeek R1. Это часто приводит к ответам, в которых смешиваются языки, что потенциально затрудняет ясность и согласованность. Хотя эта модель в основном предназначена для использования на китайском и английском языках, при взаимодействии на других языках пользователи могут столкнуться с проблемами смешения языков.
Чтобы решить эти проблемы, пользователи должны уточнить способ структурирования своих запросов, используя четкие языковые индикаторы. Точное указание предполагаемого языка и формата, как правило, улучшает удобочитаемость и практичность ответов модели. Применение этих стратегий может уменьшить некоторые проблемы, связанные со смешанным языковым контентом, повысив эффективность DeepSeek R1 в многоязычных scenarios.
Лучшие практики разработки запросов
Чтобы максимально повысить производительность DeepSeek R1, важно создать хорошо разработанные запросы. Эти запросы должны быть краткими, но подробными, содержащими пошаговые инструкции для значительного согласования вывода модели с целями пользователя. Включение явных запросов на конкретные форматы вывода повышает разборчивость запроса и практическое применение.
Рекомендуется снизить зависимость от нескольких стратегий запросов, поскольку такой подход может скомпрометировать эффективность DeepSeek R1. Пользователи должны напрямую формулировать свои проблемы и указывать желаемые структуры вывода в контексте zero-shot для достижения превосходных результатов.
Соблюдение этих рекомендаций по разработке запросов позволит получить более точные и эффективные ответы от DeepSeek R1, улучшив общее впечатление пользователя.
Навигация по практикам безопасности и проблемам с данными
Практики безопасности и проблемы с данными имеют первостепенное значение при работе с передовыми моделями ИИ, такими как те, которые разработаны DeepSeek. Компания внедрила различные меры безопасности для защиты пользовательских данных, включая сбор поведенческих биометрических данных, таких как модели нажатия клавиш, которые функционируют как уникальные идентификаторы. Однако серьезная кибератака 27 января 2025 года раскрыла конфиденциальную информацию, включая историю чатов, внутренние данные, потоки журналов, ключи API и оперативные данные, что вызвало серьезные опасения по поводу безопасности данных.
В ответ на инцидент кибербезопасности DeepSeek временно ограничила регистрацию новых пользователей и сосредоточилась на поддержании обслуживания существующих пользователей для защиты пользовательских данных. Растут опасения по поводу потенциальных утечек данных пользовательской информации правительству Китая, что подчеркивает риски, связанные с методами хранения данных DeepSeek.
Чтобы обеспечить конфиденциальность данных, DeepSeek советует пользователям воздерживаться от обмена личной или конфиденциальной информацией при использовании DeepSeek R1 в облаке.
Учитывая деятельность DeepSeek под юрисдикцией Китая, существуют законные опасения по поводу доступа государства к пользовательским данным, особенно для корпоративного или правительственного использования за пределами Китая. Хотя DeepSeek публично не разъяснила соблюдение международных рамок конфиденциальности, таких как GDPR или HIPAA, пользователи должны предполагать, что все облачные взаимодействия потенциально наблюдаемы. Организациям со строгой политикой в отношении данных рекомендуется рассмотреть возможность локального развертывания или использования в изолированной среде до более прозрачного раскрытия протоколов обработки данных.
Влияние DeepSeek на рынок
DeepSeek быстро вышла на первое место в секторе ИИ, представляя собой серьезный вызов для устоявшихся организаций, таких как OpenAI и Nvidia. Акцент компании на оптимизации использования ресурсов изменил конкурентную среду разработки ИИ, побудив конкурентов ускорить свои усилия по инновациям. Эта усилившаяся конкуренция привела к заметной нестабильности цен на акции технологических компаний, поскольку инвесторы реагируют на меняющиеся рыночные тенденции.
Успех DeepSeek оказал существенное финансовое воздействие на крупные компании, такие как Nvidia, что привело к снижению рыночной стоимости производителей чипов. После выхода DeepSeek в сектор произошло заметное снижение короткого интереса к нескольким ключевым технологическим акциям американских фирм, поскольку оптимизм инвесторов улучшился. Хотя эти компании изначально испытали падение в оценке акций из-за прогресса DeepSeek, уверенность инвесторов постепенно начала восстанавливаться для этих технологических поставщиков.
В свете присутствия DeepSeek и ее экономичных предложений ИИ, вызывающих конкуренцию, многие технологические предприятия пересматривают свои решения о распределении инвестиционных средств.
Будущая траектория DeepSeek
DeepSeek готовится к значительным достижениям с рядом перспективных разработок на горизонте. Компания планирует запустить обновленную версию DeepSeek-Coder, предназначенную для расширения возможностей задач кодирования. Новые разрабатываемые модели будут включать архитектуру Mixture-of-Experts для повышения эффективности и улучшения обработки различных задач.
DeepSeek по-прежнему привержена совершенствованию своих методов обучения с подкреплением для оптимизации производительности своих моделей в реальных условиях. С планами будущих итераций моделей, направленных на снижение затрат на обучение при одновременном увеличении показателей производительности, DeepSeek стремится продолжать расширять границы разработки ИИ и поддерживать свои лидирующие позиции в отрасли.
Однако, поскольку быстро появляются многочисленные другие агентные платформы ИИ, только время покажет, останется ли DeepSeek актуальной темой или превратится в широко признанное имя.