DeepSeek стикається з кількома проблемами, пов’язаними з його обмеженням токенів 128K, особливо в контексті його API та оперативної ефективності. Ось основні проблеми:
1. обмеження API **
Незважаючи на те, що архітектура Deepseek теоретично підтримує тривалість контексту 128 тис. Жетонів, API обмежений максимум 32 -тик жетонів. Це обмеження існує для забезпечення ефективної надання послуг, але це обмежує користувачів повністю використовувати можливості моделі. Ліміт виводу маркера обмежується на 4K жетонах, що може призвести до проблем, коли користувачі намагаються інтегрувати модель у додатки, які потребують більших результатів або більш тривалих контекстів [1] [2].2. Проблема плутанини та інтеграції користувача **
Користувачі повідомили про плутанину щодо максимальних обмежень жетонів, намагаючись впровадити DeepSeek у різних програмах. Наприклад, розробники зіткнулися з помилками при спробі встановити `max_tokens` поза дозволеними межами, що призводить до викликів інтеграції з рамками, такими як Langchain [1]. Це може перешкоджати досвіду та прийняттю користувачів, оскільки розробникам може бути важко використовувати весь потенціал моделі.3. Компроміси ефективності **
Рішення про обмеження тривалості контексту до 32 -кратних жетонів в першу чергу спрямоване на підтримку ефективності роботи. Однак цей компроміс означає, що користувачі не можуть скористатися повними можливостями контексту, які могли б підвищити продуктивність у додатках, що потребують широкого аналізу даних або генерування вмісту тривалої форми. Обмеження можуть впливати на завдання, такі як узагальнення або складні системи діалогу, де вигідне збереження контексту [2] [3].4. Управління ресурсами **
Ефективне управління ресурсами стає більш складним з високим обмеженням. Хоча DeepSeek теоретично може впоратися з великими контекстами, це вимагає значних обчислювальних ресурсів та стратегій управління пам'яттю. Баланс між максимізацією довжини контексту та забезпеченням ефективного використання апаратних ресурсів є критичним, особливо для розгортання в середовищах з обмеженою обчислювальною здатністю [4] [5].Підсумовуючи це, хоча архітектура Deepseek підтримує істотну межу токена, практична реалізація завдяки своєму API накладає значні обмеження, які впливають на досвід користувачів, можливості інтеграції, оптимізацію продуктивності та управління ресурсами.
Цитати:[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_keep_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-resoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925