DeepSeek یک استارتاپ چینی در حوزه هوش مصنوعی است که در ژوئیه ۲۰۲۳ در شهر هانگژو تأسیس شد و به سرعت در حال تغییر معادلات صنعت هوش مصنوعی جهانی است. این شرکت به‌ویژه با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) خود مانند DeepSeek-R1 و V3، توانسته توجهات زیادی را جلب کند.
ویژگی‌های کلیدی DeepSeek
هزینه توسعه پایین: مدل DeepSeek-V3 با هزینه‌ای حدود ۶ میلیون دلار توسعه یافته است، در حالی که مدل‌های مشابه مانند GPT-4 هزینه‌ای بالغ بر ۱۰۰ میلیون دلار داشته‌اند.
مدل‌های منبع باز: مدل‌های DeepSeek تحت مجوز MIT منتشر شده‌اند و به‌صورت آزاد در دسترس هستند.
عملکرد بالا با منابع کمتر: این مدل‌ها با استفاده از تعداد کمتری GPU نسبت به رقبا، توانسته‌اند عملکرد قابل قبولی ارائه دهند.
رشد سریع در بازار: مدل DeepSeek-R1 در ژانویه ۲۰۲۵ به‌عنوان محبوب‌ترین اپلیکیشن رایگان در اپ استور آمریکا شناخته شد.
نگرانی‌ها و چالش‌ها
سانسور و کنترل اطلاعات: DeepSeek به‌دلیل انطباق با سیاست‌های سانسور دولتی چین، در موضوعاتی مانند حقوق بشر و تایوان محدودیت‌هایی دارد.
نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی: برخی کشورها مانند کره جنوبی، ایتالیا و استرالیا به‌دلیل نگرانی‌های امنیتی، استفاده از DeepSeek را محدود کرده‌اند.
دسترسی و استفاده
وب‌سایت رسمی: deepseek.com
پلتفرم API: platform.deepseek.com
مدل‌ها در Hugging Face: huggingface.co/deepseek-ai
جمع‌بندی
DeepSeek با ارائه مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد و کم‌هزینه، به‌ویژه در بازارهای در حال توسعه، می‌تواند جایگزین مناسبی برای مدل‌های گران‌قیمت غربی باشد. اما نگرانی‌های مرتبط با سانسور و حریم خصوصی ممکن است برای برخی کاربران چالش‌برانگیز باشد.
اگر به استفاده از مدل‌های DeepSeek علاقه‌مند هستید، می‌توانید از طریق پلتفرم API آن به مدل‌های مختلف دسترسی پیدا کنید و آن‌ها را در پروژه‌های خود به‌کار ببرید.
1. هزینه پایین توسعه و اجرا
مدل‌های DeepSeek با هزینه‌ای بسیار کمتر نسبت به مدل‌های بزرگ و معروف مثل GPT-4 ساخته شده‌اند. این باعث می‌شود استفاده و توسعه آن‌ها برای شرکت‌ها و افراد آسان‌تر و اقتصادی‌تر باشد.
2. منبع باز بودن (Open Source)
مدل‌های DeepSeek تحت مجوز MIT منتشر شده‌اند و این امکان را می‌دهند که توسعه‌دهندگان به راحتی آن‌ها را ببینند، تغییر دهند و در پروژه‌های خود استفاده کنند.
3. کارایی خوب با منابع سخت‌افزاری کمتر
DeepSeek مدل‌هایی دارد که با مصرف کمتر GPU یا سخت‌افزار، عملکرد مناسبی ارائه می‌کنند و به همین دلیل مناسب سیستم‌های معمولی‌تر و اقتصادی‌تر هستند.
4. رشد سریع و محبوبیت
DeepSeek توانسته در بازارهای مختلف، به ویژه بازارهای در حال توسعه، به سرعت محبوب شود و توجه زیادی جذب کند.
5. پشتیبانی و دسترسی آسان
DeepSeek API و پلتفرم‌های متعددی دارد که کار با مدل‌ها را راحت می‌کند و به راحتی می‌توان در پروژه‌های مختلف از آن استفاده کرد.
اگر بخواهی می‌توانم درباره معایب یا محدودیت‌های DeepSeek هم برات توضیح بدهم.
1. سانسور و محدودیت‌های محتوایی
چون DeepSeek محصولی چینی است، محتوا و پاسخ‌ها ممکن است تحت قوانین سانسور دولت چین محدود یا تغییر داده شوند، به‌خصوص در موضوعات حساس سیاسی یا اجتماعی.
2. کیفیت و دقت نسبت به مدل‌های پیشرفته‌تر
هرچند DeepSeek خوب عمل می‌کند، اما در برخی موارد دقت و توانایی پاسخ‌گویی‌اش به پای مدل‌های پیشرفته‌تر مثل GPT-4 نمی‌رسد، مخصوصاً در سوالات پیچیده یا تخصصی.
3. پشتیبانی کمتر از زبان‌ها و فرهنگ‌های غیرچینی
تمرکز اصلی DeepSeek روی زبان چینی است، بنابراین ممکن است در زبان‌ها و فرهنگ‌های دیگر عملکرد بهینه‌ای نداشته باشد یا پاسخ‌ها کمتر طبیعی باشند.
4. نگرانی‌های امنیت و حریم خصوصی
استفاده از سرویس‌های چینی ممکن است برای برخی کاربران و سازمان‌ها نگرانی‌هایی در زمینه امنیت داده‌ها و حریم خصوصی ایجاد کند.
5. محدودیت‌های دسترسی در برخی کشورها
به دلیل مسائل سیاسی و تحریم‌ها، ممکن است دسترسی به DeepSeek در بعضی کشورها محدود یا مسدود باشد.
اگر دوست داری، می‌توانم پیشنهاد کنم برای چه نوع پروژه‌هایی DeepSeek مناسب‌تر است یا چطور می‌توان از آن بهتر استفاده کرد.
باشه، اینم چند پیشنهاد برای استفاده بهتر و مواردی که DeepSeek بیشتر به درد می‌خوره:
1. پروژه‌های با بودجه محدود
چون DeepSeek هزینه کمتری داره و منابع سخت‌افزاری کمتری می‌خواد، گزینه خوبی برای پروژه‌های کوچک، استارتاپ‌ها و افراد تازه‌کار است.
2. کاربردهای زبان چینی یا بازار چین
اگر پروژه یا کسب‌وکار شما مرتبط با زبان چینی یا بازار چین هست، DeepSeek به خاطر تمرکزش روی این زبان و فرهنگ، بسیار مناسب‌تر است.
3. کاربردهای عمومی و ساده
برای سوالات و پاسخ‌های روزمره، چت‌بات‌های ساده، تولید متن‌های پایه‌ای یا خلاصه‌سازی‌های معمولی، DeepSeek می‌تواند کار راه‌انداز باشد.
4. آزمایش و توسعه مدل‌های سفارشی
چون منبع باز است، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل را مطابق نیازهای خودشان تغییر داده و بهینه کنند.
5. استفاده در محیط‌های محدود سخت‌افزاری
برای سیستم‌هایی که سخت‌افزار قدرتمندی ندارند (مثلاً دستگاه‌های موبایل یا رایانه‌های معمولی) DeepSeek می‌تواند جایگزین خوبی باشد.
در عوض اگر پروژه خیلی تخصصی، پیچیده یا با نیاز به دقت بالا دارید، بهتر است سراغ مدل‌های بزرگ‌تر و پیشرفته‌تر مثل GPT-4 بروید.
نگرانی‌ها و چالش‌ها
