Galvenās funkcijas un iespējas
Sarežģīta spriešana ar DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 ir platformas atbilde OpenAI o1 sērijai, ieviešot paplašinātu domāšanas ķēdes (chain-of-thought) spriešanu, izmantojot pastiprināto mācīšanos. Atšķirībā no tradicionālajām metodēm, R1 tika apmācīts, galvenokārt izmantojot RL algoritmus, kas apbalvo modeli par pareizu problēmu risināšanu neatkarīgi no izvēlētā ceļa. Tas ļauj modelim attīstīt iekšējos domāšanas procesus, kas ir redzami izvades datos, kur tas izpēta vairākas risinājumu stratēģijas pirms galīgās atbildes sniegšanas.
AIME 2024 matemātikas testā DeepSeek-R1 sasniedza 79,8% rezultātu, ierindojoties starp labākajiem spriešanas modeļiem 2026. gada sākumā. Modelis uzrāda īpašu jaudu daudzpakāpju loģiskajos secinājumos, formālu teorēmu pierādīšanā un sarežģītos matemātiskos atvasinājumos. Testēšanas laikā R1 konsekventi pārspēja standarta DeepSeek-V3 uzdevumos, kuros nepieciešama starpposmu pārbaude, lai gan tas rada lielāku aizturi ilgāka domāšanas procesa dēļ.
Spriešanas spēja sniedzas tālāk par matemātiku — tā ietver koda atkļūdošanu, stratēģisko spēļu analīzi un zinātnisko hipotēžu izvērtēšanu. Lietotāji var novērot modeļa domāšanas gaitu reāllaikā, kas ir īpaši noderīgi izglītības nozarē un gadījumos, kad procesa izskaidrojamība ir tikpat svarīga kā pati atbilde.
Efektivitāte izmantojot MoE sistēmu
DeepSeek-V3 arhitektūra kopumā sastāv no 671 miljarda parametru, taču secināšanas laikā katram tokenam tiek aktivizēti tiku 37 miljardi parametru. Šis rita aktivizācijas modelis ir Mixture-of-Experts pieejas galvenā iezīme: modelis novirza katru tokenu uz nelielu specializētu "ekspertu" tīklu apakškopu, lielāko daļu parametru atstājot neaktīvus. Maršrutēšanas mehānisms tiek apgūts apmācības procesā, optimizējot to, kuri eksperti apstrādā konkrētus ievades veidus.
Praktiski tas nozīmē ģenerēšanas ātrumu, kas ir tuvs daudz mazākiem blīvajiem modeļiem. DeepSeek-V3 sasniedz aptuveni 60 tokenus sekundē standarta GPU konfigurācijās, salīdzinot ar aptuveni 20-30 tokeniem sekundē tādiem 405B parametru modeļiem kā LLaMA 3.1. Samazinātais aktīvo parametru skaits nozīmē arī zemākas atmiņas prasības: V3 var efektīvi darboties 8x80GB GPU sistēmās, kur līdzvērtīgiem blīvajiem modeļiem parasti nepieciešama jaudīgāka aparatūra.
Efektivitātes ieguvumi attiecas arī uz apmācību. DeepSeek ziņo par 2,788 miljonu GPU stundu izmantošanu uz H800 mikroshēmām pilnam V3 apmācības ciklam. Salīdzinājumam uzskata, ka GPT-4 apmācībai nepieciešamie resursi bija par kārtu lielāki. Šī izmaksu priekšrocība ir likusi Rietumu AI laboratorijām pārskatīt savas arhitektūras izvēles, vairākām no tām paziņojot par MoE modeļu izstrādi pēc DeepSeek-V3 panākumiem.
Programmēšanas un matemātikas prasmes
DeepSeek modeļi uzrāda izcilu sniegumu programmēšanas uzdevumos, V3 sasniedzot 85,7% HumanEval testā. Šie rādītāji mēra modeļa spēju ģenerēt funkcionāli pareizu kodu no dabiskās valodas aprakstiem, pārbaudot gan algoritmisko domāšanu, gan sintakses precizitāti dažādās programmēšanas valodās. Codeforces programmēšanas sacensībās DeepSeek-V3 sasniedza Elo reitingu, kas to ierindo starp 5% labāko cilvēku dalībnieku.
Platforma atbalsta koda ģenerēšanu, skaidrošanu un refaktorēšanu vairāk nekā 80 programmēšanas valodās, īpaši spēcīgi darbojoties ar Python, JavaScript, C++, Java un Rust. Praktisko testu laikā DeepSeek veiksmīgi tika galā ar mantotā Java koda pārveidi uz modernu Python ar asyncio modeļiem, pilnu FastAPI lietotņu izveidi no specifikācijām un kļūdu labošanu daudzpavedienu kodā. Modeļa 128k tokenu konteksta logs ir vērtīgs darbam ar lielām koda bāzēm, ļaujot tam vienlaikus pārraudzīt vairākas failu atkarības.
SWE-bench vidē, kur modeļus vērtē pēc reāliem GitHub pieteikumiem, DeepSeek-V3 atrisināja 47,8% problēmu pārbaudītajā apakškopā. Tas padara to par nopietnu konkurentu GPT-4o un Claude 3.5 Sonnet reālos programmatūras izstrādes uzdevumos, lai gan specializētie programmēšanas modeļi joprojām saglabā priekšrocības pie vissarežģītākajām arhitektūras līmeņa izmaiņām.
Multimodālā uztvere un analīze
DeepSeek multimodālās spējas nāk no Janus un Janus-Pro modeļu sērijām, kas integrē vizuālo izpratni ar valodas modeļa arhitektūru. Atšķirībā no pieejām, kas vienkārši apvieno attēlu iegulumus ar teksta tokeniem, Janus izmanto "atdalītu vizuālo kodēšanas" sistēmu, kas apstrādā attēlus caur atsevišķiem ceļiem saprašanas un ģenerēšanas uzdevumiem. Šī izvēle atspoguļo pētījumu secinājumu, ka optimāli attēla analīzes dati atšķiras no tiem, kas nepieciešami attēla radīšanai.
2026. gada sākumā multimodālā funkcionalitāte nodrošina dokumentu analīzi, diagrammu interpretāciju, ekrānuzņēmumu izpēti un vizuālo atbilžu sniegšanu. Testēšanas laikā sistēma precīzi ieguva strukturētus datus no sarežģītām finanšu tabulām, interpretēja medicīniskās diagrammas un analizēja lietotāja saskarnes maketus, lai ģenerētu atbilstošu kodu. Vizuālā apstrāde atbalsta attēlus līdz 4096x4096 pikseļiem ar automātisku viedo apgriešanu lielākiem failiem.
Platformas sniegums MMMU testā sasniedza 71,3%, kas ir konkurētspējīgs ar GPT-4V un Gemini 1.5 Pro. Tomēr attēlu ģenerēšanas iespējas joprojām ir ierobežotākas salīdzinājumā ar tādiem specializētiem modeļiem kā DALL-E 3 vai Midjourney, koncentrējoties galvenokārt uz tehnisko shēmu un vizualizācijas uzdevumiem, nevis uz māksliniecisku jaunradi.
