Детален споредбен преглед на моделите
DeepSeek V3: Водечки модел за општа намена
Објавен во јануари 2026 година, DeepSeek V3 ја претставува тековната врвна понуда на компанијата. Изграден на mixture-of-experts архитектура со вкупно 671 милијарда параметри и 37 милијарди активни по токен, моделот постигнува 87.1% на MMLU бенчмарк и 71.5% на HumanEval евалуациите за програмирање. Крајниот датум на податоците за обука е ноември 2025 година, што го прави еден од најактуелните достапни големи јазични модели. Деталите за архитектурата откриваат 64 експертски слоеви со top-8 рутирање, што придонесува за ефикасност при inference процесот и покрај масивниот број на параметри.
Метриките за перформанси го позиционираат V3 конкурентно наспроти GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. На MATH бенчмаркот за решавање математички проблеми, тој постигнува 78.9%, што е малку зад 83.2% на GPT-4o, но пред 76.4% на Claude 3.5. За повеќејазични способности, моделот поддржува 29 јазици со напредно ниво на владеење на кинески и англиски јазик. Обработката на контекстот се протега до целиот прозорец од 128K токени без значителна деградација на квалитетот, потврдено преку RULER бенчмаркот со прецизност на пронаоѓање информации од 96.2%.
- Користењето mixture-of-experts архитектура ги намалува трошоците за inference додека го одржува квалитетот.
- Овозможува native повикување функции со JSON режим за структурирани излези.
- Поддржува стриминг одговори со испорака токен-по-токен.
- Поседува контрола на температурата од 0.0 до 2.0 за прилагодување на креативноста.
- Нуди поддршка за системски prompt за персонализација на улогите.
Идеалните случаи на користење вклучуваат четботови за корисничка поддршка на кои им е потребна повеќејазична помош, системи за генерирање содржини кои обработуваат долги документи, и истражувачки апликации кои бараат прецизна синтеза на информации. Моделот екселира во одржување кохерентност низ продолжени разговори, со просек од 18 размени перед деградацијата на контекстот да стане забележителна при тестирањето. Цената од $0.27 за милион влезни токени и $1.10 за милион излезни токени го прави економски оправдан за продукциски оптоварувања со милиони барања месечно.
DeepSeek-R1: Специјализиран модел за заклучување
DeepSeek-R1, лансиран во декември 2025 година, се фокусира специфично на комплексни задачи за заклучување кои бараат логичка инференција во повеќе чекори. Архитектурата го инкорпорира chain-of-thought поттикнувањето нативно, изложувајќи ги меѓучекорите на заклучување во API одговорите. Оваа транспарентност им овозможува на програмерите да ги верификуваат логичките патеки и да ги дебагираат неуспесите во расудувањето. Перформансите на MATH бенчмаркот достигнуваат 81.6%, надминувајќи го V3 за 2.7 процентни поени, додека GPQA резултатите за научни прашања на дипломско ниво достигнуваат 68.4%.
Методологијата за обука на R1 вклучуваше засилено учење од повратни информации од луѓе (RLHF) специфично насочено кон способностите за заклучување, различно од поширокото RLHF применето кај V3. Резултатот е модел кој експлицитно ја покажува работата наместо директно да скока до заклучоци. За математички докази, научни анализи и правни апликации за заклучување, оваа карактеристика се покажува како непроценлива. Бројот на параметри се совпаѓа со V3 на 671B со mixture-of-experts рутирање, но изборот на експерти им дава приоритет на патеките со тешка логика.
- Прикажува експлицитно chain-of-thought заклучување во одговорите.
- Остварува супериорни перформанси на математички и научни бенчмарк тестови.
- Генерира излези погодни за верификација при носење одлуки со висок ризик.
- Обезбедува проширени траги на заклучување за комплексни проблеми во повеќе чекори.
Моделот чини $0.55 за милион влезни токени и $2.19 за милион излезни токени, што е приближно двојно повеќе од цената на V3. Оваа премија ја рефлектира специјализираната обука и типично подолгите секвенци на излез кои содржат детални чекори на заклучување. Организациите кои се занимаваат со финансиска анализа, системи за поддршка на медицинска дијагноза и инженерски пресметки сметаат дека транспарентноста вреди за дополнителниот трошок.
DeepSeek Coder V2: Специјалист за софтверски развој
DeepSeek Coder V2 таргетира текови на работа во софтверскиот развој со податоци за обука кои се силно фокусирани на складишта со код, техничка документација и спецификации на програмски јазици. Објавен во јуни 2025 година со 236 милијарди параметри, тој поддржува над 100 програмски јазици со посебна сила во Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ и Go. HumanEval резултатите достигнуваат 84.2% за генерирање Python код, додека MultiPL-E бенчмарк резултатите во просек се 72.8% низ сите поддржани јазици.
Моделот го разбира контекстот на складиштето преку својот прозорец од 128K токени, овозможувајќи анализа на цели бази на код во еден prompt. Способноста за fill-in-the-middle поддржува IDE интеграции за дополнување на кодот во реално време. Заклучување на потписи на функции, генерирање документација и креирање unit тестови претставуваат основни компетенции. Помошта при дебагирање вклучува идентификување на логички грешки, безбедносни пропусти и тесни грла во перформансите преку статичка анализа на обезбедениот код.
Со цена од $0.14 за милион влезни токени и $0.28 за милион излезни токени, Coder V2 се рангира како најекономична опција во линијата за споредба на моделите. Развојните тимови известуваат за подобрувања на продуктивноста од 30-40% при интеграција на моделот во работните процеси преку IDE екстензии или git commit hooks. Помалиот број на параметри во споредба со V3 се преведува во помала латенција при инференција, со просек од 45 токени во секунда наспроти 38 за водечкиот модел.
| Бенчмарк |
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% |
