DeepSeek-arvostelu: Onko se parempi kuin ChatGPT? Päätä itse

Oletko koskaan puhunut tekoälylle kuin se olisi terapeuttisi? Vain minä?

Tunnustan, että olen käyttänyt ChatGPT:tä enemmän kuin vain vastaamiseen kysymyksiin. Joskus se on minun go-to-vaihtoehtoni ventovierailuun elämän pienistä frustraatioista (mutta pidetään se vain meidän välillä).

Kun tarvitsen tutkimusperäisiä vastauksia, käännyn Perplexityyn. Sillä on taito kerätä yhteen vankkaa tietoa verkosta.

Kun kuulin DeepSeekistä, olin luonnollisesti utelias. Voisiko tämä olla seuraava suuri asia tekoälyssä?

Jos et ole kuullut DeepSeekistä vielä, tässä on hauska faktanen: 27. tammikuuta 2025 DeepSeekin sovellus nousi eniten ladataksi ilmaiseksi sovellukseksi Apple App Storeen Yhdysvalloissa (AAPL ). Tällainen meteorinen nousu ei tapahdu joka päivä. DeepSeek tekee aallokkoja, ja halusin nähdä, vastasiko se hypeen.

DeepSeek on tekoälyyritys, joka kehittää avoimia suuria kielenmalleja (LLM), ja asettaa itsensä kustannustehokkaaksi ja suorituskykyiseksi vaihtoehdoksi vakiintuneemmille kilpailijoille kuten ChatGPT:lle. Sen mallit, kuten DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1, on suunniteltu tehtäviin kuten teknisten kysymysten vastaamiseen, koodin generointiin ja ongelmanratkaisuun.

Kuitenkin, kuten kaikki tekoälyt, sillä on myös heikkouksia: satunnaiset tekniset viat, tiukemmat sisällön suodattimet ja mahdolliset tietosuojakysymykset.

Tässä DeepSeek-arvostelussa käyn läpi edut ja haitat, mitä se on, kenelle se on parhaiten sopiva, ja sen avainominaisuudet. Sen jälkeen näytän, miten käytin DeepSeekin ydintoimintoja (DeepThink-R1, web-haku ja asiakirjan analyysi). Lopuksi vertailen DeepSeekiä kolmea parasta vaihtoehtoa (ChatGPT, Perplexity ja Chatsonic).

Onko DeepSeek tekoälyavustaja, jonka olet odottanut? Tai jääkö se kilpailun alapuolelle? Puhkaistaan ja tutkitaan, mitä se tarjoaa.

Johtopäätös

DeepSeek erottuu alhaisella API-hinnalla, vahvalla suorituskyvyllä teknisissä tehtävissä ja avoimen lähdekoodin joustavuudella. Tämä tekee siitä houkuttelevan valinnan kehittäjille, jotka etsivät mukautettavia tekoälyratkaisuja. Kuitenkin sen haavoittuvuus vihjehyökkäyksille ja tietosuojakysymykset käyttäjätietojen käytöstä asettavat merkittäviä riskejä, joita tulee huomioida.

Mikä on DeepSeek?

DeepSeek on kiinalainen tekoälyyritys, jonka perusti Liang Wenfeng Hangzhoussa, Kiinassa. Se kehittää avoimia suuria kielenmalleja (LLM) ja on saavuttanut merkittävää huomiota tekoälychatbotistaan, joka kilpailee vakiintuneiden kilpailijoiden kuten ChatGPT:n kanssa.

Yritys syntyi Liang Wenfengin hedge-rahastosta, High-Flyerista. Se perustettiin selkeällä tehtävällä: kehittää voimakkaita kielenmalleja, jotka kilpailevat maksullisten vaihtoehtojen kanssa ja pysyvät saatavilla laajemmalle tekoälyyhteisölle.

Sen kielenmallit (erityisesti DeepSeek-V3) voivat suorittaa tehtäviä kuten vastaaminen kysymyksiin, logiikkaongelmien ratkaiseminen ja tietokoneohjelmien kirjoittaminen tasolla, joka on verrattavissa johtaviin tekoälyjärjestelmiin. DeepSeekin perustaja hankki suuren määrän Nvidia A100 -piirejä (NVDA ) ennen Yhdysvaltain vientirajoituksia, mikä antoi yritykselle kilpailuedun.

27. tammikuuta 2025 DeepSeekin sovellus nousi eniten ladataksi ilmaiseksi sovellukseksi Apple App Storeen Yhdysvalloissa, aiheuttaen merkittävää häiriötä teknologiaosakkeiden markkinoilla. DeepSeek on myös julkaissut tekoälychatbotinsa avoimena lähdekoodina, antaen vapaan pääsyn koodiin käyttöä, muokkaamista ja tarkastelua varten.

DeepSeekin mallien yleiskatsaus

DeepSeek on kehittänyt useita päämalleja, kuten DeepSeek V3 ja DeepSeek R1.

DeepSeek V3 on heidän suurimittakaavainen mallinsa, jossa on 671 miljardia parametreja, ja se kykenee käsittelemään laajaa valikoimaa tehtäviä, mukaan lukien monimutkainen koodaus ja yleinen päättely.

DeepSeek R1 on rakennettu V3:n päälle ja on suunniteltu etenkin edistyneelle päättelylle. Se osoittaa merkittävästi parempaa suorituskykyä alueilla kuten matemaattisessa päättelyssä ja koodin generoinnissa.

Lisäksi DeepSeek on esitellyt pienempiä malleja, kuten DeepSeek Janus-Pro-7B (monimodaalinen malli, jossa on 7 miljardia parametreja), joka pystyy ymmärtämään ja generoimaan kuvia. DeepSeek Coder ja DeepSeek-Coder-V2 ovat erikoismalleja koodaustehtäviin, joista V2-versiossa on 236 miljardia parametreja.

DeepSeekin teknologiset ominaisuudet ja arkkitehtoniset innovaatiot

DeepSeek V3 (yrityksen viimeisin malli) sisältää useita edistyneitä arkkitehtonisia innovaatioita:

1. Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuuri: DeepSeek V3 käyttää MoE-kehystä, joka aktivoi tietyt parametrit syötteen perusteella, parantaen tehokkuutta ilman suorituskyvyn menetystä.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): Tämä parantaa nopeutta, vähentää muistin käyttöä ja käsittelee pidempiä jonoja paremmin.
3. DeepSeekMoE: Tämä tekniikka tasapainottaa työnjaon asiantuntijoiden välillä, parantaen suorituskykyä.
4. Load Balancing Strategy: DeepSeek V3 käyttää uutta latausbalanssi-strategiaa, joka parantaa suorituskykyä ilman asiantuntijoiden aktivoimisen kannonneuvoja.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 ennustaa useita tokenia kerralla, parantaen tehokkuutta.
6. Muistin optimointi: Malli koulutetaan ilman tensor-parallelismia, mikä tekee GPU-koulutuksesta tehokkaampaa ja kustannustehokkaampaa.
7. Laajennettu kontekstin pituus: DeepSeek V3 pystyy käsittelemään jopa 128 000 tokenia, mikä tekee siitä paremman pitkien asiakirjojen prosessoinnissa.

Nämä innovaatiot ovat mahdollistaneet DeepSeekille kilpailevan suorituskyvyn huomattavasti vähemmällä laskentaresursseilla ja kustannuksilla verrattuna muihin johtaviin tekoälymalleihin.

Kuka hyötyy DeepSeekistä eniten?

DeepSeek on eniten hyödyllinen seuraaville ihmisryhmille:

• Markkinointitoimistot voivat käyttää DeepSeekiä kuluttajakäyttäytymisen analysointiin, kohdennettujen kampanjoiden luomiseen ja viestinteen mukauttamiseen pysyen samalla alan trendien edellä.
• Pienet yritykset voivat käyttää DeepSeekiä ammattitaitoisten näkemyksien saamiseen alhaisemmalla kustannuksella. Tämä korvaa tehokkaasti kalliit konsulttipalvelut kilpailukyvyn saavuttamiseksi.
• Alan ammattilaiset voivat käyttää DeepSeekiä räätälöidyistä näkemyksistä erikoistuneilla aloilla kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa, oikeudellisissa palveluissa ja tieteellisessä tutkimuksessa.
• Kehittäjät ja tutkijat voivat käyttää DeepSeekiä avoimena mallina mukauttaakseen tekoälyä omiin projekteihinsa.
• Kustannustietoiset käyttäjät voivat käyttää DeepSeekin alhaisempaa API-hintaa säästääkseen tekoälyn kehittämis- ja liiketoimintakustannuksissa.

• Yritykset, jotka tarvitsevat kohdennettua tekoälyä, voivat käyttää DeepSeekiä luomaan tarkoitukseen sopivia sovelluksia.

DeepSeekin avainominaisuudet

Tässä ovat DeepSeekin avainominaisuudet, joista sinun tulisi olla tietoinen:

Mallien monipuolisuus

DeepSeek on kehittänyt kattavan valikoiman suuria kielenmalleja, jotka osoittavat merkittävää monipuolisuutta. Heidän lippulaivamallinsa (DeepSeek-V3) on vaikuttava 671 miljardin parametrin malli, joka pystyy käsittelemään kontekstiaikkunoita jopa 128 000 tokenin pituudella, mikä tekee siitä poikkeuksellisen tehokkaan monimutkaisten päättely- ja viestintätehtävien suorittamiseen.
Tässä ovat DeepSeekin mallit:

• DeepSeek Coder (marraskuu 2023)
• DeepSeek LLM (joulukuu 2023)
• DeepSeek-V2 (toukokuu 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (heinäkuu 2024)
• DeepSeek-V3 (joulukuu 2024)
• DeepSeek-R1 (tammikuu 2025)
• Janus-Pro-7B (tammikuu 2025)

Nämä mallit on suunniteltu erilaisiin tehtäviin, kuten koodaukseen, yleiskäyttöön ja edistyneeseen päättelyyn.

Arkkitehtoninen innovaatio

DeepSeek on kehittänyt edistyneen Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuurin, joka parantaa merkittävästi laskennan tehokkuutta. He käyttävät tarkkaa asiantuntija-segmentointia ja jaettua eristystä parantamaan erikoistumista ja vähentämään turhia toimintoja.

Lisäksi DeepSeek on kehittänyt DualPipe-nimisen edistyneen viestintäkiihdyttimen, joka nopeuttaa putkiparalleliuskoa, vähentää viiveitä ja optimoi dataliikennettä GPU:iden välillä luomalla virtuaalisen tietokäsittelyyksikön, joka vaihtaa dataa tehokkaasti kaikkien GPU:iden välillä.

Tämä MoE-arkkitehtuurin ja DualPipen yhdistelmä mahdollistaa DeepSeekille datakulun optimoinnin GPU:iden välillä nopeamman ja kustannustehokkaamman mallin koulutuksen. Esimerkiksi heidän DeepSeek V3 -mallinsa (jossa on 671 miljardia parametreja) koulutettiin 2 048 Nvidia H800 -GPU:lla noin kahdessa kuukaudessa, mikä on 10-kertaista tehokkaampaa kuin johtavien tekoälymallien koulutus.

Koulutuksen erinomaisuus

DeepSeekin koulutus erottuu edistyneillä vahvistusoppimismenetelmillä. He kehittivät sääntöpohjaisen palkkiojärjestelmän, jossa on kaksi avainkomponenttia: tarkkuuspalkkiot ja muotopalkkiot, jotka ylittävät perinteiset neuroniverkkopalkkiomallit. Tämä lähestymistapa mahdollistaa heidän tekoälynsä oppia tarkemmin ja monipuolisemmin päättelykykyjä.

Esimerkiksi heidän R1-mallinsa osoitti merkittäviä parannuksia matemaattisessa päättelyssä, parantaen pass@1-tuloksia AIME 2024 -kokeessa 15,6 prosentista 71,0 prosenttiin. Yritys käytti koulutusprosessissa vahvistusoppimista. Tämä menetelmä mahdollisti mallille käyttää itseverifiointitekniikkaa päättelyprosessinsa aikana.

Tuloksena on koulutuslähestymistapa, joka ei ainoastaan paranna laskennallista oppimista, vaan myös luo tekoälymalleja, jotka kykenevät monipuolisempiin ja luotettavampiin päättelytehtäviin.

Taloudellinen tehokkuus

DeepSeek on saavuttanut kilpailevan tekoälysuorituskyvyn merkittävällä kustannustehokkuudella verrattuna johtaviin länsimaisiin malleihin.

Alkuvaiheisten raporttien mukaan DeepSeek-V3:n kehittäminen maksoi vain 6 miljoonaa dollaria, mutta yritys on osoittanut merkittäviä taloudellisia etuja. 6 miljoonan dollarin summa edustaa ainoastaan lopullisia koulutuskustannuksia, ja koko kehitysprosessin kustannukset arvioidaan olevan 100 miljoonan ja 1 miljardin dollarin välillä vuosittain.

Vaikka kokonaiskustannukset ovat korkeammat, DeepSeekin lähestymistapa on edelleen taloudellisesti tehokas. Heidän API-hintansa on merkittävästi alhaisempi kuin kilpailijoiden, kuten OpenAI:n, tarjoten kehittäjille ja yrityksille potentiaalisia kustannussäästöjä.

Tämä hinnoittelustrategia yhdistettynä avoimen lähdekoodin lähestymistapaan ja kilpailevaan mallin suorituskykyyn asettaa DeepSeekin mahdolliseksi häirintätekijäksi globaalissa tekoälytekniikkamaailmankuvassa.

Erikoistuneet kyvyt

Yritys ei ole kehittänyt ainoastaan yleiskäyttöisiä malleja, vaan myös erikoistuneita ratkaisuja, kuten DeepSeek Coder ja Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder on sarja ohjelmointiin keskittyviä kielenmalleja, jotka on koulutettu 2 biljoonalla tokenilla, joista 87 prosenttia on koodia ja 13 prosenttia luonnollista kieltä englanniksi ja kiinaksi. Nämä mallit ovat saatavilla kokoja 1B:stä 33B:hen, ja ne tarjoavat huipputason suorituskykyä ohjelmointitestien parissa ja tukevat projektitason koodin täydentämistä.

Janus-Pro-7B edustaa DeepSeekin läpimurtoa kuvien ymmärtämisessä ja generoimisessa. Sen julkaisusta tammikuussa 2025 lähtien se on saavuttanut 80 prosentin tarkin GenEval-benchmarkin, jättäen kilpailijat kuten DALL-E 3:n ja Stable Diffusionin taakse. Janus-Pro-7B perustuu DeepSeek-LLM-7B:hen ja käyttää 72 miljoonan kuvan aineistoa.

Nämä kohdennetut mallit erottuvat erityisillä aloilla, kuten ohjelmoinnissa ja kuvien generoimisessa, osoittaen DeepSeekin innovatiivisen lähestymistavan erikoistuneisiin tekoälyratkaisuihin.

Saavutettavuusfilosofia

Sitoutuen tekoälytekniikan demokratisoimiseen, DeepSeek julkaisee useita mallejaan avoimella tai osittain avoimella lisenssillä. Tämä mahdollistaa tutkijoille, kehittäjille ja yrityksille ympäri maailman pääsyn edistyneisiin tekoälykykyihin huomattavasti alennetuilla kustannuksilla.

DeepSeek on omaksunut avoimen lähdekoodin menetelmiä, jotka edistävät yhteisöllistä innovaatiota, tarjoten malleja kuten DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1 saatavilla. Heidän hinnoittelustrategiansa laskee merkittävästi esteitä, DeepSeek-R1:n hinta on vain 0,55 dollaria miljoonalle syötteelle, verrattuna OpenAI:n o1-malliin, joka maksaa 15 dollaria miljoonalle tokenille.

DeepSeek kokoaa asiantuntijat yhteen ja tarjoaa edullisia tekoälytyökaluja, nopeuttaen innovaatiota ja laajentaen maailmanlaajuista pääsyä. Tämä edustaa merkittävää askelta tekoälyn demokratisoimiseksi, murtamalla perinteisiä esteitä, kuten kustannuksia, monimutkaisuutta ja laskentaresursseja.

Miten käyttää DeepSeekiä

Tässä on, miten käytin DeepSeekin kaikkia toimintoja vastatakseen kysymyksiini ja ratkaisemaan ongelmiani:

1. Valitse Aloita nyt
2. Luo tili
3. Anna DeepSeekille kysymys
4. Käytä DeepThink-R1-mallia
5. Käytä DeepSeekiä web-hakuun
6. Anna DeepSeekille asiakirja analysoitavaksi

Ask 1: Valitse Aloita nyt

Menin deepseek.comiin ja painoin "Aloita nyt" vapaata pääsyä DeepSeek-V3:een.

Ask 2: Luo tili

Luo tili, olin vaikuttunut siitä, miten siisti käyttöliittymä oli. Se näytti paljon ChatGPT:ltä!

Tarkastellessani viestikenttää itse, huomasin muutamia asioita, joita voin tehdä:

• Käytä DeepSeek-R1:ää ongelmien ratkaisemiseen
• Suorita web-haku
• Lataa asiakirjoja ja kuvia

Ask 3: Anna DeepSeekille kysymys

Halusin kokeilla näitä eri toimintoja ja verrata niitä toisiinsa, aloittaen annettuani DeepSeekille mielenkiintoisen kysymyksen: "Mikä on epätavallisia tapoja mitata aikaa ilman kellon tai kalenterin käyttöä?"

Kirjoitin tämän viestikenttään (ilman DeepThinkin tai Hakutoiminnon käyttöä) ja painoin lähettä.

Muutaman sekunnin kuluttua DeepSeek generoi vastauksen, joka riittävästi vastasi kysymykseeni!

Ask 4: Käytä DeepThink-R1-mallia

Seuraavaksi halusin kokeilla DeepThink-R1-mallia. Tämä malli on suunniteltu edistyneeseen päättelyyn ja ongelmanratkaisuun. Se on erinomainen monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, kuten logiikkaongelmiin ja matemaattisiin haasteisiin.

Päätin testata sen kykyjä antamalla sille päättelyongelman ja nähdä, miten hyvin se pystyy purkamaan ja ratkaisemaan sen: "Jos sinulla on rajaton määrä 3-litraisia ja 5-litraisia kannuja, miten mitat tarkalleen 4 litraa vettä?"

Muutaman sekunnin kuluttua DeepSeek jakoi ajatteluprosessin, jolla se lähestyi ongelman ratkaisemista, mikä oli hyvin havainnollista!

Se tarjosi jopa kaksi tapaa ratkaista ongelma! Olin vaikuttunut.

Ask 5: Käytä DeepSeekiä web-hakuun

Seuraavaksi halusin kokeilla DeepSeekin web-hakutoimintoa. Testasin tätä kysymällä: "Mitkä ovat viimeisimmät läpimurrot tekoälyohjattujen lääketieteellisten diagnostiikkaa koskevissa tutkimuksissa tänä vuonna?"

Muutaman sekunnin kuluttua DeepSeek generoi vastauksen kysymykseeni.

Lähetin kysymyksen pari kertaa, ja valitettavasti DeepSeek epäonnistui teknisistä ongelmista johtuen. Tämä saattaa kuitenkin johtua vain palvelimien suuresta kuormituksesta.

Riippumatta siitä, DeepSeek vastasi kysymykseeni parhaansa mukaan. Kuitenkin tieto, jonka se tarjosi, oli vanhentunutta kahden vuoden takaa.

Ask 6: Anna DeepSeekille asiakirja analysoitavaksi

Viimeisenä halusin antaa DeepSeekille kuvan analysoitavaksi.

Tämä tapahtui lataamalla Zhuangzin "Perhosen unelma" -PDF ja antamalla seuraava kysymys: "Analyysi tästä Zhuangzin "Perhosen unelma" -luvusta ja keskustele sen vaikutuksista todellisuuden ja identiteetin luonteeseen."

Muutaman sekunnin kuluttua DeepSeek tarjosi minulle syvän analyysin Zhuangzin "Perhosen unelma" -luvun avainaiheista ja filosofisista implikaatioista, mikä oli hyvin havainnollista!

Kokonaisuutena olen positiivinen kokemus DeepSeekistä. Sen toiminto tuntui sulavalta ja intuitiiviselta, erityisesti DeepThink-R1-mallin ja asiakirjojen analyysin kanssa.

Vaikka kohtasin joitakin teknisiä ongelmia, olin vaikuttunut siitä, miten syvällisesti se analysoi ongelmia ja tarjosi mietittyjä vastauksia.

Top 3 DeepSeekin vaihtoehtoa

Tässä ovat parhaat DeepSeekin vaihtoehdot, joita haluat kokeilla.

ChatGPT

https://www.youtube.com/watch?v=vgYi3Wr7v_g
 

Ensimmäinen DeepSeekin vaihtoehto, jonka suosittelen, on ChatGPT. Käytän ChatGPT:tä hyvin usein moniin asioihin. Mutta se, mitä pidän siitä eniten, on sen keskusteluominaisuus ja se, miten hyvin se käsittelee laajan valikoiman kysymyksiä, niin arkisen small talkin kuin monimutkaisempien aiheiden, kuten koodauksen tai historian.

DeepSeek ja ChatGPT ovat paljon yhteneviä, kuten heidän kykynsä prosessoida ja generoida tekstiä keskustelumuodossa. Kuitenkin DeepSeek erottuu teknisessä tarkkuudessa, keskittyen päättelyvaativiin tehtäviin, kuten koodaukseen, matematiikkaan ja järjestelmälliseen ongelmanratkaisuun. Se on suunniteltu enemmän niille, jotka tarvitsevat nopeutta ja tarkkuutta aloilla, kuten matematiikassa, kryptografiassa tai edistyneissä tekoälymallien kyvyissä. DeepSeekillä on 90 prosentin tarkkuus matematiikassa verrattuna ChatGPT:n 83 prosenttiin. Toisaalta ChatGPT on tunnettu ystävällisestä luonteestaan ja kyvystään osallistua syvällisemmin arkisiin, jokapäiväisiin keskusteluihin.

Jos tarvitset apua erityisempiin, teknisiin tehtäviin, valitse DeepSeek. Yleisemmästä, vuorovaikutteisesta ja monipuolisesta kokemuksesta, jossa on joustavuutta käsitellä monia aiheita, valitse ChatGPT!

Perplexity

Seuraava DeepSeekin vaihtoehto, jonka suosittelen, on Perplexity. ChatGPT:n lisäksi se on toinen LLM, jota pidän suurena tutkimuksessa. Se tuntuu minusta tutkimusavustajalta, joka ei ainoastaan löydä tietoa, vaan myös järjestää ja jalostaa sitä sen mukaan, mitä tarvitsen.

Kun DeepSeek keskittyy tekoälypäättelyyn, koodaukseen ja ongelmanratkaisuun, Perplexity erottuu tekoälyohjatulla haulla, tiivistämisellä ja tutkimuksella. Molemmat alustat ovat vahvoja eri alueilla: DeepSeek on loistava loogisissa tehtävissä ja teknisissä haasteissa, kun taas Perplexity on parempi löytämään ja järjestämään tietoa.

Perplexity erottuu tekoälyohjatulla haulla, joka hakee tietoa suoraan internetistä, tarjoten ajantasaisia tuloksia. Sen sijaan DeepSeek keskittyy edistyneeseen päättelyyn ja erikoistuneisiin tehtäviin käyttäen kehittynyttä malliaan. Nämä mallit päivitetään säännöllisesti, mutta ne eivät suorita reaaliaikaisia web-hakuja.

DeepSeek erottuu avoimilla malleillaan, kuten DeepSeek-R1, joka sallii kehittäjille mukauttaa tekoälyä tiettyihin tarpeisiin. Perplexity tarjoaa käyttäjäystävällisen tutkimustyökalun, joka tuntuu enemmän kehittyneeltä hakukoneelta.

Tekoäly, joka auttaa sinua ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia, generoimaan koodia ja työskentelemään loogisissa tehtävissä, valitse DeepSeek. Tekoäly, joka parantaa tutkimusta, tiivistää sisältöä ja tarjoaa ajantasaisia vastauksia, Perplexity on hyvä valinta!

Chatsonic

Viimeinen DeepSeekin vaihtoehto, jonka suosittelen, on Chatsonic. Se, mitä pidän Chatsonicista, on se, miten se yksinkertaa markkinointitehtäviä sen sisäänrakennetuilla optimointityökaluilla ja yhdistetyllä tekoälytyötilalla.

Kun DeepSeek on osoittanut kilpailevaa suorituskykyä tiettyjen alueiden, kuten matemaattisessa päättelyssä, Chatsonic erottuu markkinointi-integraatioillaan ja sisällönluontityökaluilla. Toisaalta DeepSeek on avoimen lähdekoodin jättiläinen, joka erottuu loogisissa tehtävissä, matematiikassa ja edistyneissä tekoälytehtävissä. Se tarjoaa API-pääsyn ja ilmaisen mallin saatavuuden, mikä antaa kehittäjille ja tutkijoille joustavuutta.

Toisaalta Chatsonic on suunniteltu markkinoijille, kirjoittajille ja sisällöntuottajille. Se integroituu Ahrefsiin, Google Search Consoleen ja WordPressiin, tehdäkseen datahaun ja kampanjanhallinnan vaivattomaksi. Toisin kuin DeepSeek, joka keskittyy laskentaan, mutta voidaan käyttää sisällönluontiin ja analyysiin, Chatsonic priorisoi brändäys, automaattiset työvirrat ja monimallisen tekoälyn valinnan luoville projekteille.
Tekoäly, joka on edistynyt malli ongelmanratkaisuun, koodaukseen ja tutkimukseen, DeepSeek on hyvä valinta. Mutta jos painopiste on sisällönluonti, markkinointi ja automaatio, valitse Chatsonic!

DeepSeek-arvostelu: Oikea työkalu sinulle?

Kokeiltuani DeepSeekin toimintoja (DeepThink-R1, web-haku ja asiakirjan analyysi), olin erityisesti vaikuttunut sen kyvystä ratkaista päättelyongelmia ja generoida mietittyjä, järjesteltyjä vastauksia. Kuitenkin joitakin teknisiä ongelmia teki kokemuksesta hieman epäjohdonmukaisen tuntuisen.

Johtopäätökseni on, että DeepSeek osoitti vahvaa potentiaalia, erityisesti monimutkaisten kysymysten käsittelyssä syvyydellä ja selkeydellä. Sen käyttöliittymä ja looginen päättelykyky erottuivat todella!

Jos tarvitset voimakasta ja kustannustehokasta tekoälyä koodaukseen ja teknisiin tehtäviin, DeepSeek on vahva valinta. Mutta jos etsit parhaita DeepSeekin vaihtoehtoja, harkitse näitä vaihtoehtoja:

• ChatGPT on paras yleisille tekoälykeskusteluille, sisällönluontiin, aivovirtaukseen ja koodaukseen. Se tarjoaa luonnollisen, interaktiivisen kokemuksen korkealla luotettavuudella.
• Perplexity on paras tutkimukselle ja faktapohjaisille vastauksille. Sen tekoälyohjattu hakukone tarjoaa ajantasaisia, viitettyjä tuloksia, jotka soveltuvat akateemiseen tai liiketoimintatutkimukseen.
• Chatsonic on paras tekoälyohjatuille kuvien generoimiselle, reaaliaikaiselle web-haulle ja ääniviestintään. Se on vahva vaihtoehto digitaalisten markkinoijien, sisällöntuottajien ja yritysten, jotka etsivät monimedialla varustettua tekoälyä.

Kiitos, kun luit DeepSeek-arvosteluni! Toivon, että se oli sinulle hyödyllinen.
Kokeile DeepSeekin ydintoimintoja ilmaiseksi ja katso, miten sinusta tuntuu!

Usein kysytyt kysymykset

Voidaanko DeepSeekiä luottaa?

DeepSeekin tekoälykyky on vaikuttava, mutta siinä on merkittäviä tietosuojaa ja turvallisuutta koskevia huolenaiheita Kiinassa käytettävien tietojen tallennusmenetelmien vuoksi. On myös mahdollisia haavoittuvuuksia virheelliselle tiedolle. Vaikka malli osoittaa lupaavia tuloksia matematiikassa ja koodauksessa, tulee lähestyä sitä varovasti sen alttiuden vuoksi haitallisten sisältöjen generoimiseen ja tietojen käsittelyyn liittyvien epäselvyyksien vuoksi.

Miten DeepSeek eroaa ChatGPT:stä?

DeepSeek erottuu teknisessä tarkkuudessa, keskittyen päättelyvaativiin tehtäviin, kuten koodaukseen, matematiikkaan ja järjestelmälliseen ongelmanratkaisuun. ChatGPT tarjoaa monipuolisemman ja keskustelumaisemman kokemuksen, joka sopii luovaan kirjoittamiseen, aivovirtaukseen ja arkisiin keskusteluihin. DeepSeek käyttää itsevahvistuvaa oppimismallia ilman ihmisen valvontaa, mikä tekee siitä kustannustehokkaamman ja tehokkaamman. Se tarjoaa myös ominaisuuksia, kuten rajattomat kysymykset ja kyky toimia paikallisilla koneilla.

Mihin DeepSeekiä käytetään?

DeepSeek on tekoälykehitysyhtiö, joka luo avoimia suuria kielenmalleja (LLM) moniin tehtäviin. Nämä LLM:t ovat erityisen vahvoja muodollisessa päättelyssä, koodauksessa ja ongelmanratkaisussa. DeepSeek tarjoaa useita palveluita, kuten web-rajapinnan, mobiilisovelluksen ja API-pääsyn.

Onko DeepSeek ilmaista?

Kyllä, DeepSeek tarjoaa täysin ilmaisen tason pääsylle sen ydintoimintoihin. Se tarkoittaa, että kuka tahansa voi käyttää DeepSeek-V3- ja R1-malleja rajoituksetta! Toisin kuin monet tekoälypalvelut, jotka rajoittavat ilmaiskäyttöä, DeepSeek tarjoaa rajattoman pääsyn chatbotiinsa ja malleihinsa ilman luottokorttivaatimusta tai päivittäistä kyselyrajoitusta.

Kuka omistaa DeepSeekin?

DeepSeek omistaa High-Flyer, kiinalainen hedge-rahasto. Sen perusti Liang Wenfeng, 40-vuotias yrittäjä, joka valmistui Zhejiangin yliopistosta. Liang Wenfeng toimii DeepSeekin toimitusjohtajana ja on aiemmin perustanut High-Flyerin, kvantitatiivisen sijoitusjohtamisen yrityksen, joka hallinnoi arviolta 8 miljardia dollaria varallisuutta.

Miksi Nvidian osake laskee DeepSeekin vuoksi?

Nvidian osake putosi 17 prosenttia 27. tammikuuta 2025, kun DeepSeek ilmoitti kustannustehokkaasta tekoälymallista, joka saavuttaa saman suorituskyvyn länsimaisiin malleihin verrattuna huomattavasti alhaisemmilla kustannuksilla. Tämä herätti huolenaiheita tulevasta Nvidian korkean suorituskyvyn tekoälypiirien kysynnästä, jotka ovat yrityksen liiketoiminnan ydin. Se myös herätti pelkoja lisääntyvää kilpailua globaalissa tekoälymaailmankuvassa.

Onko DeepSeek R1 ilmaista?

DeepSeek R1 tarjoaa sekä ilmaisia että maksullisia tasoja, hinnoittelulla alkaen 0,14 dollaria miljoonalle syötteelle ja 0,28 dollaria miljoonalle tulosteelle. Vaikka se ei ole täysin ilmaista, DeepSeek R1 tarjoaa erittäin edullisen vaihtoehdon muihin tekoälymalleihin verrattuna, joissa joitakin alustoja tarjoaa rajoitettua ilmaiskäyttöä tai edullista pääsyä.