Rozumowanie DeepSeek V3 i R1
DeepSeek to chińskie laboratorium sztucznej inteligencji, którego otwarte modele V3 i R1 zadziwiły branżę, zapewniając najwyższą wydajność rozumowania za ułamek kosztów szkolenia.
Przegląd
R1 in particular showed that strong step-by-step reasoning could be trained largely through reinforcement learning.
Głębokie nurkowanie
DeepSeek-V3 to duży model języka typu Mixture of Experts z setkami miliardów całkowitych parametrów, ale tylko niewielką ich częścią na token, co pozwala na tanie wnioskowanie. Wypuszczony pod koniec 2024 roku, koszt szkolenia podobno wynosi zaledwie kilka milionów dolarów, czyli znacznie mniej niż zachodnie flagowe modele. Na początku 2025 roku firma DeepSeek wypuściła R1, model rozumowania zbudowany na bazie V3, który był intensywnie szkolony za pomocą uczenia się przez wzmacnianie, aby przed udzieleniem odpowiedzi uzyskać długie rozumowanie oparte na łańcuchach myślowych. R1 odpowiadał wiodącym modelom rozumowania w testach matematycznych i kodowania, a jednocześnie był wypuszczany jako otwarte wagi na liberalnej licencji. Połączenie dobrej wydajności, niskich kosztów i otwartości wywołało poważne reakcje rynkowe i zintensyfikowaną debatę na temat wydajności, otwartych modeli i globalnej konkurencji w zakresie sztucznej inteligencji.
Wgląd techniczny
V3 wykorzystuje projekt będący mieszanką ekspertów oraz innowacje, takie jak ukryta uwaga wielu głów i schemat równoważenia obciążenia bez strat, aby efektywnie trenować. Kluczową ideą R1 jest uczenie się przez wzmacnianie na potrzeby rozumowania: zaczynając od modelu podstawowego, nagradzano go za udzielanie poprawnych, sprawdzalnych odpowiedzi, co doprowadziło do opracowania długich wewnętrznych łańcuchów myślowych, samokontroli i refleksji bez nadmiernego polegania na pisanych przez ludzi przykładach rozumowania.
Wpływ strategiczny
Strategia dostawcy
Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
Koszt i budżet
Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
Ryzyko i bezpieczeństwo
Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Przyszłość rozumowania DeepSeek V3 i R1
Podejście DeepSeek skupiające się przede wszystkim na wydajności i otwartej masie wywiera presję na całą branżę, aby obniżyła koszty i bardziej otwarcie udostępniała produkty. Należy spodziewać się szybkiego wdrożenia modeli, szerszego przyjęcia technik Ministerstwa Środowiska i RL na rzecz rozumowania oraz ciągłego zainteresowania geopolitycznego chińskimi laboratoriami granicznymi. Wykazanie, że rozumowanie może pojawić się tanio dzięki uczeniu się przez wzmacnianie, prawdopodobnie wpłynie na sposób budowania nowej generacji modeli rozumowania i przekształcania ich w mniejsze, możliwe do wdrożenia wersje.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Uruchamianie wydajnego modelu wnioskowania o otwartej wadze lokalnie lub na prywatnych serwerach do zadań matematycznych i kodowania bez płacenia opłat API za każdy token
Przekształcenie zdolności rozumowania R1 w mniejsze modele, które można uruchomić na skromnym sprzęcie
Używanie R1 do rozwiązywania problemów matematycznych i programistycznych na poziomie zawodów z widocznym rozumowaniem krok po kroku
Tworzenie ekonomicznych aplikacji w oparciu o MoE V3, w których tylko część parametrów jest aktywowana na token, aby zaoszczędzić moc obliczeniową
Zagrożenia i poręcze
Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Plan wdrożenia
Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Odkrywaj dalej
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the DeepSeek V3 and R1 Reasoning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Następny poradnik
Nasycaj agentów rozumujących
Często zadawane pytania
What is DeepSeek V3 and R1 Reasoning?
DeepSeek to chińskie laboratorium sztucznej inteligencji, którego otwarte modele V3 i R1 zadziwiły branżę, zapewniając najwyższą wydajność rozumowania za ułamek kosztów szkolenia. W szczególności R1 pokazało, że silne rozumowanie krok po kroku można ćwiczyć głównie poprzez uczenie się przez wzmacnianie.
Z jakiej architektury korzysta DeepSeek-V3, aby zachować wydajność?
Wersja 3 to model złożony z ekspertów: ma setki miliardów całkowitych parametrów, ale aktywuje tylko niewielką część na token, co obniża koszty obliczeń.
Co sprawiło, że DeepSeek-R1 stał się szczególnie zauważalny w społeczności AI?
R1 pokazał, że potężne rozumowanie oparte na łańcuchach myślowych można trenować głównie poprzez uczenie się przez wzmacnianie, i zostało to udostępnione otwarcie, tanio dopasowując się do najlepszych modeli.
Jaki jest mniej więcej raportowany koszt szkolenia DeepSeek-V3 w porównaniu z zachodnimi flagowymi modelami?
Szkolenie V3 podobno kosztowało zaledwie kilka milionów dolarów, znacznie mniej niż porównywalne zachodnie modele flagowe, co zszokowało branżę.
Jak R1 rozwinął swoje długie łańcuchy myślowe?
R1 został nagrodzony za udzielanie poprawnych, sprawdzalnych odpowiedzi, co doprowadziło go do rozwinięcia długiego wewnętrznego rozumowania, samokontroli i refleksji.
Jaka jest jedna technika zwiększająca efektywność powiązana ze szkoleniem DeepSeek-V3?
W wersji 3 wprowadzono techniki takie jak ukryta uwaga wielogłowa i schemat równoważenia obciążenia bez strat, aby efektywnie szkolić swoje MoE.