Huvudfunktioner och teknisk kapacitet
Logiskt resonemang med DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 representerar plattformens svar på OpenAI o1 serien och implementerar utökat chain-of-thought resonemang genom ren förstärkningsinlärning (RL). Till skillnad från traditionell finjustering tränades R1 främst med RL algoritmer som belönar modellen för att lösa problem korrekt oavsett vilken väg den tar. Detta gör att modellen kan utveckla interna tankeprocesser som är synliga i resultatet, där den utforskar flera strategier innan den landar i ett slutgiltigt svar.
I AIME 2024 matematiktestet uppnådde DeepSeek-R1 ett resultat på 79,8 %, vilket placerar den bland de främsta resonerande modellerna under 2026. Modellen visar särskild styrka inom logisk deduktion i flera steg, formell bevisföring och komplexa matematiska härledningar. Under tester presterade R1 konsekvent bättre än standardmodellen DeepSeek-V3 på problem som kräver verifiering av mellansteg, även om den medför något högre latency på grund av den förlängda tankeprocessen.
Resonemangsförmågan sträcker sig bortom matematik till kodfelsökning, strategisk spelanalys och utvärdering av vetenskapliga hypoteser. Användare kan observera modellens tankegång i realtid medan den genererar resonemangsspår. Detta gör den särskilt värdefull för utbildningsändamål och scenarier där förklarbarhet är lika viktig som det slutgiltiga svaret.
Effektivitet genom Mixture of Experts
Arkitekturen bakom DeepSeek-V3 omfattar totalt 671 miljarder parametrar men aktiverar endast 37 miljarder parametrar per token under inference. Denna glesa aktivering är det definierande draget för MoE metoden: modellen rutar varje token till en liten delmängd av specialiserade expertnätverk medan majoriteten av parametrarna förblir vilande. Själva ruttningen lärs in under träningen för att optimera vilka experter som hanterar specifika typer av indata.
I praktiken innebär detta generationshastigheter som närmar sig betydligt mindre och tätare modeller. DeepSeek-V3 når cirka 60 tokens per sekund på standard GPU konfigurationer, jämfört med ungefär 20-30 tokens per sekund för täta modeller med 405B parametrar. Det reducerade antalet aktiva parametrar innebär också lägre minneskrav vid körning: V3 kan köras effektivt på 8x80GB GPU uppsättningar där jämförbara täta modeller ofta kräver mer omfattande hårdvara.
Effektivitetsvinsterna omfattar även träningen av modellen. DeepSeek rapporterar användning av 2,788 miljoner GPU timmar på H800 chip för hela V3 träningen, inklusive för- och efterträning. Som jämförelse tyder branschuppskattningar för träning av GPT-4 på beräkningskrav som är betydligt högre. Denna kostnadsfördel har fått västerländska AI labb att se över sina arkitektoniska val, och flera har tillkännagivit MoE baserade modeller under tiden efter lanseringen av DeepSeek-V3.
Programmering och matematisk färdighet
Modellerna från DeepSeek visar exceptionell prestanda vid programmeringsuppgifter, där V3 fick 85,7 % på HumanEval och 75,4 % på MBPP vid releasen i januari 2025. Dessa tester mäter modellens förmåga att generera funktionell kod från naturligt språk, vilket testar både algoritmiskt tänkande och syntax i flera programmeringsspråk. I tävlingsprogrammering på Codeforces uppnådde DeepSeek-V3 en Elo rating som placerade den bland de topp 5 % av mänskliga deltagare.
Plattformen stöder kodgenerering, förklaring och refaktorering i över 80 programmeringsspråk med särskilt stark prestanda i Python, JavaScript, C++, Java och Rust. Under praktiska tester hanterade DeepSeek komplexa uppgifter som att konvertera gamla Java kodbaser till modern Python med asyncio mönster. Modellen kan även generera kompletta FastAPI applikationer och felsöka subtila problem med samtidighet i flertrådad kod. Dess kontextfönster på 128k tokens är värdefullt vid arbete med stora kodbaser då den kan hålla reda på beroenden i flera filer samtidigt.
På SWE-bench, som utvärderar modeller på verkliga GitHub ärenden, löste DeepSeek-V3 47,8 % av problemen i den verifierade delmängden. Detta gör den konkurrenskraftig mot GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet vid mjukvarutveckling i verkliga projekt. Specialiserade modeller som Claude Sonnet 4.0 behåller dock fortfarande ett försprång vid de mest komplexa ändringarna på arkitektonisk nivå.
Multimodal förståelse och analys
Förmågan till multimodalitet kommer från modellserierna Janus och Janus-Pro som integrerar visuell förståelse med kärnan i språkmodellen. Till skillnad från metoder som bara lägger ihop bildinbäddningar med texttokens, använder Janus ett system med avkopplad visuell kodning. Detta gör att bilder bearbetas genom separata vägar för analys respektive generering, då de optimala representationerna för att analysera en bild skiljer sig från de som krävs för att skapa en.
Under början av 2026 hanterar den multimodala funktionaliteten dokumentförståelse, diagramanalys och visuella frågor. Vid tester lyckades systemet extrahera strukturerad data från komplexa finansiella tabeller och tolka medicinska diagram med korrekta friskrivningar. Den visuella processen stöder bilder upp till 4096x4096 pixlar med automatisk intelligent beskärning för större indata.
Prestandan i benchmarks som MMMU nådde 71,3 %, vilket placerar DeepSeek i samma klass som GPT-4V och Gemini 1.5 Pro. Bildgenereringen är dock mer begränsad jämfört med specialiserade modeller som DALL-E 3 eller Midjourney. Fokus ligger främst på tekniska diagram och visualiseringar snarare än konstnärligt skapande.
