DeepSeek modeli: Popoln pregled in primerjava zmogljivosti

Podrobna primerjava modelov

DeepSeek V3 paradni model za splošno uporabo

Model DeepSeek V3, izdan januarja 2026, predstavlja trenutno vrhunsko ponudbo podjetja. Zgrajen je na arhitekturi Mixture-of-Experts (MoE) s 671 milijardami vseh parametrov in 37 milijardami aktivnih parametrov na žeton. Model dosega 87,1 % na benchmarku MMLU in 71,5 % pri ocenjevanju kodiranja HumanEval. Podatki za usposabljanje so bili zajeti do novembra 2025, kar ga uvršča med najsodobnejše razpoložljive modele. Arhitektura razkriva 64 strokovnih plasti z usmerjanjem top-8, kar prispeva k učinkovitosti inference kljub ogromnemu številu parametrov.

Metrike zmogljivosti postavljajo V3 ob bok modeloma GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. Na testu MATH za reševanje matematičnih problemov doseže 78,9 %, kar je le malo za GPT-4o (83,2 %), a pred Claude 3.5 (76,4 %). Kar zadeva večjezične zmožnosti, model podpira 29 jezikov z naravno stopnjo znanja kitajščine in angleščine. Upravljanje konteksta se razteza na celotno okno 128K žetonov brez bistvenega poslabšanja kakovosti, kar potrjuje benchmark RULER s 96,2-odstotno natančnostjo priklica informacij.

• Arhitektura Mixture-of-Experts zmanjšuje stroške inference ob ohranjanju visoke kakovosti odgovorov.
• Nativno klicanje funkcij z načinom JSON omogoča strukturirane izhode za programsko uporabo.
• Pretočno pošiljanje odgovorov zagotavlja hitro dostavo vsebine žeton za žetonom končnemu uporabniku.
• Nadzor temperature v razponu od 0,0 do 2,0 omogoča natančno prilagajanje kreativnosti modela.
• Podpora za sistemske pozive omogoča prilagajanje vlog in specifičnega tona komunikacije.

Idealni primeri uporabe vključujejo klepetalne robe za podporo strankam, ki zahtevajo večjezično podporo, sisteme za ustvarjanje vsebine iz dolgih dokumentov in raziskovalne aplikacije. Model se odlično odreže pri ohranjanju koherentnosti skozi dolge pogovore, saj testi kažejo povprečno 18 obratov, preden postane opazno poslabšanje konteksta. Trenutno cena 0,27 $ na milijon vhodnih žetonov in 1,10 $ na milijon izhodnih žetonov omogoča ekonomsko vzdržnost za produkcijske obremenitve z milijoni zahtev mesečno.

DeepSeek-R1 specializiran model za sklepanje

DeepSeek-R1, lansiran decembra 2025, se osredotoča posebej na kompleksne naloge, ki zahtevajo večstopenjsko logično sklepanje. Arhitektura nativno vključuje metodo Chain-of-Thought (CoT), ki v odgovore API vključi vmesne korake razmišljanja. Ta preglednost omogoča razvijalcem, da preverijo logične poti in odkrijejo morebitne napake v sklepanju. Zmogljivost na benchmarku MATH doseže 81,6 %, kar presega V3 za 2,7 odstotne točke, medtem ko rezultati GPQA dosežejo 68,4 %.

Metodologija usposabljanja za R1 je vključevala spodbujevalno učenje na podlagi povratnih informacij ljudi (RLHF), specifično usmerjeno v zmožnosti sklepanja. Rezultat je model, ki eksplicitno pokaže postopek dela, namesto da bi skočil neposredno do zaključkov. Za matematične dokaze, znanstvene analize in pravno sklepanje je ta lastnost neprecenljiva. Število parametrov ustreza modelu V3, vendar izbor strokovnjakov znotraj MoE prednostno izbira logično zahtevne poti.

• Eksplicitno sklepanje po principu verige misli zagotavlja visoko stopnjo transparentnosti procesa.
• Vrhunska zmogljivost na matematičnih in znanstvenih testih presega večino splošnih modelov.
• Izhodi so primerni za preverjanje v primerih, kjer gre za odločitve z visokim tveganjem.
• Razširjene sledi sklepanja omogočajo reševanje kompleksnih in večstopenjskih logičnih problemov.

Model stane 0,55 $ na milijon vhodnih žetonov in 2,19 $ na milijon izhodnih žetonov, kar je približno dvakrat več od cene V3. Ta premija odraža specializirano usposabljanje in običajno daljša zaporedja izhodnih podatkov. Organizacije, ki se ukvarjajo s finančnimi analizami, podporo medicinski diagnostiki in inženirskimi izračuni, menijo, da je transparentnost vredna dodatnih stroškov.

DeepSeek Coder V2 strokovnjak za razvoj programske opreme

DeepSeek Coder V2 cilja na delovne procese razvoja programske opreme s podatki za usposabljanje, ki so močno usmerjeni v repozitorije kode in tehnično dokumentacijo. Izdan junija 2025 z 236 milijardami parametrov, podpira več kot 100 programskih jezikov, s poudarkom na Pythonu, JavaScriptu, Javi in C++. Rezultati HumanEval dosegajo 84,2 % za generiranje kode Python, medtem ko rezultati MultiPL-E v povprečju znašajo 72,8 % v vseh podprtih jezikih.

Model razume kontekst celotnega repozitorija prek svojega okna 128K žetonov, kar omogoča analizo celotnih baz kode v enem samem pozivu. Zmožnost Fill-in-the-Middle podpira integracije v okolja IDE za dokončanje kode v realnem času. Glavne kompetence vključujejo sklepanje o podpisih funkcij, generiranje dokumentacije in ustvarjanje testov enot. Pomoč pri razhroščevanju vključuje prepoznavanje logičnih napak, varnostnih ranljivosti in ozkih grl pri delovanju.

S ceno 0,14 $ na milijon vhodnih žetonov in 0,28 $ na milijon izhodnih žetonov je Coder V2 stroškovno najučinkovitejša možnost v liniji. Razvojne skupine poročajo o 30-40 % izboljšanju produktivnosti pri integraciji modela prek razširitev IDE ali kavljev za git commit. Manjše število parametrov v primerjavi z V3 pomeni hitrejšo latenco inference, ki v povprečju znaša 45 žetonov na sekundo.

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 %