DeepSeek сталкивается с несколькими проблемами, связанными с его пределом токена 128K, особенно в контексте его API и оперативной эффективности. Вот основные проблемы:
1. Ограничения API **
Хотя архитектура Deepseek теоретически поддерживает длину контекста 128 тыс. Жетоны, API был ограничен максимум 32K токенов. Это ограничение существует для обеспечения эффективной предоставления услуг, но оно ограничивает пользователей от полного использования возможностей модели. Предел выходного тона ограничен в токенах 4K, что может привести к проблемам, когда пользователи пытаются интегрировать модель в приложения, которые требуют больших выходов или более длинных контекстов [1] [2].2. Проблемы с путаницей и интеграцией пользователя **
Пользователи сообщили о путанице относительно максимальных ограничений токенов при попытке реализовать DeepSeek в различных приложениях. Например, разработчики столкнулись с ошибками при попытке установить «max_tokens» за пределы допустимых пределов, что приводит к проблемам интеграции с такими рамками, как Langchain [1]. Это может помешать пользовательскому опыту и принятию, поскольку разработчикам может быть трудно использовать весь потенциал модели.3. компромиссы производительности **
Решение о ограничении длины контекста до 32K токенов в первую очередь направлено на поддержание операционной эффективности. Тем не менее, этот компромисс означает, что пользователи не могут воспользоваться полными возможностями контекста, которые могут повысить производительность в приложениях, требующих обширного анализа данных или генерации содержания длинной формы. Ограничения могут влиять на такие задачи, как суммирование или сложные системы диалога, где более длительное удержание контекста полезно [2] [3].4. Управление ресурсами **
Эффективное управление ресурсами становится более сложным с высоким пределом токена. В то время как DeepSeek может теоретически обрабатывать большие контексты, это требует значительных вычислительных ресурсов и стратегий управления памятью. Баланс между максимизацией длины контекста и обеспечением эффективного использования аппаратных ресурсов имеет решающее значение, особенно для развертывания в средах с ограниченной вычислительной способностью [4] [5].Таким образом, в то время как архитектура Deepseek поддерживает существенный предел токена, практическая реализация через его API налагает значительные ограничения, которые влияют на пользовательский опыт, возможности интеграции, оптимизацию производительности и управление ресурсами.
Цитаты:[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-deepseek-the-rising-ai-powerhouse-challenging-industry-giants/
[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