DeepSeek – chińska AI w trybie open source. Czy Hongkong ma szansę pokonać OpenAI?
27 stycznia 2025 / AI
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
- Jak narodził się DeepSeek?
- DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3: krótkie wprowadzenie techniczne
- Koszty treningu i wydajność: gdzie tkwi sekret?
- Open source i licencjonowanie
- DeepSeek-R1, R1-Zero i modele Distill: co je różni?
- Rywalizacja Chin i USA: sankcje, półprzewodniki i innowacje
- Czy DeepSeek zagrozi dominacji OpenAI?
- Podsumowanie
- 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:
- DeepSeek-R1-Zero: powstały dzięki zaawansowanemu treningowi bez wstępnego etapu SFT (Supervised Fine-Tuning), skupiającemu się na wzmocnieniu umiejętności rozumowania (tzw. chain-of-thought).
- DeepSeek-R1: w którym autorzy uwzględnili dodatkowe, wstępne fine-tuning (SFT) przed fazą uczenia ze wzmocnieniem, co poprawiło czytelność i spójność generowanego tekstu.
- 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
- „Chiński DeepSeek bije wszystkie modele OpenAI. Zachód ma wielki problem” – Spider’s Web
- „DeepSeek. Chiński startup buduje otwartoźródłową AI” – chiny24.com
- Oficjalna strona DeepSeek-R1 na Hugging Face
Autor: opracowanie własne na bazie wskazanych publikacji.
Tekst przeznaczony do celów informacyjnych i publicystycznych.
Potrzebujesz pomocy w tym temacie?
Napisz do naszego eksperta
Artykuły z tej kategorii
Od 2 lutego 2025 obowiązują artykuły 1-5 AI Act, brak ich stosowania może skutkować wysokimi karami
Od 2 lutego 2025 obowiązują artykuły 1-5 AI Act, brak ich stosowania może skutkować wysokimi karamiBREAKING nowe rozporządzenie wykonawcze prezydenta Trumpa
BREAKING nowe rozporządzenie wykonawcze prezydenta TrumpaChat GPT nie działa. Tysiące zgłoszeń od użytkowników
Chat GPT nie działa. Tysiące zgłoszeń od użytkownikówStargate Project – nowa era infrastruktury AI w Stanach Zjednoczonych
Stargate Project – nowa era infrastruktury AI w Stanach Zjednoczonych