Prehľad modelov DeepSeek: Výkonná a cenovo dostupná AI

Podrobné porovnanie modelov

DeepSeek V3: Vlajková loď pre všeobecné účely

DeepSeek V3, vydaný v januári 2026, predstavuje aktuálnu špičku ponuky spoločnosti. Model postavený na architektúre mixture-of-experts so 671 miliardami parametrov celkovo a 37 miliardami aktívnych na jeden token dosahuje 87,1 % v benchmarku MMLU and 71,5 % v hodnotení kódovania HumanEval. Dátum uzávierky trénovacích údajov je november 2025, vďaka čomu patrí medzi najaktuálnejšie dostupné veľké jazykové modely. Podrobnosti o architektúre odhaľujú 64 expertných vrstiev so smerovaním top-8, čo prispieva k efektivite inferencie napriek masívnemu počtu parametrov.

Výkonnostné metriky stavajú V3 do konkurencieschopnej pozície voči GPT-4o a Claude 3.5 Sonnet. V benchmarku MATH pre riešenie matematických problémov dosahuje skóre 78,9 %, čo je mierne za 83,2 % modelu GPT-4o, ale pred 76,4 % modelu Claude 3.5. Pokiaľ ide o multilingválne schopnosti, model podporuje 29 jazykov s plynulosťou na úrovni rodného hovoriaceho v čínštine a angličtine. Spracovanie kontextu sa rozširuje na celé 128K okno bez výraznej degradácie kvality, čo potvrdil benchmark RULER s presnosťou vyhľadávania 96,2 %.

• Architektúra mixture-of-experts znižuje náklady na inferenciu pri zachovaní vysokej kvality.
• Natívne volanie funkcií s režimom JSON pre štruktúrované výstupy.
• Streamovanie odpovedí s doručovaním po jednotlivých tokenoch.
• Kontrola teploty od 0.0 do 2.0 na úpravu kreativity výstupu.
• Podpora systémových promptov na prispôsobenie rolí modelu.

Ideálne prípady použitia zahŕňajú chatbotov pre zákaznícky servis vyžadujúcich multilingválnu podporu, procesy generovania obsahu spracovávajúce dlhé dokumenty a výskumné aplikácie vyžadujúce presnú syntézu informácií. Model vyniká v udržiavaní koherencie počas rozšírených konverzácií, pričom pri testovaní dosiahol priemer 18 výmen, kým sa degradácia kontextu stala citeľnou. Cena 0,27 USD za milión vstupných tokenov a 1,10 USD za milión výstupných tokenov ho robí ekonomicky životaschopným pre produkčné záťaže spracovávajúce milióny požiadaviek mesačne.

DeepSeek-R1: Špecializovaný model pre uvažovanie

Model DeepSeek-R1, uvedený na trh v decembri 2025, sa zameriava špecificky na zložité úlohy vyžadujúce viacstupňové logické vyvodzovanie. Architektúra natívne zahŕňa metódu chain-of-thought, čím v odpovediach API odhaľuje medzikroky uvažovania. Táto transparentnosť umožňuje vývojárom overovať logické cesty a ladiť zlyhania v uvažovaní. Výkon v benchmarku MATH dosahuje 81,6 %, čím prekonáva V3 o 2,7 percentuálneho bodu, zatiaľ čo skóre GPQA pri vedeckých otázkach na úrovni absolventov dosiahlo 68,4 %.

Metodológia tréningu pre R1 zahŕňala posilňované učenie zo spätnej väzby od ľudí (RLHF) zamerané špecificky na schopnosti uvažovania, čo sa líši od širšieho RLHF aplikovaného pri V3. Výsledkom je model, ktorý explicitne ukazuje prácu namiesto toho, aby skákal priamo k záverom. Pre matematické dôkazy, vedecké analýzy a aplikácie v oblasti právneho uvažovania sa táto vlastnosť ukazuje ako neoceniteľná. Počet parametrov sa zhoduje s V3 na úrovni 671B s využitím mixture-of-experts, avšak výber expertov prioritizuje cesty náročné na logiku.

• Explicitné uvažovanie formou chain-of-thought priamo v odpovediach.
• Špičkový výkon v matematických a vedeckých benchmarkoch.
• Výstupy vhodné na verifikáciu pre rozhodovanie s vysokou mierou zodpovednosti.
• Rozšírené stopy uvažovania pre komplexné viacstupňové problémy.

Model stojí 0,55 USD za milión vstupných tokenov a 2,19 USD za milión výstupných tokenov, čo je približne dvojnásobok ceny V3. Tento príplatok odráža špecializovaný tréning a typicky dlhšie výstupné sekvencie obsahujúce detailné kroky uvažovania. Organizácie zaoberajúce sa finančnou analýzou, systémami na podporu lekárskej diagnostiky a inžinierskymi výpočtami považujú transparentnosť za hodnotu hodnú dodatočných nákladov.

DeepSeek Coder V2: Špecialista na vývoj softvéru

DeepSeek Coder V2 sa zameriava na pracovné postupy vývoja softvéru s tréningovými údajmi silne orientovanými na repozitáre kódu, technickú dokumentáciu a špecifikácie programovacích jazykov. Model bol vydaný v júni 2025 s 236 miliardami parametrov a podporuje viac ako 100 programovacích jazykov s mimoriadnou silou v jazykoch Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ a Go. Skóre HumanEval dosahuje 84,2 % pre generovanie kódu v Pythone, zatiaľ čo priemer v benchmarku MultiPL-E je 72,8 % naprieč všetkými podporovanými jazykmi.

Model rozumie kontextu repozitára vďaka svojmu 128K tokenovému oknu, čo umožňuje analýzu celých kódových základní v rámci jedného promptu. Funkcia fill-in-the-middle podporuje integrácie do IDE pre dopĺňanie kódu v reálnom čase. Medzi kľúčové kompetencie patrí odvodzovanie signatúr funkcií, generovanie dokumentácie a vytváranie jednotkových testov. Pomoc pri ladení zahŕňa identifikáciu logických chýb, bezpečnostných zraniteľností a úzkych miest výkonu prostredníctvom statickej analýzy poskytnutého kódu.

S cenou 0,14 USD za milión vstupných tokenov a 0,28 USD za milión výstupných tokenov sa Coder V2 radí medzi najefektívnejšie možnosti v porovnaní modelov. Vývojárske tímy uvádzajú zvýšenie produktivity o 30 – 40 % pri integrácii modelu do pracovných postupov prostredníctvom rozšírení IDE alebo hookov v systéme git. Menší počet parametrov v porovnaní s V3 sa premieta do rýchlejšej latencie inferencie, ktorá dosahuje priemerne 45 tokenov za sekundu oproti 38 pri vlajkovom modeli.

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%