„Deepseek“ susiduria su keliais iššūkiais, susijusiais su jo 128K žetonų riba, ypač atsižvelgiant į jo API ir eksploatavimo efektyvumą. Čia yra pagrindiniai iššūkiai:
1. API apribojimai **
Nors „Deepseek“ architektūra teoriškai palaiko 128K žetonų konteksto ilgį, API apsiribojo ne daugiau kaip 32 K. Šis apribojimas yra skirtas užtikrinti efektyvų paslaugų teikimą, tačiau jis riboja vartotojus nuo visiškai panaudojant modelio galimybes. Išvesties žetonų riba yra ribojama 4K žetonais, o tai gali sukelti problemų, kai vartotojai bando integruoti modelį į programas, kurioms reikalingi didesni išėjimai ar ilgesni kontekstai [1] [2].2. Vartotojo painiavos ir integracijos problemos **
Vartotojai pranešė apie painiavą dėl maksimalių žetonų apribojimų bandydami įgyvendinti „Deepseek“ įvairiose programose. Pavyzdžiui, kūrėjai susidūrė su klaidomis, bandydami nustatyti „max_tokens“ už leidžiamų ribų, todėl susidūrė su integracijos iššūkiais, susijusiais su tokiomis sistemomis kaip „Langchain“ [1]. Tai gali kliudyti vartotojo patirčiai ir priėmimui, nes kūrėjams gali būti sunku išnaudoti visą modelio potencialą.3. Performanso kompromisai **
Sprendimas apriboti konteksto ilgį iki 32K žetonų pirmiausia siekia išlaikyti veiklos efektyvumą. Tačiau šis kompromisas reiškia, kad vartotojai negali pasinaudoti visomis konteksto galimybėmis, kurios galėtų sustiprinti programų, kurioms reikalinga išsami duomenų analizė, ar ilgos formos turinio generavimo, našumas. Apribojimai gali turėti įtakos tokioms užduotims kaip apibendrinimas ar sudėtingos dialogo sistemos, kuriose naudingas ilgesnis konteksto išlaikymas [2] [3].4. Išteklių valdymas **
Šaltinių valdymas iš tikrųjų tampa sudėtingesnis, naudojant aukštą žetonų limitą. Nors „Deepseek“ teoriškai gali tvarkyti didelius kontekstus, tai padaryti reikia reikšmingų skaičiavimo išteklių ir atminties valdymo strategijų. Pusiausvyra tarp maksimalaus konteksto ilgio ir užtikrinant efektyvų aparatūros išteklių naudojimą yra labai svarbus, ypač diegimui aplinkoje, kurioje yra ribota skaičiavimo galimybė [4] [5].Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek“ architektūra palaiko didelę žetonų ribą, praktinis įgyvendinimas per savo API nustato reikšmingus apribojimus, turinčius įtakos vartotojo patirčiai, integracijos galimybėms, našumo optimizavimui ir išteklių valdymui.
Citatos:[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-out-deepseeek-the-riusing-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-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/AIDER-AI/AIDER/ISSUSES/925