Yksityiskohtainen vertailu mallien välillä
DeepSeek V3 lippulaivamalli yleiskäyttöön
Tammikuussa 2026 julkaistu DeepSeek V3 edustaa yhtiön nykyistä huippuosaamista. Se hyödyntää mixture-of-experts (MoE) -arkkitehtuuria, jossa on yhteensä 671 miljardia parametria, joista 37 miljardia on aktiivisena kerrallaan. Malli saavuttaa 87,1 % tuloksen MMLU-testissä ja 71,5 % HumanEval-koodaustestissä. Koulutusdata ulottuu marraskuuhun 2025 saakka, mikä tekee siitä yhden markkinoiden ajantasaisimmista suurista kielimalleista. Arkkitehtuuri sisältää 64 asiantuntijakerrosta top-8-reitityksellä, mikä takaa tehokkaan inferenssin valtavasta parametrimäärästä huolimatta.
Suorituskyky asettaa V3-mallin tasaväkiseen kilpailuun GPT-4o:n ja Claude 3.5 Sonnetin kanssa. Matemaattisessa MATH-testissä malli saa 78,9 %, mikä on lähellä GPT-4o:n 83,2 % tulosta. Monikielisyyden osalta malli tukee 29 kieltä, ja sen hallinta on natiivitasoa erityisesti kiinan ja englannin kielissä. Kontekstinhallinta kattaa täydet 128K tokenia ilman merkittävää laadun heikkenemistä, mikä on vahvistettu RULER-testissä 96,2 % hakutarkkuudella.
- Mixture-of-experts rakenne vähentää laskentakustannuksia säilyttäen silti korkean laadun.
- Natiivi funktion kutsuminen JSON-tilassa mahdollistaa rakenteelliset tulosteet.
- Stream-muotoiset vastaukset tarjoavat välittömän token-kohtaisen toimituksen.
- Lämpötilan säätö välillä 0.0 ja 2.0 mahdollistaa luovuuden hienosäädön.
- Systeemikehotteiden tuki auttaa roolipohjaisessa kustomoinnissa.
Ihanteellisia käyttötapauksia ovat monikieliset asiakaspalvelubotit, pitkien dokumenttien sisällöntuotanto ja tarkkaa tiedonhakua vaativat tutkimussovellukset. Malli säilyttää johdonmukaisuuden pitkissä keskusteluissa, ja testien mukaan laatu pysyy korkeana keskimäärin 18 viestin ajan. Hinnoittelu on tällä hetkellä $0.27 per miljoona sisääntulotokenia ja $1.10 per miljoona ulostulotokenia, mikä tekee siitä taloudellisesti kestävän ratkaisun suuriin tuotantoympäristöihin.
DeepSeek-R1 erikoistunut päättelymalli
Joulukuussa 2025 lanseerattu DeepSeek-R1 keskittyy erityisesti monivaiheista loogista päättelyä vaativiin tehtäviin. Arkkitehtuuri integroi chain-of-thought-tekniikan natiivisti, jolloin API-vastaukset sisältävät välivaiheiden päättelyketjut. Tämä läpinäkyvyys antaa kehittäjille mahdollisuuden validoida logiikkaa ja jäljittää mahdollisia virheitä. Mallin suorituskyky MATH-testissä on 81,6 %, mikä ylittää V3-mallin merkittävästi, ja tieteellisissä GPQA-kysymyksissä se saavuttaa 68,4 % tarkkuuden.
Koulutusmenetelmässä hyödynnettiin ihmispalautteeseen perustuvaa vahvistusoppimista (RLHF), joka kohdistettiin nimenomaan päättelykykyyn. Tuloksena on malli, joka näyttää laskentatavan suorien vastausten sijaan. Tämä on erityisen arvokasta matemaattisissa todistuksissa, tieteellisissä analyyseissä ja juridisissa sovelluksissa. Vaikka parametrimäärä on sama kuin V3:ssa, asiantuntijoiden valintalogiikka prioritisoimalla loogisia reittejä poikkeaa perusmallista.
- Eksplisiittinen chain-of-thought päättely näkyy suoraan vastauksissa.
- Huipputason suorituskyky matemaattisissa ja tieteellisissä testeissä.
- Varmennusystävälliset vastaukset kriittiseen päätöksentekoon.
- Laajennettu päättelyketju monivaiheisten ongelmien ratkaisuun.
Mallin kustannukset ovat $0.55 per miljoona sisääntulotokenia ja $2.19 per miljoona ulostulotokenia. Korkeampi hinta heijastaa erikoistunutta koulutusta ja tyypillisesti pidempiä vastausketjuja, jotka sisältävät yksityiskohtaista päättelyä. Rahoitusanalyysia tekevät organisaatiot ja lääketieteelliset diagnostiikkajärjestelmät hyötyvät tästä läpinäkyvyydestä merkittävästi.
DeepSeek Coder V2 ohjelmistokehityksen asiantuntija
DeepSeek Coder V2 on suunniteltu ohjelmistokehityksen työnkulkuihin, ja sen koulutusdata painottuu koodivarastoihin ja tekniseen dokumentaatioon. Kesäkuussa 2025 julkaistu 236 miljardin parametrin malli tukee yli sataa ohjelmointikieltä, ollen erityisen vahva Pythonissa, JavaScriptissa ja Javassa. HumanEval-testissä malli saavuttaa 84,2 % tarkkuuden Python-koodin generoinnissa, mikä on erinomainen tulos erikoistuneelle mallille.
Malli ymmärtää kokonaisia koodivarastoja 128K tokenin ikkunan ansiosta, mikä mahdollistaa laajojen projektien analysoinnin yhdellä kehotteella. Fill-in-the-middle-ominaisuus tukee reaaliaikaista koodin täydennystä IDE-ympäristöissä. Keskeisiä osaamisalueita ovat funktioiden määrittely, dokumentaation generointi ja yksikkötestien luominen. Malli auttaa myös virheenkorjauksessa tunnistamalla logiikkavirheitä ja tietoturvapoikkeamia staattisen analyysin avulla.
Hintaan $0.14 per miljoona sisääntulotokenia ja $0.28 per miljoona ulostulotokenia, Coder V2 on vertailun edullisin vaihtoehto. Kehitystiimit raportoivat huomattavista tuottavuusparannuksista integroimalla mallin osaksi työnkulkuaan. Pienempi parametrimäärä takaa nopean inferenssin, joka on keskimäärin 45 tokenia sekunnissa verrattuna lippulaivamallin 38 tokeniin.
| 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% |
