Mudelite detailne võrdlus
DeepSeek V3 kui peamine üldmudel
2026. aasta jaanuaris turule tulnud DeepSeek V3 on ettevõtte tehnoloogia tippsaavutus. Mudel põhineb mixture-of-experts arhitektuuril, sisaldades 671 miljardit parameetrit, millest aktiivsed on 37 miljardit. Testides saavutas mudel MMLU arvestuses 87,1% ja HumanEval kooditestis 71,5% tulemuse. Treeningandmete piirdaatum on 2025. aasta november, mis teeb sellest ühe kõige ajakohasema suure keelemudeli turul. Arhitektuur kasutab 64 eksperdikihti, mis tagab inferentsi tõhususe vaatamata suurele parameetrite arvule.
Jõudlusnäitajate poolest on V3 võrreldav GPT-4o ja Claude 3.5 Sonnet mudelitega. Matemaatikaülesannete lahendamise MATH benchmark testis on tulemus 78,9%, jäädes veidi alla GPT-4o skoorile, kuid edestades Claude 3.5 tulemust. Mitmekeelsuse osas toetab mudel 29 keelt, pakkudes kõrgetasemelist vilumust niin inglise kui ka hiina keeles. Konteksti haldamise võimekust kinnitab RULER benchmark, kus mudel säilitas 128K tokeni ulatuses 96,2% täpsuse andmete leidmisel.
- Kasutab mixture-of-experts struktuuri madalamate kulude hoidmiseks.
- Toetab funktsioonide kutsumist ja JSON-režiimi struktureeritud väljundiks.
- Võimaldab vastuste voogedastust reaalajas tokenite kaupa.
- Pakub temperatuuri reguleerimist loovuse kohandamiseks.
- Toetab süsteemseid juhiseid rollipõhiseks kohandamiseks.
Sobivad kasutusvaldkonnad hõlmavad mitmekeelseid klienditeeninduse juturoboteid, pikkade dokumentide analüüsi ja teadustööd. Testid näitavad, et mudel suudab säilitada sidususe keskmiselt 18 vestlusringi jooksul, enne kui on märgata konteksti hajumist. Arvestades hinda $0.27 miljoni sisendtokeni ja $1.10 miljoni väljundtokeni kohta, on see majanduslikult soodne valik suuremahuliste projektide jaoks.
DeepSeek-R1 fookusega loogilisele mõtlemisele
2025. aasta detsembris käivitatud DeepSeek-R1 on loodud spetsiaalselt keeruliste, mitmeetapilist loogikat nõudvate ülesannete jaoks. Arhitektuur toetab loomupärast chain-of-thought meetodit, mis kuvab API vastustes ka vaheetappe. See läbipaistvus võimaldab arendajatel kontrollida mudeli loogikakäiku ja tuvastada võimalikke vigu mõttekäigus. MATH testis on tulemuseks 81,6%, mis ületab V3 võimekuse, ning GPQA teadusküsimuste testis saavutati skoor 68,4%.
R1 treeningmetoodika keskendus tugevdatud õppimisele inimtagasiside põhjal, eesmärgiga arendada just arutlusoskust. Tulemuseks on mudel, mis näitab oma tööprotsessi, selle asemel et pakkuda kohest vastust. See omadus on kriitilise tähtsusega matemaatiliste tõestuste, teadusanalüüsi ja juriidiliste argumentide koostamisel. Parameetrite arv on identne V3 mudeliga, kuid ekspertide valiku algoritmid prioritiseerivad loogikapõhiseid teid.
- Näitab selgelt chain-of-thought arutluskäiku vastustes.
- Saavutab tipptasemel tulemusi matemaatilistes ja teaduslikes testides.
- Pakub kontrollitavat väljundit vastutusrikaste otsuste tegemiseks.
- Võimaldab pikki loogilisi ahelaid keeruliste ülesannete lahendamisel.
Antud mudeli hind on $0.55 miljoni sisendtokeni ja $2.19 miljoni väljundtokeni kohta, olles ligikaudu poole kallim kui V3. See kõrgem hind peegeldab spetsialiseeritud treeningut ja pikemaid vastuseid, mis sisaldavad detailseid seletusi. Finantsasutused ja meditsiinivaldkonna arendajad eelistavad seda mudelit just selle läbipaistvuse tõttu.
DeepSeek Coder V2 arendajate tööriistana
DeepSeek Coder V2 on suunatud tarkvaraarenduse töövoogudele, olles treenitud tohutu hulga koodihoidlate ja tehnilise dokumentatsiooni põhjal. 2025. aasta juunis avaldatud 236 miljardi parameetriga mudel toetab enam kui 100 programmeerimiskeelt, olles eriti tugev Pythoni, JavaScripti, Java ja C++ osas. HumanEval testis saavutati Pythoni koodi genereerimisel tulemus 84,2%, samas kui MultiPL-E koondskoor kõigi keelte peale oli 72,8%.
Mudel suudab tänu 128K tokeni pikkusele aknale mõista tervet koodibaasi ühe päringu raames. Fill-in-the-middle võimekus toetab IDE integratsioone reaalajaseks koodi täiendamiseks. Põhifunktsioonide hulka kuuluvad dokumentatsiooni genereerimine, automaatne testimine ja vigade tuvastamine. Silumisabi võimaldab leida loogikavigu ja turvaauke, analüüsides esitatud koodi staatiliselt.
Praeguse seisuga 2026. aastal on Coder V2 kõige odavam variant võrdlustabelis, makstes vaid $0.14 miljoni sisendtokeni ja $0.28 miljoni väljundtokeni kohta. Arendusmeeskonnad teatavad 30–40% produktiivsuse kasvust, kasutades mudelit läbi IDE laienduste. Väiksem parameetrite arv võrreldes V3 mudeliga tähendab ka kiiremat inferentsi, pakkudes keskmiselt 45 tokenit sekundis.
| Benchmark test | 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% |
