DeepSeek V3: tańsza i lepsza alternatywa dla GPT-4?

W świecie sztucznej inteligencji, gdzie dominują zamknięte modele, DeepSeek V3 wprowadza powiew świeżości. To model, który nie tylko rywalizuje z najlepszymi, ale często je przewyższa – i to przy ułamku kosztów. Co więcej, jest w pełni otwarty, co oznacza, że każdy może go pobrać, modyfikować i wykorzystać do swoich potrzeb, nawet w zastosowaniach komercyjnych.

Jeszcze do niedawna to amerykańskie modele dominowały w wyścigu zbrojeń na froncie sztucznej inteligencji. GPT-4 od OpenAI, Claude od Anthropic czy Gemini od Google wyznaczały standardy w zdolnościach przetwarzania języka, generowania kodu i rozwiązywania złożonych problemów poznawczych. Jednak marzec 2025 może zapisać się w historii jako moment, w którym pozycja lidera zaczęła się chwiać. Wszystko za sprawą DeepSeek V3.

Opracowany przez chiński zespół DeepSeek-AI model V3 nie tylko dogania dotychczasowych liderów, ale w wielu przypadkach ich przewyższa. Wyniki benchmarków takich jak MMLU, GSM8K czy HumanEval pokazują, że nowy gracz z Azji Wschodniej nie zamierza być tylko tłem dla wielkich firm z Doliny Krzemowej. To model wytrenowany na ponad ośmiu bilionach tokenów, z architekturą Sparse Mixture-of-Experts, która pozwala aktywować tylko osiem z trzydziestu dwóch eksperckich komponentów w trakcie każdego zapytania. Efekt? Gigantyczna oszczędność mocy obliczeniowej bez utraty precyzji odpowiedzi.

Co to oznacza dla biznesu? Na pierwszy rzut oka: niższe koszty, większa efektywność i możliwość precyzyjnego dostosowania modelu do własnych potrzeb. Ale konsekwencje wykraczają daleko poza optymalizację procesów firmowych. Chiny, które jeszcze kilka lat temu kopiowały rozwiązania z Zachodu, dziś stają się twórcą nowego paradygmatu.

DeepSeek V3 nie jest jedynie inżynieryjnym pokazem siły. To model budowany z myślą o długofalowej niezależności technologicznej Pekinu. Otwarty dostęp do wersji base (do użytku badawczego i komercyjnego) to ruch strategiczny, który pozwala eksportować chiński standard AI poza granice kraju, bez konieczności sprzedawania samego produktu. Eksport technologiczny odbywa się tu przez architekturę, benchmarki i narzędzia deweloperskie. Nie przez gotowe aplikacje, które mogłyby podlegać politycznym sankcjom.

Dla firm na rynkach europejskich i globalnych oznacza to realną alternatywę. DeepSeek V3 może zasilać systemy obsługi klienta, automatyzować tworzenie dokumentów i analiz finansowych, wspierać zespoły developerskie czy odpowiadać za chatboty działające w wielu językach. Przy tym oferuje jakość, która w testach porównawczych z GPT-4 wypada przynajmniej na remis, a w zadaniach kodowania i matematyki często wygrywa.

Ale warto też zadać pytanie: czy użycie chińskiego modelu to tylko decyzja technologiczna? W świetle napięć geopolitycznych, sankcji na chipy i technologii oraz obaw o nadzór i prywatność, wybór platformy AI staje się decyzją strategiczną. DeepSeek-AI zapewnia o zgodności z międzynarodowymi standardami, ale nie zmienia to faktu, że model powstał w kraju, gdzie granica między państwem a sektorem prywatnym jest płynna.

Zachodnie firmy, które testują DeepSeek V3, równie często pytają o jego możliwości, co o ryzyko. I słusznie. Bo chociaż model może pomóc zdobyć przewagę konkurencyjną, to jego wdrożenie wymaga przemyślanej polityki danych, zgodnej z lokalnymi przepisami i unijnym AI Act.

Nie zmienia to jednak faktu, że DeepSeek V3 to moment przełomowy. Pokazuje, że hegemonia Doliny Krzemowej nie jest dana raz na zawsze. I że przyszłość AI nie musi mieć anglosaskiego akcentu.

Czym jest DeepSeek V3?

DeepSeek V3 to najnowszy model językowy z rodziny DeepSeek, oparty na architekturze MoE (Mixture of Experts). Ma 671 miliardów parametrów i jest w stanie aktywować 37 miliardów na token, co zapewnia niesamowitą wydajność. Model korzysta też z dodatkowego modułu MTP (Multi-Token Prediction), który pozwala na szybsze przewidywanie większych fragmentów tekstu.

Nie brzmi to jak coś rewolucyjnego? Być może, ale gdy zestawimy to z wynikami osiągniętymi przez chińskie narzędziadzie w rzeczywistych testach, obraz staje się jaśniejszy. Model dominuje w zadaniach takich jak kodowanie, matematyka i zadania językowe, pokazując, że jest nie tylko potężny, ale też wszechstronny.

Jak DeepSeek V3 wypada w testach?

DeepSeek V3 zdominował wiele kluczowych benchmarków, które mierzą różne aspekty modeli AI.

Kodowanie

W teście Codeforces, który mierzy zdolności programistyczne, DeepSeek V3 osiągnął 51,6%, wyprzedzając Llama 3.1 (25,3%) oraz Qwen 2.5 (28,4%). Wyniki GPT-4o (50,8%) są bardzo zbliżone, ale warto zauważyć, że DeepSeek V3 jest modelem otwartym, podczas gdy GPT-4o jest zamknięty i niedostępny do swobodnego użytku.

Podobnie w zadaniu HumanEval-Mult, które mierzy zdolność do generowania działającego kodu, DeepSeek V3 uzyskał 82,6%, znacznie przewyższając Qwen 2.5 (77,4%) oraz GPT-4o (80,5%).

Matematyka

MATH 500 pokazuje zdolność modeli do rozwiązywania zadań matematycznych. Chińskie narzędzie osiągnęło tutaj imponujące 90,2%, wyraźnie pokonując Claude 3.5 (86,2%) i Qwen 2.5 (74,7%).

Z kolei w teście AIME 2024, który koncentruje się na zadaniach na poziomie olimpiady matematycznej, DeepSeek V3 osiągnął 39,2%, co stawia go wyżej niż Qwen 2.5 (16,7%) czy Llama 3.1 (23,3%).

Zrozumienie języka

Model odnosi również sukcesy w zadaniach związanych z językiem. Na przykład w benchmarku MMLU, który mierzy zdolność modelu do odpowiadania na pytania w różnych dziedzinach, uzyskał wynik 88,5%, co stawia go na równi z Claude 3.5 (88,3%) i wyżej niż GPT-4o (87,2%).

W bardziej zaawansowanym teście MMLU-Redux, DeepSeek V3 osiągnął 89,1%, przewyższając zarówno Llama 3.1 (85,6%), jak i Claude 3.5 (88,9%).

Co czyni DeepSeek V3 wyjątkowym?

DeepSeek V3 używa specjalnej technologii o nazwie Multi-Head Latent Attention, która pomaga modelowi skupić się na różnych częściach danych jednocześnie, zamiast przetwarzać wszystko po kolei. Dzięki temu model działa szybciej i efektywniej. Dodatkowo zastosowano zaawansowaną technikę „rozłożenia pracy”, która sprawia, że serwery działające przy treningu nie są przeciążone. To oznacza mniej problemów technicznych i płynniejszy proces trenowania modelu.

Sam trening odbywał się na 14,8 biliona fragmentów tekstu (tzw. tokenów), czyli niesamowicie dużej bazie danych. Do tego wykorzystano nową technologię FP8, która sprawia, że obliczenia są szybsze i mniej kosztowne, a jednocześnie bardzo dokładne. Innymi słowy, model nauczył się lepiej i taniej niż kiedykolwiek wcześniej!

Model jest również w pełni otwarty – można go pobrać, modyfikować i wykorzystać w swoich projektach, także komercyjnych. W przeciwieństwie do zamkniętych rozwiązań, takich jak GPT-4 czy Claude, DeepSeek V3 oferuje pełną transparentność.

Nie można też pominąć faktu, że koszt treningu tego giganta wyniósł zaledwie 5,5 miliona dolarów. To ułamek tego, co kosztowało przeszkolenie GPT-4 (ponad 100 milionów dolarów).

Czytaj więcej:

• Kto jest kim? Gdy sztuczna inteligencja podszywa się pod człowieka
• Test Turinga: Czy AI jest już inteligentniejsze od człowieka?
• Darmowa wersja ChatGPT nauczyła się generować obrazy. Swoboda twórcza czy źródło niepokoju?