Recenzja DeepSeek: Czy jest lepszy od ChatGPT? Ty decydujesz

Czy zdarzyło ci się rozmawiać z AI, jakby była twoim terapeutą? Tylko ja?

Przyznam, że użyłem ChatGPT nie tylko do odpowiadania na pytania. Czasami to mój sposób na wyrzucenie z siebie małych frustracji życiowych (ale zostawmy to między nami).

Kiedy potrzebuję odpowiedzi popartych badaniami, zwracam się do Zakłopotanie. Ma talent do zbierania solidnych informacji z całej sieci.

Kiedy więc usłyszałem o DeepSeek, Naturalnie byłem zaintrygowany. Czy to może być następna wielka rzecz w AI?

Jeśli jeszcze nie słyszałeś o DeepSeek, oto ciekawostka: 27 stycznia 2025 r. jego aplikacja osiągnęła szczyt popularności, stając się najczęściej pobierana darmowa aplikacja w sklepie App Store firmy Apple w USA Taki meteoryczny wzrost nie zdarza się codziennie. DeepSeek robi furorę i chciałem sprawdzić, czy sprostał oczekiwaniom.

DeepSeek to firma zajmująca się sztuczną inteligencją, która opracowuje oprogramowanie typu open source duże modele językowe (LLM), pozycjonując się jako opłacalne i wysokowydajna alternatywa dla bardziej znani konkurenci, jak ChatGPT. Jego modele, w tym DeepSeek-V3 oraz DeepSeek-R1, są przeznaczone do zadań takich jak odpowiadanie na pytania techniczne, generowanie kodui rozwiązywania problemów.

Jednak, jak każda sztuczna inteligencja, ma też swoje wady: sporadyczne problemy techniczne, bardziej rygorystyczne filtry treści i potencjalne problemy z prywatnością danych.

W tej recenzji DeepSeek omówię zalety i wady, czym jest, dla kogo jest najlepszy i jakie ma kluczowe funkcje. Następnie pokażę, jak korzystałem z podstawowych funkcji DeepSeek (DeepThink-R1, wyszukiwanie w internecie i analiza dokumentów). Zakończę artykuł porównaniem DeepSeek z moimi trzema najlepszymi alternatywami (ChatGPT, Zakłopotanie, chatsonic).

Czy DeepSeek jest zatem Asystent AI na co czekałeś? Czy też nie dorównuje konkurencji? Zanurzmy się i odkryjmy wszystko, co ma do zaoferowania.

Werdykt

Czym jest DeepSeek?

DeepSeek jest chińską firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, założoną w 2023 roku przez Liang Wenfenga w Hangzhou w Chinach. Opracowuje otwarte modele dużych języków (LLM) i zyskał znaczną uwagę dzięki swoim Chatbot AI że rywale stanowią uznaną konkurencję, np. ChatGPT.

Firma powstała z funduszu hedgingowego High-Flyer należącego do Liang Wenfenga. Jej założycielom przyświecała jasna misja: tworzenie wydajnych modeli językowych, które będą konkurować z płatnymi alternatywami, a jednocześnie pozostaną dostępne dla szerszej społeczności zajmującej się sztuczną inteligencją.

Jego modele sztucznej inteligencji (szczególnie DeepSeek-V3) mogą wykonywać zadania takie jak odpowiadanie na pytania, rozwiązywanie problemów logicznych i pisanie programów komputerowych na poziomie porównywalnym z wiodącymi systemami AI. Założyciel DeepSeek nabył duży zapas układów scalonych Nvidia A100 przed amerykańskimi ograniczeniami eksportowymi, co dało firmie przewagę konkurencyjną.

27 stycznia 2025 roku aplikacja DeepSeek stała się najczęściej pobierana darmowa aplikacja w sklepie App Store firmy Apple w Stanach Zjednoczonych, powodując znaczne zakłócenia na giełdzie technologicznej. DeepSeek również udostępnił swojego chatbota AI jako open source, umożliwiając bezpłatny dostęp do jego kodu w celu wykorzystania, modyfikacji i przeglądania.

Przegląd dostępnych modeli

DeepSeek opracował kilka głównych modeli, w tym DeepSeek V3 i DeepSeek R1.

DeepSeek V3 to ich model na dużą skalę z 671 miliardami parametrów, zdolny do obsługi szerokiego zakresu zadań, w tym złożonego kodowania i ogólnego rozumowania.

Tymczasem DeepSeek R1 jest zbudowany na V3 i jest specjalnie zaprojektowany do zaawansowanego rozumowania. Wykazuje znacznie lepszą wydajność w obszarach takich jak rozumowanie matematyczne i generowanie kodu.

Ponadto DeepSeek wprowadził mniejsze modele, takie jak DeepSeek Janus-Pro-7B (model multimodalny z 7 miliardami parametrów), który jest w stanie zrozumieć i generować obrazy. DeepSeek Coder i DeepSeek-Coder-V2 to specjalistyczne modele do zadań kodowania, przy czym wersja V2 ma 236 miliardów parametrów.

Cechy technologiczne i innowacje architektoniczne

DeepSeek V3 (najnowszy model firmy) zawiera kilka zaawansowanych innowacji architektonicznych:

1. Architektura Mixture of Experts (MoE): DeepSeek V3 wykorzystuje strukturę MoE, która aktywuje specyficzne parametry na podstawie danych wejściowych, zwiększając wydajność bez utraty wydajności.
2. Wielogłowicowa ukryta uwaga (MLA): zwiększa szybkość, zmniejsza wykorzystanie pamięci i lepiej radzi sobie z dłuższymi sekwencjami.
3. DeepSeekMoE: Technika ta rozkłada obciążenie pracą pomiędzy ekspertów, co poprawia wydajność.
4. Strategia równoważenia obciążenia: DeepSeek V3 wykorzystuje nową strategię równoważenia obciążenia, zwiększając wydajność bez kompromisów w zakresie aktywacji eksperckiej.
5. Przewidywanie wielu tokenów (MTP): DeepSeek V3 przewiduje wiele tokenów jednocześnie, zwiększając wydajność.
6. Optymalizacja pamięci: Model trenuje bez paralelizmu tensorowego, co pozwala Szkolenie GPU bardziej wydajne i opłacalne.
7. Rozszerzona długość kontekstu: DeepSeek V3 może obsłużyć do 128,000 XNUMX tokenów, co czyni go lepszym w przetwarzanie długich dokumentów.

Dzięki tym innowacjom DeepSeek osiągnął konkurencyjną wydajność przy znacznie niższych zasobach obliczeniowych i kosztach w porównaniu z innymi wiodącymi modelami sztucznej inteligencji.

Dla kogo DeepSeek jest najlepszy?

DeepSeek jest najbardziej przydatny dla następujących typów osób:

• Agencje marketingowe mogą używać DeepSeek do analizowania zachowań konsumentów na niszowych rynkach, tworzenia ukierunkowanych kampanii i personalizowania komunikatów, wyprzedzając jednocześnie trendy branżowe.
• Małe firmy mogą używać DeepSeek, aby uzyskać dostęp do profesjonalnych spostrzeżeń po niższych kosztach. To skutecznie zastępuje drogie usługi konsultingowe, zapewniając przewagę konkurencyjną.
• Specjaliści z branży mogą używać DeepSeek, aby uzyskać spersonalizowane informacje w wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, usługi prawnei badań naukowych.
• Programiści i badacze mogą używać DeepSeek jako modelu open source do modyfikowania i dostosowywania sztucznej inteligencji do swoich projektów.
• Użytkownicy dbający o koszty mogą skorzystać z niższych cen interfejsu API DeepSeek, aby zaoszczędzić na rozwoju sztucznej inteligencji i operacjach biznesowych.
• Firmy potrzebujące ukierunkowanej sztucznej inteligencji mogą używać DeepSeek do tworzenia precyzyjnych aplikacji branżowych.

Kluczowe cechy DeepSeek

Oto najważniejsze funkcje DeepSeek, o których powinieneś wiedzieć.

Różnorodność modeli

DeepSeek opracował kompleksowy zestaw dużych modeli językowych które prezentują niezwykłą wszechstronność. Ich flagowy model (DeepSeek-V3) może pochwalić się imponującymi 671 miliardami parametrów i może obsługiwać okna kontekstowe do 128,000 XNUMX tokenów, co czyni go wyjątkowo wydajnym w przypadku złożonych zadań rozumowania i komunikacji.

Oto modele DeepSeek:

• DeepSeek Coder (listopad 2023)
• DeepSeek LLM (grudzień 2023)
• DeepSeek-V2 (maj 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (lipiec 2024)
• DeepSeek-V3 (grudzień 2024)
• DeepSeek-R1 (styczeń 2025)
• Janus-Pro-7B (styczeń 2025)

Modele te są przeznaczone do różnych zadań, obejmujących kodowanie, ogólne zastosowania i zaawansowane wnioskowanie.

Innowacje architektoniczne

DeepSeek jest pionierem zaawansowanej architektury Mixture of Experts (MoE), która radykalnie poprawia wydajność obliczeniową. Używają precyzyjnej segmentacji ekspertów i współdzielonej izolacji, aby poprawić specjalizację i zmniejszyć redundancję.

Uzupełniając to, DeepSeek opracował DualPipe, zaawansowany akcelerator komunikacji dla wydajnego paralelizmu potokowego. DualPipe nakłada obliczenia do przodu i do tyłu, zmniejsza opóźnienia i optymalizuje ruch danych między GPU, tworząc wirtualną jednostkę przetwarzania danych w celu wydajnej wymiany danych między wszystkimi GPU.

To połączenie architektury MoE i DualPipe pozwala DeepSeek optymalizować przepływ danych między GPU, aby zapewnić szybsze i tańsze szkolenie modeli. Na przykład ich model DeepSeek V3 (z 671 miliardami parametrów) został przeszkolony na 2,048 GPU Nvidia H800 w ciągu około dwóch miesięcy, co zapewniło 10-krotnie wyższą wydajność niż u niektórych liderów branży.

Doskonałość szkolenia

Trening DeepSeek wyróżnia się zaawansowanymi technikami uczenia się przez wzmacnianie. Opracowali oni system nagród oparty na regułach, składający się z dwóch kluczowych komponentów: nagród za dokładność i nagród za format, które przewyższają tradycyjne neuronowe modele nagród. To podejście pozwala ich sztucznej inteligencji uczyć się bardziej zniuansowanych i precyzyjnych zdolności rozumowania.

Na przykład ich model R1 wykazał znaczącą poprawę w rozumowaniu matematycznym, zwiększenie wyników pass@1 w AIME 2024 z 15.6% do 71.0%Firma zastosowała proces szkoleniowy z uczenie się wzmacnianiaMetoda ta umożliwiła modelowi zastosowanie techniki samoweryfikacji jako części procesu rozumowania.

Rezultatem jest podejście szkoleniowe, które nie tylko usprawnia uczenie obliczeniowe, ale także tworzy modele sztucznej inteligencji zdolne do bardziej wyrafinowanego i niezawodnego rozumowania w przypadku złożonych zadań.

Wydajność ekonomiczna

W porównaniu z niektórymi modelami zachodnimi DeepSeek osiągnął konkurencyjną wydajność sztucznej inteligencji przy zauważalnej oszczędności kosztów.

Podczas gdy wstępne raporty o opracowaniu DeepSeek-V3 za zaledwie 6 milionów dolarów były mylące, firma wykazała znaczące korzyści ekonomiczne. Kwota 6 milionów dolarów stanowi jedynie ostateczne koszty szkolenia, a całkowite wydatki na rozwój szacuje się na 100 milionów do 1 miliarda dolarów rocznie.

Mimo wyższych kosztów całkowitych, podejście DeepSeek pozostaje ekonomicznie wydajne. Ceny ich interfejsu API są znacznie niższe niż u konkurencji, np. OpenAI, oferując potencjalne oszczędności kosztów dla deweloperów i przedsiębiorstw.

Ta strategia cenowa w połączeniu z podejściem opartym na otwartym kodzie źródłowym i konkurencyjną wydajnością modelu sprawia, że ​​DeepSeek jest potencjalnie destrukcyjna siła w globalnym krajobrazie technologii AI.

Specjalistyczne możliwości

Firma nie tylko stworzyła ogólne modele, ale także wyspecjalizowane rozwiązania, takie jak DeepSeek Coder i Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder to seria modeli językowych ukierunkowanych na programowanie, na których trenowano 2 biliony tokenów, z czego 87% to kod, a 13% to język naturalny w języku angielskim i chińskimDostępne w rozmiarach od 1B do 33B parametrów, modele te zapewniają najnowocześniejszą wydajność w testach porównawczych programowania i obsługują uzupełnianie kodu na poziomie projektu.

Janus-Pro-7B to przełomowe rozwiązanie firmy DeepSeek w zakresie zrozumienia i generowanie obrazówModel ten, wydany w styczniu 2025 r., osiąga 80% dokładności w teście GenEval, przewyższając konkurencję, taką jak DALL-E3 oraz Stabilna dyfuzjaZbudowany na bazie DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B wykorzystuje zbiór danych zawierający 72 miliony obrazów.

Te ukierunkowane modele sprawdzają się znakomicie w określonych dziedzinach, takich jak programowanie i generowanie obrazów, co stanowi dowód innowacyjnego podejścia DeepSeek do specjalistycznych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji.

Filozofia dostępności

Zaangażowany w demokratyzację technologii AI, DeepSeek udostępnia wiele swoich modeli z licencjami open-source lub częściowo open-source. Umożliwia to badaczom, deweloperom i firmom na całym świecie dostęp do najnowocześniejszych możliwości AI przy znacznie obniżonych kosztach.

Firma DeepSeek wdrożyła metody open source, które sprzyjają współpracy innowacyjnej, oferując modele takie jak DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 i DeepSeek-R1 z dostępnymi licencjami. Strategia cenowa firmy znacząco obniża bariery wejścia – DeepSeek-R1 kosztuje zaledwie 0.55 USD za milion tokenów wejściowych, w porównaniu z modelem o1 firmy OpenAI, który kosztuje 15 USD za milion tokenów.

DeepSeek łączy ekspertów i oferuje niedrogie narzędzia AI, przyspieszając innowacje i rozszerzając globalny dostęp. To znaczący krok w kierunku demokratyzacji sztucznej inteligencji, przełamując tradycyjne bariery kosztów, złożoności i mocy obliczeniowej.

Jak korzystać z DeepSeek

Oto w jaki sposób wykorzystałem wszystkie funkcjonalności DeepSeek, aby odpowiedzieć na moje pytania i rozwiązać moje problemy:

1. Wybierz opcję Rozpocznij teraz
2. Utwórz konto
3. Zadaj pytanie DeepSeek
4. Użyj modelu DeepThink-R1
5. Użyj DeepSeek do przeszukiwania sieci
6. Przekaż DeepSeek dokument do analizy

Krok 1: Wybierz opcję Zacznij teraz

Zacząłem od pójścia głębokiseek.com i klikając „Rozpocznij teraz” uzyskasz bezpłatny dostęp do DeepSeek-V3.

Krok 2: Utwórz konto

Po utworzeniu konta byłem pod wrażeniem, jak czysty był interfejs. Wyglądał bardzo podobnie do ChatGPT!

Przyglądając się bliżej samemu polu wiadomości, zauważyłem kilka rzeczy, które mogłem zrobić:

• Włącz DeepSeek-R1, aby rozwiązać problemy logiczne
• Przeszukaj internet
• Prześlij dokumenty i obrazy

Krok 3: Zadaj pytanie DeepSeek

Chciałem wypróbować te różne funkcjonalności i porównać je ze sobą, zaczynając od zadania DeepSeekowi ciekawego pytania: „Jakie są nietypowe sposoby pomiaru czasu bez użycia zegarów i kalendarzy?”

Wpisałem tę wiadomość w polu wiadomości (bez włączania funkcji DeepThink ani wyszukiwania) i kliknąłem Wyślij.

Kilka sekund później DeepSeek wygenerował odpowiedź, która adekwatnie odpowiadała na moje pytanie!

Krok 4: Użyj modelu DeepThink-R1

Następnie chciałem wypróbować model DeepThink-R1. Ten model został zaprojektowany z myślą o zaawansowanym rozumowaniu i rozwiązywaniu problemów. Świetnie sprawdza się przy rozwiązywaniu bardziej złożonych zadań, takich jak łamigłówki logiczne i zadania matematyczne.

Postanowiłem przetestować jego możliwości, zadając mu problem logiczny i sprawdzając, jak dobrze potrafi go rozłożyć na czynniki pierwsze i rozwiązać: „Gdybyś miał nieskończony zapas dzbanków 3-litrowych i 5-litrowych, w jaki sposób odmierzyłbyś dokładnie 4 litry wody?”

Kilka sekund później DeepSeek podzielił się tokiem myślenia, który stał za rozwiązaniem problemu, każdym tonem rozmowy, co uznałem za bardzo wnikliwe.

Podano również dwie metody rozwiązania problemu! Byłem pod wrażeniem.

Krok 5: Użyj DeepSeek do przeszukiwania sieci

Następnie chciałem skorzystać z funkcji wyszukiwania w sieci DeepSeek. Przetestowałem to, zadając następujące pytanie: „Jakie są najnowsze przełomy w diagnostyce medycznej opartej na sztucznej inteligencji w tym roku?”

Kilka sekund później otrzymałam odpowiedź na moje zapytanie.

Wysłałem zapytanie kilka razy i niestety DeepSeek nie zadziałał z powodu problemów technicznych. Jednak mogło to być spowodowane po prostu dużym zapotrzebowaniem, które przytłoczyło serwery.

Niezależnie od tego doceniłem, że DeepSeek nadal odpowiedział na pytanie najlepiej, jak potrafił. Jednak informacje, które dostarczył, były nieaktualne o dwa lata.

Krok 6: Przekaż DeepSeek dokument do analizy

Na koniec chciałem dać DeepSeek obraz do analizy.

Dokonałem tego, przesyłając dokument PDF „Snu motyla” Zhuangziego i zadając następujące pytanie: „Przeanalizuj ten fragment „Snu motyla” Zhuangziego i omów jego implikacje dla natury rzeczywistości i tożsamości”.

Kilka sekund później DeepSeek przedstawił mi dogłębną analizę kluczowych wątków i filozoficznych implikacji „Snu motyla” Zhuangziego, co uznałem za bardzo pouczające!

Ogólnie rzecz biorąc, moje doświadczenia z DeepSeek były w większości pozytywne. Jego funkcjonalność wydawała się płynna i intuicyjna, szczególnie podczas korzystania z modelu DeepThink-R1 i analizowania dokumentów.

Choć natknąłem się na kilka technicznych niedociągnięć, byłem pod wrażeniem wnikliwej analizy problemów i przemyślanych odpowiedzi.

3 najlepsze alternatywy dla DeepSeek

Oto najlepsze alternatywy dla DeepSeek, które warto wypróbować.

ChatGPT

Zakłopotanie

Kolejną alternatywą dla DeepSeek, którą bym polecił, jest Perplexity. Oprócz ChatGPT, to kolejny program LLM, który bardzo lubię w prowadzeniu badań. Czuję się, jakbym miał asystenta badawczego, który nie tylko znajduje informacje, ale także je porządkuje i udoskonala w oparciu o moje potrzeby.

Podczas gdy DeepSeek koncentruje się na rozumowaniu AI, kodowaniu i rozwiązywaniu problemów, Perplexity wyróżnia się w wyszukiwaniu, podsumowywaniu i badaniach zasilanych przez AI. Obie platformy są mocne w różnych obszarach: DeepSeek świetnie nadaje się do zadań wymagających dużej logiki i wyzwań technicznych, podczas gdy Perplexity lepiej nadaje się do odkrywania i organizowania informacji.

Perplexity specjalizuje się w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji, pobierając informacje z aktywnych źródeł internetowych, aby dostarczać aktualne wyniki. Z kolei DeepSeek koncentruje się na zaawansowanym rozumowaniu i specjalistycznych zadaniach, wykorzystując swój zaawansowany model. Modele te są regularnie aktualizowane, ale nie wykonują przeszukiwania internetu w czasie rzeczywistym.

DeepSeek wyróżnia się modelami open-source, takimi jak DeepSeek-R1, który pozwala deweloperom dostosowywać AI do konkretnych potrzeb. Tymczasem Perplexity oferuje przyjazne dla użytkownika narzędzie badawcze, które bardziej przypomina zaawansowaną wyszukiwarkę.

Jeśli szukasz AI, które pomoże Ci rozwiązywać złożone problemy, generować kod i pracować nad zadaniami opartymi na logice, wybierz DeepSeek. Jeśli szukasz AI, które usprawnia badania, podsumowuje treści i dostarcza aktualnych odpowiedzi, Perplexity jest świetnym wyborem!

Chatsonic

Ostatnią alternatywą dla DeepSeek, którą bym polecił, jest Chatsonic. To, co kocham w Chatsonic, to to, jak upraszcza zadania marketingowe ze swoim kompleksowym obszarem roboczym AI i wbudowanymi narzędziami optymalizacyjnymi.

Podczas gdy DeepSeek wykazał się konkurencyjną wydajnością w określonych obszarach, takich jak rozumowanie matematyczne, Chatsonic wyróżnia się płynną integracją marketingową i narzędziami do tworzenia treści.

Z jednej strony DeepSeek to potęga open-source. Doskonale radzi sobie z zadaniami logicznymi, matematycznymi i kodowaniem, co czyni go solidnym wyborem dla użytkowników technicznych, którzy potrzebują dokładnego rozwiązywania problemów. Dostęp do API i bezpłatna dostępność modelu zapewniają również elastyczność dla programistów i badaczy.

Z drugiej strony Chatsonic jest stworzony dla marketerów, pisarzy i strategów treści. Integruje się z Ahrefs, Google Search Console i WordPress, dzięki czemu pobieranie danych w czasie rzeczywistym i zarządzanie kampaniami jest bezwysiłkowe. W przeciwieństwie do DeepSeek, który koncentruje się bardziej na obliczeniach, ale może być używany do tworzenia i analizy treści, Chatsonic priorytetowo traktuje branding, zautomatyzowane przepływy pracy i wielomodelowy wybór AI dla projektów kreatywnych.

Jeśli chodzi o zaawansowany model AI do rozwiązywania problemów, kodowania i badań, DeepSeek jest świetnym wyborem. Ale jeśli skupiasz się na tworzeniu treści, marketingu i automatyzacji, wybierz Chatsonic!

Recenzja DeepSeek: Czy to odpowiednie narzędzie dla Ciebie?

Po przetestowaniu DeepSeek'a funkcjonalności (DeepThink-R1, wyszukiwanie w sieci i analiza dokumentów), byłem szczególnie pod wrażeniem jego zdolności do rozwiązywania problemów rozumowania i generowania przemyślanych, ustrukturyzowanych odpowiedzi. Jednak pewne problemy techniczne sprawiły, że doświadczenie wydawało się nieco niespójne.

Niezależnie od tego, DeepSeek wykazał duży potencjał, zwłaszcza w obsłudze złożonych zapytań z głębią i jasnością. Jego intuicyjny interfejs i możliwości logicznego rozumowania naprawdę się wyróżniały. Pomimo okazjonalnych usterek, pozostaje obiecującym narzędziem do badań i analiz!

Jeśli potrzebujesz wydajnej i ekonomicznej sztucznej inteligencji do kodowania i zadań technicznych, DeepSeek to solidny wybór. Ale jeśli szukasz najlepszych alternatyw dla DeepSeek, rozważyłbym te opcje:

• ChatGPT jest najlepszy do ogólnych rozmów AI, tworzenia treści, burzy mózgów i kodowania. Oferuje bardziej naturalne, interaktywne doświadczenie z wysokim stopniem niezawodności.
• Zakłopotanie jest najlepszy do badań i odpowiedzi opartych na faktach. Jego wyszukiwarka oparta na sztucznej inteligencji dostarcza aktualnych, cytowanych informacji, które doskonale nadają się do badań akademickich lub biznesowych.
• Chatsonic najlepiej sprawdza się w generowaniu obrazów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, wyszukiwaniu w internecie w czasie rzeczywistym i interakcjach głosowych. To doskonała opcja dla marketerów cyfrowych, twórców treści i firm poszukujących sztucznej inteligencji z funkcjami multimedialnymi.

Dziękuję za przeczytanie mojej recenzji DeepSeek! Mam nadzieję, że była pomocna.

Wypróbuj bezpłatnie podstawowe funkcje DeepSeek i zobacz, czy Ci się spodoba!

Najczęściej zadawane pytania

Czy można zaufać DeepSeek?

Możliwości sztucznej inteligencji DeepSeek są imponujące, ale istnieją poważne obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa ze względu na praktyki przechowywania danych w Chinach. Istnieją również potencjalne zagrożenia dezinformacyjne. Chociaż model ten jest obiecujący w obszarach takich jak matematyka i kodowanie, należy podchodzić do niego z ostrożnością, biorąc pod uwagę jego podatność na generowanie szkodliwych treści i brak przejrzystości w zakresie przetwarzania danych.

Czym DeepSeek różni się od ChatGPT?

DeepSeek wyróżnia się precyzją techniczną, skupiając się na zadaniach wymagających dużego rozumowania, takich jak kodowanie, matematyka i ustrukturyzowane rozwiązywanie problemów. Tymczasem ChatGPT oferuje bardziej wszechstronne i konwersacyjne doświadczenie dostosowane do kreatywnego pisania, burzy mózgów i swobodnych dyskusji. DeepSeek wykorzystuje również samowzmacniający się model uczenia się bez nadzoru człowieka, co czyni go bardziej opłacalnym i wydajnym. Oferuje również funkcje, takie jak nieograniczone monity i możliwość uruchamiania na komputerach lokalnych.

Do czego służy DeepSeek?

DeepSeek to firma zajmująca się rozwojem sztucznej inteligencji, która tworzy otwarte modele dużych języków (LLM) do różnych zadań. Te LLM są szczególnie silne w zakresie formalnego rozumowania, kodowania i rozwiązywania problemów. DeepSeek oferuje wiele usług, w tym: interfejs sieciowy, aplikacja mobilna i dostęp do API.

Czy DeepSeek jest darmowy?

Tak, DeepSeek oferuje całkowicie darmowy poziom z pełnym dostępem do jego podstawowej funkcjonalności. Oznacza to, że każdy może używać modeli DeepSeek-V3 i R1 bez ograniczeń! W przeciwieństwie do wielu usług AI, które ograniczają bezpłatne użytkowanie, DeepSeek zapewnia nieograniczony dostęp do swojego chatbota i modeli bez konieczności posiadania karty kredytowej lub nakładania dziennych limitów zapytań.

Kto jest właścicielem DeepSeek?

DeepSeek jest własnością Wysoki lot, chiński fundusz hedgingowy. Został założony przez Liang Wenfenga, 40-letni przedsiębiorca, który ukończył Uniwersytet Zhejiang. Liang Wenfeng jest dyrektorem generalnym DeepSeek i wcześniej współzałożycielem High-Flyer, ilościowej firmy zarządzającej inwestycjami, która obecnie zarządza aktywami o wartości 8 miliardów dolarów

Dlaczego akcje firmy Nvidia spadają z powodu DeepSeek?

17 stycznia 27 r. akcje firmy Nvidia spadły o 2025% z powodu Ogłoszenie DeepSeek Ekonomicznego modelu sztucznej inteligencji (AI), który osiąga wydajność porównywalną z modelami zachodnimi, przy znacznie niższych kosztach. Rozwój ten wzbudził obawy o przyszły popyt na wysokowydajne układy AI firmy Nvidia, które stanowią podstawę jej działalności. Wywołał również obawy o wzrost konkurencji na globalnym rynku sztucznej inteligencji.

Czy DeepSeek R1 jest darmowy?

DeepSeek R1 oferuje zarówno wersję bezpłatną, jak i płatną, z cenami tak niskimi jak 0.14 USD za milion tokenów wejściowych i 0.28 USD za milion tokenów wyjściowych. Chociaż nie jest całkowicie darmowy, DeepSeek R1 zapewnia bardzo przystępną cenowo opcję w porównaniu z innymi modelami AI, przy czym niektóre platformy oferują ograniczone bezpłatne użytkowanie lub dostęp o niskim koszcie.