DeepSeek Review: Är det bättre än ChatGPT? Du bestämmer

Har du någonsin märkt att du pratar med en AI som om det vore din terapeut? Bara jag?

Jag ska erkänna, jag har använt ChatGPT för mer än att bara svara på frågor. Ibland är det mitt val för att ventilera om livets små frustrationer (men låt oss hålla det mellan oss).

När jag behöver forskningsstödda svar vänder jag mig till Bryderi. Den har en förmåga att samla ihop solid information från hela webben.

Så när jag hörde talas om DeepSeek, Jag var naturligtvis fascinerad. Kan detta vara nästa stora grej inom AI?

Om du inte har hört talas om DeepSeek än, här är ett roligt faktum: Den 27 januari 2025 sköt appen i höjden för att bli den mest nedladdade gratisappen på Apples App Store i USA Den typen av meteorisk uppgång sker inte varje dag. DeepSeek skapar vågor, och jag ville se om det levde upp till hypen.

DeepSeek är ett AI-företag som utvecklar öppen källkod stora språkmodeller (LLMs), positionerar sig som en kostnadseffektiv och högpresterande alternativ till mer etablerade konkurrenter som ChatGPT. Dess modeller, inklusive DeepSeek-V3 och DeepSeek-R1, är designade för uppgifter som svar på tekniska frågor, kodgenereringoch problemlösning.

Men som med vilken AI som helst, är den inte utan sina nackdelar: enstaka tekniska hicka, strängare innehållsfilter och potentiella dataintegritetsproblem.

I denna DeepSeek-recension kommer jag att diskutera för- och nackdelar, vad det är, vem det är bäst för och dess nyckelfunktioner. Sedan ska jag visa dig hur jag använde DeepSeeks kärnfunktioner (DeepThink-R1, webbsökning och dokumentanalys). Jag avslutar artikeln med att jämföra DeepSeek med mina tre bästa alternativ (ChatGPT, Bryderioch chatsonic).

Så är DeepSeek det AI-assistent du har väntat på? Eller faller den under konkurrenterna? Låt oss dyka in och utforska allt det har att erbjuda.

Slutsats

Vad är DeepSeek?

DeepSeek är ett kinesiskt företag för artificiell intelligens som grundades 2023 av Liang Wenfeng i Hangzhou, Kina. Den utvecklar stora språkmodeller med öppen källkod (LLM) och har fått stor uppmärksamhet för sina AI chatbot som konkurrerar med etablerade konkurrenter som ChatGPT.

Företaget kom ur Liang Wenfengs hedgefond, High-Flyer. Det grundades med ett tydligt uppdrag: att utveckla kraftfulla språkmodeller som konkurrerar med betalda alternativ samtidigt som de förblir tillgängliga för den bredare AI-gemenskapen.

Dess AI-modeller (särskilt DeepSeek-V3) kan utföra uppgifter som att svara på frågor, lösa logiska problem och skriva datorprogram på en nivå som är jämförbar med ledande AI-system. DeepSeeks grundare förvärvade ett stort lager av Nvidia A100-chips före USA:s exportrestriktioner, vilket ger företaget en konkurrensfördel.

Den 27 januari 2025 blev DeepSeeks app den mest nedladdade gratisappen på Apples App Store i USA, vilket orsakar betydande störningar på den tekniska aktiemarknaden. DeepSeek har också gjort sin AI-chatbot öppen källkod, vilket ger fri tillgång till dess kod för användning, modifiering och visning.

Översikt över tillgängliga modeller

DeepSeek har utvecklat flera huvudmodeller, inklusive DeepSeek V3 och DeepSeek R1.

DeepSeek V3 är deras storskaliga modell med 671 miljarder parametrar, som kan hantera ett brett spektrum av uppgifter inklusive komplex kodning och allmänna resonemang.

Samtidigt är DeepSeek R1 byggd ovanpå V3 och är speciellt designad för avancerade resonemang. Det visar betydligt bättre prestanda inom områden som matematiska resonemang och kodgenerering.

Dessutom har DeepSeek introducerat mindre modeller som DeepSeek Janus-Pro-7B (en multimodal modell med 7 miljarder parametrar), som kan förstå och generera bilder. DeepSeek Coder och DeepSeek-Coder-V2 är specialiserade modeller för kodningsuppgifter, där V2-versionen har 236 miljarder parametrar.

Tekniska egenskaper och arkitektoniska innovationer

DeepSeek V3 (företagets senaste modell) innehåller flera avancerade arkitektoniska innovationer:

1. Blandning av experter (MoE)-arkitektur: DeepSeek V3 använder ett MoE-ramverk som aktiverar specifika parametrar baserat på input, vilket ökar effektiviteten utan att förlora prestanda.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): Detta förbättrar hastigheten, minskar minnesanvändningen och hanterar längre sekvenser bättre.
3. DeepSeekMoE: Denna teknik balanserar arbetsbelastningen mellan experter, vilket förbättrar prestandan.
4. Lastbalanseringsstrategi: DeepSeek V3 använder en ny lastbalanseringsstrategi, som förbättrar prestandan utan avvägningar i expertaktivering.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 förutsäger flera tokens samtidigt för att öka effektiviteten.
6. Minnesoptimering: Modellen tränar utan tensorparallellism, vilket gör GPU utbildning mer effektivt och kostnadseffektivt.
7. Utökad kontextlängd: DeepSeek V3 kan hantera upp till 128,000 XNUMX tokens, vilket gör den bättre på behandla långa dokument.

Dessa innovationer har gjort det möjligt för DeepSeek att uppnå konkurrenskraftiga prestanda med betydligt lägre beräkningsresurser och kostnader jämfört med andra ledande AI-modeller.

Vem är DeepSeek bäst för?

DeepSeek är det mest användbara för följande typer av människor:

• Marknadsbyråer kan använda DeepSeek för att analysera konsumentbeteende på nischmarknader, skapa riktade kampanjer och anpassa meddelanden samtidigt som de ligger före branschtrender.
• Små företag kan använda DeepSeek för att få tillgång till professionella insikter till en lägre kostnad. Detta ersätter effektivt dyra konsulttjänster för en konkurrensfördel.
• Branschproffs kan använda DeepSeek för att få skräddarsydda insikter inom specialiserade områden som hälsovård, finans, juridiska tjänsteroch vetenskaplig forskning.
• Utvecklare och forskare kan använda DeepSeek som en öppen källkodsmodell för att modifiera och anpassa AI för sina projekt.
• Kostnadsmedvetna användare kan använda DeepSeeks lägre API-prissättning för att spara på AI-utveckling och affärsverksamhet.
• Företag som behöver riktad AI kan använda DeepSeek för att bygga exakta, branschspecifika applikationer.

DeepSeek-nyckelfunktioner

Här är DeepSeeks nyckelfunktioner du bör vara medveten om.

Modell Mångfald

DeepSeek har utvecklat en omfattande svit av stora språkmodeller som visar upp en anmärkningsvärd mångsidighet. Deras flaggskeppsmodell (DeepSeek-V3) har imponerande 671 miljarder parametrar och kan hantera kontextfönster upp till 128,000 XNUMX tokens, vilket gör den exceptionellt kraftfull för komplexa resonemang och kommunikationsuppgifter.

Här är DeepSeeks modeller:

• DeepSeek Coder (november 2023)
• DeepSeek LLM (december 2023)
• DeepSeek-V2 (maj 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (juli 2024)
• DeepSeek-V3 (december 2024)
• DeepSeek-R1 (januari 2025)
• Janus-Pro-7B (januari 2025)

Dessa modeller är designade för olika uppgifter, inklusive kodning, allmän användning och avancerade resonemang.

Arkitektonisk innovation

DeepSeek har banat väg för en avancerad Mixture of Experts (MoE)-arkitektur som dramatiskt förbättrar beräkningseffektiviteten. De använder exakt expertsegmentering och delad isolering för att förbättra specialisering och minska redundans.

Som ett komplement till detta utvecklade DeepSeek DualPipe, en sofistikerad kommunikationsaccelerator för effektiv pipelineparallellism. DualPipe överlappar framåt- och bakåtberäkningar, minskar latensen och optimerar datarörelsen över GPU:er genom att skapa en virtuell databehandlingsenhet för att effektivt utbyta data mellan alla GPU:er.

Denna kombination av MoE-arkitektur och DualPipe gör att DeepSeek kan optimera dataflödet mellan GPU:er för snabbare och mer prisvärd modellträning. Till exempel tränades deras DeepSeek V3-modell (med 671 miljarder parametrar) på 2,048 800 Nvidia H10 GPUs på cirka två månader för XNUMX gånger högre effektivitet än vissa branschledare.

Utbildningsexcellens

DeepSeeks utbildning utmärker sig med avancerade förstärkningstekniker. De utvecklade ett regelbaserat belöningssystem med två nyckelkomponenter: precisionsbelöningar och formatbelöningar, som överträffar traditionella neurala belöningsmodeller. Detta tillvägagångssätt gör att deras AI kan lära sig mer nyanserade och exakta resonemangsmöjligheter.

Till exempel visade deras R1-modell anmärkningsvärda förbättringar i matematiska resonemang, öka pass@1-poängen på AIME 2024 från 15.6 % till 71.0 %. Företaget använde en utbildningsprocess med förstärkning lärande. Denna metod gjorde det möjligt för modellen att använda en självverifieringsteknik som en del av dess resonemangsprocess.

Resultatet är en träningsmetod som inte bara förbättrar beräkningsinlärning utan också skapar AI-modeller som kan ge mer sofistikerade och tillförlitliga resonemang över komplexa uppgifter.

Ekonomisk effektivitet

DeepSeek har uppnått konkurrenskraftig AI-prestanda med anmärkningsvärd kostnadseffektivitet jämfört med vissa västerländska modeller.

Medan de första rapporterna om att utveckla DeepSeek-V3 för bara 6 miljoner USD var vilseledande, har företaget visat betydande ekonomiska fördelar. Siffran på 6 miljoner USD representerar endast de slutliga utbildningskostnaderna, med totala utvecklingskostnader som uppskattas till mellan 100 miljoner USD och 1 miljard USD årligen.

Trots högre totala kostnader förblir DeepSeeks tillvägagångssätt ekonomiskt effektivt. Deras API-prissättning är betydligt lägre än konkurrenter som OpenAI, som erbjuder potentiella kostnadsbesparingar för utvecklare och företag.

Denna prissättningsstrategi, i kombination med dess öppen källkodsstrategi och konkurrenskraftiga modellprestanda, positionerar DeepSeek som en potentiellt störande kraft i det globala AI-tekniklandskapet.

Specialiserade förmågor

Företaget har inte bara skapat generalistmodeller utan också utvecklat specialiserade lösningar som DeepSeek Coder och Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder är en serie programmeringsfokuserade språkmodeller som tränas på 2 biljoner tokens, med 87 % kod och 13 % naturligt språk på engelska och kinesiska. Tillgängliga i storlekar som sträcker sig från 1B till 33B parametrar, dessa modeller levererar toppmodern prestanda på programmeringsriktmärken och stöder kodkomplettering på projektnivå.

Janus-Pro-7B representerar DeepSeeks genombrott i förståelse och genererar bilder. Släppt i januari 2025, denna modell uppnår 80 % noggrannhet på GenEval benchmark och överträffar konkurrenter som DALL-E3 och Stabil diffusion. Byggd på DeepSeek-LLM-7B, använder Janus-Pro-7B en datauppsättning på 72 miljoner bilder.

Dessa riktade modeller utmärker sig inom specifika domäner som programmering och bildgenerering, och visar upp DeepSeeks innovativa inställning till specialiserade AI-lösningar.

Tillgänglighetsfilosofi

DeepSeek är engagerad i att demokratisera AI-teknik och släpper många av sina modeller med öppen källkod eller delvis öppen källkod. Detta tillåter forskare, utvecklare och företag över hela världen att få tillgång till banbrytande AI-funktioner till avsevärt reducerade kostnader.

DeepSeek har anammat metoder med öppen källkod som främjar innovation i samarbete, och erbjuder modeller som DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 och DeepSeek-R1 med tillgänglig licensiering. Deras prissättningsstrategi sänker inträdesbarriärerna dramatiskt, med DeepSeek-R1 prissatt till bara 0.55 USD per miljon inmatade tokens, jämfört med OpenAI:s o1-modell till 15 USD per miljon tokens.

DeepSeek samlar experter och erbjuder prisvärda AI-verktyg, som påskyndar innovation och utökar global åtkomst. Detta representerar ett betydande steg mot att demokratisera artificiell intelligens, bryta ned traditionella barriärer för kostnader, komplexitet och datorkraft.

Hur man använder DeepSeek

Så här använde jag alla DeepSeeks funktioner för att svara på mina frågor och lösa mina problem:

1. Välj Starta nu
2. Skapa ett konto
3. Ställ en fråga till DeepSeek
4. Använd DeepThink-R1-modellen
5. Använd DeepSeek för att söka på webben
6. Ge DeepSeek ett dokument att analysera

Steg 1: Välj Starta nu

Jag började med att gå till deepseek.com och tryck på "Starta nu" för fri tillgång till DeepSeek-V3.

Steg 2: Skapa ett konto

Efter att ha skapat ett konto blev jag imponerad av hur rent gränssnittet var. Det såg mycket ut som ChatGPT!

När jag tittade närmare på själva meddelandefältet fanns det ett par saker jag märkte att jag kunde göra:

• Slå på DeepSeek-R1 för att lösa resonemangsproblem
• Sök på webben
• Ladda upp dokument och bilder

Steg 3: Ställ en fråga till DeepSeek

Jag ville prova dessa olika funktioner och jämföra dem med varandra, och börja med att ställa DeepSeek en intressant fråga: "Vilka är några okonventionella sätt att mäta tid utan att använda klockor eller kalendrar?"

Jag skrev detta i meddelandefältet (utan att aktivera DeepThink eller Search) och tryckte på skicka.

Några sekunder senare genererade DeepSeek ett svar som besvarade min fråga adekvat!

Steg 4: Använd DeepThink-R1-modellen

Därefter ville jag prova DeepThink-R1-modellen. Denna modell är designad för avancerade resonemang och problemlösning. Det är bra för att slutföra mer komplexa uppgifter, som logiska pussel och matematiska utmaningar.

Jag bestämde mig för att testa dess kapacitet genom att ställa ett resonemangsproblem och se hur väl det kunde gå sönder och lösa det: "Om du hade en oändlig tillgång på 3-liters och 5-liters kannor, hur skulle du mäta exakt 4 liter vatten ?”

Några sekunder senare delade DeepSeek tankeprocessen bakom hur man närmade sig att lösa problemet i varje samtalston, vilket jag tyckte var mycket insiktsfullt.

Det gav också två metoder för att lösa problemet! Jag blev imponerad.

Steg 5: Använd DeepSeek för att söka på webben

Därefter ville jag använda DeepSeeks webbsökningsfunktion. Jag testade detta genom att ställa följande fråga: "Vilka är de senaste genombrotten inom AI-driven medicinsk diagnostik i år?"

Några sekunder senare genererade jag ett svar på min fråga.

Jag skickade frågan ett par gånger och tyvärr misslyckades DeepSeek på grund av tekniska problem. Detta kan dock bara bero på att den höga efterfrågan överväldigar servrarna.

Oavsett vilket, jag uppskattade att DeepSeek fortfarande svarade på frågan efter bästa förmåga. Den information som lämnades var dock två år gammal.

Steg 6: Ge DeepSeek ett dokument att analysera

Sist men inte minst ville jag ge DeepSeek en bild att analysera.

Jag gjorde detta genom att ladda upp ett PDF-dokument av Zhuangzis "Fjärilsdröm" och tillhandahålla frågan: "Analysera detta utdrag ur Zhuangzis "Fjärilsdröm" och diskutera dess implikationer på verklighetens natur och självidentitet."

Några sekunder senare gav DeepSeek mig en djupgående titt på nyckelteman och filosofiska implikationer av Zhuangzis "Fjärilsdröm", som jag tyckte var mycket insiktsfull!

Sammantaget var min erfarenhet av DeepSeek mestadels positiv. Dess funktionalitet kändes smidig och intuitiv, speciellt när man använde DeepThink-R1-modellen och analyserade dokument.

Medan jag stötte på några tekniska problem, blev jag imponerad av hur djupt det analyserade problem och gav genomtänkta svar.

Topp 3 DeepSeek-alternativ

Här är de bästa DeepSeek-alternativen du vill prova.

ChatGPT

Bryderi

Nästa DeepSeek-alternativ jag skulle rekommendera är Perplexity. Förutom ChatGPT är det en annan LLM jag är ett stort fan av för att göra research. Det känns som att ha en forskningsassistent som inte bara hittar information utan organiserar och förfinar den utifrån vad jag behöver.

Medan DeepSeek fokuserar på AI-resonemang, kodning och problemlösning, utmärker Perplexity sig på AI-driven sökning, sammanfattning och forskning. Båda plattformarna är starka inom olika områden: DeepSeek är bra för logiktunga uppgifter och tekniska utmaningar, medan Perplexity är bättre för att upptäcka och organisera information.

Förvirring överträffar AI-driven sökning, hämtar information från live internetkällor för att ge aktuella resultat. Samtidigt fokuserar DeepSeek på avancerade resonemang och specialiserade uppgifter med hjälp av sin sofistikerade modell. Dessa modeller uppdateras regelbundet men utför inte webbsökningar i realtid.

DeepSeek sticker ut med sina modeller med öppen källkod, som DeepSeek-R1 som låter utvecklare anpassa AI för specifika behov. Samtidigt erbjuder Perplexity ett användarvänligt forskningsverktyg som känns mer som en avancerad sökmotor.

För en AI som hjälper dig att lösa komplexa problem, generera kod och arbeta med logikbaserade uppgifter, välj DeepSeek. För en AI som förbättrar forskning, sammanfattar innehåll och ger uppdaterade svar är Perplexity ett utmärkt val!

chatsonic

Det sista DeepSeek-alternativet jag skulle rekommendera är Chatsonic. Det jag älskar med Chatsonic är hur det är förenklar marknadsföringsuppgifter med sin allt-i-ett AI-arbetsyta och inbyggda optimeringsverktyg.

Medan DeepSeek har visat konkurrenskraftiga prestanda inom specifika områden som matematiska resonemang, sticker Chatsonic ut för sina sömlösa marknadsföringsintegrationer och verktyg för innehållsskapande.

Å ena sidan är DeepSeek ett kraftpaket med öppen källkod. Det utmärker sig i logik, matematik och kodningsuppgifter, vilket gör det till ett solidt val för tekniska användare som behöver noggrann problemlösning. API-åtkomst och gratis modelltillgänglighet ger också flexibilitet för utvecklare och forskare.

Å andra sidan är Chatsonic byggd för marknadsförare, skribenter och innehållsstrateger. Den integreras med Ahrefs, Google Search Console och WordPress, vilket gör datahämtning och kampanjhantering i realtid enkel. Till skillnad från DeepSeek, som fokuserar mer på beräkning men kan användas för att skapa innehåll och analysera, prioriterar Chatsonic branding, automatiserade arbetsflöden och val av multimodell AI för kreativa projekt.

För en avancerad AI-modell för problemlösning, kodning och forskning är DeepSeek ett utmärkt val. Men om ditt fokus är innehållsskapande, marknadsföring och automatisering, välj Chatsonic!

DeepSeek Review: Rätt verktyg för dig?

Efter testning DeepSeeks funktioner (DeepThink-R1, webbsökning och dokumentanalys) var jag särskilt imponerad av dess förmåga att lösa resonemangsproblem och generera genomtänkta, strukturerade svar. Vissa tekniska problem gjorde dock att upplevelsen kändes lite inkonsekvent.

Oavsett vilket visade DeepSeek en stark potential, särskilt när det gäller att hantera komplexa frågor med djup och tydlighet. Dess intuitiva gränssnitt och logiska resonemangsförmåga stod verkligen ut för mig. Trots enstaka fel är det fortfarande ett lovande verktyg för forskning och analys!

Om du behöver en kraftfull, kostnadseffektiv AI för kodning och tekniska uppgifter är DeepSeek ett gediget val. Men om du letar efter de bästa DeepSeek-alternativen, skulle jag överväga dessa alternativ:

• ChatGPT är bäst för allmänna AI-konversationer, innehållsskapande, brainstorming och kodning. Det erbjuder en mer naturlig, interaktiv upplevelse med en hög grad av tillförlitlighet.
• Bryderi är bäst för forskning och faktabaserade svar. Dess AI-drivna sökmotor levererar uppdaterad, citerad information som är utmärkt för akademisk eller företagsforskning.
• chatsonic är bäst för AI-driven bildgenerering, webbsökning i realtid och röstinteraktioner. Det är ett starkt alternativ för digitala marknadsförare, innehållsskapare och företag som söker en AI med multimediafunktioner.

Tack för att du läste min DeepSeek-recension! Jag hoppas att du tyckte att det var till hjälp.

Prova DeepSeeks kärnfunktioner gratis och se hur du gillar det!

Vanliga frågor

Kan man lita på DeepSeek?

DeepSeeks AI-kapacitet är imponerande, men det finns betydande integritets- och säkerhetsproblem på grund av dess datalagringsmetoder i Kina. Det finns också potentiella sårbarheter för desinformation. Även om modellen visar lovande inom områden som matematik och kodning, ska du närma dig den med försiktighet med tanke på dess känslighet för att generera skadligt innehåll och bristen på transparens kring datahantering.

Hur skiljer sig DeepSeek från ChatGPT?

DeepSeek utmärker sig i teknisk precision, med fokus på resonemangstunga uppgifter som kodning, matematik och strukturerad problemlösning. Samtidigt erbjuder ChatGPT en mer mångsidig och konversationsupplevelse lämpad för kreativt skrivande, brainstorming och tillfälliga diskussioner. DeepSeek använder också en självförstärkt inlärningsmodell utan mänsklig övervakning, vilket gör den mer kostnadseffektiv och effektiv. Den erbjuder också funktioner som obegränsade uppmaningar och möjligheten att köra på lokala maskiner.

Vad används DeepSeek för?

DeepSeek är ett AI-utvecklingsföretag som skapar stora språkmodeller med öppen källkod (LLM) för olika uppgifter. Dessa LLM:er är särskilt starka i formella resonemang, kodning och problemlösning. DeepSeek erbjuder flera tjänster inklusive en webbgränssnitt, mobilapplikation och API-åtkomst.

Är DeepSeek gratis?

Ja, DeepSeek erbjuder en helt gratis nivå med full tillgång till dess kärnfunktioner. Det betyder att vem som helst kan använda DeepSeek-V3- och R1-modellerna utan begränsningar! Till skillnad från många AI-tjänster som begränsar gratis användning, ger DeepSeek obegränsad tillgång till sin chatbot och modeller utan att kräva ett kreditkort eller införa dagliga frågegränser.

Vem är ägaren till DeepSeek?

DeepSeek ägs av High-Flyer, en kinesisk hedgefond. Det grundades av Liang Wenfeng, en 40-årig entreprenör som tog examen från Zhejiang University. Liang Wenfeng fungerar som VD för DeepSeek och var tidigare med och grundade High-Flyer, ett kvantitativt investeringsförvaltningsföretag som nu förvaltar tillgångar på 8 miljarder dollar.

Varför faller Nvidia-aktien på grund av DeepSeek?

Nvidias aktie rasade 17 % den 27 januari 2025, p.g.a. DeepSeeks tillkännagivande av en kostnadseffektiv AI-modell som uppnår liknande prestanda som västerländska modeller till betydligt lägre kostnad. Denna utveckling väckte oro för framtida efterfrågan på Nvidias högpresterande AI-chips, som är kärnan i dess verksamhet. Det väckte också rädsla för ökad konkurrens på den globala arenan för artificiell intelligens.

Är DeepSeek R1 gratis?

DeepSeek R1 erbjuder både gratis och betalda nivåer, med priset så lågt som 0.14 USD per miljon inmatade tokens och 0.28 USD per miljon output-tokens. Även om det inte är helt gratis, erbjuder DeepSeek R1 ett mycket prisvärt alternativ jämfört med andra AI-modeller, med vissa plattformar som erbjuder begränsad gratis användning eller tillgång till låg kostnad.