A DeepSeek számos kihívással szembesül a 128K token korlátozásával kapcsolatban, különösen az API és az operatív hatékonyság összefüggésében. Itt vannak a fő kihívások:
1. API korlátozások **
Noha a DeepSeek építészete elméletileg támogatja a 128K token kontextushosszát, az API -t legfeljebb 32K tokenre korlátozták. Ez a korlátozás a hatékony szolgáltatásnyújtás biztosítása érdekében van érvényben, de korlátozza a felhasználókat abban, hogy a modell képességeit teljes mértékben kihasználják. A kimeneti token limit 4K -os tokenekre van korlátozva, ami problémákhoz vezethet, amikor a felhasználók megkísérelnek integrálni a modellt olyan alkalmazásokba, amelyek nagyobb kimeneteket igényelnek vagy hosszabb kontextusokat igényelnek [1] [2].2. Felhasználói zavar és integrációs problémák **
A felhasználók zavart jelentettek a maximális token korlátozások miatt, amikor a Mélységben különféle alkalmazásokban próbálnak megvalósítani. Például a fejlesztők hibákkal találkoztak, amikor megpróbálták beállítani a „max_tokens” -t a megengedett korlátokon, ami integrációs kihívásokhoz vezetett olyan keretekkel, mint a Langchain [1]. Ez akadályozhatja a felhasználói élményt és az örökbefogadást, mivel a fejlesztőknek nehéz lehet kihasználni a modell teljes potenciálját.3. Performance kompromisszumok **
A kontextus hosszának 32 ezer tokenekre korlátozásáról szóló döntés elsősorban a működési hatékonyság fenntartása. Ez a kompromisszum azonban azt jelenti, hogy a felhasználók nem tudják kihasználni azokat a teljes kontextus-képességeket, amelyek javíthatják a teljesítményt az alkalmazásokban, amelyek kiterjedt adatelemzést vagy hosszú formájú tartalomgenerációt igényelnek. A korlátozások olyan feladatokat befolyásolhatnak, mint például az összefoglaló vagy az összetett párbeszédrendszerek, ahol a hosszabb kontextusmegtartás előnyös [2] [3].4. Erőforráskezelés **
Az erőforrások hatékony kezelése egyre nagyobb kihívást jelent a magas token korlátozással. Noha a mélyegység elméletileg képes kezelni a nagy összefüggéseket, ehhez jelentős számítási erőforrásokat és memóriakezelési stratégiákat igényel. A kontextus hosszának maximalizálása és a hardver erőforrások hatékony felhasználása közötti egyensúly kritikus fontosságú, különösen a korlátozott számítási képességgel rendelkező környezetben történő telepítés szempontjából [4] [5].Összefoglalva: míg a DeepSeek architektúrája támogatja a jelentős token korlátot, a gyakorlati megvalósítás az API révén jelentős korlátozásokat ír elő, amelyek befolyásolják a felhasználói élményt, az integrációs képességeket, a teljesítmény optimalizálását és az erőforrás -kezelést.
Idézetek:[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-bout-reepseek-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_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-deason-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925