DeepSeek Review: Je to lepší než ChatGPT? Rozhodněte se

Příliš často jsem si říkal, zda jsem někdy mluvil s umělou inteligencí, jako bych jí vyprávěl své problémy? Jen já?

Přiznávám, že jsem ChatGPT použil nejen pro odpovědi na otázky. Někdy je to můj první kontakt pro vyřešení životních frustrací (ale držme to mezi námi).

Když potřebuji odpovědi podložené výzkumem, obracím se na Perplexity. Má talent pro shromažďování spolehlivých informací z celého webu.

Když jsem se dozvěděl o DeepSeeku, byl jsem přirozeně zvědavý. Může to být další velký hráč v oblasti umělé inteligence?

Pokud jste o DeepSeeku ještě neslyšeli, zde je zajímavý fakt: Dne 27. ledna 2025 se jeho aplikace stala nejstahovanější zdarma aplikací v Apple App Store v USA. Takový meteorický vzestup se neděje každý den. DeepSeek dělá vlny a chtěl jsem vidět, zda splňuje očekávání.

DeepSeek je společnost pro umělou inteligenci, která vyvíjí open-source velké jazykové modely (LLM), které se позиcionují jako nákladově efektivní a vysoce výkonné alternativy k zavedeným konkurentům jako ChatGPT. Jeho modely, včetně DeepSeek-V3 a DeepSeek-R1, jsou navrženy pro úkoly, jako je technické odpovídání na otázky, generování kódu a řešení problémů.

Nicméně, jako u každé umělé inteligence, nejsou bez svých nevýhod: občasné technické problémy, přísnější filtry obsahu a potenciální obavy související s ochranou osobních údajů.

V tomto recenzi DeepSeeku budu diskutovat o jeho výhodách a nevýhodách, o tom, co to je, pro koho je nejlepší a o jeho klíčových funkcích. Poté ukážu, jak jsem použil základní funkcionality DeepSeeku (DeepThink-R1, webovou vyhledávání a analýzu dokumentů). Na konci článku budu srovnávat DeepSeek s mými třemi nejlepšími alternativami (ChatGPT, Perplexity a Chatsonic).

Takže, je DeepSeek umělou inteligencí, kterou jste čekali? Nebo se jí nedostává konkurenceschopnosti? Pojďme se podívat, co všechno nabízí.

Verdict

DeepSeek vyniká nízkými cenami API, silným výkonem v technických úkolech a open-source flexibilitou. To z něj činí lákavou volbu pro vývojáře, kteří hledají přizpůsobitelná řešení umělé inteligence. Nicméně, jeho zranitelnost vůči útokům na podněty a obavy související s ochranou osobních údajů představují významná rizika, která je třeba pečlivě zvážit.

Co je DeepSeek?

DeepSeek je čínská společnost pro umělou inteligenci založená v roce 2023 Liang Wenfengem v Hangzhou, Čína. Vyvíjí open-source velké jazykové modely (LLM) a získal významnou pozornost pro svůj čatbot, který konkuruje zavedeným konkurentům jako ChatGPT.

Společnost vznikla z Liang Wenfengova hedge fondu High-Flyer. Byla založena s jasnou misí: vyvinout silné jazykové modely, které konkurují placeným alternativám, zatímco zůstávají dostupné širší komunitě umělé inteligence.

Jeho modely umělé inteligence (zejména DeepSeek-V3) mohou provádět úkoly, jako je odpovídání na otázky, řešení logických problémů a psaní počítačových programů na úrovni srovnatelné s předními systémy umělé inteligence. Zakladatel DeepSeeku získal velkou zásobu čipů Nvidia A100 před omezeními vývozu USA, což společnosti poskytlo konkurenční výhodu.

Dne 27. ledna 2025 se aplikace DeepSeeku stala nejstahovanější zdarma aplikací v Apple App Store v USA, což způsobilo významné narušení trhu s technologiemi. DeepSeek také učinil svůj čatbot open-source, což umožňuje zdarma přístup k jeho kódu pro použití, modifikaci a prohlížení.

Přehled dostupných modelů

DeepSeek vyvinul několik hlavních modelů, včetně DeepSeek V3 a DeepSeek R1.

DeepSeek V3 je jejich velkým modelem s 671 miliardami parametrů, schopným zvládnout širokou škálu úkolů, včetně komplexního kódování a obecného uvažování.

Mezitím je DeepSeek R1 postaven na V3 a je speciálně navržen pro pokročilé uvažování. Ukazuje výrazně lepší výkon v oblastech, jako je matematické uvažování a generování kódu.

Kromě toho DeepSeek představil menší modely, jako je DeepSeek Janus-Pro-7B (multimodální model s 7 miliardami parametrů), který je schopen porozumět a generovat obrázky. DeepSeek Coder a DeepSeek-Coder-V2 jsou specializované modely pro úkoly programování, přičemž verze V2 má 236 miliard parametrů.

Technologické funkce a architektonické inovace

DeepSeek V3 (poslední model společnosti) zahrnuje několik pokročilých architektonických inovací:

1. Mixture of Experts (MoE) Architektura: DeepSeek V3 používá MoE framework, který aktivuje konkrétní parametry na základě vstupu, což zvyšuje efektivitu bez ztráty výkonu.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): Toto zlepšuje rychlost, snižuje spotřebu paměti a zvládá delší sekvence.
3. DeepSeekMoE: Tato technika vyvažuje pracovní zátěž mezi odborníky, což zlepšuje výkon.
4. Strategie vyvážení zátěže: DeepSeek V3 používá novou strategii vyvážení zátěže, která zlepšuje výkon bez kompromisů v aktivaci odborníků.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 předpovídá více tokenů najednou, což zvyšuje efektivitu.
6. Optimalizace paměti: Model se trénuje bez tensorového paralelismu, což činí trénování na GPU efektivnějším a nákladově efektivnějším.
7. Prodloužená délka kontextu: DeepSeek V3 může zpracovat až 128 000 tokenů, což z něj činí lepší možnost pro zpracování dlouhých dokumentů.

Tyto inovace umožnily DeepSeeku dosáhnout konkurenčního výkonu se značně nižšími výpočetními zdroji a náklady ve srovnání s ostatními předními modely umělé inteligence.

Pro koho je DeepSeek nejlepší?

DeepSeek je nejvhodnější pro následující typy lidí:

• Marketingové agentury mohou použít DeepSeek pro analýzu chování spotřebitelů na nišových trzích, vytváření cílených kampaní a personalizaci sdělení, zatímco zůstávají v čele odvětví.
• Malé podniky mohou použít DeepSeek pro přístup k profesionálním informacím za nižší cenu. Toto efektivní nahrazuje drahé poradenské služby pro konkurenční výhodu.
• Odborníci v odvětví mohou použít DeepSeek pro získání přizpůsobených přehledů ve specializovaných oblastech, jako je zdravotnictví, finance, právní služby a vědecký výzkum.
• Vývojáři a výzkumníci mohou použít DeepSeek jako open-source model pro modifikaci a přizpůsobení umělé inteligence pro své projekty.
• Cenově vědomí uživatelé mohou použít nižší ceny API DeepSeeku pro úsporu nákladů na vývoj a podnikání.
• Společnosti, které potřebují cílenou umělou inteligenci, mohou použít DeepSeek pro vytváření přesných, odvětvově specifických aplikací.

Klíčové funkce DeepSeeku

Zde jsou klíčové funkce DeepSeeku, o kterých byste měli vědět.

Různorodost modelů

DeepSeek vyvinul komplexní sadu velkých jazykových modelů, které ukazují pozoruhodnou všestrannost. Jeho vlajkový model (DeepSeek-V3) má ohromujících 671 miliard parametrů a může zpracovat kontextové okna až 128 000 tokenů, což z něj činí výjimečně silný pro komplexní uvažování a komunikační úkoly.

Zde jsou modely DeepSeeku:

• DeepSeek Coder (listopad 2023)
• DeepSeek LLM (prosinec 2023)
• DeepSeek-V2 (květen 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (červenec 2024)
• DeepSeek-V3 (prosinec 2024)
• DeepSeek-R1 (leden 2025)
• Janus-Pro-7B (leden 2025)

Tyto modely jsou navrženy pro různé úkoly, včetně kódování, obecného použití a pokročilého uvažování.

Architektonické inovace

DeepSeek uvedl pokročilou architekturu Mixture of Experts (MoE), která dramaticky zlepšuje výpočetní efektivitu. Používají přesnou segmentaci odborníků a sdílenou izolaci pro zlepšení specializace a snížení redundance.

K tomu DeepSeek vyvinul DualPipe, pokročilý urychlovač komunikace pro efektivní paralelismus potrubí. DualPipe překrývá forward a backward výpočet, snižuje latenci a optimalizuje pohyb dat mezi GPU vytvořením virtuálního procesoru pro efektivní výměnu dat mezi všemi GPU.

Toto spojení architektury MoE a DualPipe umožňuje DeepSeeku optimalizovat tok dat mezi GPU pro rychlejší a nákladově efektivnější trénování modelů. Například jejich model DeepSeek V3 (s 671 miliardami parametrů) byl trénován na 2 048 GPU Nvidia H800 za asi dva měsíce s 10krát vyšší efektivitou než někteří průmysloví lídři.

Školení

Školení DeepSeeku vyniká pokročilými technikami učení s posílením. Vyvinuli pravidlový systém odměn se dvěma klíčovými komponentami: odměnami za přesnost a odměnami za formát, které překonávají tradiční neuronové modely odměn. Tento přístup umožňuje jejich umělé inteligenci naučit se nuancovanější a přesnější uvažovací schopnosti.

Například jejich model R1 ukázal pozoruhodné zlepšení v matematickém uvažování, zvýšení skóre pass@1 na AIME 2024 z 15,6 % na 71,0 %. Společnost použila proces školení s učení s posílením. Tento metod umožnil modelu použít techniku sebeověření jako součást svého uvažovacího procesu.

Výsledkem je přístup ke školení, který nejen zlepšuje výpočetní učení, ale také vytváří modely umělé inteligence, které jsou schopné sofistikovanějšího a spolehlivějšího uvažování v komplexních úkolech.

Ekonomická efektivita

DeepSeek dosáhl konkurenčního výkonu umělé inteligence se značnou nákladovou efektivitou ve srovnání se některými západními modely.

Zatímco počáteční zprávy o vývoji DeepSeek-V3 za pouhých 6 milionů dolarů byly zavádějící, společnost prokázala významné ekonomické výhody. Číslo 6 milionů dolarů představuje pouze konečné náklady na trénování, přičemž celkové vývojové náklady se odhadují na 100 milionů až 1 miliardu dolarů ročně.

Navzdory vyšším celkovým nákladům zůstává přístup DeepSeeku ekonomicky efektivní. Ceny API jsou podstatně nižší než u konkurentů, jako je OpenAI, což nabízí potenciální úspory nákladů pro vývojáře a podniky.

Tato cenová strategie, kombinovaná s open-source přístupem a konkurenčním výkonem modelu, позиcionuje DeepSeek jako potenciálně disruptivní sílu v globálním technologickém krajině umělé inteligence.

Specializované schopnosti

Společnost nevyvinula pouze obecné modely, ale také specializovaná řešení, jako je DeepSeek Coder a Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder je série programovacích jazykových modelů trénovaných na 2 bilionech tokenů, s 87 % kódu a 13 % přirozeného jazyka v angličtině a čínštině. K dispozici ve velikostech od 1 miliardy do 33 miliard parametrů, tyto modely poskytují špičkový výkon v programovacích benchmarcích a podporují dokončování kódu na úrovni projektu.

Janus-Pro-7B představuje průlom DeepSeeku ve理解 a generování obrázků. Vydaný v lednu 2025, tento model dosahuje 80% přesnosti na GenEval benchmaroku, překonávající konkurenty, jako je DALL-E 3 a Stable Diffusion. Postavený na DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B používá datovou sadu 72 milionů obrázků.

Tyto cílené modely vynikají ve specifických oblastech, jako je programování a generování obrázků, ukazují inovativní přístup DeepSeeku k specializovaným řešením umělé inteligence.

Filozofie přístupnosti

DeepSeek se zavázal k demokratizaci technologie umělé inteligence a uvolňuje mnoho svých modelů s open-source nebo částečně open-source licencemi. To umožňuje výzkumníkům, vývojářům a společnostem po celém světě získat přístup k špičkovým možnostem umělé inteligence za výrazně snížené náklady.

DeepSeek přijal open-source metody, které podporují kolektivní inovace, nabízející modely, jako je DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 a DeepSeek-R1, s přístupnými licencemi. Jejich cenová strategie dramaticky snižuje bariéry vstupu, s DeepSeek-R1 za pouhých 0,55 dolaru za milion vstupních tokenů, ve srovnání s modelem o1 od OpenAI za 15 dolarů za milion tokenů.

DeepSeek spojuje odborníky a nabízí dostupné nástroje umělé inteligence, urychluje inovace a rozšiřuje globální přístup. To představuje významný krok směrem k demokratizaci umělé inteligence, prolomení tradičních bariér nákladů, složitosti a výpočetních zdrojů.

Jak používat DeepSeek

Zde je, jak jsem použil všechny funkcionality DeepSeeku, abych odpověděl na své otázky a vyřešil své problémy:

1. Vyberte „Start Now“
2. Vytvořte účet
3. Zeptejte se DeepSeeku na otázku
4. Použijte model DeepThink-R1
5. Použijte DeepSeek pro vyhledávání na webu
6. Dejte DeepSeeku dokument k analýze

Krok 1: Vyberte „Start Now“

Začal jsem tím, že jsem šel na deepseek.com a klikl na „Start Now“ pro bezplatný přístup k DeepSeek-V3.

Krok 2: Vytvořte účet

Po vytvoření účtu jsem byl ohromen, jak čistý a jednoduchý byl rozhraní. Bylo to hodně podobné ChatGPT!

Podrobněji jsem se podíval na pole pro zprávy a všiml jsem si několika věcí, které jsem mohl udělat:

• Zapnout DeepSeek-R1 pro řešení problémů s uvažováním
• Vyhledávání na webu
• Nahrání dokumentů a obrázků

Krok 3: Zeptejte se DeepSeeku na otázku

Chtěl jsem vyzkoušet tyto různé funkcionality a porovnat je navzájem, začínaje tím, že jsem DeepSeeku položil zajímavou otázku: „Jaké jsou netradiční způsoby měření času bez použití hodin nebo kalendářů?“

Zadal jsem tuto otázku do pole pro zprávy (bez zapnutí DeepThink nebo vyhledávání) a klikl na „Odeslat“.

O několik sekund později DeepSeek vygeneroval odpověď, která dostatečně odpověděla na mou otázku!

Krok 4: Použijte model DeepThink-R1

Další věc, kterou jsem chtěl vyzkoušet, byl model DeepThink-R1. Tento model je navržen pro pokročilé uvažování a řešení problémů. Je skvělé pro dokončování složitějších úkolů, jako jsou logické hádanky a matematické výzvy.

Rozhodl jsem se otestovat jeho schopnosti tím, že jsem mu položil otázku s uvažováním a uviděl, jak dobře může rozložit a vyřešit ji: „Pokud byste měli neomezené množství 3litrových a 5litrových kanystrů, jak byste změřili přesně 4 litry vody?“

O několik sekund později DeepSeek sdílel proces uvažování, kterým prošel při řešení problému, což jsem nalezl velmi přehledné.

Také poskytl dvě metody pro řešení problému! Byl jsem ohromen.

Krok 5: Použijte DeepSeek pro vyhledávání na webu

Další věc, kterou jsem chtěl vyzkoušet, byla funkcionality vyhledávání na webu DeepSeeku. Otestoval jsem ji tím, že jsem mu položil otázku: „Jaké jsou nejnovější průlomy v diagnostice zdravotnictví poháněné umělou inteligencí v tomto roce?“

O několik sekund později vygeneroval odpověď na mou otázku.

Odeslal jsem dotaz několikrát a bohužel DeepSeek selhal kvůli technickým problémům. To však mohlo být způsobeno pouze vysokou poptávkou, která přetížila servery.

Nicméně jsem ocenil, že DeepSeek odpověděl na otázku podle svých nejlepších schopností. Informace, které poskytl, však byly zastaralé o dva roky.

Krok 6: Dejte DeepSeeku dokument k analýze

Nakonec jsem chtěl dát DeepSeeku obrázek k analýze.

Udělal jsem to tak, že jsem nahrál PDF dokument „Butterfly Dream“ od Zhuangziho a požádal: „Proanalyzujte tento výňatek z „Butterfly Dream“ od Zhuangziho a diskutujte o jeho implikacích na povahu reality a identity.“

O několik sekund později DeepSeek poskytl hluboký pohled na klíčová témata a filozofické implikace „Butterfly Dream“ od Zhuangziho, což jsem nalezl velmi přehledné!

Celkově byla moje zkušenost s DeepSeekem většinou pozitivní. Jeho funkcionality se cítily hladce a intuitivně, zejména při používání modelu DeepThink-R1 a analýze dokumentů.

Ačkoli jsem narazil na několik technických problémů, byl jsem ohromen, jak hluboce analyzoval problémy a poskytoval promyšlené odpovědi.

3 nejlepší alternativy DeepSeeku

Zde jsou nejlepší alternativy DeepSeeku, které budete chtít vyzkoušet.

ChatGPT

První alternativou DeepSeeku, kterou bych doporučil, je ChatGPT. Používám ChatGPT quite často pro různé věci. Ale co mě na něm nejvíce baví, je jeho konverzační schopnost a jak dobře zvládá širokou škálu dotazů, od neformálních rozhovorů až po složitější témata, jako je kódování nebo historie.

DeepSeek a ChatGPT mají mnoho společného, jako je zpracování a generování textu v konverzačním formátu. Nicméně DeepSeek vyniká v technické přesnosti, zaměřuje se na úkoly s uvažováním, jako je kódování, matematika a strukturované řešení problémů. DeepSeek také používá model sebe-posíleného učení bez lidského dohledu, což z něj činí nákladově efektivnější a efektivnější. Nabízí také funkce, jako je neomezené množství dotazů a možnost spustit na místních strojích.

Pro pokročilý model umělé inteligence pro řešení problémů, kódování a výzkum je DeepSeek skvělou volbou. Ale pokud potřebujete interaktivní a angažující zkušenost s flexibilitou zvládnout širokou škálu témat, zvolte ChatGPT!

Perplexity

Druhou alternativou DeepSeeku, kterou bych doporučil, je Perplexity. Kromě ChatGPT je to další LLM, kterého jsem velký fanoušek, pro výzkum. Cítí se to, jako bych měl výzkumného asistenta, který nejen nachází informace, ale také je organizuje a rafinuje na základě toho, co potřebuji.

Zatímco DeepSeek se zaměřuje na uvažování umělé inteligence, kódování a řešení problémů, Perplexity vyniká v AI poháněném vyhledávání, souhrnech a výzkumu. Obě platformy jsou silné v různých oblastech: DeepSeek je skvělé pro logicky náročné úkoly a technické výzvy, zatímco Perplexity je lepší pro objevování a organizaci informací.

Perplexity vyniká v AI poháněném vyhledávání, které čerpá informace z aktuálních internetových zdrojů pro poskytování aktuálních výsledků. Mezitím se DeepSeek zaměřuje na pokročilé uvažování a specializované úkoly pomocí svého sofistikovaného modelu. Tyto modely jsou pravidelně aktualizovány, ale neprovádějí reálné vyhledávání na webu.

DeepSeek vyniká svými open-source modely, jako je DeepSeek-R1, které umožňují vývojářům přizpůsobit umělou inteligenci pro specifické potřeby. Mezitím Perplexity nabízí uživatelsky přívětivý výzkumný nástroj, který se cítí jako pokročilý vyhledávač.

Pro umělou inteligenci, která vám pomůže řešit komplexní problémy, generovat kód a pracovat na úkolech založených na logice, zvolte DeepSeek. Pro umělou inteligenci, která vylepšuje výzkum, souhrny a poskytuje aktuální odpovědi, Perplexity je skvělou volbou!

Chatsonic

Poslední alternativou DeepSeeku, kterou bych doporučil, je Chatsonic. Co mě na Chatsonicu baví, je to, jak zjednodušuje marketingové úkoly se svou all-in-one AI pracovní plochou a vestavěnými optimalizačními nástroji.

Zatímco DeepSeek prokázal konkurenční výkon v konkrétních oblastech, jako je matematické uvažování, Chatsonic vyniká ve svých marketingových integračních a nástrojích pro vytváření obsahu.

Na jedné straně je DeepSeek open-source silák. Vyniká v logice, matematice a úkolech s kódováním, což z něj činí solidní volbu pro technické uživatele, kteří potřebují přesné řešení problémů. Přístup k API a dostupnost modelů také poskytují flexibilitu pro vývojáře a výzkumníky.

Na druhé straně je Chatsonic postaven pro marketéry, spisovatele a strategisty obsahu. Integruje se s Ahrefs, Google Search Console a WordPress, což činí získávání dat a správu kampaní v reálném čase bezproblémovou. Na rozdíl od DeepSeeku, který se zaměřuje více na výpočet, ale může být použit pro vytváření a analýzu obsahu, Chatsonic priorizuje branding, automatizaci a výběr modelů umělé inteligence pro kreativní projekty.

Pro pokročilý model umělé inteligence pro řešení problémů, kódování a výzkum je DeepSeek skvělou volbou. Ale pokud se vaše zaměření nachází v oblasti vytváření obsahu, marketingu a automatizace, zvolte Chatsonic!

Recenze DeepSeeku: Je to správný nástroj pro vás?

Po otestování funkcionality DeepSeeku (DeepThink-R1, vyhledávání na webu a analýza dokumentů) jsem byl zvláště ohromen jeho schopností řešit problémy s uvažováním a generovat promyšlené, strukturované odpovědi. Nicméně, některé technické problémy udělaly zkušenost trochu nekonzistentní.

Nicméně, DeepSeek ukázal velký potenciál, zejména při zvládání složitých dotazů s hloubkou a jasností. Jeho intuitivní rozhraní a logické uvažovací schopnosti opravdu vynikly!

Pokud potřebujete silný, nákladově efektivní model umělé inteligence pro kódování a technické úkoly, DeepSeek je solidní volbou. Ale pokud hledáte nejlepší alternativy DeepSeeku, bych doporučil tyto možnosti:

• ChatGPT je nejlepší pro obecné konverzace umělé inteligence, vytváření obsahu, brainstorming a kódování. Nabízí více přirozenou, interaktivní zkušenost s vysokou mírou spolehlivosti.
• Perplexity je nejlepší pro výzkum a faktické odpovědi. Jeho AI poháněný vyhledávač poskytuje aktuální, citované informace, které jsou skvělé pro akademický nebo obchodní výzkum.
• Chatsonic je nejlepší pro generování obrázků umělé inteligence, vyhledávání na webu v reálném čase a interakce hlasem. Je silnou volbou pro digitální marketéry, tvůrce obsahu a podniky, které hledají umělou inteligenci s multimediálními schopnostmi.

Děkuji za přečtení mé recenze DeepSeeku! Doufám, že vám byla užitečná.

Zkuste základní funkcionality DeepSeeku zdarma a uvidíte, jak se vám bude líbit!

Často kladené otázky

Můžeme DeepSeeku důvěřovat?

Schopnosti umělé inteligence DeepSeeku jsou ohromující, ale existují významné obavy související s ochranou osobních údajů a bezpečností kvůli jeho praktikám ukládání dat v Číně. Existují také potenciální zranitelnosti vůči dezinformacím. Zatímco model ukazuje slib v oblastech, jako je matematika a kódování, je třeba k němu přistupovat s opatrností kvůli jeho náchylnosti k generování škodlivého obsahu a nedostatečné transparentnosti při zpracování dat.

Jak se DeepSeek liší od ChatGPT?

DeepSeek vyniká v technické přesnosti, zaměřuje se na úkoly s uvažováním, jako je kódování, matematika a strukturované řešení problémů. Mezitím ChatGPT nabízí více všestrannou a konverzační zkušenost vhodnou pro kreativní psaní, brainstorming a neformální diskuse. DeepSeek také používá model sebe-posíleného učení bez lidského dohledu, což z něj činí nákladově efektivnější a efektivnější. Nabízí také funkce, jako je neomezené množství dotazů a možnost spustit na místních strojích.

Na co se DeepSeek používá?

DeepSeek je firma pro vývoj umělé inteligence, která vytváří open-source velké jazykové modely (LLM) pro různé úkoly. Tyto LLM jsou zvláště silné ve formálním uvažování, kódování a řešení problémů. DeepSeek nabízí několik služeb, včetně webového rozhraní, mobilní aplikace a přístupu k API.

Je DeepSeek zdarma?

Ano, DeepSeek nabízí zcela zdarma úroveň s plným přístupem ke své základní funkcionality. To znamená, že kdokoli může použít modely DeepSeek-V3 a R1 bez omezení! Na rozdíl od mnoha služeb umělé inteligence, které omezují bezplatné použití, DeepSeek poskytuje neomezený přístup ke svému čatbotu a modelům bez požadavku na kreditní kartu nebo denní limit dotazů.

Kdo je majitelem DeepSeeku?

DeepSeek je vlastněný High-Flyer, čínským hedge fondem. Byl založen Liang Wenfengem, 40letým podnikatelem, který vystudoval Zhejiang University. Liang Wenfeng působí jako generální ředitel DeepSeeku a dříve spoluzaložil High-Flyer, kvantitativní firmu pro správu investic, která nyní spravuje hlášených 8 miliard dolarů aktiv.

Proč klesají akcie Nvidia v důsledku DeepSeeku?

Akcie Nvidia klesly o 17 % dne 27. ledna 2025, kvůli ohlášení DeepSeeku o nákladově efektivní model umělé inteligence, který dosahuje podobného výkonu jako západní modely za výrazně nižší náklady. Tento vývoj vyvolal obavy o budoucí poptávku po high-performance čipech Nvidia, které jsou klíčové pro jeho podnikání. Také to vyvolalo obavy z zvýšené konkurence v globálním odvětví umělé inteligence.

Je DeepSeek R1 zdarma?

DeepSeek R1 nabízí jak zdarma, tak placené úrovně, s cenami od 0,14 dolaru za milion vstupních tokenů a 0,28 dolaru za milion výstupních tokenů. Zatímco není zcela zdarma, DeepSeek R1 poskytuje velmi dostupnou možnost ve srovnání s jinými modely umělé inteligence, které nabízejí omezené bezplatné použití nebo nízkonákladový přístup.