Chińska firma DeepSeek szturmem podbija branżę sztucznej inteligencji, oferując model, który może konkurować z ChatGPT – i to przy znacznie mniejszych kosztach energetycznych, chłodzenia oraz treningu. W zaledwie rok, startup ten opracował technologie, które mogą zagrozić dominacji amerykańskich gigantów, takich jak OpenAI, Google czy Anthropic. Jakie możliwości mają modele DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 i DeepSeek-R1-Zero? Oraz jak użytkownicy mogą z nich korzystać – nawet poza Chinami. Czy DeepSeek faktycznie ma szansę zmienić układ sił w globalnym wyścigu dotyczącym rozwoju sztucznej inteligencji?
Czym jest DeepSeek?
DeepSeek to zaawansowany chatbot AI, który na pierwszy rzut oka działa podobnie jak ChatGPT od OpenAI czy Gemini od Google. Jednak w przeciwieństwie do swoich konkurentów, DeepSeek nie narzuca ograniczeń ani nie wymaga miesięcznej subskrypcji, aby korzystać z jego najbardziej zaawansowanych modeli. Co więcej, jest to rozwiązanie open-source, co oznacza, że można pobrać i uruchomić DeepSeek lokalnie (na własnym sprzęcie, bez zbierania danych przez firmę-matkę) – o ile dysponuje się odpowiednio wydajnym sprzętem. Najnowszy model DeepSeek-V3 nie tylko dorównuje liderom rynku, ale w wielu obszarach, takich jak kodowanie, matematyka i przetwarzanie języka chińskiego, przewyższa GPT-4o i Claude 3.5 Sonnet, które do niedawna były uznawane za najwyższy standard w branży sztucznej inteligencji.
Technologia DeepSeek opiera się na nowoczesnych architekturach językowych, które umożliwiają efektywne przetwarzanie danych przy znacznie mniejszych wymaganiach dotyczących energii i chłodzenia niż w przypadku konkurencyjnych modeli. Dzięki temu DeepSeek może oferować wysoką jakość generowanych treści, jednocześnie pozostając bardziej dostępnym i ekonomicznym rozwiązaniem. Wraz z rozwojem branży AI, model DeepSeek ma potencjał, by zmienić globalny układ sił w tej technologii.
Jak działa DeepSeek?
DeepSeek zyskał popularność dopiero po wydaniu swojego modelu DeepSeek-R1, a stało się to 20 stycznia 2025 roku. To pierwszy model tej firmy, który potrafi myśleć i rozumować w sposób przypominający ludzki proces przetwarzania informacji. Choć sztuczna inteligencja zdolna do rozumowania pojawiła się już wcześniej, np. w modelu GPT-01 od OpenAI, DeepSeek-R1 wyróżnia się tym, że oferuje te zaawansowane funkcje dostępne w znacznie niższej cenie i bez konieczności wykupowania drogich subskrypcji, jak ma to miejsce w przypadku ChatGPT Plus. Dla programistów, którzy chcą zintegrować AI w swoich aplikacjach, DeepSeek-R1 jest nawet dwadzieścia, do trzydziestu razy tańszy niż podstawowe modele ChatGPT, dlatego wydaje się być tak atrakcyjnym rozwiązaniem.
DeepSeek działa na zasadzie zoptymalizowanych modeli AI, które są w stanie przeprowadzać zaawansowane procesy rozumowania, przed udzieleniem odpowiedzi na zapytania użytkowników. Model ten jest wyjątkowo szybki i efektywny, co sprawia, że może konkurować z czołowymi systemami AI, takimi jak GPT-4o, a jednocześnie, jak wspomniałam, zużywać znacznie mniej zasobów (jest bardziej dostępny i ekonomiczny).
DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 i DeepSeek-R1-Zero – czym się różnią?
Modele DeepSeek różnią się między sobą pod względem funkcjonalności, metody treningu, wydajności oraz zastosowań, co czyni je odpowiednimi dla różnych grup użytkowników i zastosowań technologicznych.
DeepSeek-R1 i DeepSeek-R1-Zero to modele AI skoncentrowane na zdolnościach rozumowania. DeepSeek-R1-Zero został wytrenowany wyłącznie za pomocą uczenia przez wzmocnienie, bez wcześniejszego dostrajania na gotowych przykładach. Dzięki temu model nauczył się wnioskowania poprzez metodę prób i błędów (i też ocenie użytkowników), stopniowo doskonaląc swoje odpowiedzi. Jednakże, model ten miał pewne ograniczenia, takie jak problemy z czytelnością i spójnością językową. Aby je poprawić, kolejna wersja, czyli DeepSeek-R1, została wytrenowana w kilku etapach. Proces ten obejmował zarówno dostrajanie modelu na starannie wybranych przykładach, jak i uczenie przez wzmocnienie (czego brakowało w pierwszej wersji). Dzięki temu DeepSeek-R1 generował bardziej precyzyjne i spójne odpowiedzi. Tę wersję można uruchamiać lokalnie na swoim komputerze.
DeepSeek-V3 to aktualna wersja na laptopy i smartfony będąca zaawansowanym modelem językowym, który osiąga wysokie wyniki w zadaniach związanych z kodowaniem, matematyką i językami (w tym głównie językiem chińskim). Wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts, co umożliwia m.in. skalowalne przetwarzanie języka naturalnego. Jego efektywność wynika z zastosowania nowatorskich metod treningu, pozwalających na osiągnięcie wysokiej wydajności przy mniejszym zużyciu energii i zasobów obliczeniowych. Model został wytrenowany w ciągu zaledwie dwóch miesięcy przy użyciu 2048 procesorów graficznych NVIDIA H800, a całkowity koszt tego procesu wyniósł około 5,5 miliona dolarów. Dzięki temu DeepSeek-V3 osiąga wyniki porównywalne lub przewyższające inne czołowe modele językowe, takie jak GPT-4o czy Claude 3.5, przy znacznie niższych nakładach finansowych i mniejszym zużyciu energii.
DeepSeek-R1-Zero to model bazowy dla DeepSeek-R1.
DeepSeek – architektura i technologie
Mixture-of-Experts (MoE)
DeepSeek wykorzystuje architekturę, o której już wspomniałam wyżej – zwaną Mixture-of-Experts (MoE), która aktywuje tylko te sieci neuronowe, które są niezbędne do realizacji konkretnego zadania. Mimo że model posiada aż 671 miliardów parametrów, w rzeczywistych zastosowaniach używa jedynie 37 miliardów, co stanowi mniej niż 6% jego pełnej skali. Takie podejście przynosi dwie kluczowe korzyści:
- wydajne wykorzystanie zasobów, które znacząco obniża koszty obliczeniowe,
- precyzyjne dopasowanie do zadania, co pozwala generować dokładniejsze odpowiedzi w zależności od kontekstu.
Dzięki tej technologii, DeepSeek stanowi atrakcyjne rozwiązanie dla programistów poszukujących balansu między wysoką wydajnością a efektywnością kosztową.
Multi-head Latent Attention (MLA)
Kolejną innowacyjną technologią zastosowaną w DeepSeek jest Multi-head Latent Attention (MLA), która pozwala na bardziej efektywne przetwarzanie informacji (i precyzyjne generowanie odpowiedzi) oraz lepsze rozumienie kontekstu. MLA stosuje sprytną metodę kompresji danych, która upraszcza i zmniejsza rozmiar informacji potrzebnych do działania modelu. Zamiast zapisywać pełne zestawy danych, przekształca je w bardziej kompaktową formę już podczas nauki, co przyspiesza działanie i zmniejsza zużycie zasobów. Ten proces jest wspierany przez kilka kluczowych mechanizmów:
- utrata jakości kompresji zapewnia dokładną rekonstrukcję danych,
- utrata ortogonalności pomaga w zachowaniu niezależnych cech,
- utrata rzadkości wspiera efektywną reprezentację,
- utrata spójności uwagi pozwala na precyzyjne uchwycenie relacji między elementami danych.
Dzięki tym rozwiązaniom, DeepSeek osiąga lepszą wydajność, minimalizując jednocześnie wymagania obliczeniowe.
DeepSeek a ChatGPT – porównanie
Nie ma co ukrywać, że GPT zrewolucjonizował podejście do tworzenia contentu na stronach internetowych. Ale nie tylko, niektórym ułatwił również pisanie maili. Oczywiście sposobów na wykorzystanie tego modelu AI jest tyle, ile ludzi z niego korzystających.
W sieci dotychczas pojawiło się wiele porównań działania znanego nam i opatrzonego już czatu GPT z „nowym” DeepSeek. Porównując ich działanie, można zauważyć kilka istotnych różnic wynikających z funkcjonowania architektur i ogólnej efektywności. DeepSeek optymalizuje wykorzystanie mocy obliczeniowej, aktywując jedynie te części sieci neuronowej, które są niezbędne do realizacji konkretnego zadania tu i teraz. Takie podejście pozwala znacząco zmniejszyć zapotrzebowanie na zasoby, jednocześnie utrzymując wysoką skuteczność działania. W efekcie, model osiąga lepszą równowagę między wydajnością a kosztami operacyjnymi w porównaniu do aktualnej wersji GPT-4o.
W testach porównawczych DeepSeek-R1 często dorównuje lub przewyższa OpenAI o1 w różnych benchmarkach. Na przykład, w zaawansowanych zadaniach matematycznych, takich jak AIME 2024, DeepSeek-R1 uzyskał wynik 79,8%, nieznacznie wyprzedzając OpenAI o1-1217, który osiągnął 79,2%. Podobnie, w teście MATH-500, DeepSeek-R1 osiągnął 97,3%, przewyższając wynik OpenAI o1-1217 wynoszący 96,4%. W dziedzinie kodowania, w benchmarku Codeforces, OpenAI o1-1217 uzyskał 96,6%, podczas gdy DeepSeek-R1 osiągnął bardzo zbliżony wynik 96,3%. Warto również zauważyć, że DeepSeek-R1 jest dostępny jako open-source, co czyni go bardziej dostępnym dla programistów i firm poszukujących efektywnych kosztowo rozwiązań AI.
Podczas gdy oba modele oferują zaawansowane możliwości przetwarzania języka naturalnego, DeepSeek na tę chwile wyróżnia się dużo większą efektywnością zasobów i dostępnością (poprzez dostęp do kodu źródłowego), co aktualnie czyni go dość atrakcyjną alternatywą dla OpenAI.
Praktyczne wykorzystanie DeepSeek
DeepSeek, podobnie jak ChatGPT, najpewniej znajdzie praktyczne zastosowanie w wielu obszarach i branżach. Może wspierać automatyzację obsługi klienta poprzez inteligentne chatboty, generować treści marketingowe, wspierać SEO, podsumowania i raporty, a także pomagać w tłumaczeniach. Jego zdolność do analizy tekstu pozwala na szybkie podsumowywanie dokumentów oraz wspomaganie badań i analizy danych w sektorach takich jak finanse, medycyna czy prawo.
Dzięki wysokiej wydajności w kodowaniu, DeepSeek jest także cennym narzędziem dla programistów, pomagając w generowaniu kodu, optymalizacji algorytmów i wyszukiwaniu błędów. Może pełnić rolę asystenta edukacyjnego, wspierając naukę matematyki i języków obcych. Dzięki otwartej architekturze, DeepSeek stanowi atrakcyjne rozwiązanie dla firm i programistów poszukujących zaawansowanych i przede wszystkich tanich narzędzi AI.
DeepSeek – kontrowersje
DeepSeek, mimo swojej innowacyjności i wydajności, nie ucieka od kontrowersji, które dotyczą kwestii etycznych i kraju pochodzenia tej technologii (Chiny). Prawda jest taka, że dla niektórych DeepSeek jawił się niemal jako Prometeusz wykradający ogień z Olimpu (Doliny Krzemowej) i oddający ten system AI ludowi w formie open-source. Przez to, na początku istniały duże obawy co do wykorzystania technologii innych firm w procesie tworzenia tego konkretnego modelu, co w przyszłości może prowadzić do oskarżeń o plagiat czy nieuczciwe wykorzystywanie własności intelektualnej. Z uwagi na ogromne i niezwykle szybkie osiągnięcia DeepSeek, pojawiają się także pytania o sposób, w jaki firma pozyskuje dane treningowe (dane z sieci) oraz ewentualne naruszenia prywatności użytkowników. Zwłaszcza po (bardzo) chwilowym zablokowaniu platformy TikTok (kolejnego chińskiego giganta) w Stanach Zjednoczonych, gdzie przedmiotem sporu również była kwestia danych osobowych obywateli USA, przesyłanych podobno chińskiemu rządowi.
Dwa dni temu od momentu powstania tego artykułu, DeepSeek został zablokowany we Włoszech, co podobno jest wynikiem wspomnianych obaw o zgodność tej technologii z lokalnymi przepisami dotyczącymi prywatności i ochrony danych osobowych. To tylko podkreśla rosnące kontrowersje związane z jej użytkowaniem.
Generalnie ponieważ model DeepSeek jest stosunkowo nowy, niektóre osoby i organizacje z różnych krajów, nie mających zaufania do chińskiej technologii, obawiają się, że może być on podatny na ataki hakerskie lub niezamierzone wycieki danych. Oczywiście przechowywanie i przetwarzanie wrażliwych informacji przez zaawansowane systemy AI już od czasu popularności czatu GPT stawia przed nimi pytania o odpowiedzialność, przejrzystość i kontrolę nad danymi. W tej dyskusji kluczowe staje się znalezienie równowagi między innowacjami technologicznymi a odpowiedzialnością za prywatność i bezpieczeństwo użytkowników, zwłaszcza w świetle rosnącej liczby restrykcji i regulacji nakładanych na AI w różnych częściach świata.
Kontrowersyjny wydaje się również temat chińskiej cenzury nałożonej na DeepSeek. Według testów przeprowadzonych przez organizację NewsGuard, specjalizującą się w ocenie wiarygodności informacji, model R1 udziela błędnych odpowiedzi lub w ogóle ich nie udziela w 83% przypadków, gdy pytania dotyczą wydarzeń ze świata. Dodatkowo, oddzielne testy wykazały, że R1 odmawia odpowiedzi na 85% zapytań dotyczących Chin, co sugeruje wpływ cenzury rządowej. W związku z tym, korzystając z DeepSeek do nauki, na przykład historii, użytkownicy mogą otrzymywać nieprawdziwe lub niepełne informacje.
Jak używać DeepSeek na laptopie / PC?
DeepSeek działa bardzo podobnie do ChatGPT. Można również ściągnąć dedykowaną aplikację do smartfonów (“Get DeepSeek App”).
Jeśli chodzi o jednak o wersję na laptopa lub PC, wystarczy, że przejdziesz na stronę https://www.deepseek.com/ i klikniesz “Start now”.
Następnie albo zalogujesz się kontem Google, albo stworzysz nowe konto używając „Sign up”.
Dalej postępujesz zgodnie z instrukcją, wpisując odpowiednie dane i kod, który otrzymasz mailem. W zależności od modelu, DeepSeek oferuje różne opcje płatności i dostępu, przy czym użytkownicy mogą wybrać wersję darmowe lub subskrypcję, która oferuje szerszy dostęp do zaawansowanych funkcji.
Czy DeepSeek będzie rewolucją?
Nie ulega wątpliwości, że DeepSeek wyróżnia się bardzo na tle konkurencji, oferując nie tylko wysoką wydajność pracy przy mniejszych wymaganiach obliczeniowych, ale również możliwość pracy na otwartym oprogramowaniu. Technologia ta z pewnością zmieni coś w świecie AI, jednak nie wiadomo, czy rozwiąże główne problemy, chociażby wspomniane kwestie danych osobowych czy ostatnio coraz częściej poruszane – prawa autorskie. Wszakże mimo swoich zalet, DeepSeek nie unika kontrowersji. Wszystkie te wyzwania (związane z etyką) pozostają istotnymi zagadnieniami, które będą musiały być rozwiązane w miarę rozwoju tej technologii, przy czym dotyczy to również firmy OpenAI. Niedawna blokada DeepSeek we Włoszech tylko podkreśla rosnącą uwagę polityków i opinii publicznej na temat zastosowania AI w naszym codziennym życiu.
W kontekście tak szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji, pytania o odpowiedzialność i transparentność nadal stają się kluczowe, a coraz rzadziej ktoś ma ochotę na nie i za nie odpowiadać. Mimo to, DeepSeek pozostaje jednym z najbardziej obiecujących graczy na rynku AI, który może na stałe wpisać się w codzienne funkcjonowanie wielu branż, oferując nowe możliwości i wyzwania w dziedzinie technologii.
Kasia Cieślik
Specjalistka ds. pozycjonowania