DeepSeek – chińska AI w trybie open source. Czy Hongkong ma szansę pokonać OpenAI? 

DeepSeek to seria chińskich modeli językowych, która imponuje wydajnością i niskimi kosztami treningu. Dzięki otwartoźródłowemu podejściu, DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3 wywołują spore zamieszanie w branży AI. 

Źródło: www.deepseek.com

DeepSeek: rewolucja w świecie AI rodem z Hongkongu 

DeepSeek coraz częściej pojawia się w dyskusjach o przyszłości sztucznej inteligencji. Ten hongkoński projekt dostarcza duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) cechujące się otwartym kodem, wysoką wydajnością i – co kluczowe – znacznie niższymi kosztami treningu niż konkurencyjne rozwiązania od OpenAI czy Mety. 

W niniejszym artykule przyjrzymy się DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, a także omówimy najnowsze informacje o procesie rozwoju i dystrybucji tych modeli – oparte zarówno na oficjalnych materiałach dostępnych na platformie Hugging Face, jak i na publikacjach z Spider’s Web oraz chiny24.com. 

Spis treści 

1. Jak narodził się DeepSeek? 
2. DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3: krótkie wprowadzenie techniczne 
3. Koszty treningu i wydajność: gdzie tkwi sekret? 
4. Open source i licencjonowanie 
5. DeepSeek-R1, R1-Zero i modele Distill: co je różni? 
6. Rywalizacja Chin i USA: sankcje, półprzewodniki i innowacje 
7. Czy DeepSeek zagrozi dominacji OpenAI? 
8. Podsumowanie 
9. Źródła 

Jak narodził się DeepSeek? 

Najnowsze doniesienia prasowe wskazują, że w 2015 roku Hongkongu powstało High-Flyer Capital Management – firma, która do niedawna była niemal nieznana w branży IT poza Azją. Sytuacja zmieniła się diametralnie za sprawą DeepSeek – serii dużych modeli językowych, które szturmem zdobyły uznanie ekspertów w Dolinie Krzemowej. 

DeepSeek to jednak nie tylko projekt komercyjny – to również powiew otwartości w świecie, w którym dominują zazwyczaj zamknięte rozwiązania o ogromnych budżetach, takie jak modele od OpenAI (w tym GPT-4 i OpenAI o1). 

DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3: krótkie wprowadzenie techniczne 

Zgodnie z informacjami z oficjalnej strony projektu na Hugging Face, DeepSeek publikuje obecnie kilka wariantów swoich modeli: 

1. DeepSeek-R1-Zero: powstały dzięki zaawansowanemu treningowi bez wstępnego etapu SFT (Supervised Fine-Tuning), skupiającemu się na wzmocnieniu umiejętności rozumowania (tzw. chain-of-thought). 
2. DeepSeek-R1: w którym autorzy uwzględnili dodatkowe, wstępne fine-tuning (SFT) przed fazą uczenia ze wzmocnieniem, co poprawiło czytelność i spójność generowanego tekstu. 
3. DeepSeek-V3: nazwane bazowym modelem, z którego wywodzą się opisane wyżej warianty R1-Zero i R1. DeepSeek-V3 może mieć aż 671 miliardów parametrów i został wytrenowany w czasie dwóch miesięcy, przy kosztach ok. 5,58 mln dolarów (dane: chiny24.com).

Kontekst techniczny 

• Wysoka liczba parametrów (nawet do 671 mld) przekłada się na możliwość generowania bardzo złożonych wypowiedzi i analiz. 
• Zoptymalizowany proces trenowania sprawia, że nawet tak duża architektura nie wymaga budżetu porównywalnego z OpenAI. 
• Główny cel: samodzielne wypracowywanie wieloetapowych rozwiązań i minimalizowanie „halucynacji”, tak częstej w innych modelach. 

Koszty treningu i wydajność: gdzie tkwi sekret? 

Zarówno serwis Spider’s Web, jak i portal chiny24.com podkreślają, że koszty treningu DeepSeek-R1 (ok. 5 mln USD dla pierwszej odsłony) są wielokrotnie niższe od tych, o których słyszymy w kontekście GPT-4 czy innych zamkniętych modeli OpenAI, gdzie mówi się o miliardach dolarów. 

Gdzie kryje się recepta na sukces? 

• Autorskie metody optymalizacji procesu uczenia, 

• Zwinna architektura pozwalająca modelowi na uczenie się efektywniej przy mniejszej liczbie GPU, 

• Oszczędne gospodarowanie danymi treningowymi (unikając zbędnych powtórzeń i precyzyjnie dobierając zestaw danych). 

Open source i licencjonowanie 

DeepSeek, w odróżnieniu od większości zachodnich konkurentów, stawia na otwarty kod. Jak czytamy w oficjalnej dokumentacji modelu na Hugging Face: 

„DeepSeek-R1 series support commercial use, allow for any modifications and derivative works, including, but not limited to, distillation…” 

To oznacza, że społeczność może nie tylko swobodnie korzystać z tych modeli, ale również je modyfikować i rozwijać. Dodatkowo powstało już kilka wariantów w ramach linii DeepSeek-R1-Distill, zoptymalizowanych pod kątem mniejszego zapotrzebowania na zasoby. 

Ważne: 

• Modele DeepSeek-R1-Distill bazują m.in. na publicznie dostępnych Qwen2.5 i Llama3, z którymi łączą się stosowne licencje Apache 2.0 oraz licencje Llama. 

• Mimo to całość jest udostępniana społeczności na bardzo liberalnych zasadach – co stymuluje eksperymenty i dalsze innowacje. 

DeepSeek-R1, R1-Zero i modele Distill: co je różni? 

Z dokumentacji opublikowanej na Hugging Face wyłania się trójstopniowy podział: 

1. DeepSeek-R1-Zero 

• Trening tylko z użyciem RL (reinforcement learning), bez wcześniejszego SFT, 

• Model potrafi generować bardzo rozbudowane łańcuchy rozumowania (chain-of-thought), 

• Może jednak cierpieć na problemy z powtarzalnością i czytelnością tekstu. 

2. DeepSeek-R1 

• Włączenie fazy SFT przed RL rozwiązało problemy zauważone w R1-Zero, 

• Lepsza spójność i mniejsza skłonność do halucynacji, 

• Według testów (ang. benchmarks) jest porównywalny z OpenAI o1 w zadaniach matematycznych, programistycznych i analitycznych. 

3. DeepSeek-R1-Distill 

• „Odchudzone” wersje modelu (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B parametrów), 

• Umożliwiają łatwiejsze wdrożenia na słabszym sprzęcie, 

• Powstały poprzez destylację (przeniesienie wiedzy z pełnego modelu R1 do mniejszych architektur). 

Rywalizacja Chin i USA: sankcje, półprzewodniki i innowacje 

Jak zaznacza „South China Morning Post” (cyt. za chiny24.com), rozwój chińskich modeli AI przebiega w warunkach ograniczonego dostępu do zaawansowanych półprzewodników, czego powodem są amerykańskie sankcje. 

Tymczasem chińskie firmy – w tym DeepSeek czy ByteDance (Doubao) – pokazują, że nawet w tak niesprzyjającym klimacie są w stanie tworzyć modele: 

• nieustępujące zachodnim rozwiązaniom, 

• a często znacznie tańsze w utrzymaniu. 

Jak zauważa Jim Fan (naukowiec z Nvidii), projekt DeepSeek może być dowodem, że innowacyjność i restrykcyjne warunki (mniejsze fundusze, sankcje) nie muszą się wykluczać. 

Czy DeepSeek zagrozi dominacji OpenAI? 

High-Flyer Capital Management i inne chińskie firmy wchodzą na rynek z modelem, który: 

• działa lepiej od zachodniej konkurencji w niektórych testach, 

• jest tańszy w rozwoju i utrzymaniu, 

• udostępnia otwarte repozytoria, pozwalając na szybki rozwój ekosystemu w oparciu o community. 

Jeśli OpenAI (i inne giganty) nie opracują strategii konkurowania z tańszymi i równie dobrymi modelami, chińskie rozwiązania – jak DeepSeek czy Doubao – mogą przyciągnąć do siebie znaczną część rynku. 

Era drogich modeli AI się kończy? 

DeepSeek jest żywym przykładem, że era gigantycznych i ultradrogich modeli AI może się kończyć. Otwarty kod, niskie koszty treningu i bardzo dobre wyniki w benchmarkach sprawiają, że ambitne startupy z Chin mogą zachwiać dotychczasowym układem sił w branży sztucznej inteligencji. 

Z uwagi na rosnące napięcia technologiczne między Chinami a USA, dalszy rozwój DeepSeek i podobnych projektów stanie się zapewne jednym z głównych wątków w globalnej rywalizacji o miano lidera AI. 

Źródła 

1. „Chiński DeepSeek bije wszystkie modele OpenAI. Zachód ma wielki problem” – Spider’s Web 
2. „DeepSeek. Chiński startup buduje otwartoźródłową AI” – chiny24.com 
3. Oficjalna strona DeepSeek-R1 na Hugging Face 

Autor: opracowanie własne na bazie wskazanych publikacji.
Tekst przeznaczony do celów informacyjnych i publicystycznych.