DeepSeek-anmeldelse: Er det bedre enn ChatGPT? Du bestemmer

Har du noen gang funnet deg selv i å snakke med en AI som om det var din terapeut? Bare jeg?

Jeg innrømmer, jeg har brukt ChatGPT til mer enn bare å svare på spørsmål. Noen ganger er det mitt gå-to for å uttrykke frustrasjoner i livet (men la oss holde det mellom oss).

Når jeg trenger forskningsbaserte svar, vender jeg meg til Perplexity. Det har en evne til å samle solid informasjon fra hele nettet.

Så når jeg hørte om DeepSeek, var jeg naturligvis interessert. Kanskje dette var den neste store ting i AI?

Hvis du ikke har hørt om DeepSeek ennå, her er en morsom fakta: Den 27. januar 2025 ble deres app den mest nedlastede gratisappen på Apple’s App Store i USA. En slik meteorisk stigning skjer ikke hver dag. DeepSeek skaper bølger, og jeg ville se om det levde opp til hypen.

DeepSeek er et AI-selskap som utvikler åpne store språkmodeller (LLM), og stiller seg som en kostnadseffektiv og høytytende alternativ til mer etablerte konkurrenter som ChatGPT. Deres modeller, inkludert DeepSeek-V3 og DeepSeek-R1, er designet for oppgaver som tekniske spørsmål, kodegenerering og problemløsing.

Men som med alle AI, er det ikke uten sine ulemper: occasionelle tekniske feil, strengere innholdsfiltre og potensielle personvernsproblemer.

I denne DeepSeek-anmeldelsen, vil jeg diskutere fordelene og ulemper, hva det er, hvem det er best for, og dens nøkkeltilbud. Deretter vil jeg vise hvordan jeg brukte DeepSeeks kjernefunksjoner (DeepThink-R1, nettlesing og dokumentanalyse). Til slutt vil jeg sammenligne DeepSeek med mine tre beste alternativer (ChatGPT, Perplexity og Chatsonic).

Så, er DeepSeek den AI-assistenten du har ventet på? Eller mangler det noe i forhold til konkurrentene? La oss dykke inn og utforske alt det har å tilby.

Konklusjon

DeepSeek skiller seg ut med sin lavere API-prising, sterke ytelse i tekniske oppgaver og åpen kildekode. Dette gjør det til et attraktivt valg for utviklere som søker tilpassede AI-løsninger. Men dets sårbarhet for prompt-angrep og personvernsproblemer vedrørende brukerdata representerer betydelige risikoer som bør vurdere nøye.

For- og ulemper

• DeepSeek tilbyr lavere API-prising enn konkurrenter
• Modeller som R1 og V3 ytter godt i oppgaver som å svare på tekniske spørsmål, generere kode og løse problemer
• Mange DeepSeek-modeller er åpne eller delvis åpne, og lar utviklere tilpasse dem
• DeepSeek bruker teknikker som Mixture of Experts (MoE) og multi-token prediksjon for raskere prosessering og reduserte ressurser
• DeepSeek tilbyr tilpassede løsninger, som DeepSeek Coder for programmering og modeller for matematisk problemløsing

• Modellene klarer ikke å blokkere prompt-angrep som fremmer svindel, desinformasjon og sikkerhetsrisiko
• Personvernsproblemer inkluderer bruk av brukerdata for å forbedre modellene, og dette raiser personvernsproblemer

Hva er DeepSeek?

DeepSeek er et kinesisk kunstig intelligens-selskap grunnlagt i 2023 av Liang Wenfeng i Hangzhou, Kina. Det utvikler åpne store språkmodeller (LLM) og har fått betydelig oppmerksomhet for sin AI-chatbot som konkurrerer med etablerte konkurrenter som ChatGPT.

Selskapet oppstod fra Liang Wenfengs hedgefond, High-Flyer. Det ble grunnlagt med en klar misjon: å utvikle kraftfulle språkmodeller som konkurrerer med betalte alternativer, samtidig som de forblir tilgjengelige for den bredere AI-samfunnet.

Deres AI-modeller (spesielt DeepSeek-V3) kan utføre oppgaver som å svare på spørsmål, løse logiske problemer og skrive dataprogrammer på et nivå som er sammenlignbart med ledende AI-systemer. DeepSeeks grunnlegger kjøpte en stor beholdning av Nvidia A100-chipper (NVDA ) før USAs eksportrestriksjoner, og dette ga selskapet en konkurransefordel.

Den 27. januar 2025 ble DeepSeeks app den mest nedlastede gratisappen på Apple’s App Store i USA, og dette forårsaket betydelige forstyrrelser i teknologibørsen. DeepSeek har også gjort sin AI-chatbot åpen, og lar folk få tilgang til koden for å bruke, modifisere og se på den.

Overblikk over tilgjengelige modeller

DeepSeek har utviklet flere hovedmodeller, inkludert DeepSeek V3 og DeepSeek R1.

DeepSeek V3 er deres storstilte modell med 671 milliarder parametre, og kan håndtere en rekke oppgaver, inkludert kompleks kodegenerering og generell resonnering.

Mens DeepSeek R1 er bygget på toppen av V3 og er spesifikt designet for avansert resonnering. Den viser betydelig bedre ytelse i områder som matematisk resonnering og kodegenerering.

I tillegg har DeepSeek introdusert mindre modeller som DeepSeek Janus-Pro-7B (en multimodal modell med 7 milliarder parametre), som kan forstå og generere bilder. DeepSeek Coder og DeepSeek-Coder-V2 er spesialiserte modeller for kodeoppgaver, med V2-versjonen som har 236 milliarder parametre.

Teknologiske egenskaper og arkitektoniske innovasjoner

DeepSeek V3 (selskapets nyeste modell) inkorporerer flere avanserte arkitektoniske innovasjoner:

1. Mixture of Experts (MoE) Arkitektur: DeepSeek V3 bruker en MoE-ramme som aktiverer bestemte parametre basert på innputt, og øker effisiensen uten å gå på bekostning av ytelsen.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): Dette forbedrer hastigheten, reduserer minnebruk og håndterer lengre sekvenser bedre.
3. DeepSeekMoE: Denne teknikken balanserer arbeidsbelastningen over eksperter, og forbedrer ytelsen.
4. Load Balancing Strategy: DeepSeek V3 bruker en ny lastbalanseringsstrategi, og forbedrer ytelsen uten å gå på bekostning av eksperthåndtering.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 predikerer flere token på en gang, og øker effisiensen.
6. Minneoptimalisering: Modellen trenes uten tensor-parallellisering, og gjør GPU-trening mer effektiv og kostnadseffektiv.
7. Utvidet kontekstlengde: DeepSeek V3 kan håndtere opp til 128 000 token, og gjør det bedre til å prosesserer lange dokumenter.

Disse innovasjonene har gjort det mulig for DeepSeek å oppnå konkurranseutsatt ytelse med betydelig lavere beregningsressurser og kostnader enn andre ledende AI-modeller.

Hvem er DeepSeek best for?

DeepSeek er mest nyttig for følgende typer mennesker:

• Markedsføringsbyråer kan bruke DeepSeek til å analysere forbrukeratferd i nisjemarkeder, lage målrettede kampanjer og tilpasse meldinger samtidig som de holder seg foran industrien.
• Små bedrifter kan bruke DeepSeek til å få profesjonell innsikt til en lavere kostnad. Dette erstatter dyre konsulenttjenester og gir en konkurransefordel.
• Bransjepersoner kan bruke DeepSeek til å få tilpassede innsikter i spesialiserte felt som helse, finansielle tjenester, juridiske tjenester og vitenskapelig forskning.
• Utviklere og forskere kan bruke DeepSeek som en åpen kildekode-modell til å modifisere og tilpasse AI for sine prosjekter.
• Kostnadsbevisste brukere kan bruke DeepSeeks lavere API-prising til å spare på AI-utvikling og forretningsdrift.

• Selskaper som trenger målrettede AI kan bruke DeepSeek til å bygge presise, bransjespesifikke applikasjoner.

DeepSeek-nøkkeltilbud

Her er DeepSeeks nøkkeltilbud du bør være klar over.

Modellmangfold

DeepSeek har utviklet en omfattende samling av store språkmodeller som viser bemerkelsesverdig mangfold. Deres flaggskipmodell (DeepSeek-V3) har en imponerende 671 milliarder parametre og kan håndtere kontekstvinduer på opp til 128 000 token, og gjør det eksepsjonelt kraftfullt for kompleks resonnering og kommunikasjon.

Her er DeepSeeks modeller:

• DeepSeek Coder (november 2023)
• DeepSeek LLM (desember 2023)
• DeepSeek-V2 (mai 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (juli 2024)
• DeepSeek-V3 (desember 2024)
• DeepSeek-R1 (januar 2025)
• Janus-Pro-7B (januar 2025)

Disse modellene er designet for ulike oppgaver, inkludert kodegenerering, generell bruk og avansert resonnering.

Arkitektonisk innovasjon

DeepSeek har banebrent en avansert Mixture of Experts (MoE)-arkitektur som dramatisk forbedrer beregnings-effisiensen. De bruker presis ekspersegmentering og delt isolasjon til å forbedre spesialisering og redusere redundans.

I tillegg har DeepSeek utviklet DualPipe, en sofistikert kommunikasjonsakselerator for effektiv pipeline-parallellisering. DualPipe overlapper fremover- og bakover-komputasjon, reduserer forsinkelse og optimaliserer dataflyt mellom GPU-er ved å lage en virtuell Data Processing Unit for å effektivt utveksle data mellom alle GPU-er.

Denne kombinasjonen av MoE-arkitektur og DualPipe lar DeepSeek optimalisere dataflyt mellom GPU-er for raskere og mer kostnadseffektiv modelltrening. For eksempel ble deres DeepSeek V3-modell (med 671 milliarder parametre) trent på 2 048 Nvidia H800-GPU-er på om lag to måneder, og oppnådde 10 ganger høyere effisiens enn noen industriledere.

Treningseksellens

DeepSeeks trening utmerker seg med avanserte forsterkingslæringsteknikker. De har utviklet et regelbasert belønningssystem med to nøkkelkomponenter: nøyaktighetsbelønninger og formatbelønninger, som overgår tradisjonelle neurale belønningmodeller. Denne tilnærmingen lar deres AI lære mer nuansert og presis resonneringsevner.

For eksempel viste deres R1-modell bemerkelsesverdige forbedringer i matematisk resonnering, og økte pass@1-poeng på AIME 2024 fra 15,6% til 71,0%. Selskapet brukte en treningsprosess med forsterkingslæring. Denne metoden enablet modellen til å bruke en selv-verifiserings-teknikk som en del av sin resonneringsprosess.

Resultatet er en treningsmetode som ikke bare forbedrer beregningslæring, men også skaper AI-modeller som er i stand til mer sofistikert og pålitelig resonnering over komplekse oppgaver.

Økonomisk effisiens

DeepSeek har oppnådd konkurranseutsatt AI-ytelse med merkbart lavere kostnader enn noen vestlige modeller.

Mens de første rapportene om utvikling av DeepSeek-V3 for bare 6 millioner dollar var misvisende, har selskapet demonstrert betydelige økonomiske fordeler. De 6 millioner dollar representerer bare de endelige treningskostnadene, og de totale utviklingskostnadene er estimert til å være mellom 100 millioner og 1 milliard dollar årlig.

Til tross for høyere totalkostnader, forblir DeepSeeks tilnærming økonomisk effektiv. Deres API-prising er betydelig lavere enn konkurrenter som OpenAI, og tilbyr potensielle kostnadsbesparelser for utviklere og bedrifter.

Denne prissstrategien, kombinert med deres åpne kildekode-tilnærming og konkurranseutsatt modell-ytelse, stiller DeepSeek som en potensielt disruptiv kraft i den globale AI-teknologilandskapet.

Spesialiserte evner

Selskapet har ikke bare utviklet generalist-modeller, men også spesialiserte løsninger som DeepSeek Coder og Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder er en serie programmeringsfokuserte språkmodeller trent på 2 billioner token, med 87% kode og 13% naturlig språk på engelsk og kinesisk. Tilgjengelig i størrelser fra 1 milliard til 33 milliarder parametre, leverer disse modellene stat-of-the-art-ytelse på programmeringsbenchmark og støtter prosjekt-nivå kodekomplettering.

Janus-Pro-7B representerer DeepSeeks gjennombrudd i å forstå og generere bilder. Utgitt i januar 2025, oppnår denne modellen 80% nøyaktighet på GenEval-benchmark, og overgår konkurrenter som DALL-E 3 og Stable Diffusion. Bygget på DeepSeek-LLM-7B, bruker Janus-Pro-7B en 72-millioner-bilde-datasett.

Disse målrettede modellene utmerker seg i spesifikke domener som programmering og bildegenerering, og viser DeepSeeks innovative tilnærming til spesialiserte AI-løsninger.

Tilgjengelighetsfilosofi

DeepSeek er dedikert til å demokratisere AI-teknologi, og utgir mange av sine modeller med åpne eller delvis åpne lisenser. Dette lar forskere, utviklere og selskaper over hele verden få tilgang til fremtredende AI-kapasiteter til betydelig reduserte kostnader.

DeepSeek har omfavnet åpne metoder som fremmer samarbeidende innovasjon, og tilbyr modeller som DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 og DeepSeek-R1 med tilgjengelige lisenser. Deres prissstrategi reduserer betydelig inngangsbarrierer, og DeepSeek-R1 er priset så lavt som 0,55 dollar per million innputt-token, sammenlignet med OpenAIs o1-modell på 15 dollar per million token.

DeepSeek samler eksperter og tilbyr rimelige AI-verktøy, og akselerer innovasjon og global tilgang. Dette representerer en betydelig skritt mot å demokratisere kunstig intelligens, og bryter ned tradisjonelle barrierer av kostnad, kompleksitet og beregningskraft.

Hvordan bruke DeepSeek

Her er hvordan jeg brukte alle DeepSeeks funksjoner for å svare på mine spørsmål og løse mine problemer:

1. Velg “Start nå”
2. Opprett en konto
3. Spør DeepSeek et spørsmål
4. Bruk DeepThink-R1-modellen
5. Bruk DeepSeek til å søke på nettet
6. Gi DeepSeek et dokument til å analysere

Steg 1: Velg “Start nå”

Jeg startet med å gå til deepseek.com og trykket på “Start nå” for å få gratis tilgang til DeepSeek-V3.

Steg 2: Opprett en konto

Etter å ha opprettet en konto, var jeg imponert over hvor rent og enkelt grensesnittet var. Det lignet mye på ChatGPT!

Når jeg tok en nærmere titt på meldingsfeltet selv, var det noen ting jeg la merke til som jeg kunne gjøre:

• Slå på DeepSeek-R1 for å løse resonneringsproblemer
• Søke på nettet
• Opplaste dokumenter og bilder

Steg 3: Spør DeepSeek et spørsmål

Jeg ønsket å prøve disse ulike funksjonene og sammenligne dem med hverandre, og begynte med å spørre DeepSeek et interessant spørsmål: “Hva er noen uvanlige måter å måle tid uten å bruke klokker eller kalendere?”

Jeg skrev dette inn i meldingsfeltet (uten å slå på DeepThink eller Søk) og trykket send.

Et par sekunder senere genererte DeepSeek et svar som tilfredsstiller mitt spørsmål!

Steg 4: Bruk DeepThink-R1-modellen

Neste gang ønsket jeg å prøve DeepThink-R1-modellen. Denne modellen er designet for avansert resonnering og problemløsing. Den er flott for å fullføre mer komplekse oppgaver, som logiske puslespill og matematiske utfordringer.

Jeg bestemte meg for å teste dens evner ved å spørre det et resonneringsproblem og se hvor godt det kunne bryte ned og løse det: “Hvis du hadde en ubegrenset mengde 3-liters og 5-liters flasker, hvordan ville du måle nøyaktig 4 liter vann?”

Et par sekunder senere delte DeepSeek sin tenketank og hvordan det nærmet seg å løse problemet i en samtaleton!

Det ga også to metoder for å løse problemet! Jeg var imponert.

Steg 5: Bruk DeepSeek til å søke på nettet

Neste gang ønsket jeg å bruke DeepSeeks nettlesingsfunksjon. Jeg testet dette ved å spørre det følgende spørsmål: “Hva er de nyeste gjennombruddene i AI-drevne medisinske diagnostiske verktøy i år?”

Et par sekunder senere genererte DeepSeek et svar på mitt spørsmål.

Jeg sendte spørsmålet noen ganger, og dessverre feilet DeepSeek på grunn av tekniske problemer. Dette kan bare være på grunn av høy etterspørsel som overbelaster serverne.

Uansett var jeg takknemlig for at DeepSeek likevel svarte på spørsmålet så godt det kunne. Men informasjonen det ga var utdatert med to år.

Steg 6: Gi DeepSeek et dokument til å analysere

Til slutt ønsket jeg å gi DeepSeek et bilde til å analysere.

Jeg gjorde dette ved å opplaste et PDF-dokument av Zhuangzis “Sommerfugldrøm” og ga følgende spørsmål: “Analyser dette utdraget fra Zhuangzis ‘Sommerfugldrøm’ og diskuter dets implikasjoner for naturen og selv-identitet.”

Et par sekunder senere ga DeepSeek meg en dyptgående analyse av de viktigste temaene og filosofiske implikasjonene av Zhuangzis “Sommerfugldrøm”, som jeg fant meget interessant!

Samlet sett var min erfaring med DeepSeek overveiende positiv. Funksjonaliteten føltes glatt og intuitiv, spesielt når jeg brukte DeepThink-R1-modellen og analyserte dokumenter.

Til tross for at jeg opplevde noen tekniske feil, var jeg imponert over hvor dypt det analyserte problemene og ga tankerike svar.

Top 3 DeepSeek-alternativer

Her er de beste DeepSeek-alternativene du vil ønske å prøve.

ChatGPT

Det første DeepSeek-alternativet jeg ville anbefale er ChatGPT. Jeg bruker ChatGPT ganske hyppig for en rekke ting. Men det jeg elsker mest om det er dens samtaleevne og hvor godt det håndterer en rekke spørsmål, fra uformelle samtaler til mer komplekse emner som kode eller historie.

DeepSeek og ChatGPT har mye til felles, som evnen til å prosessere og generere tekst i en samtaleformat. Men DeepSeek utmerker seg i teknisk presisjon, og fokuserer på oppgaver som krever mye resonnering, som kode, matematikk og strukturert problemløsing. DeepSeek er mer rettet mot de som trenger hastighet og presisjon i felt som matematikk, kryptografi eller avanserte AI-modell-kapasiteter. DeepSeek har en 90% nøyaktighet i matematikk sammenlignet med ChatGPTs 83%. På den andre siden er ChatGPT kjent for sin vennlige natur og evne til å engasjere dypt i mer generelle, daglige samtaler.

Hvis du trenger hjelp med mer spesialiserte, tekniske oppgaver, velg DeepSeek. For en mer interaktiv og engasjerende erfaring med mulighet til å takle en rekke emner, velg ChatGPT!

Perplexity

Det neste DeepSeek-alternativet jeg ville anbefale er Perplexity. Foruten ChatGPT er det et annet LLM jeg er stor fan av for å gjøre forskning. Det føles som å ha en forskningsassistent som ikke bare finner informasjon, men også organiserer og finjusterer den basert på hva jeg trenger.

Mens DeepSeek fokuserer på AI-resonnering, kodegenerering og problemløsing, utmerker Perplexity seg i AI-drevet søk, sammenfatting og forskning. Begge plattformene er sterke i ulike områder: DeepSeek er flott for logikk-tyngde oppgaver og tekniske utfordringer, mens Perplexity er bedre for å oppdage og organisere informasjon.

Perplexity utmerker seg i AI-drevet søk, og henter informasjon fra live internett-kilder for å gi oppdaterte resultater. Mens DeepSeek fokuserer på avansert resonnering og spesialiserte oppgaver med sin sofistikerte modell, og disse modellene oppdateres regelmessig, men utfører ikke sanntids nett-søk.

DeepSeek skiller seg ut med sine åpne modeller, som DeepSeek-R1, som lar utviklere tilpasse AI for spesifikke behov. Mens Perplexity tilbyr et brukervennlig forskningsverktøy som føles mer som en avansert søkemotor.

For en AI som hjelper deg å løse komplekse problemer, generere kode og arbeide med logikk-baserte oppgaver, velg DeepSeek. For en AI som forbedrer forskning, sammenfatter innhold og gir oppdaterte svar, er Perplexity et godt valg!

Chatsonic

Det siste DeepSeek-alternativet jeg ville anbefale er Chatsonic. Det jeg elsker mest om Chatsonic er hvordan det forenkler markedsføringsoppgaver med sin all-i-one AI-arbeidsplass og innebygde optimaliseringsteknikker.

Mens DeepSeek har vist konkurranseutsatt ytelse i bestemte områder som matematisk resonnering, skiller Chatsonic seg ut med sine markedsførings-integrasjoner og innholdsskapingsverktøy.

På den ene siden er DeepSeek en åpen kildekode-kraftpakke. Det utmerker seg i logikk, matematikk og kodeoppgaver, og er et solid valg for tekniske brukere som trenger nøyaktig problemløsing. API-tilgangen og den gratis modellen tilbyr også fleksibilitet for utviklere og forskere.

På den andre siden er Chatsonic bygget for markedsførere, forfattere og innholdsskapere. Det integrerer med Ahrefs, Google Search Console og WordPress, og gjør sanntids datahenting og kampanje-håndtering enkelt. I motsetning til DeepSeek, som fokuserer mer på beregning, men kan brukes til innholdsskapning og analyse, prioriterer Chatsonic merkevarebygging, automatiserte arbeidsflyter og fler-modell AI-valg for kreative prosjekter.

For en avansert AI-modell for problemløsing, kodegenerering og forskning, er DeepSeek et godt valg. Men hvis fokuset ditt er innholdsskapning, markedsføring og automatisering, er Chatsonic et bedre valg!

DeepSeek-anmeldelse: Er det riktig verktøyet for deg?

Etter å ha testet DeepSeeks funksjoner (DeepThink-R1, nettlesing og dokumentanalyse), var jeg spesielt imponert over dens evne til å løse resonneringsproblemer og generere tankerike, strukturerte svar. Men noen tekniske problemer gjorde at erfaringen føltes litt inkonsistent.

Uansett viste DeepSeek stort potensial, spesielt i å håndtere komplekse spørsmål med dybde og klarhet. Dets intuitive grensesnitt og logiske resonneringsevner virket virkelig imponerende! Til tross for noen tekniske feil, forblir det et lovende verktøy for forskning og analyse!

Hvis du trenger en kraftfull og kostnadseffektiv AI for kode og tekniske oppgaver, er DeepSeek et solid valg. Men hvis du søker etter de beste DeepSeek-alternativene, ville jeg anbefale følgende:

• ChatGPT er best for generell AI-samtale, innholdsskapning, hjernestorming og kode. Det tilbyr en mer naturlig og interaktiv erfaring med høy pålitelighet.
• Perplexity er best for forskning og faktabaserte svar. Dets AI-drevne søkemotor leverer oppdaterte, siterte resultater som er flotte for akademisk eller forretningsforskning.
• Chatsonic er best for AI-drevet bildegenerering, sanntids nett-søk og taleinteraksjoner. Det er et sterkt alternativ for digitale markedsførere, innholdsskapere og bedrifter som søker en AI med multimediakapasiteter.

Takk for å lese min DeepSeek-anmeldelse! Jeg håper du fant den nyttig.

Prøv DeepSeeks kjernefunksjoner gratis og se hvordan du liker det!

Ofte stilte spørsmål

Kan DeepSeek stole på?

DeepSeeks AI-kapasiteter er imponerende, men det finnes betydelige personverns- og sikkerhetsproblemer på grunn av dens data-lagringspraksis i Kina. Det finnes også potensielle sårbarheter for desinformasjon. Mens modellen viser stort potensial i områder som matematikk og kode, bør du nærme deg det med forsiktighet på grunn av dens sårbarhet for å generere skadelig innhold og mangelen på åpenhet rundt datahåndtering.

Hvordan er DeepSeek forskjellig fra ChatGPT?

DeepSeek utmerker seg i teknisk presisjon, og fokuserer på oppgaver som krever mye resonnering, som kode, matematikk og strukturert problemløsing. ChatGPT tilbyr en mer allsidig og samtale-vennlig erfaring, og er bedre egnet for kreative skriving, hjernestorming og mer generelle samtaler. DeepSeek bruker også en selv-forsterkende læringmodell uten menneskelig overvåking, og er mer kostnadseffektiv og effektiv. Det tilbyr også funksjoner som ubegrenset antall spørsmål og mulighet til å kjøre på lokale maskiner.

Hva brukes DeepSeek til?

DeepSeek er et AI-utviklingsselskap som lager åpne store språkmodeller (LLM) for ulike oppgaver. Disse LLM-ene er spesielt sterke i formal resonnering, kodegenerering og problemløsing. DeepSeek tilbyr flere tjenester, inkludert en nett-grensesnitt, mobilapplikasjon og API-tilgang.

Er DeepSeek gratis?

Ja, DeepSeek tilbyr et fullstendig gratis nivå med full tilgang til dens kjernefunksjoner. Det betyr at alle kan bruke DeepSeek-V3 og R1-modellene uten begrensninger! I motsetning til mange AI-tjenester som begrenser gratis bruk, tilbyr DeepSeek ubegrenset tilgang til sin chatbot og modeller uten å kreve kredittkort eller å påføre daglige spørsmålsbegrensninger.

Hvem eier DeepSeek?

DeepSeek eies av High-Flyer, et kinesisk hedgefond. Det ble grunnlagt av Liang Wenfeng, en 40-årig entreprenør som tok eksamen fra Zhejiang Universitet. Liang Wenfeng er administrerende direktør i DeepSeek og var tidligere medgrunnlegger av High-Flyer, et kvantitativt investeringsforvaltningsfirma som nå forvalter en rapportert 8 milliarder dollar i verdier.

Hvorfor faller Nvidias aksje på grunn av DeepSeek?

Nvidias aksje falt 17% den 27. januar 2025, på grunn av DeepSeeks kunngjøring om en kostnadseffektiv AI-modell som oppnår lignende ytelse som vestlige modeller til betydelig lavere kostnad. Denne utviklingen vekket bekymring om fremtidig etterspørsel etter Nvidias høytytende AI-chipper, som er kjernevirksomheten deres. Det vekket også frykt for økt konkurranse i den globale AI-arenaen.

Er DeepSeek R1 gratis?

DeepSeek R1 tilbyr både gratis og betalte nivåer, med priser så lavt som 0,14 dollar per million innputt-token og 0,28 dollar per million utputt-token. Selv om det ikke er fullstendig gratis, tilbyr DeepSeek R1 et meget rimelig alternativ sammenlignet med andre AI-modeller, hvor noen plattformer tilbyr begrenset gratis bruk eller lavkostnadstilgang.