DeepSeek, nový model velkého jazyka (LLM), představuje významné výhody ve využívání výpočetních zdrojů ve srovnání s jinými modely jako GPT-4 a Claude Sonet 3.5.
Efektivní aktivace parametrů
DeepSeek zaměstnává architekturu směsi expertů (MOE), což znamená, že z celkových 671 miliard parametrů je pro jakýkoli daný úkol aktivováno pouze 37 miliard. Tato selektivní aktivace umožňuje Deepseek udržovat vysoký výkon a zároveň drasticky snižuje výpočetní náklady. Ve srovnání, tradiční modely často využívají všechny své parametry pro každý úkol, což vede k vyšší spotřebě zdrojů [1] [2].Efektivita školení
Školení DeepSeek-V3 vyžadovalo přibližně 2,788 milionu hodin GPU s využitím čipů NVIDIA H800, což se překládá na náklady na přibližně 5,576 milionu USD. To je pozoruhodně nízké ve srovnání s jinými předními modely, které mohou způsobit náklady desetkrát vyšší u podobných tréninkových úkolů [3] [7]. Účinnost pramení z optimalizovaných algoritmů a hardwaru, které minimalizují režii během tréninku, což z něj činí nákladově efektivní možnost pro vývojáře [4].Metrics Performance Metrics
Navzdory svému efektivnímu využití zdrojů působí DeepSeek působivě na různých benchmarcích. Například skóroval 73,78% na HumanEval za úkoly kódování a 84,1% na GSM8K pro řešení problémů a překonal mnoho konkurentů a zároveň spotřeboval méně zdrojů [1] [4]. Tento výkon je dosažen s méně než 6% svých parametrů aktivních kdykoli a představuje jeho schopnost poskytovat vysoce kvalitní výstupy bez rozsáhlých výpočetních požadavků typických pro jiné LLM.Manipulace s kontextem
DeepSeek také vyniká při manipulaci s dlouhými kontextovými okny a podporuje až 128 tisíc tokenů, což je výrazně více než mnoho jiných modelů, které obvykle zpracovávají mezi tokeny 32 k 64 k. Tato schopnost zvyšuje jeho užitečnost ve složitých úkolech, jako je generování kódu a analýza dat [1].Závěr
Stručně řečeno, inovativní používání architektury MOE Deepseeka umožňuje aktivovat pouze zlomek jeho parametrů během úkolů, což vede k podstatným úsporám výpočetních zdrojů a nákladů. Jeho efektivní tréninkový proces a silné metriky výkonu se umístí jako impozantní konkurent v krajině velkých jazykových modelů, zejména pro aplikace vyžadující jak účinnost, tak vysoký výkon.Citace:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-n-nnow-out-this-new-lm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-otout
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics and-fakts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-derisrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/