DeepSeek V3 і R1 міркування
DeepSeek — це китайська лабораторія штучного інтелекту, чиї відкриті моделі V3 і R1 приголомшили індустрію, досягнувши високої продуктивності міркування за незначну частину вартості навчання.
Огляд
R1 in particular showed that strong step-by-step reasoning could be trained largely through reinforcement learning.
Глибоке занурення
DeepSeek-V3 — це велика мовна модель Mixture-of-Experts із сотнями мільярдів параметрів, але лише невеликою частиною активних на токен, що робить висновки дешевими. Випущений приблизно наприкінці 2024 року, він, як повідомляється, коштував лише кілька мільйонів доларів на навчання, набагато менше, ніж західні флагманські моделі. На початку 2025 року DeepSeek випустив R1, модель міркування, побудовану на базі V3, яка пройшла інтенсивне навчання з підкріпленням для створення довгого ланцюжка думок перед відповіддю. R1 відповідав провідним моделям міркувань у математичних тестах і тестах кодування, хоча був випущений як відкриті ваги за дозвільною ліцензією. Поєднання високої продуктивності, низької вартості та відкритості викликало серйозну реакцію ринку та посилило дискусію про ефективність, відкриті моделі та глобальну конкуренцію ШІ.
Технічне розуміння
V3 використовує дизайн Mixture of Experts плюс інновації, такі як прихована увага з кількома головами та допоміжна схема балансування навантаження без втрат для ефективного тренування. Ключова ідея R1 полягає в навчанні з підкріпленням для міркувань: починаючи з базової моделі, він отримував винагороду за правильні відповіді, які можна перевірити, що призвело до розвитку довгих внутрішніх ланцюжків думок, самоперевірки та роздумів без сильної опори на написані людиною приклади міркувань.
Стратегічний вплив
Стратегія постачальника
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.
Вартість і бюджет
Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.
Ризики та безпека
Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.
Майбутнє DeepSeek V3 і R1 Reasoning
Відкритий підхід DeepSeek, спрямований на першу чергу на ефективність, змушує всю галузь скорочувати витрати та випускати більш відкрито. Очікуйте швидких наступних моделей, ширшого впровадження методів Міністерства економіки та RL-for-reasoning, а також постійної геополітичної уваги до прикордонних лабораторій Китаю. Демонстрація того, що аргументація може з’явитися дешево завдяки навчанню з підкріпленням, ймовірно, вплине на те, як наступне покоління моделей міркувань буде побудовано та перетворено на менші версії, які можна розгортати.
Реалізація в реальному світі
Запуск спроможної відкритої моделі аргументації локально або на приватних серверах для завдань з математики та програмування без сплати плати за API за токен
Перетворення здатності R1 міркувати в менші моделі, які можуть працювати на скромному обладнанні
Використання R1 для вирішення завдань з математики та програмування на рівні змагань із видимим покроковим обґрунтуванням
Створення економних додатків на базі MoE V3, де лише частина параметрів активується на токен для економії обчислень
Ризики та огорожі
Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.
Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.
Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.
Дорожня карта впровадження
Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.
Перегляньте умови конфіденційності, безпеки та юридичні умови перед інтеграцією.
Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.
Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.
Продовжуйте досліджувати
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
Наступний посібник
Наповнюйте агентів міркування
Часті запитання
What is DeepSeek V3 and R1 Reasoning?
DeepSeek — це китайська лабораторія штучного інтелекту, чиї відкриті моделі V3 і R1 приголомшили індустрію, досягнувши високої продуктивності міркування за незначну частину вартості навчання. R1, зокрема, показав, що міцне покрокове міркування можна навчити в основному шляхом навчання з підкріпленням.
Яку архітектуру використовує DeepSeek-V3, щоб залишатися ефективним?
V3 — це модель Mixture of Experts: вона має сотні мільярдів загальних параметрів, але активує лише невелику частину на токен, що знижує витрати на обчислення.
Що зробило DeepSeek-R1 особливо помітним у спільноті ШІ?
R1 показав, що потужний ланцюжок думок можна навчити головним чином за допомогою навчання з підкріпленням, і його було відкрито відкрито, дешево порівнюючи топ-моделей.
Приблизно, як зареєстрована вартість навчання DeepSeek-V3 порівняно з західними флагманськими моделями?
Повідомляється, що навчання V3 коштувало всього кілька мільйонів доларів, набагато менше, ніж аналогічні західні флагманські моделі, що шокувало галузь.
Як R1 розвивав свої довгі ланцюжки думок?
R1 був винагороджений за надання правильних відповідей, які можна перевірити, що спонукало його до тривалого внутрішнього міркування, самоперевірки та роздумів.
Яка ефективна техніка пов’язана з навчанням DeepSeek-V3?
V3 представив такі методи, як прихована увага з кількома головами та допоміжну схему балансування навантаження без втрат для ефективного навчання MoE.