Deepseek se sooča z več izzivi, povezanimi z omejitvijo 128K žetona, zlasti v okviru svojega API -ja in operativne učinkovitosti. Tu so glavni izzivi:
1. Omejitve API **
Čeprav teoretično arhitektura Deepseeka podpira kontekstno dolžino 128K žetonov, je API omejen na največ 32 tisoč žetonov. Ta omejitev je vzpostavljena za zagotavljanje učinkovite zagotavljanja storitev, vendar uporabnike omejuje, da v celoti izkoristijo zmogljivosti modela. Omejitev izhodnega žetona je omejena pri 4K žetonih, kar lahko privede do težav, ko uporabniki poskušajo model vključiti v aplikacije, ki zahtevajo večje izhode ali daljše kontekste [1] [2].2. Težave z zmedo in integracijo uporabnika **
Uporabniki so poročali o zmedi glede največjih omejitev žetona, ko poskušajo izvajati Deepseek v različnih aplikacijah. Na primer, razvijalci so naleteli na napake, ko so poskušali nastaviti `max_tokens`, ki presega dovoljene omejitve, kar vodi do izzivov integracije z okviri, kot je Langchain [1]. To lahko ovira uporabniško izkušnjo in posvojitev, saj lahko razvijalci težko izkoristijo celoten potencial modela.3. Kommelji uspešnosti **
Odločitev za omejitev dolžine konteksta na 32 tisoč žetonov je namenjena predvsem ohranjanju operativne učinkovitosti. Vendar ta kompromis pomeni, da uporabniki ne morejo izkoristiti celotnih kontekstnih zmogljivosti, ki bi lahko izboljšale uspešnost v aplikacijah, ki zahtevajo obsežno analizo podatkov ali ustvarjanje vsebine z dolgo obliko. Omejitve lahko vplivajo na naloge, kot so povzetek ali zapleteni dialog sistemi, kjer je daljše zadrževanje konteksta koristno [2] [3].4. Upravljanje virov **
Učinkovito upravljanje virov postane bolj zahtevno z visoko mejo žetona. Medtem ko lahko Deepseek teoretično obravnava velike kontekste, to zahteva pomembne računske vire in strategije upravljanja pomnilnika. Ravnotežje med maksimiranjem dolžine konteksta in zagotavljanjem učinkovite uporabe strojnih virov je ključnega pomena, zlasti za uvajanje v okolju z omejeno računalniško zmogljivostjo [4] [5].Če povzamemo, medtem ko arhitektura Deepseeka podpira veliko mejo žetona, praktično izvajanje s svojim API -jem nalaga pomembne omejitve, ki vplivajo na uporabniško izkušnjo, zmogljivosti integracije, optimizacijo uspešnosti in upravljanje virov.
Navedbe:[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/isissue/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_epts_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/isissue/925