DeepSeek står overfor flere utfordringer relatert til den 128K token -grensen, spesielt i sammenheng med API og driftseffektivitet. Her er de viktigste utfordringene:
1. API -begrensninger **
Selv om DeepSeeks arkitektur teoretisk støtter en kontekstlengde på 128K -symboler, har API vært begrenset til maksimalt 32K -symboler. Denne begrensningen er på plass for å sikre effektiv tjenestelevering, men den begrenser brukerne fra å utnytte modellens evner fullt ut. Utgangstokengrensen er avkortet til 4K -symboler, noe som kan føre til problemer når brukere prøver å integrere modellen i applikasjoner som krever større utganger eller lengre kontekster [1] [2].2.
Brukere har rapportert forvirring angående de maksimale tokengrensene når de prøver å implementere DeepSeek i forskjellige applikasjoner. For eksempel har utviklere møtt feil når de forsøker å sette `max_tokens` utover de tillatte grensene, noe som fører til integrasjonsutfordringer med rammer som Langchain [1]. Dette kan hindre brukeropplevelse og adopsjon, ettersom utviklere kan synes det er vanskelig å utnytte det fulle potensialet i modellen.3. ytelse avveining **
Beslutningen om å begrense kontekstlengden til 32K -symboler er først og fremst rettet mot å opprettholde driftseffektivitet. Imidlertid betyr denne avveiningen at brukere ikke kan dra nytte av de fulle kontekstfunksjonene som kan forbedre ytelsen i applikasjoner som krever omfattende dataanalyse eller generering av langform. Begrensningene kan påvirke oppgaver som oppsummering eller komplekse dialogsystemer der lengre kontekstretensjon er gunstig [2] [3].4. Ressursstyring **
Å håndtere ressurser blir effektivt mer utfordrende med en høy tokengrense. Mens DeepSeek teoretisk kan håndtere store kontekster, krever det betydelige beregningsressurser og minnehåndteringsstrategier. Balansen mellom å maksimere kontekstlengde og sikre effektiv bruk av maskinvareressurser er kritisk, spesielt for distribusjon i miljøer med begrenset beregningskapasitet [4] [5].Oppsummert, mens DeepSeeks arkitektur støtter en betydelig tokengrense, pålegger praktisk implementering gjennom sin API betydelige begrensninger som påvirker brukeropplevelsen, integrasjonsfunksjoner, ytelsesoptimalisering og ressursstyring.
Sitasjoner:[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-depseek-the-rising-ai-powerhouse-challenging-industry-gants/
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925