DeepSeek-V3.1: Chiński model językowy rzuca wyzwanie OpenAI i Anthropic

Na rynku sztucznej inteligencji pojawił się nowy gracz, który może realnie zagrozić dominacji OpenAI i Anthropic. Chiński startup DeepSeek zaprezentował swój najnowszy model językowy DeepSeek-V3.1, który bazuje na architekturze DeepSeek-V3, ale wprowadza szereg istotnych ulepszeń w zakresie rozumowania, korzystania z narzędzi i programowania.

Modele DeepSeek zyskały już reputację rozwiązań oferujących wydajność porównywalną z produktami OpenAI i Anthropic, ale przy znacznie niższych kosztach. Czy DeepSeek-V3.1 utrzyma ten trend?

Architektura i możliwości

DeepSeek-V3.1 wprowadza kilka kluczowych innowacji, które mają na celu zwiększenie jego wszechstronności i efektywności.

• Hybrydowy tryb myślenia: Model obsługuje zarówno „myślenie” (rozumowanie krok po kroku), jak i generowanie „niemyślące” (bezpośrednie, strumień świadomości), przełączane za pomocą szablonu czatu. To nowość w porównaniu z poprzednimi wersjami i oferuje elastyczność w różnych zastosowaniach.
• Wsparcie dla narzędzi i agentów: Model został zoptymalizowany pod kątem wywoływania narzędzi i zadań agentowych (np. korzystanie z API, wykonywanie kodu, wyszukiwanie). Wywołania narzędzi używają ustrukturyzowanego formatu, a model obsługuje niestandardowe agenty kodowe i agenty wyszukiwania z szczegółowymi szablonami.
• Ogromna skala, efektywna aktywacja: Model ma 671 miliardów parametrów, z czego 37 miliardów jest aktywowanych na token – to architektura Mixture-of-Experts (MoE), która obniża koszty wnioskowania przy zachowaniu dużej pojemności. Okno kontekstowe wynosi 128 tysięcy tokenów, znacznie więcej niż u większości konkurentów.
• Rozszerzenie długiego kontekstu: DeepSeek-V3.1 wykorzystuje dwuetapowe podejście do rozszerzania długiego kontekstu. Pierwsza faza (32 tysiące) została wytrenowana na 630 miliardach tokenów (10 razy więcej niż V3), a druga (128 tysięcy) na 209 miliardach tokenów (3,3 razy więcej niż V3). Model jest trenowany z mikroskalowaniem FP8 dla wydajnej arytmetyki na sprzęcie nowej generacji.

Wyniki testów

DeepSeek-V3.1 został przetestowany w szerokim zakresie benchmarków, obejmujących wiedzę ogólną, kodowanie, matematykę, korzystanie z narzędzi i zadania agentowe. W trybie „myślenia” model osiąga wyniki porównywalne lub lepsze od dotychczasowych liderów, zwłaszcza w kodowaniu i matematyce. Tryb „niemyślący” jest szybszy, ale nieco mniej dokładny, co czyni go idealnym do zastosowań wrażliwych na opóźnienia.

Integracja z narzędziami i agentami kodowymi

DeepSeek-V3.1 oferuje zaawansowane możliwości integracji z narzędziami zewnętrznymi i agentami kodowymi.

• Wywoływanie narzędzi: Ustrukturyzowane wywołania narzędzi są obsługiwane w trybie „niemyślącym”, co pozwala na tworzenie skryptowalnych przepływów pracy z zewnętrznymi API i usługami.
• Agenci kodowi: Deweloperzy mogą tworzyć niestandardowych agentów kodowych, postępując zgodnie z dostarczonymi szablonami trajektorii, które szczegółowo opisują protokół interakcji dla generowania, wykonywania i debugowania kodu. DeepSeek-V3.1 może korzystać z zewnętrznych narzędzi wyszukiwania w celu uzyskania aktualnych informacji, co jest kluczowe dla zastosowań biznesowych, finansowych i badań technicznych.

Dostępność

Wszystkie wagi modelu i kod są dostępne na platformach Hugging Face i ModelScope na licencji MIT, co zachęca zarówno do badań, jak i zastosowań komercyjnych. Struktura modelu jest kompatybilna z DeepSeek-V3, a szczegółowe instrukcje dotyczące lokalnego wdrożenia są udostępnione. Uruchomienie wymaga znacznych zasobów GPU ze względu na skalę modelu, ale otwarty ekosystem i narzędzia społecznościowe obniżają bariery wejścia.

Podsumowanie

DeepSeek-V3.1 stanowi ważny krok w kierunku demokratyzacji zaawansowanej sztucznej inteligencji, pokazując, że otwarte, ekonomiczne i wysoce wydajne modele językowe są możliwe. Jego połączenie skalowalnego rozumowania, integracji narzędzi i wyjątkowej wydajności w zadaniach kodowania i matematycznych pozycjonuje go jako praktyczny wybór zarówno dla badań, jak i rozwoju stosowanej sztucznej inteligencji.

Model można znaleźć na Hugging Face. Dodatkowe materiały, tutoriale i kody są dostępne na GitHub.