Recenze DeepSeek: Je lepší než ChatGPT? Rozhodněte sami

Máte někdy pocit, že mluvíte s umělou inteligencí jako s terapeutem? Jen já?

Příslušně přiznávám, že jsem používal ChatGPT nejen pro odpovědi na otázky. Někdy je to můj první kontakt pro ventilaci životních frustrací (ale zůstaňme u toho).

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

Když jsem se dozvěděl o DeepSeeku, byl jsem přirozeně zvědavý. Může být tato umělá inteligence tím, co jsem hledal?

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 (AAPL ). Takový meteorický vzestup se nevyskytuje každý den. DeepSeek způsobuje 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 je ChatGPT. Jeho modely, včetně DeepSeek-V3 a DeepSeek-R1, jsou navrženy pro úkoly, jako je technické otázání, generování kódu a řešení problémů.

Jedoch, jako u každé umělé inteligence, to není bez svých nedostatků: občasné technické potíže, přísnější filtry obsahu a potenciální obavy týkající se ochrany osobních údajů.

V této recenzi DeepSeeku probereme výhody a nevýhody, co to je, pro koho je nejlepší, a jeho klíčové funkce. Poté ukážu, jak jsem použil základní funkce DeepSeeku (DeepThink-R1, web vyhledávání a analýza dokumentů). Dokončím článek srovnáním DeepSeeku s mými třemi nejlepšími alternativami (ChatGPT, Perplexity a Chatsonic).

Je DeepSeek umělou inteligencí, kterou jste hledali? Nebo se nedostává konkurenci? Pojďme se podívat na to, co nabízí.

Závěr

DeepSeek vyniká nižšími náklady na 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 týkající se ochrany osobních údajů uživatelů 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 chatbot, který konkuruje zavedeným konkurentům, jako je ChatGPT.

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

Jeho modely AI (zejména DeepSeek-V3) mohou provádět úkoly, jako je odpověď na otázky, řešení logických problémů a psaní počítačových programů na úrovni srovnatelné s vedoucími systémy umělé inteligence. Zakladatel DeepSeeku získal velkou zásobu čipů Nvidia A100 (NVDA ) 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 na trhu technologií. DeepSeek také zpřístupnil svůj chatbot jako open-source, umožňující zdarma přístup ke 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 zpracovat širokou škálu úkolů, včetně složitých kódování a obecného uvažování.

DeepSeek R1 je postaven na základě 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 rozumět a generovat obrázky. DeepSeek Coder a DeepSeek-Coder-V2 jsou specializované modely pro úkoly programování, s verzí V2, která má 236 miliard parametrů.

Technologické funkce a architektonické inovace

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

1. Mixture of Experts (MoE) Architektura: DeepSeek V3 používá rámec MoE, 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 zpracovává delší sekvence lépe.
3. DeepSeekMoE: Tato technika vyvažuje zátěž mezi odborníky, zlepšuje výkon.
4. Load Balancing Strategy: DeepSeek V3 používá novou strategii vyvažování zátěže, zlepšující výkon bez kompromisů v aktivaci odborníků.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 předpovídá několik tokenů najednou, aby zvýšil 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 pro zpracování dlouhých dokumentů.

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

Pro koho je DeepSeek nejlepší?

DeepSeek je nejvhodnější pro následující typy lidí:

• Marketingové agentury mohou používat DeepSeek pro analýzu chování spotřebitelů na specializovaných trzích, vytvářet cílené kampaně a personalizovat zprávy, zatímco zůstávají v čele odvětví.
• Malé podniky mohou používat DeepSeek pro přístup k profesionálním informacím za nižší cenu. To efektivně nahrazuje drahé poradenské služby pro konkurenční výhodu.
• Odborníci v odvětví mohou používat DeepSeek pro získání přizpůsobených informací ve specializovaných oblastech, jako je zdravotnictví, finance, právní služby a vědecký výzkum.
• Vývojáři a výzkumníci mohou používat DeepSeek jako open-source model pro modifikaci a přizpůsobení umělé inteligence pro své projekty.
• Cenově vědomí uživatelé mohou používat nižší ceny API DeepSeeku pro úspory na vývoji a podnikových operacích.

• Společnosti, které potřebují cílenou umělou inteligenci, mohou používat DeepSeek pro vytváření přesných, odvětvově specifických aplikací.

Klíčové funkce DeepSeeku

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

Různorodnost modelů

DeepSeek vyvinul komplexní sadu velkých jazykových modelů, které ukazují pozoruhodnou všestrannost. Jeho vlajkový model (DeepSeek-V3) má 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. Používá přesnou segmentaci odborníků a sdílenou izolaci pro zlepšení specializace a snížení redundance.

Kromě toho DeepSeek vyvinul DualPipe, sofistikovaný urychlovač komunikace pro efektivní paralelismus pipeline. DualPipe překrývá přední a zadní výpočet, snižuje latenci a optimalizuje pohyb dat mezi GPU, vytváří virtuální jednotku zpracování dat pro efektivní výměnu dat mezi všemi GPU.

Tato kombinace architektury MoE a DualPipe umožňuje DeepSeeku optimalizovat tok dat mezi GPU pro rychlejší a dostupnější trénování modelů. Například jeho model DeepSeek V3 (s 671 miliardami parametrů) byl trénován na 2 048 GPU Nvidia H800 za asi dva měsíce, což je 10krát vyšší efektivita než u některých lídrů v oboru.

Školení

Školení DeepSeeku vyniká pokročilými technikami učení s posilováním. Vyvinul systém odměn založený na pravidlech se dvěma klíčovými složkami: odměnami za přesnost a odměnami za formát, které překonávají tradiční neuronové modely odměn. Tento přístup umožňuje jeho umělým inteligencím naučit se nuancovanější a přesnější uvažovací schopnosti.

Například jeho 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 posilováním. Tato metoda umožnila modelu použít techniku sebeověřování jako součást svého uvažovacího procesu.

Výsledkem je přístup ke školení, který nejen zlepšuje výpočetní učení, ale také vytváří modely umělé inteligence, které jsou schopné sofistikovanějších a spolehlivějších uvažovacích schopností v komplexních úkolech.

Ekonomická efektivita

DeepSeek dosáhl konkurenčního výkonu umělé inteligence s pozoruhodnou ekonomickou efektivitou ve srovnání s 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, zatímco odhadované celkové náklady na vývoj se pohybují mezi 100 miliony a 1 miliardou dolarů ročně.

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

Tato cenová strategie, kombinovaná s přístupem open-source a konkurenčním výkonem modelů, позиcionuje DeepSeek jako potenciálně disruptivní sílu ve globálním technologickém prostředí 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, které byly trénovány na 2 bilionech tokenů, s 87 % kódu a 13 % přirozeného jazyka v angličtině a čínštině. K dispozici jsou velikosti od 1B do 33B parametrů, tyto modely poskytují špičkový výkon v programovacích benchmarkách a podporují dokončení kódu na úrovni projektu.

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

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

Filozofie přístupnosti

DeepSeek se zavázal k demokratizaci technologií umělé inteligence, vydává mnoho svých modelů s licencemi open-source nebo částečně open-source. To umožňuje výzkumníkům, vývojářům a společnostem po celém světě přístup k špičkovým schopnostem umělé inteligence za významně snížené náklady.

DeepSeek přijal metody open-source, které podporují kolektivní inovace, nabízí modely, jako je DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 a DeepSeek-R1, s přístupnými licencemi. Jeho 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 výpočetní síly.

Jak používat DeepSeek

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

1. Vyberte Zahájte nyní
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 Zahájte nyní

Začal jsem tím, že jsem šel na deepseek.com a klikl na "Zahájte nyní" pro bezplatný přístup k DeepSeek-V3.

Krok 2: Vytvořte účet

Po vytvoření účtu jsem byl překvapen, jak čistý a přehledný je rozhraní. Vypadá to hodně jako ChatGPT!

Při bližším pohledu na pole pro zprávy jsem si všiml několika věcí, které jsem mohl udělat:

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

Krok 3: Zeptejte se DeepSeeku na otázku

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

Napsal jsem to do pole pro zprávy (bez zapnutí DeepThink nebo vyhledávání) a klikl na odeslat.

Po několika sekundách DeepSeek vygeneroval odpověď, která dostatečně zodpověděla mou otázku!

Krok 4: Použijte model DeepThink-R1

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

Rozehnal jsem se tím, že jsem DeepSeeku položil otázku uvažování a viděl, jak dobře může rozložit a vyřešit problém: "Pokud máte neomezené množství 3litrových a 5litrových kanystrů, jak byste přesně změřili 4 litry vody?"

Po několika sekundách DeepSeek sdílel proces uvažování, který použil pro 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

Dále jsem chtěl vyzkoušet funkci vyhledávání na webu DeepSeeku. Otestoval jsem to tím, že jsem DeepSeeku položil následující otázku: "Jaké jsou nejnovější průlomy v oblasti AI poháněné medicínské diagnostiky tento rok?"

Po několika sekundách DeepSeek vygeneroval odpověď na mou otázku.

Odeslal jsem dotaz několikrát a bohužel DeepSeek selhal kvůli technickým problémům. Nicméně to mohlo být způsobeno pouze velkou poptávkou, která přetížila servery.

Navzdory tomu jsem ocenil, že DeepSeek stále odpověděl na otázku podle svých nejlepších schopností. Nicméně, informace, které poskytl, byly zastaralé o dva roky.

Krok 6: Dejte DeepSeeku dokument k analýze

Nakonec jsem chtěl dát DeepSeeku obrázek k analýze.

Sdělal jsem to tím, že jsem nahrál PDF dokument "Butterfly Dream" Zhuangziho a požádal o dotaz: "Proanalyzujte tento výňatek z "Butterfly Dream" Zhuangziho a diskutujte o jeho implikacích na povahu reality a identitu."

Po několika sekundách DeepSeek poskytl hluboký pohled na klíčová témata a filozofické implikace "Butterfly Dream" Zhuangziho, což jsem nalezl velmi přehledné!

Celkově byla moje zkušenost s DeepSeekem většinou pozitivní. Jeho funkčnost se zdála hladká a intuitivní, zejména při používání modelu DeepThink-R1 a analýze dokumentů.

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

Top 3 alternativy DeepSeeku

Zde jsou nejlepší alternativy DeepSeeku, které byste měli vyzkoušet.

ChatGPT

První alternativou DeepSeeku, kterou bych doporučil, je ChatGPT. Používám ChatGPT poměrně často pro různé věci. Ale co mi na něm nejvíce imponuje, je jeho konverzační schopnost a jak dobře zpracovává 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 náročné na uvažování, jako je kódování, matematika a strukturované řešení problémů. Je zaměřen více na ty, kteří vyžadují rychlost a přesnost v oblastech, jako je matematika, kryptografie nebo pokročilé schopnosti modelů umělé inteligence. DeepSeek má 90% přesnost v matematice ve srovnání s 83% u ChatGPT. Na druhou stranu ChatGPT je známý svou přátelskou povahou a schopností hluboce se zapojit do více obecných, každodenních rozhovorů.

Pokud potřebujete pomoc s více specializovanými, technickými úkoly, zvolte DeepSeek. Pro více interaktivní, angažující zkušenost s flexibilitou zvládnout širokou škálu témat, zvolte ChatGPT!

Perplexity

Další 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 najde 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, sumarizaci a výzkumu. Oba platformy jsou silné v různých oblastech: DeepSeek je skvělý pro logicky náročné úkoly a technické výzvy, zatímco Perplexity je lepší pro objevování a organizaci informací.

Perplexity vyniká v AI poháněném vyhledávání, získává informace z živých internetových zdrojů, aby poskytoval aktuální výsledky. Mezitím DeepSeek se 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 vyřešit složitější problémy, generovat kód a pracovat na logicky náročných úkolech, zvolte DeepSeek. Pro umělou inteligenci, která vám pomůže s výzkumem, sumarizuje obsah a poskytuje aktuální odpovědi, Perplexity je skvělou volbou!

Chatsonic

Poslední alternativou DeepSeeku, kterou bych doporučil, je Chatsonic. Co mi na Chatsonicu imponuje, je to, jak zjednodušuje marketingové úkoly se svou všestrannou AI pracovním prostorem a vestavěnými optimalizačními nástroji.

Na jedné straně DeepSeek prokázal konkurenční výkon v určitých oblastech, jako je matematické uvažování. Na druhé straně Chatsonic vyniká v marketingových integraçích a nástrojích pro tvorbu obsahu.

Na jedné straně je DeepSeek open-source síla. Vyniká v logice, matematice a kódování, což z něj činí solidní volbu pro technické uživatele, kteří vyžadují přesné řešení problémů. Přístup k API a dostupnost bezplatného modelu také poskytují flexibilitu pro vývojáře a výzkumné pracovníky.

Na druhé straně je Chatsonic postaven pro marketéry, spisovatele a strategie obsahu. Integruje se s Ahrefs, Google Search Console a WordPress, což činí reálné získávání dat a správu kampaní bezproblémovou. Na rozdíl od DeepSeeku, který se zaměřuje více na výpočet, ale může být použit pro tvorbu obsahu a analýzu, Chatsonic priorizuje branding, automatizované pracovní postupy a výběr více modelů AI pro kreativní projekty.

Pro pokročilý model umělé inteligence pro řešení problémů, kódování a výzkumu je DeepSeek skvělou volbou. Ale pokud se zaměřujete na tvorbu obsahu, marketing a automatizaci, zvolte Chatsonic!

Recenze DeepSeek: Je to pravý nástroj pro vás?

Po testování funkcí DeepSeeku (DeepThink-R1, vyhledávání na webu a analýza dokumentů) jsem byl zvláště ohromen jeho schopností řešit problémy uvažování a generovat promyšlené, strukturované odpovědi. Nicméně, beberapa technických problémů učinilo zkušenost slightly nekonzistentní.

Navzdory tomu DeepSeek ukázal silný potenciál, zejména při zpracování složitých dotazů s hloubkou a jasností. Jeho intuitivní rozhraní a logické uvažovací schopnosti opravdu vynikly!

Pokud potřebujete silnou a nákladově efektivní umělou inteligenci pro kódování a technické úkoly, DeepSeek je solidní volbou. Ale pokud hledáte nejlepší alternativy DeepSeeku, zvažte tyto možnosti:

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

Děkujeme za přečtení mé recenze DeepSeeku! Doufám, že vám byla nápomocná.

Vyzkoušejte základní funkce DeepSeeku zdarma a uvidíte, jak se vám bude líbit!

Často kladené otázky

Můžeme DeepSeeku důvěřovat?

Schopnosti umělé inteligence DeepSeeku jsou působivé, ale existují významné obavy týkající se ochrany osobních údajů a bezpečnosti kvůli jeho praktikám ukládání dat v Číně. Existují také potenciální zranitelnosti vůči dezinformacím. Ačkoli 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 náročné na uvažování, jako je kódování, matematika a strukturované řešení problémů. Mezitím ChatGPT nabízí více konverzační zkušenost, vhodnou pro každodenní rozhovory, kreativní psaní a brainstorming. DeepSeek také používá model učení s posilováním bez lidského dohledu, což z něj činí nákladově efektivnější a efektivnější. Nabízí také funkce, jako je neomezené dotazy a možnost spuštění 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 v 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 bezplatnou úroveň s plným přístupem ke svým základním funkcím. To znamená, že kdokoli může používat modely DeepSeek-V3 a R1 bez omezení! Na rozdíl od mnoha služeb umělé inteligence, které omezují bezplatné použití, DeepSeek poskytuje neomezený přístup ke svému chatbotu a modelům bez požadavku na kreditní kartu nebo denní limit dotazů.

Kdo je vlastníkem DeepSeeku?

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

Proč akcie Nvidia klesají kvůli DeepSeeku?

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

Je DeepSeek R1 zdarma?

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