DeepSeek modely: Kompletní průvodce a srovnání

Podrobné srovnání modelů

Vlajková loď DeepSeek V3

Model DeepSeek V3, vydaný v lednu 2026, představuje aktuální technologický vrchol společnosti. Je postaven na architektuře Mixture-of-Experts (MoE) s celkem 671 miliardami parametrů a 37 miliardami aktivních parametrů na jeden token. Model dosahuje 87,1 % v benchmarku MMLU a 71,5 % v hodnocení kódování HumanEval. Uzávěrka trénovacích dat je v listopadu 2025, což z něj činí jeden z nejaktuálnějších dostupných modelů. Architektura využívá 64 expertních vrstev s výběrem top-8, což přispívá k efektivitě inference i přes masivní počet parametrů.

Výkonnostní metriky staví V3 do silné pozice proti GPT-4o a Claude 3.5 Sonnet. V benchmarku MATH pro řešení matematických problémů dosahuje skóre 78,9 %, což je mírně za 83,2 % modelu GPT-4o, ale před 76,4 % modelu Claude 3.5. V rámci vícejazyčných schopností model podporuje 29 jazyků s plynulostí na úrovni rodilého mluvčího v čínštině a angličtině. Práce s kontextem pokrývá celé okno 128K tokenů bez výrazné degradace kvality, což potvrzuje benchmark RULER s přesností vyhledávání 96,2 %.

• Architektura Mixture-of-Experts snižuje náklady na inferenci při zachování vysoké kvality.
• Nativní volání funkcí s režimem JSON pro strukturované výstupy.
• Streamování odpovědí s doručováním po jednotlivých tokenech.
• Nastavení teploty od 0.0 do 2.0 pro úpravu míry kreativity.
• Podpora systémových promptů pro přizpůsobení rolí modelu.

Ideální případy užití zahrnují chatboty pro zákaznický servis vyžadující vícejazyčnou podporu, nástroje pro generování obsahu zpracovávající dlouhé dokumenty a výzkumné aplikace vyžadující přesnou syntézu informací. Model vyniká v udržování koherence v dlouhých konverzacích, přičemž při testování dosahoval v průměru 18 výměn, než se projevila degradace kontextu. Cena 0,27 USD za milion vstupních tokenů a 1,10 USD za milion výstupních tokenů činí model ekonomicky výhodným pro produkční nasazení s miliony požadavků měsíčně.

Specializovaný logický model DeepSeek R1

DeepSeek-R1, uvedený na trh v prosinci 2025, se zaměřuje specificky na složité úkoly vyžadující vícestupňové logické uvažování. Architektura nativně integruje metodu Chain-of-Thought (řetězec úvah), která v odpovědích API odhaluje mezikroky logického postupu. Tato transparentnost umožňuje vývojářům ověřovat logické cesty a ladit chyby v uvažování. Výkon v benchmarku MATH dosahuje 81,6 %, což překonává model V3 o 2,7 procentního bodu, zatímco skóre GPQA u otázek z vědeckých oborů na úrovni postgraduálního studia dosahuje 68,4 %.

Metodika trénování R1 zahrnovala posílené učení z lidské zpětné vazby (RLHF) zaměřené specificky na schopnost uvažování, což se liší od širšího přístupu použitého u V3. Výsledkem je model, který explicitně ukazuje svůj pracovní postup, místo aby skákal přímo k závěrům. Tato vlastnost je neocenitelná pro matematické důkazy, vědecké analýzy a aplikace v právu. Počet parametrů odpovídá modelu V3 (671B s MoE), ale výběr expertů prioritizuje cesty náročné na logiku.

• Explicitní řetězec úvah (Chain-of-Thought) přímo v odpovědích modelu.
• Špičkový výkon v matematických a vědeckých benchmarcích.
• Výstupy vhodné pro verifikaci u rozhodnutí s vysokou mírou rizika.
• Rozšířené stopy uvažování pro komplexní vícestupňové problémy.

Náklady na model činí 0,55 USD za milion vstupních tokenů a 2,19 USD za milion výstupních tokenů, což je přibližně dvojnásobek ceny V3. Tato prémie odráží specializovaný trénink a typicky delší výstupní sekvence obsahující detailní kroky uvažování. Organizace zabývající se finančními analýzami, systémy podpory lékařské diagnostiky a inženýrskými výpočty považují tuto transparentnost za výhodnou investici.

DeepSeek Coder V2 pro vývoj softwaru

DeepSeek Coder V2 se zaměřuje na pracovní postupy vývoje softwaru s trénovacími daty silně zaměřenými na repozitáře kódu, technickou dokumentaci a specifikace programovacích jazyků. Model byl vydán v červnu 2025 s 236 miliardami parametrů a podporuje více než 100 programovacích jazyků. Výrazně vyniká v jazycích Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ a Go. Skóre HumanEval dosahuje 84,2 % pro generování kódu v Pythonu, zatímco průměr v benchmarku MultiPL-E napříčovými podporovanými jazyky je 72,8 %.

Díky 128K kontextovému oknu model rozumí širším souvislostem repozitáře, což umožňuje analýzu celých kódových bází v jediném promptu. Funkce Fill-in-the-Middle podporuje integraci do IDE pro doplňování kódu v reálném čase. Mezi klíčové kompetence patří odvozování signatur funkcí, generování dokumentace a vytváření jednotkových testů. Asistence při ladění zahrnuje identifikaci logických chyb, bezpečnostních zranitelností a výkonnostních úzkých hrdel prostřednictvím statické analýzy poskytnutého kódu.

S cenou 0,14 USD za milion vstupních tokenů a 0,28 USD za milion výstupních tokenů je Coder V2 nejúspornější volbou v celém srovnání. Vývojové týmy uvádějí zvýšení produktivity o 30–40 % při integraci modelu do kódovacích procesů pomocí IDE rozšíření nebo git commit hooků. Menší počet parametrů ve srovnání s V3 se promítá do rychlejší latence inference, která dosahuje v průměru 45 tokenů za sekundu oproti 38 u vlajkového modelu.

Benchmark	DeepSeek V3	DeepSeek-R1	DeepSeek Coder V2	GPT-4o	Claude 3.5 Sonnet
MMLU	87.1%	86.8%	79.4%	88.7%	88.3%
HumanEval	71.5%	69.2%	84.2%	90.2%	73.0%
MATH	78.9%	81.6%	62.3%	83.2%	76.4%
GPQA	64.2%	68.4%	51.7%	69.1%	67.3%
BBH	82.6%	84.1%	76.8%	86.4%	84.9%