Veçoritë dhe aftësitë kryesore teknike
Arsyetimi i avancuar me DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 përfaqëson përgjigjen e platformës ndaj serisë o1 të OpenAI, duke zbatuar arsyetimin e zgjeruar të zinxhirit të mendimit përmes mësimit të pastër përforcues. Ndryshe nga qasjet tradicionale të rregullimit të imët nën mbikëqyrje, R1 u trajnua kryesisht duke përdorur algoritme RL që shpërblejnë modelin për zgjidhjen e saktë të problemeve pavarësisht rrugës së ndjekur. Kjo lejon që modeli të zhvillojë procese të brendshme të të menduarit të dukshme në prodhim, ku ai eksploron strategji të shumta zgjidhjeje përpara se të vendosë për një përgjigje përfundimtare.
Në testin matematikor AIME 2024, DeepSeek-R1 arriti një rezultat prej 79.8%, duke u renditur ndër modelet me performancën më të lartë të arsyetimit në fillim të vitit 2026. Modeli tregon forcë të veçantë në deduksionin logjik me shumë hapa, vërtetimin formal të teoremave dhe derivimet komplekse matematike. Gjatë testimit, R1 tejkaloi vazhdimisht modelin standard DeepSeek-V3 në problemet që kërkojnë verifikimin e hapave të ndërmjetëm, dehpse sjell vonesë më të lartë për shkak të procesit të zgjatur të arsyetimit.
Efikasiteti përmes Mixture of Experts
Arkitektura e DeepSeek-V3 përfshin 671 miliardë parametra totalë, por aktivizon vetëm 37 miliardë parametra për token gjatë inferencës. Ky model i aktivizimit të rrallë është karakteristika përcaktuese e qasjes Mixture-of-Experts: modeli drejton çdo token në një nëngrup të vogël rrjetesh "ekspertësh" të specializuar. Mekanizmi i drejtimit mësohet gjatë trajnimit, duke optimizuar se cilët ekspertë trajtojnë lloje të caktuara të inputit.
Aftësia në kodim dhe matematikë
Modelet DeepSeek demonstrojnë performancë të jashtëzakonshme në detyrat e programimit, me V3 që shënoi 85.7% në HumanEval dhe 75.4% në MBPP. Platforma mbështet gjenerimin, shpjegimin dhe rifaktorimin e kodit në mbi 80 gjuhë programimi, me performancë të fortë në Python, JavaScript, C++, Java dhe Rust.
Kuptimi multimodal i imazheve
Aftësitë multimodale të DeepSeek vijnë nga seria e modeleve Janus dhe Janus-Pro, të cilat integrojnë kuptimin vizual me arkitekturën bazë të modelit gjuhësor. Ndryshe nga qasjet që thjesht bashkojnë imazhet me tokenat e tekstit, Janus zbaton një sistem "kodimi vizual të decoupled".
