Menjalankan model Deepseek secara lokal

Pengantar Deepseek

Deepseek telah muncul sebagai pemain penting dalam lanskap intelijen buatan sejak didirikan pada Juli 2023. Didirikan oleh Liang Wenfeng di Hangzhou, Cina, perusahaan ini dengan cepat mendapat perhatian karena pendekatan inovatifnya untuk pengembangan AI, khususnya melalui bahasa besar-besarannya dalam bahasa besarnya dengan sumber terbuka besarnya dengan sumber terbuka besarnya terbuka Model (LLM).

Founding and Background

Inovasi Teknologi

Dampak Pasar

Keuntungan Strategis

Saat Deepseek terus berinovasi dan memperluas penawarannya, dampaknya pada industri AI menjadi semakin jelas. Perpaduan unik perusahaan dari teknologi yang hemat biaya dan fokus strategis pada penelitian dapat mendefinisikan kembali dinamika kompetitif dalam lanskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat.

Memahami model Deepseek

Deepseek telah memperkenalkan berbagai model bahasa besar yang inovatif (LLM) yang membentuk kembali lanskap AI. Memahami model -model ini melibatkan mengeksplorasi arsitektur, kemampuan, dan bagaimana mereka dibandingkan dengan pesaing yang ada.

Gambaran Umum Model Deepseek

Fitur utama dari model Deepseek

2. Kemampuan Multimodal:
-Jan-Pro-7b mencontohkan kemampuan Deepseek untuk memproses berbagai tipe data, termasuk teks, gambar, dan suara. Fungsionalitas multimodal ini memungkinkan untuk berbagai aplikasi yang lebih luas dibandingkan dengan model tradisional yang terutama fokus pada teks.

3. Kecepatan pemrosesan yang ditingkatkan:
-Model Deepseek dirancang untuk pemrosesan data berkecepatan tinggi, memungkinkan respons yang lebih cepat dan peningkatan kinerja dalam aplikasi real-time. Ini sangat bermanfaat bagi sektor yang membutuhkan wawasan langsung, seperti keuangan dan perawatan kesehatan.

4. Skalabilitas:
- Arsitektur mendukung skalabilitas, memungkinkan model untuk menangani peningkatan volume data tanpa mengorbankan kinerja. Kemampuan beradaptasi ini membuat mereka cocok untuk usaha kecil dan perusahaan besar.

5. Kemampuan NLP Lanjutan:
- Model Deepseek unggul dalam memahami konteks dan menghasilkan output yang akurat, membuatnya ideal untuk AI percakapan dan aplikasi berbasis teks lainnya. Kemampuan mereka untuk terlibat dalam interaksi yang lebih alami membedakan mereka dari pesaing seperti chatgpt.

Perbandingan dengan pesaing

- Tujuan & Fokus: Sementara chatgpt terutama diarahkan untuk percakapan AI dan pembuatan konten, model Deepseek fokus pada analisis data dan memberikan wawasan khusus.
- Akurasi & Presisi: Deepseek menawarkan akurasi tinggi dalam tugas intensif data tertentu dibandingkan dengan akurasi percakapan umum ChatGPT.
- Integrasi & Aplikasi: Deepseek dirancang untuk aplikasi tingkat perusahaan, terutama di sektor yang membutuhkan pengambilan data yang kuat dan kemampuan analisis.

Pendekatan inovatif Deepseek untuk desain model dan fokusnya pada efisiensi telah memposisikannya sebagai pesaing yang tangguh di ruang AI. Dengan fitur-fitur seperti arsitektur campuran ahli dan kemampuan multimodal, Deepseek tidak hanya menantang norma-norma yang ada tetapi juga membuka jalan bagi solusi AI yang lebih mudah diakses dan kuat yang disesuaikan dengan kebutuhan industri yang beragam. Ketika model -model ini terus berkembang, dampaknya pada lanskap AI kemungkinan akan tumbuh lebih signifikan.

Menyiapkan lingkungan Anda

Menyiapkan lingkungan Anda untuk menjalankan model Deepseek secara lokal adalah langkah penting untuk memanfaatkan kekuatan alat AI canggih ini. Bagian ini akan memandu Anda melalui persiapan yang diperlukan, termasuk persyaratan perangkat keras, instalasi perangkat lunak, dan langkah -langkah konfigurasi untuk memastikan pengalaman yang lancar.

Persyaratan perangkat keras ###
Untuk menjalankan model Deepseek secara efektif, perangkat keras Anda harus memenuhi spesifikasi tertentu:

1. Prosesor (CPU):
- Prosesor multi-core direkomendasikan untuk kinerja optimal. Cari setidaknya Intel i5 atau AMD Ryzen 5 atau lebih baik.

2. Memori (RAM):
-Minimal 16 GB RAM sangat penting untuk menjalankan sebagian besar model, tetapi 32 GB atau lebih lebih disukai untuk model yang lebih besar seperti V3 atau Jan-Pro-7b.

3. Kartu Grafis (GPU):
- GPU khusus dapat secara signifikan meningkatkan kinerja, terutama untuk model yang memanfaatkan pemrosesan paralel. NVIDIA GPU dengan dukungan CUDA sangat dianjurkan. Bertujuan untuk setidaknya NVIDIA RTX 2060 atau setara.

4. Penyimpanan:
- Pastikan Anda memiliki ruang penyimpanan yang cukup (lebih disukai SSD) untuk mengakomodasi file model dan data apa pun yang Anda rencanakan untuk diproses. Setidaknya 100 GB ruang kosong disarankan.

5. Sistem Operasi:
- Model Deepseek kompatibel dengan sistem operasi utama, termasuk Windows, MacOS, dan Linux. Pastikan OS Anda diperbarui ke versi terbaru untuk kompatibilitas optimal.

Persyaratan Perangkat Lunak

1. Python:
- Python sering diperlukan untuk menjalankan model AI dan mengelola dependensi. Pastikan Anda memiliki Python 3.7 atau yang lebih baru diinstal pada sistem Anda.

2. Manajer Paket:
- Gunakan manajer paket seperti `Pip` (untuk Python) atau` conda` (jika menggunakan anaconda) untuk mengelola perpustakaan dan dependensi dengan mudah.

3. Ollama:
- Instal ollama, alat yang dirancang untuk memfasilitasi penyebaran dan manajemen model AI secara lokal. Alat ini menyederhanakan proses mengunduh dan menjalankan model Deepseek.

4. Chatbox:
- Jika Anda berencana untuk menggunakan antarmuka percakapan dengan model Deepseek, pertimbangkan untuk menginstal chatbox, yang menyediakan cara mudah untuk berinteraksi dengan model dalam format obrolan.

Langkah -langkah konfigurasi ###
Setelah perangkat keras dan perangkat lunak Anda siap, ikuti langkah -langkah konfigurasi ini:

1. Pengaturan Lingkungan:
- Buat direktori khusus pada sistem Anda di mana semua file model dan sumber daya terkait akan disimpan. Ini membantu menjaga ruang kerja Anda tetap teratur.

2. Instal dependensi:
- Gunakan paket manajer Anda untuk menginstal perpustakaan tambahan yang diperlukan oleh model Deepseek, seperti Numpy atau TensorFlow, tergantung pada persyaratan model.

3. Model Unduh:
- Memanfaatkan Ollama untuk mengunduh model deepseek spesifik yang ingin Anda jalankan. Ikuti petunjuk yang disediakan oleh Ollama untuk memastikan instalasi yang tepat.

4. Menguji pengaturan Anda:
- Setelah instalasi, disarankan untuk menjalankan perintah uji sederhana atau skrip untuk memverifikasi bahwa semuanya berfungsi dengan benar sebelum menyelam ke tugas yang lebih kompleks.

Menyiapkan lingkungan Anda untuk menjalankan model Deepseek secara lokal melibatkan pertimbangan yang cermat dari spesifikasi perangkat keras, instalasi perangkat lunak, dan langkah -langkah konfigurasi. Dengan memastikan bahwa sistem Anda memenuhi persyaratan ini dan mengikuti proses pengaturan yang diuraikan, Anda akan dilengkapi dengan baik untuk memanfaatkan kemampuan model AI canggih Deepseek secara efektif.

Menjalankan Deepseek R1 secara lokal

Menjalankan Deepseek R1 secara lokal memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan kekuatan model AI canggih ini sambil mempertahankan kontrol atas data mereka. Di bawah ini adalah panduan komprehensif tentang cara menjalankan Deepseek R1 secara efektif di mesin Anda.

Ikhtisar Deepseek R1

Proses Pengaturan ###

1. Instal Ollama

2. Pilih ukuran model Anda

Pilih ukuran model berdasarkan spesifikasi sistem Anda dan penggunaan yang Anda maksudkan.

3. Unduh dan jalankan model

4. Menyiapkan antarmuka pengguna

Pengaturan ini memungkinkan interaksi yang lebih intuitif dengan model AI.

Dengan mengikuti langkah -langkah ini, Anda dapat berhasil menjalankan Deepseek R1 secara lokal di mesin Anda. Pengaturan ini tidak hanya memberikan privasi yang ditingkatkan tetapi juga memungkinkan interaksi yang dapat disesuaikan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda. Dengan Deepseek R1 yang Anda miliki, Anda dapat mengeksplorasi kemampuannya di berbagai aplikasi sambil menikmati manfaat eksekusi lokal.

Menjelajahi Varian Model

Menjelajahi berbagai varian model Deepseek memberikan wawasan tentang kemampuan unik, kekuatan, dan kasus penggunaan yang ideal. Dua model utama, Deepseek R1 dan Deepseek V3, memenuhi kebutuhan yang berbeda dalam lanskap AI.

Deepseek R1

-Deepseek R1-Zero: Versi ini dilatih seluruhnya menggunakan RL tanpa ada fine-tuning (SFT) yang diawasi. Meskipun menampilkan kemampuan penalaran yang mengesankan, ia menghadapi tantangan seperti output berulang dan keterbacaan yang tidak konsisten.

- Deepseek R1: Untuk mengatasi keterbatasan R1-Zero, versi ini menggabungkan tahap SFT sebelum pelatihan RL. Penambahan ini meningkatkan kejelasan dan akurasi, menjadikannya pilihan yang lebih dapat diandalkan untuk aplikasi yang beralasan. Kekuatannya terletak pada pemecahan masalah logis, penalaran matematika, dan tugas pengkodean, mencapai tolok ukur tinggi di bidang ini.

Deepseek v3

-Skalabilitas: V3 sangat cocok untuk tugas NLP skala besar dan aplikasi multibahasa. Arsitekturnya mendukung pelatihan hemat biaya, membutuhkan lebih sedikit jam GPU dibandingkan dengan model lain.

- Kinerja: Sementara itu unggul dalam tugas pemrosesan bahasa, V3 tidak secara khusus dirancang untuk tugas penalaran seperti R1. Sebaliknya, ia menawarkan kinerja yang tak tertandingi dalam menghasilkan teks yang koheren dan menangani input bahasa yang beragam.

Memilih model yang tepat

- Untuk tugas penalaran: Jika fokus Anda adalah pada penalaran yang kompleks atau aplikasi akademik yang menuntut tingkat pemrosesan logis yang tinggi, Deepseek R1 adalah pilihan yang lebih baik. Kemampuan penalaran canggih membuatnya sangat berharga untuk tujuan penelitian.

- Untuk tugas NLP: Jika kebutuhan Anda berpusat di sekitar pembuatan teks skala besar atau dukungan multibahasa, Deepseek V3 menonjol sebagai pilihan optimal karena efisiensi dan skalabilitasnya.

Baik Deepseek R1 dan V3 mewakili kemajuan yang signifikan dalam teknologi AI. Dengan memahami fitur dan kekuatan unik mereka, pengguna dapat membuat keputusan berdasarkan informasi tentang model mana yang paling selaras dengan tujuan mereka. Apakah memprioritaskan penalaran atau pemrosesan bahasa alami, Deepseek menawarkan solusi kuat yang dirancang untuk beragam aplikasi.

Membangun Sistem Rag Generasi Retrievalaugmented

Membangun sistem generasi pengambilan (RAG) pengambilan melibatkan mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) dengan sumber pengetahuan eksternal untuk meningkatkan kualitas dan relevansinya. Arsitektur ini memungkinkan model untuk mengambil informasi terkini, menjadikannya sangat berguna untuk aplikasi yang membutuhkan pengetahuan khusus domain. Berikut adalah gambaran terperinci tentang cara membangun sistem kain menggunakan model Deepseek.

Memahami arsitektur kain

Kerangka kerja kain terdiri dari dua komponen utama: pengambilan dan generasi.

1. Fase Pengambilan:
- Dalam fase ini, sistem memproses kueri pengguna dan mencari informasi yang relevan dari basis pengetahuan eksternal, yang dapat mencakup basis data, dokumen internal, atau artikel ilmiah.
- Model pengambilan mengubah kueri pengguna menjadi embedding - representasi numerik yang menangkap esensi dari kueri - memungkinkannya untuk secara efektif mencari melalui sejumlah besar data.
- Setelah menemukan dokumen atau cuplikan yang relevan, informasi ini kemudian digunakan untuk memperkaya konteks kueri asli.

2. Fase Generasi:
- Setelah mengambil informasi terkait, prompt yang diperkaya (kueri asli ditambah konteks tambahan) diteruskan ke LLM.
- LLM menghasilkan respons yang koheren dan relevan secara kontekstual berdasarkan pengetahuan internalnya dan data yang baru diambil.
- Proses dua langkah ini memastikan bahwa tanggapannya tidak hanya akurat tetapi juga didasarkan pada sumber yang dapat diandalkan.

Langkah -langkah untuk membangun sistem kain

1. Tentukan kasus penggunaan

2. Pilih Sumber Pengetahuan

3. Menerapkan mekanisme pengambilan

4. Integrasi dengan model Deepseek

5. Optimalkan Teknik Surat Prompt

6. Uji dan Iterate

Manfaat sistem kain

Membangun sistem generasi pengambilan pengambilan menggunakan model Deepseek meningkatkan kemampuan LLM tradisional dengan mengintegrasikannya dengan sumber pengetahuan eksternal. Arsitektur ini tidak hanya meningkatkan akurasi respons tetapi juga memungkinkan pembaruan dinamis berdasarkan data waktu-nyata, menjadikannya alat yang sangat berharga di berbagai aplikasi dalam lanskap AI saat ini.

fitur lanjutan dan kustomisasi

Fitur -fitur canggih dan opsi kustomisasi dalam model Deepseek, terutama Deepseek R1, memberi pengguna kemampuan untuk menyesuaikan kinerja AI dengan aplikasi dan persyaratan tertentu. Bagian ini akan mengeksplorasi kemampuan canggih ini, dengan fokus pada sistem pembelajaran hibrida, dukungan multi-agen, fitur penjelasan, dan opsi kustomisasi.

fitur -fitur canggih utama dari Deepseek R1

1. Algoritma Pembelajaran Hibrida **
-Deepseek R1 menggunakan kombinasi pembelajaran penguatan berbasis model dan bebas model (RL). Pendekatan hibrida ini memungkinkan model untuk beradaptasi dengan cepat di lingkungan yang dinamis dan meningkatkan efisiensi dalam tugas intensif komputasi. Dengan mengintegrasikan fine-tuning (SFT) yang diawasi dengan RL, model mencapai kinerja canggih dalam tugas penalaran, pengkodean, dan masalah optimasi yang kompleks [1] [2].

2. Dukungan multi-agen **
- Model ini mencakup kemampuan pembelajaran multi-agen yang kuat, memungkinkan koordinasi di antara beberapa agen dalam skenario kompleks seperti logistik, permainan, dan mengemudi otonom. Fitur ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang membutuhkan pengambilan keputusan kolaboratif dan penyesuaian waktu nyata berdasarkan perubahan lingkungan [1].

3. Fitur Penjelasan **
- Mengatasi kesenjangan yang signifikan dalam model RL tradisional, Deepseek R1 menggabungkan alat bawaan untuk AI (XAI) yang dapat dijelaskan. Alat-alat ini memungkinkan pengguna untuk memvisualisasikan dan memahami proses pengambilan keputusan dari model, yang sangat penting untuk industri seperti perawatan kesehatan dan keuangan yang membutuhkan transparansi dalam operasi AI [1] [2].

4. Modul Pra-Terlatih **
- Deepseek R1 hadir dengan perpustakaan luas modul terlatih yang memfasilitasi penyebaran cepat di berbagai industri. Modul -modul ini dapat digunakan untuk aplikasi seperti robotika, optimasi rantai pasokan, dan rekomendasi yang dipersonalisasi, secara signifikan mengurangi waktu pengaturan untuk pengembang [1].

Opsi kustomisasi ###

Deepseek R1 menawarkan beberapa cara bagi pengguna untuk menyesuaikan model agar sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka:

1. Menyempurnakan dengan set data khusus **
- Pengguna dapat menyempurnakan Deepseek R1 menggunakan dataset mereka sendiri dan struktur hadiah. Fleksibilitas ini memungkinkan organisasi untuk mengadaptasi model dengan kasus penggunaan khusus atau persyaratan khusus industri [2].

2. API Integrasi **
- Model mendukung integrasi tanpa batas dengan aplikasi pihak ketiga melalui API-nya. Kemampuan ini memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan fungsionalitas Deepseek R1 tanpa merombak sistem mereka yang ada [1] [2].

3. Kompatibilitas Kerangka **
- Deepseek R1 kompatibel dengan kerangka pembelajaran mesin populer seperti TensorFlow dan Pytorch, memudahkan pengembang untuk memasukkan model ke dalam alur kerja mereka [1] [2].

4. Varian Distilled **
- Untuk pengguna dengan sumber daya perangkat keras terbatas, Deepseek menawarkan versi suling R1 yang mempertahankan kinerja tinggi sambil lebih hemat sumber daya. Model -model ini dioptimalkan untuk penyebaran pada perangkat keras konsumen tanpa mengorbankan terlalu banyak kemampuan [2] [5].

Aplikasi fitur canggih

- Bantuan pengkodean: Model ini dapat diintegrasikan ke dalam lingkungan pengembangan untuk memberikan saran kode, perangkat lunak debug yang kompleks, dan menghasilkan cuplikan kode seperti manusia [6].
-Pendidikan: Sistem bimbingan belajar AI dapat memanfaatkan kemampuan penalaran Deepseek R1 untuk memandu siswa melalui masalah kompleks langkah demi langkah [2].
- Penelitian Ilmiah: Model ini mahir dalam memecahkan persamaan lanjutan dalam fisika dan matematika, menjadikannya alat yang berharga bagi para peneliti [6].
- Keuangan: Deepseek R1 dapat mengoptimalkan algoritma perdagangan frekuensi tinggi dan meningkatkan sistem deteksi penipuan melalui kemampuan penalaran canggih [2] [5].

Fitur -fitur lanjutan dan opsi kustomisasi Deepseek R1 memberdayakan pengguna untuk memanfaatkan potensi penuh di berbagai aplikasi. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran hibrida, dukungan multi-agen, alat penjelasan, dan kemampuan kustomisasi yang luas, organisasi dapat menyesuaikan model untuk memenuhi kebutuhan spesifik mereka sambil memastikan transparansi dan efisiensi dalam operasi AI. Karena semakin banyak industri mengadopsi solusi AI canggih ini, dampak model Deepseek akan terus tumbuh.

Kutipan:
[1] https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-r1-rl-models-whats-new/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[3] https://www.youtube.com/watch?v=prbcfgsvaco
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://play.ht/blog/deepseek-r1/
[7] https://www.deepseek.com

menggunakan kasus dan aplikasi

Deepseek telah dengan cepat memantapkan dirinya sebagai alat transformatif di berbagai industri, memanfaatkan kemampuan AI canggihnya untuk mengatasi tantangan yang kompleks dan meningkatkan efisiensi operasional. Di bawah ini adalah beberapa kasus penggunaan dan aplikasi Deepseek yang menyoroti keserbagunaan dan dampaknya.

1. Kesehatan

2. Keuangan

3. Manajemen Lalu Lintas Cerdas

4. E-commerce

5. Manajemen Energi

6. Cybersecurity

7. Kendaraan otonom

8. Penemuan obat

9. Perencanaan Kota Cerdas

10. Pendidikan

Beragam aplikasi Deepseek di seluruh perawatan kesehatan, keuangan, transportasi, e-commerce, manajemen energi, keamanan siber, kendaraan otonom, penemuan obat, perencanaan kota pintar, dan pendidikan menggambarkan potensi transformatifnya. Ketika organisasi terus mengadopsi kemampuan Deepseek, dampaknya pada peningkatan efisiensi dan pengambilan keputusan di seluruh industri kemungkinan akan berkembang lebih jauh, memperkuat posisinya sebagai pemimpin dalam lanskap AI.

Memecahkan masalah masalah umum

Memecahkan masalah masalah umum dengan Deepseek dapat meningkatkan pengalaman pengguna dan memastikan kelancaran operasi. Berikut adalah panduan komprehensif untuk mengatasi masalah yang sering ditemui pengguna saat menggunakan AI Deepseek.

1. Masalah Konektivitas Internet

2. Membersihkan cache dan data

Untuk pengguna aplikasi seluler, membersihkan cache aplikasi atau data dapat menyelesaikan masalah yang terus -menerus. Ini biasanya dapat dilakukan melalui pengaturan aplikasi di perangkat Anda.

3. Pembaruan Aplikasi

4. Pemeriksaan Status Server

5. Masalah login

6. Pesan kesalahan

7. Kompatibilitas Perangkat

8. Menghubungi Dukungan

Dengan mengikuti langkah -langkah pemecahan masalah ini, pengguna dapat secara efektif mengatasi masalah umum yang dihadapi saat menggunakan AI Deepseek. Mempertahankan koneksi internet yang stabil, menjaga perangkat lunak diperbarui, dan menggunakan sumber daya dukungan bila perlu akan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan dan memastikan interaksi yang mulus dengan platform AI yang kuat ini.

MASA DEPAN DEEPSEEK DAN MODEL AI LOKAL

Munculnya Deepseek memiliki implikasi yang signifikan untuk masa depan kecerdasan buatan (AI) dan model AI lokal, terutama dalam konteks pergeseran dinamika global dan kemajuan teknologi. Pada Januari 2025, kenaikan cepat Deepseek membentuk kembali persepsi tentang kemampuan AI, persaingan, dan infrastruktur yang mendasari yang mendukung teknologi ini.

Dampak pada pengembangan AI

Pendekatan inovatif Deepseek untuk pengembangan AI menekankan efisiensi sumber daya dan teknologi open-source. Dengan berhasil meluncurkan model bahasa besar (LLM) yang menyaingi pemain mapan seperti Openai dan Google di sebagian kecil dari biaya, Deepseek menunjukkan bahwa kinerja tinggi dapat dicapai tanpa sumber daya komputasi yang luas yang biasanya diperlukan. This challenges the prevailing notion that larger models with more parameters are inherently superior, prompting a reevaluation of investment strategies in AI infrastructure.

Market Dynamics

The success of DeepSeek has already begun to disrupt financial markets, particularly affecting semiconductor companies like Nvidia, which experienced a significant stock drop following DeepSeek's breakthroughs. Analysts are now questioning the future demand for high-end chips as DeepSeek's models prove effective with less powerful hardware. This shift could lead to a reassessment of capital expenditures in the tech sector, as companies may seek to optimize their AI systems for cost efficiency rather than sheer computational power.

Open-Source Revolution

DeepSeek's commitment to open-source models represents a pivotal shift in the AI landscape. By making its technology accessible to developers worldwide, DeepSeek is fostering innovation and reducing barriers to entry for new market entrants. This approach contrasts sharply with the proprietary models developed by major tech firms, potentially democratizing access to advanced AI capabilities and enabling a broader range of applications across industries.

Future Aspirations: Towards AGI

DeepSeek's long-term vision includes the pursuit of Artificial General Intelligence (AGI), which aims to create systems capable of performing tasks at or beyond human cognitive abilities. CEO Liang Wenfeng has articulated this ambition, indicating that ongoing research will focus on developing stronger model architectures using limited resources. The pursuit of AGI could redefine expectations about what AI can achieve and accelerate advancements in various fields.

Challenges Ahead

Despite its successes, DeepSeek faces challenges related to access to cutting-edge hardware due to export restrictions imposed by the U.S. These limitations may hinder its ability to fully leverage advancements in chip technology that competitors enjoy. However, the company's innovative methodologies may allow it to continue making strides in AI development even under these constraints.

Kesimpulan

The future of DeepSeek and local AI models is poised for significant evolution as the company continues to challenge established norms within the industry. By prioritizing efficiency, accessibility, and open-source collaboration, DeepSeek is not only reshaping its own trajectory but also influencing broader trends in AI development and market dynamics. As it pursues AGI and navigates existing challenges, DeepSeek could play a crucial role in defining the next era of artificial intelligence on a global scale.