دیپ سیک (deepseek) چیست؟+معرفی کامل + مقایسه با ChatGPT 2025 🟢

دیپ سیک در بین افرادی که به دنبال هوش مصنوعی و ویژگی های زیاد آن هستند به شدت شناخته شده است. همانطور که می دانید بزرگترین تحول در قرن اخیر استفاده از هوش مصنوعی در حوزه های مختلف است. در این مقاله هم می خواهیم به شما در مورد deep seek و تفاوت های آن با سایر حوزه های هوش مصنوعی صحبت کنیم. دقت کنید که شاید این مسئله بتواند ارتباطی جدید بین شما و هوش مصنوعی برقرار کند.

 (دیپ سیک) DeepSeek چیست؟

دیپ سیک به مجموعه‌ ای جدید از مدل‌ های هوش مصنوعی پیشرو از یک استارتاپ چینی با همین نام اشاره دارد. دیپ سیک با نشان دادن قابلیت‌ هایی که با – یا در برخی موارد، بهتر از – جدیدترین مدل‌ های OpenAI رقابت می‌ کنند، در دنیای هوش مصنوعی سر و صدای زیادی به پا کرده است. در حالی که ظاهراً تنها کسری از پول و قدرت محاسباتی برای ایجاد آن هزینه شده است. همچنین این کار را به شیوه‌ ای کاملاً شفاف انجام داده است. تمام روش‌ های خود را منتشر کرده و مدل‌ های حاصل را به صورت رایگان در دسترس محققان در سراسر جهان قرار داده است.

آیا استفاده از DeepSeek ایمن است؟

کاربران که به دنبال ابزار های هوش مصنوعی تأیید شده هستند، باید برای کسب اطلاعات در مورد ابزار های هوش مصنوعی کاملاً بررسی شده مانند Google Gemini که اخیراً در دسترس همه اساتید و کارکنان قرار گرفته است، به صفحه ابزار های هوش مصنوعی تأیید شده مراجعه کنند. کاربران و برنامه‌نویسان پیشرفته می‌ توانند برای دسترسی به بسیاری از مدل‌ های هوش مصنوعی از طریق خدمات وب آمازون با AI Enablement تماس بگیرند.

تیم توانمندسازی هوش مصنوعی با امنیت اطلاعات و مشاور عمومی همکاری می‌ کند تا فناوری و اصطلاحات حقوقی پیرامون ابزار های هوش مصنوعی و مناسب بودن آن ها برای استفاده با داده‌ های نوتردام را به طور کامل بررسی کند.

با این حال، می‌ دانیم که علاقه زیادی به اخبار مربوط به دیپ سیک وجود دارد و برخی افراد ممکن است کنجکاو باشند که آن را امتحان کنند.

آیا می‌ توان این کار را با خیال راحت انجام داد؟

برای پاسخ به این سوال، باید بین سرویس‌ هایی که توسط دیپ سیک اداره می‌ شوند و خود مدل‌ های دیپ سیک که متن‌باز، رایگان در دسترس و در حال ارائه توسط ارائه‌دهندگان داخلی هستند، تمایز قائل شویم. تصور کنید که مدل هوش مصنوعی موتور است؛ چت‌باتی که برای صحبت با آن استفاده می‌ کنید، ماشینی است که حول آن موتور ساخته شده است. ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم تا بفهمید چگونه می‌ توانید این موتور را در امن‌ترین وسیله نقلیه ممکن امتحان کنید.

سه روش اساسی برای تعامل با دیپ سیک وجود دارد:

🚫 تایید نشده: روش‌ های دسترسی کنترل‌شده توسط DeepSeek

وب

کاربران می‌ توانند برای دسترسی به وب در وب‌سایت دیپ سیک ثبت‌نام کنند. با این حال، اخیراً گزارش شده است که یک آسیب‌پذیری در وب‌سایت دیپ سیک مقدار قابل توجهی از داده‌ ها، از جمله چت‌ های کاربران را در معرض خطر قرار داده است. این مشکل در “ماشین” است، نه در “موتور”، و بنابراین ما روش‌ های دیگری را برای دسترسی به “موتور” در زیر توصیه می‌ کنیم.

موبایل

همچنین توصیه نمی‌ شود، زیرا طبق گزارش‌ ها، این برنامه دسترسی بیشتری به داده‌ ها نسبت به آنچه از دستگاه شما نیاز دارد، درخواست می‌ کند. روش‌ های امن‌تری برای امتحان کردن دیپ سیک هم برای برنامه‌نویسان و هم برای غیربرنامه‌نویسان وجود دارد.

API DeepSeek

این API که برنامه‌نویسان را هدف قرار داده است، برای استفاده در دانشگاه تأیید نشده و نسبت به سایر گزینه‌ های برنامه‌نویسی که در زیر توضیح داده شده است، توصیه نمی‌ شود.

✅ استفاده ایمن: چت از طریق ارائه‌دهندگان مستقر در ایالات متحده (فقط داده‌ های عمومی)

سرویس‌ های چت داخلی مانند Perplexity مستقر در سانفرانسیسکو، دیپ سیک را به عنوان یک گزینه جستجو ارائه داده‌ اند که احتمالاً آن را در مراکز داده خود اجرا می‌ کنند. استفاده از این سرویس فقط با داده‌ های عمومی ایمن است.

✅ استفاده ایمن: گزینه‌ های برنامه‌نویس

مدل‌ های دیپ سیک و مشتقات آنها همگی برای دانلود عمومی در Hugging Face، یک سایت برجسته برای اشتراک‌گذاری مدل‌ های AI/ML، در دسترس هستند. سپس می‌ توان این مدل‌ ها را با استفاده از ابزار هایی مانند ollama روی سخت‌افزار خودتان اجرا کرد. در اینجا یک وبلاگ مفید در مورد انجام این کار وجود دارد. برای امنیت بیشتر، استفاده از آن را به دستگاه‌ هایی که دسترسی آنها برای ارسال داده به اینترنت عمومی محدود است، محدود کنید. از این مدل در سرویس‌ هایی که برای کاربران نهایی در دسترس است، استفاده نکنید.

دسترسی به API از طریق AWS Bedrock

آمازون دیپ سیک را از طریق Bedrock سرویس وب آمازون در دسترس قرار داده است. AWS شریک نزدیک OIT و Notre Dame است و آنها حریم خصوصی داده‌ های تمام مدل‌ هایی را که از طریق Bedrock اجرا می‌ شوند، تضمین می‌ کنند. اگر شما یک برنامه‌نویس یا محقق هستید که مایل به دسترسی به دیپ سیک از این طریق هستید، لطفاً با AI Enablement تماس بگیرید.

در حال حاضر هیچ گزینه تایید شده غیر برنامه‌نویس برای استفاده از داده‌ های غیر عمومی (یعنی داده‌ های حساس، داخلی یا بسیار حساس) با دیپ سیک وجود ندارد

چگونه DeepSeek بسیار کارآمدتر از مدل‌های قبلی است؟

برای درک این موضوع، ابتدا باید بدانید که هزینه‌ های مدل هوش مصنوعی را می‌ توان به دو دسته تقسیم کرد: هزینه‌ های آموزش (هزینه‌ ای که یک بار برای ایجاد مدل صرف می‌ شود) و هزینه‌ های “استنتاج” زمان اجرا – هزینه چت با مدل. دیپ سیک  هر دو را با هزینه‌ های بسیار کمتری نسبت به آخرین مدل‌ های ساخت آمریکا انجام داده است.

ظاهراً هزینه آموزش آن کمتر از 6 میلیون دلار است – رقمی که در مقایسه با 100 میلیون دلار گزارش شده برای آموزش مدل 40 ChatGPT، رقمی بسیار پایین و تکان‌دهنده است. به طور مشابه، هزینه‌ های استنتاج چیزی در حدود 1/50 هزینه‌ های مدل مشابه Claude 3.5 Sonnet از Anthropic است.

اینکه دیپ سیک چگونه توانست با هزینه خود به عملکرد خود دست یابد، موضوع بحث‌ های مداوم است. قوانین کنترل صادرات متعددی در سال‌ های اخیر به دنبال محدود کردن فروش تراشه‌ های هوش مصنوعی با بالاترین قدرت، مانند

دیپ سیک می‌ گوید که آموزش آنها فقط شامل تراشه‌ های قدیمی‌ تر و کم‌قدرت‌تر NVIDIA بوده است، اما این ادعا با کمی شک و تردید مواجه شده است. علاوه بر این، دیپ سیک فقط هزینه دور نهایی آموزش خود را شرح داده است، که احتمالاً هزینه‌ های قابل توجه تحقیق و توسعه قبلی را حذف می‌ کند.

نکته

در حالی که کل هزینه شروع تا پایان و سخت‌افزار مورد استفاده برای ساخت دیپ سیک ممکن است بیشتر از آنچه شرکت ادعا می‌ کند باشد، شکی نیست که این مدل نشان‌دهنده یک پیشرفت فوق‌العاده در بهره‌وری آموزش است. هر محققی می‌ تواند یکی از این مدل‌ های منبع باز را دانلود و بررسی کند و برای خود تأیید کند که در واقع به قدرت بسیار کمتری برای اجرا نسبت به مدل‌ های مشابه نیاز دارد.

برای افراد فنی‌تر، این بهره‌وری در زمان چت در درجه اول توسط معماری “مخلوط متخصصان” دیپ سیک امکان‌پذیر است، که اساساً به این معنی است که شامل چندین مدل تخصصی است، نه یک مدل یکپارچه. این به آن اجازه می‌ دهد تا در حالی که “قدرت مغز” خود را برای هر پرس و جو فعال می‌ کند، پاسخ دهد و در نتیجه در هزینه‌ های محاسباتی و انرژی صرفه‌جویی کند.

اگرچه دامنه کامل پیشرفت‌ های کارایی دیپ سیک ظریف و هنوز کاملاً شناخته شده نیست، اما به نظر غیرقابل انکار می‌ رسد که آنها نه صرفاً از طریق مقیاس بیشتر و داده‌ های بیشتر، بلکه از طریق تکنیک‌ های الگوریتمی هوشمندانه به پیشرفت‌ های قابل توجهی دست یافته‌ اند.

آیا DeepSeek برای ساخت مدل‌ های خود داده‌ ها را دزدیده است؟

OpenAI اخیراً دیپ سیک را به استفاده نامناسب از داده‌ های استخراج شده از یکی از مدل‌ های خود برای آموزش DeepSeek متهم کرد. صرف نظر از طنز قابل توجه این ادعا، کاملاً درست است که دیپ سیک داده‌ های آموزشی را از مدل “استدلال” o1 OpenAI استفاده کرده است، و در واقع، این موضوع به وضوح در مقاله تحقیقاتی که همراه با انتشار دیپ سیک منتشر شد، فاش شده است. این یک راز نیست.

در واقع، این مدل یک استدلال قدرتمند است که داده‌ های آموزشی مصنوعی را می‌ توان با تأثیر زیادی در ساخت مدل‌ های هوش مصنوعی استفاده کرد. عقل سلیم می‌ گوید که مدل‌ های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و DeepSeek برای بهبود باید روی متن‌ های با کیفیت بالا و ساخته شده توسط انسان آموزش ببینند. دیپ سیک رویکرد دیگری را در پیش گرفت.

کسانی که از o1 در ChatGPT استفاده کرده‌ اند، مشاهده خواهند کرد که چقدر زمان می‌ برد تا قبل از پاسخ دادن، خود را به صورت خودکار تحریک کند یا “تفکر” را شبیه‌سازی کند. DeepSeek از o1 برای تولید تعداد زیادی اسکریپت “تفکر” استفاده کرد که بر اساس آنها مدل خود را آموزش دهد. در اصل، دیپ سیک به جای تکیه بر همان داده‌ های بنیادی (یعنی “اینترنت”) که توسط OpenAI استفاده می‌ شود، از عصاره ChatGPT از همان داده‌ ها برای تولید ورودی خود استفاده کرد.

تحولات مثبت برای هوش مصنوعی متن‌باز

یکی از قابل توجه‌ترین جنبه‌ های این نسخه این است که دیپ سیک کاملاً به صورت باز کار می‌ کند، روش خود را با جزئیات منتشر می‌ کند و تمام مدل‌ های DeepSeek را در دسترس جامعه جهانی متن‌باز قرار می‌ دهد. کسانی که نگران پیامد های ژئوپلیتیکی پیشرفت یک شرکت چینی در هوش مصنوعی هستند، باید احساس دلگرمی کنند: محققان و شرکت‌ هایی در سراسر جهان به سرعت در حال جذب و به کارگیری پیشرفت‌ های حاصل از دیپ سیک هستند.

از آنجا که مدل‌ ها متن‌باز هستند، هر کسی می‌ تواند نحوه کار آنها را به طور کامل بررسی کند و حتی مدل‌ های جدیدی را که از DeepSeek مشتق شده‌ اند، ایجاد کند.

در حال حاضر، دیگران در حال تکرار رویکرد آموزشی کم‌هزینه و با عملکرد بالا دیپ سیک هستند. یک تیم هنگ کنگی که در GitHub کار می‌ کند، توانست Qwen، یک مدل زبانی از Alibaba Cloud، را تنظیم دقیق کند و قابلیت‌ های ریاضی آن را با کسری از داده‌ های ورودی (و بنابراین، کسری از نیاز های محاسباتی آموزشی) مورد نیاز برای تلاش‌ های قبلی که به نتایج مشابهی دست یافته بودند، افزایش دهد. در اینجا، یک شرکت دیگر مدل‌ های دیپ سیک را بهینه کرده است تا هزینه‌های آنها را حتی بیشتر کاهش دهد.

این موضوع چگونه بر شرکت‌ های آمریکایی و سرمایه‌گذاری‌ های هوش مصنوعی تأثیر می‌ گذارد؟

انتشار دیپ سیک بلافاصله پس از اعلام بزرگترین سرمایه‌گذاری خصوصی در زیرساخت‌ های هوش مصنوعی تاکنون صورت می‌ گیرد: پروژه Stargate که در ۲۱ ژانویه اعلام شد، یک سرمایه‌گذاری ۵۰۰ میلیارد دلاری توسط OpenAI، Oracle، SoftBank و MGX است که با شرکت‌ هایی مانند مایکروسافت و NVIDIA برای ساخت تأسیسات متمرکز بر هوش مصنوعی در ایالات متحده همکاری خواهند کرد.

رونمایی از دیپ سیک با عملکرد بالا و هزینه کم، ضرورت چنین سرمایه‌گذاری‌ های هنگفتی را زیر سوال می‌ برد. اگر می‌ توان با منابع بسیار کمتری به هوش مصنوعی پیشرفته دست یافت، آیا این هزینه‌ ها ضروری است؟

*اگرچه طبق گزارش‌ ها، این کاهش عظیم ۲۱ میلیارد دلار از ثروت شخصی مدیرعامل، جنسن هوانگ، را از بین برده است، با این وجود، سهام NVIDIA را تنها به سطوح اکتبر ۲۰۲۴ بازمی‌ گرداند، که نشان می‌ دهد افزایش سرمایه‌گذاری‌ های هوش مصنوعی چقدر سریع بوده است.

یک پیروزی برای بهره‌وری

بسیاری از افراد نگران تقاضای انرژی و تأثیرات زیست‌محیطی مرتبط با آموزش و استنتاج هوش مصنوعی هستند و دیدن پیشرفتی که می‌ تواند منجر به قابلیت‌ های فراگیرتر هوش مصنوعی با ردپای بسیار کمتر شود، دلگرم‌کننده است. در مورد اینکه آیا این پیشرفت‌ ها چشم‌انداز بلندمدت هزینه‌ های هوش مصنوعی را تغییر می‌ دهند، برخی از مفسران به پارادوکس جوونز اشاره می‌ کنند که نشان می‌ دهد برای برخی از منابع، افزایش بهره‌وری فقط تقاضا را افزایش می‌ دهد.

یک عقب‌نشینی در مبارزه با سوگیری هوش مصنوعی

همه مدل‌ های هوش مصنوعی پتانسیل سوگیری در پاسخ‌ های تولید شده خود را دارند. این سوگیری اغلب بازتابی از سوگیری‌ های انسانی موجود در داده‌ های مورد استفاده برای آموزش مدل‌ های هوش مصنوعی است و محققان تلاش زیادی برای “همسویی هوش مصنوعی”، فرآیند تلاش برای از بین بردن سوگیری و همسویی پاسخ‌ های هوش مصنوعی با نیت انسانی، انجام داده‌ اند. در مورد دیپ سیک ، برخی از پاسخ‌ های سوگیرانه عمداً در مدل گنجانده شده‌ اند: به عنوان مثال، از مشارکت در هرگونه بحثی در مورد میدان تیان‌آن‌من یا سایر جنجال‌ های مدرن مربوط به دولت چین خودداری می‌ کند.

برای سازندگان هوش مصنوعی غیرمعمول نیست که “حفاظت” را در مدل‌ های خود قرار دهند. گوگل جمینی دوست دارد محتاطانه عمل کند و از صحبت کردن در مورد چهره‌ های سیاسی ایالات متحده خودداری کند. با این حال، درک نیت پشت امتناع‌ های دقیق دیپ سیک کار سختی نیست و هر چقدر هم که ماهیت متن‌باز دیپ سیک هیجان‌انگیز باشد، باید دانست که این تعصب به هر مدل آینده‌ ای که از آن مشتق شود، سرایت خواهد کرد.

این موضوع برای صنعت هوش مصنوعی به طور کلی چه معنایی دارد؟

در دراز مدت، آنچه ما اینجا می‌ بینیم، کالایی شدن مدل‌ های بنیادی هوش مصنوعی است. در حال حاضر، در مورد رکود ظاهری رویکرد «داده‌ های بیشتر برابر با مدل‌ های هوشمندتر» در پیشرفت هوش مصنوعی، صحبت‌ های زیادی شده است. به نظر می‌ رسد که این کندی تا حدودی با ظهور مدل‌ های «استدلال» جبران شده است (البته البته، تمام آن «تفکر» به معنای زمان استنتاج، هزینه‌ ها و مصرف انرژی بیشتر است).

این به این معنی نیست که روند برنامه‌ ها، گردش‌ های کاری و سرویس‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی به این زودی‌ ها فروکش خواهد کرد: ایتان مولیک، مفسر برجسته هوش مصنوعی و استاد مدرسه وارتون، علاقه دارد بگوید که اگر فناوری هوش مصنوعی امروز پیشرفت خود را متوقف کند، ما هنوز 10 سال فرصت داریم تا بفهمیم چگونه از وضعیت فعلی آن به حداکثر استفاده کنیم.

با دیپ سیک ، شاهد شتاب گرفتن روندی هستیم که از قبل آغاز شده است، جایی که ارزش هوش مصنوعی کمتر از اندازه و قابلیت مدل و بیشتر از کاری که ما با آن قابلیت انجام می‌ دهیم، ناشی می‌ شود. به عبارت ساده: خود مدل‌ های هوش مصنوعی دیگر یک مزیت رقابتی نیستند – اکنون همه چیز در مورد برنامه‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی است.

اطلاعات بیشتر در مورد مدل‌ های DeepSeek

دیپ سیک چندین مدل، از جمله مدل‌ های چت متن به متن، دستیاران کدنویسی و مولد های تصویر را منتشر کرد. تأثیرگذارترین مدل‌ ها، مدل‌ های زبانی هستند:

DeepSeek-R1

مدلی مشابه o1 ChatGPT است، به این معنی که از خود-راهنمایی برای ارائه ظاهری از استدلال استفاده می‌ کند. این مدل، تا حدودی، بر اساس مثال‌ های زنجیره فکری باکیفیتی که از خود o1 گرفته شده بود، آموزش داده شد. این موضوع به سودمندی داده‌ های آموزشی مصنوعی در پیشرفت هوش مصنوعی در آینده مرتبط است.

DeepSeek-v3

یک مدل چت همه منظوره مشابه ChatGPT 4o است.

DeepSeek همچنین مدل‌ های DeepSeek Math و DeepSeek Coder را ایجاد کرده است که به ترتیب در ریاضیات و برنامه‌نویسی تخصص دارند، و همچنین DeepSeek-VL، مدلی که می‌ تواند تصاویر را تفسیر کند.