Czym jest Deepseek i dlaczego warto się nim zainteresować? Co ważniejsze, czy może on zastąpić ChatGPT i czy zapewnia notatki ze spotkań oraz podsumowania?

Zajmiemy się tym wszystkim i nie tylko, w tym funkcjami, cenami i bezpieczeństwem. Jeśli słyszałeś o Deepseek, czyli chińskim ChatGPT typu open source, ale nie wiesz, czy jest to rozwiązanie dla Ciebie, wkrótce się dowiesz.

Spis treści

TL;DR: Co należy wiedzieć o DeepSeek (2025)

DeepSeek to nowy model języka AI stworzony przez chińską firmę High-Flyer, który ma na celu rzucić wyzwanie liderom branży, takim jak ChatGPT i Claude, dzięki swojej ekonomicznej i wydajnej konstrukcji. Wykorzystując architekturę Mixture of Experts (MoE), DeepSeek aktywuje tylko te części modelu, które są potrzebne do wykonania danego zadania, dzięki czemu jest szybszy i bardziej wydajny pod względem zasobów. 

Dzięki twierdzeniom o przewyższeniu GPT-5 i Claude Sonnet 4.5 w branżowych testach porównawczych, przyciąga uwagę swoją precyzją, przystępną ceną i potencjałem demokratyzacji dostępu do potężnej sztucznej inteligencji.

Jednak chińskie pochodzenie DeepSeek i niejasna polityka dotycząca danych wywołały obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa, zwłaszcza w przypadku firm działających zgodnie z surowymi przepisami dotyczącymi zgodności danych. Chociaż rozwiązanie to wydaje się obiecujące dla programistów i użytkowników technicznych, jego ograniczone możliwości dostosowywania i niepewna niezawodność infrastruktury mogą na razie ograniczać jego szersze zastosowanie.

Najlepsze dla: programistów , badaczy i zespołów opartych na danych, poszukujących wydajnej i precyzyjnej technicznie alternatywy dla modeli amerykańskich w zakresie sztucznej inteligencji.

Unikaj, jeśli: Obsługujesz dane wrażliwe lub podlegające regulacjom, szczególnie w krajach zachodnich.

Werdykt: DeepSeek to imponujący nowicjusz i potencjalny przełom w wyścigu sztucznej inteligencji, ale najlepiej podchodzić do niego ostrożnie, dopóki jego bezpieczeństwo, przejrzystość i długoterminowa niezawodność nie zostaną w pełni zweryfikowane.

Czym właściwie jest DeepSeek?

Strona główna DeepSeek z listopada 2025 r.

DeepSeek to zaawansowany model językowy oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany, aby konkurować z narzędziami takimi jak ChatGPT firmy OpenAI i Claude Anthropic. Stworzony z myślą o wydajności, elastyczności i opłacalności, DeepSeek szybko zyskał popularność dzięki swojemu przełomowemu potencjałowi w dziedzinie biznesu, badań naukowych i osobistej produktywności opartej na sztucznej inteligencji.

DeepSeek trafił na pierwsze strony gazet po swoim uruchomieniu, wywołując zamieszanie na rynkach finansowych i budząc zdziwienie deklarowanym kosztem rozwoju wynoszącym zaledwie 6 milionów dolarów. Jeśli to prawda, to o 98,89% mniej niż 540 milionów dolarów, które według doniesień wydała firma OpenAI tylko w 2022 roku. Oznaczałoby to znaczącą zmianę w kosztach rozwoju sztucznej inteligencji, dzięki czemu potężne modele AI stałyby się bardziej dostępne dla mniejszych firm i instytucji badawczych.

Jednak niektórzy eksperci kwestionują dokładność podanych przez DeepSeek kosztów, sugerując, że rzeczywista inwestycja w rozwój tego rozwiązania może być znacznie wyższa, jeśli uwzględnić zasoby obliczeniowe, talenty i infrastrukturę. Niezależnie od dokładnej kwoty, uruchomienie DeepSeek stanowi rosnące wyzwanie dla dominacji gigantów AI, dowodząc, że nowi gracze mogą pojawić się na rynku z konkurencyjnymi modelami przy potencjalnie niższych kosztach.

Dlaczego DeepSeek jest tak popularny?

DeepSeek zyskuje na popularności z kilku powodów. Po pierwsze, jest całkowicie darmowy i nie ma żadnych ograniczeń w użyciu (w przeciwieństwie do ChatGPT), a jego wagi są również otwarte i darmowe, chociaż pełne dane szkoleniowe i stos backendowy pozostają zastrzeżone. Oznacza to, że każdy może przeglądać, kopiować, pobierać i modyfikować wagi modelu, które DeepSeek udostępnił publicznie. Można pobrać wyszkolony model, uruchomić go lokalnie, dostosować lub zbudować własną wersję, ale nie można zobaczyć oryginalnego kodu szkoleniowego, zestawów danych ani potoku użytego do jego stworzenia. 

Świat sztucznej inteligencji szybko się zmienia, a firmy szukają alternatyw dla OpenAI i Google, a wiele z nich chce całkowicie odejść od amerykańskich firm. Rozwój DeepSeek pokazuje, że firmy chcą mieć większy wybór w zakresie technologii AI, zwłaszcza modeli, które oferują konkurencyjną wydajność oraz większą przejrzystość i elastyczność.  

Co jest tak kontrowersyjnego w DeepSeek?

Obawy dotyczące bezpieczeństwa sztucznej inteligencji i jej etycznego wykorzystania wzbudziły zainteresowanie użytkowników, zwłaszcza tych zajmujących stanowiska federalne w Stanach Zjednoczonych i niektórych częściach Europy. Na przykład DeepSeek otwarcie informuje, że jego dane są przechowywane na scentralizowanych chińskich serwerach. Jest to absolutnie nie do przyjęcia dla pracowników rządowych w Stanach Zjednoczonych. W rzeczywistości nie podoba im się to tak bardzo, że wprowadzili zakaz korzystania z tej platformy przez urzędników państwowych. Zakaz ten obejmuje również rosyjskie, irańskie i północnokoreańskie modele sztucznej inteligencji.

Powód wprowadzenia takiego zakazu?

„Znajdujemy się w nowej zimnej wojnie, a sztuczna inteligencja jest strategiczną technologią, która znajduje się w jej centrum. Komunistyczna Partia Chin nie wprowadza innowacji – kradnie, powiela i podważa. Od kradzieży własności intelektualnej i przemytu chipów po wdrażanie sztucznej inteligencji w platformach nadzoru i wojskowych – Komunistyczna Partia Chin dąży do wykorzystania tej technologii jako broni. Musimy wyznaczyć jasną granicę: systemy rządowe Stanów Zjednoczonych nie mogą być zasilane narzędziami stworzonymi w celu realizacji autorytarnych interesów”.

John Moolenaar, amerykański kongresman

Zasadniczo Stany Zjednoczone, będące szlachetnym, bohaterskim protagonistą świata, obawiają się sztucznej inteligencji innych krajów, ponieważ im nie ufają. Ale my, ludzie, niemamy absolutnie nicdo obawiania się ze strony OpenAI, Anthropic ani żadnej innej zachodniej firmy technologicznej. Pamiętajcie, że to my jesteśmy tymi dobrymi!

Pomimo mojego dosadnego sarkazmu, tak naprawdę właśnie wierzą amerykańscy politycy (może poza tym, że są to dobrzy ludzie). Uważają, że chińska sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do szpiegowania ich. I prawdopodobnie nie mylą się. Podobnie Chiny zakazały stosowania ChatGPT firmy OpenAI, więc jest to gra na zasadzie „oko za oko”. Obie strony grają w tę samą grę, co oznacza, że jest bardzo prawdopodobne, że rządy mają dostęp do wybranego przez Ciebie modelu LLM, niezależnie od tego, który wybierzesz. Po prostu nie informują Cię o tym. Witaj w świecie po prywatności. 

W obecnej sytuacji dane przechowywane w Chinach stanowią poważny sygnał ostrzegawczy dla wielu zachodnich przedsiębiorstw. Jeśli DeepSeek wprowadzi nowe zabezpieczenia prywatności i bezpieczeństwa, może to przyciągnąć użytkowników, którzy obawiają się potencjalnych zagrożeń związanych z danymi w przypadku popularnych platform AI.

DeepSeek kontra ChatGPT: które rozwiązanie jest lepsze?

DeepSeek i ChatGPT to modele oparte na sztucznej inteligencji, zaprojektowane do obsługi zadań językowych, ale stworzone z myślą o różnych priorytetach. Podczas gdy ChatGPT jest powszechnie znany ze swoich umiejętności konwersacyjnych, DeepSeek pozycjonowany jest jako alternatywa skupiająca się na ustrukturyzowanych odpowiedziach i dokładności w dziedzinach technicznych.

Jednak sprawa jest głębsza. DeepSeek jest oprogramowaniem typu open source, co oznacza, że każdy może uruchomić własną lokalną wersję lub zmienić jej nazwę według własnego uznania. Jest ono również bezpłatne i nie ma ograniczeń użytkowania. Pomimo tego, że OpenAI nazywa się „otwartym”, ChatGPT nie jest oprogramowaniem typu open source, nie jest bezpłatne i ma wiele ograniczeń użytkowania.

Oto krótkie zestawienie porównujące te produkty.

Szybkie porównanie: DeepSeek V3 vs GPT-5 (2025)

Funkcja DeepSeek V3 GPT-5 (ChatGPT)
Architektura / Parametry Model mieszanki ekspertów z ~671 mld parametrów ogółem (≈37 mld aktywnych na token) Gęsta architektura transformatora (dokładna liczba parametrów nie została ujawniona)
Okno kontekstowe Do ~128 tys. tokenów Do ~400 tys. tokenów (w poziomach premium)
Możliwości multimodalne Głównie oparty na tekście; ograniczona integracja obrazów lub głosu W pełni multimodalny — obsługuje tekst, obraz i głos
Status otwartego oprogramowania Waga otwarta (dostępne modele wag i punkty kontrolne) Zamknięty kod źródłowy (brak publicznie dostępnych wag lub kodu)
Wycena Bezpłatne do użytku lokalnego; API od ~0,028 USD za 1 mln tokenów (wejście, trafienie w pamięci podręcznej) Wkład ~1,25 USD za 1 mln tokenów; zysk ~10 USD za 1 mln tokenów
Dostęp do API Dostępne publiczne API i opcje samodzielnego hostingu API na poziomie przedsiębiorstwa poprzez OpenAI i Microsoft
Dostrajanie Dostępne dla niestandardowych wdrożeń lokalnych Dostępne wyłącznie za pośrednictwem platformy OpenAI
Prywatność danych Zależy od wdrożenia; w pełni prywatny, jeśli jest hostowany samodzielnie. Zarządzane przez OpenAI (SOC 2, zgodne z RODO)
Prędkość Niezwykle wydajny (zgłaszane ~50 tokenów/sek.) Podobna generacja w czasie rzeczywistym (~45–50 tokenów/sek.)
Najważniejsze atuty Ekonomiczny, elastyczny, dostosowywalny, silny w logice i rozumowaniu kodowym Szeroka inteligencja multimodalna, kreatywna płynność, niezawodność przedsiębiorstwa
Kluczowe ograniczenia Ograniczona obsługa wielu trybów, mniej integracji, pewne obawy dotyczące prywatności Zamknięty ekosystem, wyższe koszty, ograniczona kontrola użytkownika

Jakie są podobieństwa między ChatGPT a DeepSeek?

Oba modele generują odpowiedzi tekstowe i mogą pomagać w różnych zadaniach, od odpowiadania na pytania po tworzenie treści. Są szeroko stosowane w biznesie, badaniach naukowych i dziedzinach kreatywnych, pomagając użytkownikom usprawnić przepływ pracy i generować pomysły.

W popularnych testach modele OpenAI i DeepSeek osiągają podobne wyniki w różnych kategoriach. Na przykład model o1 OpenAI osiąga niemal identyczne wyniki jak model R1 DeepSeek w następujących testach: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU i SWE-bench Verified. W rzeczywistości, zgodnie z poniższym wykresem, jedyną różnicą większą niż 1 punkt była różnica w teście GPQA Diamond, w którym OpenAI uzyskało wynik 75,7, a DeepSeek 71,5.

Chociaż nie udało mi się znaleźć bezpośredniego porównania najnowszych modeli (GPT-5 i DeepSeek V3.1), oto jak wypadły one w porównaniu na początku tego roku.

Źródło: AllAboutAI.com

Jakie są kluczowe różnice między ChatGPT a DeepSeek?

Chociaż istnieje wiele podobieństw między ChatGPT a DeepSeek pod względem wydajności, to jakie są między nimi różnice?

Według osobistych testów Wadi Zaatoura, DeepSeek jest znacznie lepszy, jeśli chodzi o kodowanie. Podsumowuje to w następujący sposób: „Spoiler:DeepSeek koncentrujesię na jakości kodu, opanowaniu TypeScript i pokryciu testowym, co czyni go idealnym sprzymierzeńcem frontendu, o jakim marzyłeś”.

Omówił również wyniki testów porównawczych kodowania, mówiąc: „W 50 zadaniach dotyczących TypeScript React (np. generics w hookach) DeepSeek uzyskał 94% dokładności, a ChatGPT 82%. W przypadku typów złożonych (np. dyskryminowanych unii) DeepSeek był o 20% bardziej niezawodny”.

Należy jednak pamiętać, że DeepSeek działa tylko z tekstem i kodem. Tymczasem ChatGPT potrafi zarówno odczytywać obrazy, jak i je tworzyć! Daje mu to całkowicie wyjątkową przewagę, z którą DeepSeek po prostu nie może (jeszcze) konkurować.

Aby uzyskać więcej porównań, zajrzyj do przewodnika Toma, w którym poddaje on oba narzędzia dokładnie tym samym poleceniom, aby porównać wyniki. Po dziewięciu wyzwaniach DeepSeek odnosi zaskakujące zwycięstwo 7:2, wygrywając zwłaszcza w logice, matematyce krok po kroku, planowaniu projektów, coachingu budżetowym, a nawet pisaniu w mediach społecznościowych. Krótko mówiąc, wydaje się, że lepiej rozumie polecenia, nawet jeśli nie są one szczegółowo wyjaśnione.

Oto kilka dodatkowych różnic między ChatGPT a DeepSeek:

  • Radzenie sobie ze złożonymi problemami: Jak wspomniano wcześniej, DeepSeek osiąga lepsze wyniki w zadaniach wymagających strukturalnego rozumowania, uzyskując 91,6% punktów w teście DROP. Sugeruje to, że może być silniejszy w odpowiadaniu na wieloetapowe zapytania oparte na logice. Dla porównania, ChatGPT nie zawsze zachowuje dokładność w rozwiązywaniu złożonych problemów.
  • Techniczne ujęcie: Niektórzy twierdzą, że DeepSeek jest bardziej niezawodny w zakresie kodowania, matematyki i przetwarzania danych strukturalnych, dzięki czemu lepiej nadaje się do zadań wymagających precyzji. ChatGPT, choć nadal jest wydajny, czasami udziela odpowiedzi, które wymagają dalszej weryfikacji.
  • Podejście do przetwarzania: DeepSeek wykorzystuje model MoE, aktywując tylko niezbędne części swojego systemu dla każdego żądania, co według doniesień pozwala mu generować bardziej ukierunkowane odpowiedzi. ChatGPT stosuje szerszą metodę przetwarzania, która może prowadzić do bardziej ogólnych odpowiedzi.
  • Wiarygodność informacji: Niektóre źródła sugerują, że DeepSeek rzadziej generuje mylące lub nieprawidłowe informacje. ChatGPT, choć potrafi prowadzić dyskusje, czasami udziela pewnych siebie, ale niedokładnych odpowiedzi, szczególnie w niszowych obszarach technicznych.

W czym ChatGPT może ustępować DeepSeek

Kilka raportów zwraca uwagę na niektóre słabe strony ChatGPT w zastosowaniach technicznych:

Według magazynu Forbes, ChatGPT znany jest z generowania nieprawidłowych lub wprowadzających w błąd odpowiedzi, czasami wypełniając luki wiarygodnymi, ale nieprawidłowymi szczegółami.

DeepSeek może być bardziej odpowiedni dla programistów, badaczy i osób pracujących z danymi strukturalnymi, ponieważ zapewnia bardziej przejrzyste i wiarygodne wyniki w tych obszarach. Dla profesjonalistów, którzy polegają na sztucznej inteligencji w pracy interpersonalnej, burzy mózgów i interakcjach z klientami, ChatGPT pozostaje dobrym wyborem ze względu na swoje zdolności konwersacyjne i szeroką bazę wiedzy.

Oczywiście należy również wspomnieć, że DeepSeek jest oprogramowaniem typu open source i bezpłatnym, co pod wieloma względami zdecydowanie przewyższa ChatGPT.

Kto stworzył DeepSeek i jaki jest jego cel?

Firma DeepSeek została założona w 2023 roku przez Lianga Wenfenga, byłego geniusza matematycznego i zarządzającego funduszem hedgingowym. Firma z siedzibą w Hangzhou w prowincji Zhejiang działa jako spółka zależna High-Flyer, funduszu hedgingowego współzałożonego przez Lianga.

Wizją Lianga dla DeepSeek było opracowanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, które mogłyby konkurować z modelami wiodących zachodnich firm, ale za ułamek ich kosztów. Ambicja ta wynikała z chęci demokratyzacji technologii sztucznej inteligencji, uczynienia jej bardziej dostępną i wydajną. Wykorzystując innowacyjne techniki i optymalizując dostępne zasoby, DeepSeek dążył do przezwyciężenia ograniczeń narzuconych przez międzynarodowe restrykcje handlowe i wysokie koszty zazwyczaj związane z rozwojem sztucznej inteligencji.

Z tego, co widzieliśmy w mediach, głównym celem DeepSeek jest stworzenie otwartych modeli językowych o dużej wydajności, które nie wymagają znacznych zasobów obliczeniowych. Podejście to stanowi odpowiedź na kilka wyzwań stojących przed branżą sztucznej inteligencji, w tym znaczne koszty finansowe i środowiskowe związane ze szkoleniem dużych modeli oraz bariery wejścia na rynek dla mniejszych organizacji, które nie dysponują znacznymi środkami finansowymi. Koncentrując się na wydajności i dostępności, DeepSeek dąży do upowszechnienia technologii sztucznej inteligencji w różnych sektorach.

Można tu znaleźć podobieństwa do zdecentralizowanych technologii AI opartych na blockchainie, takich jak Artificial Superintelligence Alliance, jednak ich metody różnią się, a wyniki mówią same za siebie. DeepSeek jest już dostępny do pobrania i użycia, ale ogranicza się do LLM. ASI chce być znacznie większym ekosystemem, ale na razie nie ma zbyt wielu osiągnięć, jeśli chodzi o rzeczywiste wdrożenie i bazę użytkowników.

Jak działa DeepSeek?

DeepSeek został stworzony przy użyciu najnowocześniejszej techniki zwanej Mixture of Experts (MoE), co odróżnia go od wielu innych modeli sztucznej inteligencji, takich jak GPT-5 czy Llama 3. Własny model Google, Switch Transformer (2021), był pionierem w zakresie stosowania MoE na dużą skalę. Architektura DeepSeek opiera się na tej linii, ale znacznie bardziej agresywnie optymalizuje routing.

Oznacza to, że zamiast aktywować wszystkie części modelu dla każdego pytania lub zadania, DeepSeek wykorzystuje tylko te sekcje swojego mózgu, które są potrzebne do wykonania zadania. Dzięki temu działa szybciej i wydajniej, nadal zapewniając bardzo dokładne odpowiedzi. W najprostszej formie przypomina to posiadanie zespołu specjalistów, w którym tylko odpowiedni ekspert angażuje się w rozwiązanie problemu.

DeepSeek V3.1, najnowsza wersja z listopada 2025 r., wykorzystuje 37 miliardów aktywnych parametrów (takich jak elementy decyzyjne) z ogromnej liczby 671 miliardów parametrów ogółem, co czyni go potencjalnie jednym z najbardziej zaawansowanych modeli na rynku. Taka konstrukcja pozwala mu wykonywać złożone zadania bez marnowania zbędnych zasobów.

Aby wyszkolić DeepSeek, jego twórcy wykorzystali ogromną ilość danych z różnych dziedzin, takich jak język, kodowanie i matematyka. Tak szeroko zakrojone szkolenie pomaga mu zrozumieć i odpowiedzieć na wszelkiego rodzaju zapytania. Na przykład w testach takich jak DROP (który mierzy, jak dobrze radzi sobie z trudnymi pytaniami wymagającymi rozumowania), DeepSeek uzyskał imponujący wynik 91,6%, najwyższy spośród wszystkich modeli AI, pokazując, że jest bardzo zdolny do rozumienia i odpowiadania na trudne pytania. Claude 3.5 Sonnet uzyskał wynik 87,1%, a GPT-4 turbo 86%. Niektórzy konkurenci, tacy jak Grok, nie mają podanych wyników dla DROP.

Dzięki wykorzystaniu inteligentnej technologii i skupieniu się na wydajności DeepSeek ma potencjał, aby stać się potężnym narzędziem dla firm, badaczy i osób prywatnych, które potrzebują niezawodnej i szybkiej pomocy AI w wielu dziedzinach. Został zaprojektowany tak, aby precyzyjnie i szybko radzić sobie z rzeczywistymi wyzwaniami, co wyróżnia go na tle innych rozwiązań AI.

interfejs deepseeks

Jakie są kluczowe cechy DeepSeek?

DeepSeek jest pozycjonowany jako wysokowydajny model sztucznej inteligencji przeznaczony do obsługi szerokiego zakresu zadań, ale jak faktycznie sprawdza się w rzeczywistych zastosowaniach? Poniżej przedstawiamy jego kluczowe cechy, aby zrozumieć jego mocne strony i potencjalne ograniczenia.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): czy poradzi sobie ze złożonymi zapytaniami?

DeepSeek został zaprojektowany do przetwarzania złożonych zadań językowych, w tym wieloetapowego wnioskowania i interpretacji danych strukturalnych. Jak wspomniano wcześniej, osiąga dobre wyniki w testach porównawczych, takich jak DROP, które sprawdzają zdolność modeli AI do obsługi złożonych zapytań.

Chociaż sugeruje to duże możliwości w zakresie strukturalnego rozumowania, dopiero okaże się, jak sprawdzi się w rzeczywistych interakcjach konwersacyjnych w porównaniu z ChatGPT, który jest powszechnie ceniony za subtelny i naturalny dialog.

Możliwości multimodalne: czy może przetwarzać obrazy, dźwięk lub wideo?

Niektóre modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-5, obsługują dane multimodalne, umożliwiając użytkownikom przetwarzanie obrazów, dźwięku, a nawet wideo. Obecnie DeepSeek opiera się głównie na tekście, jednak na stronie janus-deepseek.com można uzyskać dostęp do multimodalnego chatbota, który rozumie i tworzy obrazy.

W najbliższej przyszłości DeepSeek zamierza wypuścić na rynek system sztucznej inteligencji nowej generacji, łączący przetwarzanie tekstu, obrazu i głosu. Miało to nastąpić w trzecim kwartale 2025 r., ale z tego co mi wiadomo, do listopada 2025 r. system ten nie został jeszcze wprowadzony na rynek.

Dostosowanie: Czy firmy mogą dostosować DeepSeek do swoich potrzeb?

W przypadku wdrażania sztucznej inteligencji w środowisku biznesowym kluczowe znaczenie ma dostosowanie do indywidualnych potrzeb. Podczas gdy OpenAI zapewnia dostęp do modeli GPT za pośrednictwem interfejsu API, umożliwiając pewien stopień dostosowania, DeepSeek również korzysta z interfejsu API (w rzeczywistości zmodyfikowanej wersji interfejsu OpenAI), dzięki czemu można go używać w podobny sposób. Ponadto, ponieważ DeepSeek jest oprogramowaniem typu open source, osoby posiadające odpowiednią wiedzę techniczną mogą bezpośrednio dostosowywać kod. Wadą jest to, że wymaga to od użytkowników przechowywania danych w Chinach, co może być sprzeczne z zaleceniami rządów zachodnich.

Szybkość i czas reakcji: jak szybki jest w porównaniu z konkurencją?

Jedną z zalet DeepSeek jest architektura MoE, która aktywuje wybrane części modelu zamiast przetwarzać wszystko naraz. Teoretycznie powinno to sprawić, że będzie szybszy niż modele o pełnej gęstości, takie jak ChatGPT. Jednak niektórzy użytkownicy zgłaszali problemy z serwerem i długi czas odpowiedzi, co budzi wątpliwości co do jego niezawodności w sytuacjach dużego zapotrzebowania.

API i integracja: jak łatwo jest połączyć się z innymi narzędziami?

Interfejsy API mają kluczowe znaczenie dla firm, które chcą zintegrować sztuczną inteligencję ze swoimi procesami roboczymi. Podobnie jak OpenAI i Anthropic interfejs API DeepSeek jest dostępny dla wszystkich. Wszystkie potrzebne informacje można znaleźć w dokumentacji API.

Programiści będą musieli ocenić, czy zapewnia on taki sam poziom dostępności i dokumentacji jak produkty konkurencji, zanim rozważą jego zastosowanie w aplikacjach na dużą skalę.

Źródło: DeepSeek

Do czego służy DeepSeek?

DeepSeek został zaprojektowany do obsługi różnorodnych zadań w różnych branżach. Niezależnie od tego, czy chodzi o biznes, badania, projekty kreatywne czy codzienną produktywność, jego możliwości mogą być wykorzystywane na wiele sposobów:

Aplikacje biznesowe: obsługa klienta, automatyzacja, generowanie treści

DeepSeek może być zintegrowany z platformami obsługi klienta, pomagając firmom w efektywnym zarządzaniu zapytaniami. Podczas gdy modele takie jak ChatGPT są szeroko stosowane w usługach chatbotów, ustrukturyzowane podejście DeepSeek może być korzystne w przypadku obsługi precyzyjnych, technicznych lub opartych na danych odpowiedzi.

Automatyzacja to kolejny obszar, w którym modele sztucznej inteligencji odgrywają kluczową rolę. Firmy mogą hipotetycznie wykorzystać DeepSeek do pomocy w generowaniu raportów, analizie finansowej lub automatyzacji przepływu pracy, zmniejszając nakład pracy ręcznej i poprawiając wydajność. Ponadto zespoły ds. treści mogłyby wykorzystać DeepSeek do tworzenia opisów produktów i materiałów marketingowych, chociaż jego skuteczność w zastosowaniach kreatywnych w porównaniu z bardziej konwersacyjnymi modelami sztucznej inteligencji pozostaje kwestią otwartą.

Zastosowania akademickie i badawcze: analiza danych, podsumowania, tłumaczenia językowe

Zgłaszane mocne strony DeepSeek w zakresie strukturalnego rozumowania sugerują, że może on być przydatny w badaniach naukowych i analizie danych. Naukowcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do podsumowywania dużych ilości informacji, wyodrębniania kluczowych wniosków i pomocy w przeglądzie literatury.

W edukacji DeepSeek może wspierać tłumaczenie treści wielojęzycznych, pomagając studentom i profesjonalistom, którzy potrzebują wysokiej jakości tłumaczeń. Jeśli jego możliwości przetwarzania języka dorównują lub przewyższają istniejące modele, może stać się użytecznym narzędziem w środowisku akademickim do zadań takich jak streszczanie artykułów naukowych lub generowanie materiałów do nauki.

Kreatywne zastosowania: pisanie, kodowanie, burza mózgów

Twórcy wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększenia wydajności, niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie treści, burzę mózgów czy pisanie kodu. Strukturalne przetwarzanie DeepSeek może sprawić, że będzie ono szczególnie przydatne w zadaniach związanych z kodowaniem, pomagając programistom w debugowaniu problemów, generowaniu skryptów lub optymalizacji algorytmów.

W przypadku pisarzy sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu konspektów, udoskonalaniu treści lub poszukiwaniu alternatywnych sformułowań. Jednak biorąc pod uwagę zgłoszone techniczne ukierunkowanie DeepSeek, jego przydatność do kreatywnego pisania i tworzenia opowieści w porównaniu z modelami bardziej konwersacyjnymi, takimi jak ChatGPT, pozostaje niepewna.

Codzienna produktywność: robienie notatek, planowanie, szybkie odpowiedzi

Narzędzia AI są coraz częściej wykorzystywane do zwiększania osobistej produktywności, pomagając użytkownikom zarządzać zadaniami, robić notatki i utrzymywać porządek. DeepSeek może zostać zintegrowany z cyfrowymi asystentami w celu szybkiego wyszukiwania informacji, tworzenia podsumowań lub wsparcia w planowaniu.

Osobom, które polegają na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności, DeepSeek może stanowić alternatywę w zakresie strukturyzowania i analizowania informacji. Jeśli poprawi się szybkość reakcji i niezawodność tego rozwiązania, może ono stać się użytecznym narzędziem do wykonywania codziennych zadań, uzupełniającym lub konkurującym z istniejącymi narzędziami zwiększającymi wydajność opartymi na sztucznej inteligencji.

Pierwsze reakcje na DeepSeek

Kiedy DeepSeek pojawił się na rynku, wywołał ożywione dyskusje w sieciach profesjonalistów i na platformach społecznościowych. Z jednej strony pojawiła się fala entuzjazmu, a wielu uznało go za długo oczekiwanego konkurenta dla uznanych liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak OpenAI i Google.

Specjaliści z branży podkreślali jego przystępną cenę, a informacje o kosztach rozwoju wynoszących 6 milionów dolarów budziły zarówno zainteresowanie, jak i sceptycyzm. Inni byli pod wrażeniem jego parametrów technicznych, sugerując, że może on stanowić przełom w zakresie strukturalnego rozumowania i wydajności w zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Jednak pojawiły się obawy dotyczące jego pochodzenia i potencjalnych implikacji geopolitycznych. Fakt, że DeepSeek jest wspierany przez chiński fundusz hedgingowy, wywołał dyskusje na temat zarządzania danymi, prywatności i zgodności z przepisami. Dotyczy to w szczególności przedsiębiorstw działających w Stanach Zjednoczonych i Europie. Niektórzy obawiają się, że czynniki te mogą skomplikować jego wdrożenie, nawet jeśli budzi on zainteresowanie dzięki swojej innowacyjnej architekturze i dostępności jako oprogramowanie open source.

Debiut DeepSeek wywołał mieszane opinie. Podczas gdy wielu postrzegało go jako symbol postępu i konkurencji w dziedzinie sztucznej inteligencji, inni zalecali ostrożność, podkreślając potrzebę przeprowadzenia dokładnych testów i zapewnienia przejrzystości, zanim będzie można w pełni zaakceptować go jako realną alternatywę dla uznanych modeli sztucznej inteligencji.

Od momentu wprowadzenia na rynek DeepSeek powoli wydaje aktualizacje, a kolejny model ma pojawić się pod koniec 2025 roku. Chociaż w pierwszych tygodniach wydawało się, że podbije świat sztucznej inteligencji, od tego czasu jego wpływ stopniowo słabnie.

Mimo to Mario Nawfal uważa, że Dolina Krzemowa już działa w oparciu o chińską sztuczną inteligencję, niezależnie od ostrzeżeń rządów. Podkreśla, że Airbnb zdecydowało się na współpracę z Qwen firmy Alibaba i że krążą plotki, że Cursor korzysta z DeepSeek za kulisami. Jak na ironię, jego tweet został prawdopodobnie napisany przez sztuczną inteligencję.

Tweet: Czy Dolina Krzemowa wybiera chińską sztuczną inteligencję zamiast amerykańskiej?

Jak bezpieczne jest korzystanie z DeepSeek?

Narzędzia AI są potężne, ale wymagają starannych środków bezpieczeństwa, aby zapobiec niewłaściwemu wykorzystaniu danych. Niezależnie od tego, czy korzystają z ChatGPT, Claude czy DeepSeek, firmy powinny ocenić, gdzie przechowywane są ich dane, w jaki sposób są przetwarzane i czy spełniają standardy zgodności.

DeepSeek, podobnie jak inne modele sztucznej inteligencji, gromadzi i przetwarza dane wprowadzane przez użytkowników, ale jego polityka dotycząca danych i powiązania geograficzne wymagają dodatkowych rozważań. Chociaż oferuje zaawansowane funkcje, ważne jest, aby ocenić, czy jest on zgodny z Twoimi wymaganiami bezpieczeństwa.

W jaki sposób DeepSeek przetwarza dane użytkowników?

Zgodnie z polityką prywatności DeepSeek gromadzi informacje o interakcjach użytkowników, w tym wprowadzane teksty, przesłane pliki i opinie. Podobnie jak w przypadku wielu modeli sztucznej inteligencji, dane te są wykorzystywane do ulepszania systemu. Istotną różnicą jest jednak to, że serwery DeepSeek znajdują się w Chinach, co może mieć wpływ na dostęp do danych i zarządzanie nimi.

Jednak dotyczy to tylko sytuacji, gdy korzystasz z pamięci w chmurze. Istnieje również inna opcja: użycie interfejsu API do samodzielnego hostowania własnego modelu DeepSeek. W ten sposób dane pozostają przechowywane lokalnie, a Ty masz kontrolę nad swoją prywatnością. Wymaga to większej wiedzy technicznej i prawdopodobnie większych nakładów finansowych na obsługę własnych serwerów, ale jest to sprytne rozwiązanie dla tych, którzy tego chcą.

Kluczowe kwestie dotyczące bezpieczeństwa i prywatności

  • Gdzie są przechowywane dane? Lokalizacja pamięci masowej DeepSeek ma znaczenie, ponieważ przepisy dotyczące ochrony danych osobowych różnią się w zależności od kraju. Firmy działające w regionach o rygorystycznych wymogach dotyczących zgodności danych powinny rozważyć, gdzie ich informacje są przetwarzane i przechowywane. Dzięki samodzielnemu hostowaniu można pokonać niektóre z tych ograniczeń.
  • Kto ma dostęp do danych? Chociaż DeepSeek twierdzi, że stosuje najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa, chińskie przepisy dotyczące danych pozwalają organom rządowym na żądanie dostępu do informacji przechowywanych w kraju. Może to budzić obawy firm zajmujących się danymi poufnymi lub regulowanymi.
  • Jak długo przechowywane są dane? Platforma nie ujawnia publicznie szczegółowych zasad przechowywania danych, co oznacza, że użytkownicy nie mają jasnego wglądu w to, jak długo ich dane są przechowywane ani kiedy są usuwane.
  • Czy DeepSeek przechowuje interakcje? Modele sztucznej inteligencji często zachowują niektóre interakcje w celu udoskonalenia swoich odpowiedzi, ale zakres przechowywania danych przez DeepSeek pozostaje niejasny w porównaniu z bardziej udokumentowanymi platformami sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT firmy OpenAI.
  • Czy cenzuruje niektóre tematy? Doniesienia mediów, w tym The Guardian, wskazują, że DeepSeek cenzuruje odpowiedzi dotyczące tematów wrażliwych politycznie. Chociaż moderacja treści istnieje we wszystkich modelach sztucznej inteligencji, użytkownicy powinni mieć świadomość, że DeepSeek może udzielać ograniczonych odpowiedzi w zależności od tematu. Warto jednak wspomnieć, że nie jest to problem, z którym boryka się wyłącznie DeepSeek. Wybierz swoje zło.
  • Co to oznacza dla międzynarodowych przedsiębiorstw? Firmy działające w regionach o złożonych stosunkach międzynarodowych powinny wziąć pod uwagę geopolityczny aspekt wykorzystania sztucznej inteligencji. Niektóre organizacje mogą stanąć przed wyzwaniami związanymi z przestrzeganiem przepisów lub bezpieczeństwem, jeśli narzędzia sztucznej inteligencji będą podlegać zewnętrznej kontroli. TechRadar podkreśla, że nawet dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, docenił postępy DeepSeek, ale sugeruje, że na przyszłą konkurencję w dziedzinie sztucznej inteligencji mogą mieć wpływ szersze kwestie związane z bezpieczeństwem.

Użytkownicy z niektórych branż, takich jak finanse, prawo czy opieka zdrowotna, powinni przed wdrożeniem DeepSeek dokładnie zapoznać się z polityką firmy dotyczącą danych. Świadomość tego, gdzie i w jaki sposób sztuczna inteligencja przetwarza informacje, pomaga firmom podejmować świadome decyzje zgodne z ich potrzebami w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Czym jest Janus i Janus-Pro-7B?

27 stycznia 2025 r. firma DeepSeek ogłosiła wprowadzenie na rynek Janus-Pro-7B, zaawansowanego modelu sztucznej inteligencji typu open source, przeznaczonego do generowania obrazów na podstawie tekstu. Zgodnie z komunikatem prasowym DeepSeek, Janus-Pro osiąga lepsze wyniki w testach porównawczych niż inne wiodące modele, takie jak DALL-E 3 firmy OpenAI i Stable Diffusion firmy Stability AI.

W sierpniu 2025 r. zostało to potwierdzone przez testy przeprowadzone przez niezależną firmę. Stwierdzono, że zadania związane z przekształcaniem tekstu na obraz wykonywane przez Janus-Pro-7B charakteryzowały się ogólną dokładnością na poziomie 80%, w porównaniu z 67% w przypadku DALL-E. Janus ustanowił również nowy standard, osiągając 99% dokładności w przypadku pojedynczych obiektów.

Tabela porównawcza modeli AI do generowania obrazów.
Źródło: Prompthub

Wprowadzenie Janus-Pro następuje po wcześniejszym wydaniu przez DeepSeek modelu R1, modelu sztucznej inteligencji przeznaczonego do wnioskowania logicznego i rozwiązywania problemów. Razem te osiągnięcia świadczą o ambicjach DeepSeek, aby bezpośrednio konkurować z liderami branży w wielu dziedzinach sztucznej inteligencji, od modeli językowych po generowanie obrazów i sztuczną inteligencję opartą na wnioskowaniu.

Czy DeepSeek może podsumowywać spotkania?

Niektórzy konkurenci DeepSeek, w tym ChatGPT, umożliwiają użytkownikom nagrywanie, podsumowywanie, a nawet sporządzanie notatek z rozmów podczas połączeń na żywo. ChatGPT Record jest tego doskonałym przykładem, choć ma wiele wad w porównaniu ze specjalistycznymi narzędziami stworzonymi specjalnie do sporządzania notatek.

Czy DeepSeek może zrobić to samo?

Nie do końca. DeepSeek może podsumować zapis spotkania, jeśli masz już ten zapis z innego oprogramowania. Na przykład, jeśli masz Google Meet , możesz poprosić Google o wygenerowanie transkrypcji, przesłać ją do DeepSeek, a następnie poprosić o podsumowanie, sporządzenie notatek, zaznaczenie działań do wykonania i nie tylko. 

Oto przykład, jak to może działać:

Jednak ta metoda jest czasochłonna i pracochłonna. Jeszcze lepszym rozwiązaniem jest użycie specjalnego narzędzia do robienia notatek opartego na sztucznej inteligencji. Wirtualne narzędzie do spotkań, takie jak tl;dv przykład tl;dv , może automatycznie dołączać do rozmów, nagrywać je i transkrybować, robić notatki, podsumowywać, zaznaczać działania do wykonania i kolejne kroki oraz wiele więcej. Może ono dostarczać wskazówki dotyczące coachingu sprzedaży, które pomogą Ci sfinalizować więcej transakcji; oferuje inteligencję wielospotkaniową, dzięki czemu możesz odkrywać wzorce występujące w wielu rozmowach jednocześnie; a nawet pozwala zaplanować cykliczne raporty na wybrane przez Ciebie tematy, dzięki czemu aktualizacje trafiają bezpośrednio do Twojej skrzynki odbiorczej.

Co tl;dv , aby zapewnić bezpieczeństwo sztucznej inteligencji?

tl;dv wszelkich starań, aby zapewnić bezpieczeństwo i prywatność danych użytkowników, zwłaszcza w przypadku integracji technologii sztucznej inteligencji z platformą. Oto przegląd środków tl;dv :

Szyfrowanie danych i zgodność z przepisami

tl;dv protokoły szyfrowania w celu ochrony nagrań spotkań i transkrypcji zarówno podczas transmisji, jak i przechowywania. Takie podejście gwarantuje poufność danych i ochronę przed nieuprawnionym dostępem. Ponadto tl;dv przepisów RODO, podkreślając swoje zaangażowanie w ochronę danych i prywatności użytkowników.

Integracja z Claude Anthropic

We współpracy z Anthropic, tl;dv Claude, system sztucznej inteligencji zaprojektowany z naciskiem na bezpieczeństwo i prywatność. Co ważne, tl;dv że żadne dane klientów nie są wykorzystywane do szkolenia sztucznej inteligencji. Dodano mechanizmy zapewniające bezpieczeństwo danych użytkowników podczas przetwarzania przez sztuczną inteligencję.

Anonimizacja danych i kontrola dostępu

Aby jeszcze bardziej chronić prywatność użytkowników, tl;dv dane udostępniane firmie Anthropic. Dane osobowe, takie jak adresy e-mail, nazwy firm i nazwy użytkowników, są usuwane przed przetwarzaniem. Ponadto dostęp do nagrań spotkań i transkrypcji jest ograniczony wyłącznie do upoważnionego personelu, co gwarantuje poufność wrażliwych informacji.

Dlaczego tl;dv Claude zamiast innych modeli AI

Podczas gdy niektóre modele sztucznej inteligencji mają mniej przejrzyste zasady bezpieczeństwa, tl;dv Claude, opracowany przez Anthropic, ze względu na jego silne zabezpieczenia prywatności i etyczne ramy sztucznej inteligencji. Gwarantuje to, że dane użytkowników są przetwarzane z uwzględnieniem bezpieczeństwa i zgodności z przepisami, oferując firmom rozwiązanie sztucznej inteligencji bardziej świadome w zakresie prywatności.

Jak najlepiej korzystać z DeepSeek

DeepSeek jest dostępny dla użytkowników, ale sposób uzyskania do niego dostępu zależy od aktualnego etapu jego wprowadzenia na rynek oraz tego, czy potrzebujesz go do użytku osobistego, czy biznesowego.

Jak uzyskać dostęp do DeepSeek

DeepSeek oferuje bezpłatny dostęp za pośrednictwem swojej strony internetowej i aplikacji mobilnych, umożliwiając użytkownikom rejestrację za pomocą konta Google. Programiści mogą również korzystać z otwartego interfejsu API DeepSeek, który jest zgodny z formatem API OpenAI, co ułatwia integrację osobom już pracującym z narzędziami AI.

Jak zintegrować DeepSeek z procesami roboczymi

Dla programistów i firm DeepSeek udostępnia klucz API za pośrednictwem platformy DeepSeek Open Platform, umożliwiając przedsiębiorstwom integrację jego funkcji z własnymi aplikacjami. Zasoby, w tym dokumentacja i dyskusje społeczności, są dostępne na GitHubie DeepSeek, gdzie użytkownicy mogą znaleźć przewodniki dotyczące konfiguracji modelu.

Kwestie, które warto rozważyć przed użyciem DeepSeek

Chociaż DeepSeek prezentuje się jako konkurencyjny model sztucznej inteligencji, użytkownicy powinni mieć świadomość kwestii związanych z prywatnością danych. Jak wspomniano wcześniej, polityka przechowywania danych DeepSeek oraz lokalizacja jego serwerów mogą mieć wpływ na zgodność z przepisami, szczególnie w przypadku firm działających w Stanach Zjednoczonych i Europie.

W przeciwieństwie do firm zajmujących się sztuczną inteligencją z siedzibą w Stanach Zjednoczonych lub Unii Europejskiej, gdzie przepisy dotyczące ochrony danych, takie jak RODO, określają jasne wytyczne, firmy korzystające z DeepSeek powinny dokładnie sprawdzić, w jaki sposób obsługuje on informacje o użytkownikach. Chociaż jest to kwestia, którą należy wziąć pod uwagę w przypadku każdego modelu sztucznej inteligencji, różne regiony mają różne oczekiwania, a firmy powinny ocenić ryzyko przed włączeniem DeepSeek do wrażliwych procesów roboczych.

Jak dobry jest DeepSeek? Czy warto z niego korzystać?

DeepSeek jest fajnym narzędziem do zabawy i chociaż osiąga lepsze wyniki niż GPT-5 firmy OpenAI w większości testów porównawczych i testów, nadal wydaje się mieć trudności z długimi rozmowami. Ponieważ jest bezpłatny i oparty na otwartym kodzie źródłowym, zdecydowanie warto przyjrzeć się mu nieco bliżej. 

Głównym problemem jest prywatność danych. Chiński rząd może mieć dostęp do Twoich danych. To, czy Ci to nie przeszkadza, zależy od Ciebie i Twojej firmy.

Podsumowując, DeepSeek to nowy model sztucznej inteligencji, który wzbudził zainteresowanie ze względu na swoją wydajność, uporządkowane rozumowanie i potencjalnie niższe koszty rozwoju w porównaniu z konkurentami, takimi jak ChatGPT i Claude. Wyróżnia się architekturą Mixture of Experts, która selektywnie aktywuje różne części modelu w celu uzyskania lepszej wydajności w zadaniach technicznych i strukturalnych, takich jak kodowanie, analiza danych i rozwiązywanie problemów. Jednak nadal pozostaje stosunkowo niesprawdzony w szerszych zastosowaniach w świecie rzeczywistym, szczególnie w integracji biznesowej.

Dla programistów i badaczy DeepSeek może stanowić użyteczną alternatywę do obsługi złożonych zadań związanych z wnioskowaniem i danymi strukturalnymi. Firmy poszukujące rozwiązań AI wykraczających poza OpenAI i Google mogą zbadać jego możliwości, ale przy podejmowaniu decyzji należy wziąć pod uwagę kwestie bezpieczeństwa, prywatności danych i różnic regulacyjnych. Chociaż DeepSeek ma potencjał, aby rzucić wyzwanie uznanym liderom w dziedzinie AI, jego długoterminowy wpływ i niezawodność pozostają kwestią otwartą.

Jedno jest pewne: zaangażowanie tl;dvw kwestie bezpieczeństwa i prywatności jest oczywiste. Zacznij już dziś za darmo.

Często zadawane pytania dotyczące DeepSeek (2025)

DeepSeek to duży model językowy (LLM) opracowany przez chińską firmę High-Flyer AI. Wykorzystuje on architekturę Mixture of Experts (MoE) do selektywnej aktywacji części swojej sieci neuronowej, zapewniając jej inteligencję na poziomie GPT, a jednocześnie znacznie większą wydajność i opłacalność.

Tak, wagi modelu DeepSeek są otwarte i można z nich korzystać bezpłatnie, a punkty kontrolne są dostępne na platformach takich jak Hugging Face. Jednak bardziej trafne jest określenie tego rozwiązania jako otwarte pod względem wag, a nie w pełni otwarte pod względem kodu źródłowego: pełne dane szkoleniowe, kod przed szkoleniem i niektóre elementy infrastruktury służące do dostrajania nie są publicznie dostępne.

Tak, w większości przypadków. Możesz pobrać i uruchomić DeepSeek lokalnie lub za pośrednictwem platform innych firm bez ponoszenia opłat licencyjnych. Jednak korzystanie z DeepSeek za pośrednictwem oficjalnego API High-Flyer może wiązać się z kosztami użytkowania w zależności od skali i potrzeb integracyjnych, podobnie jak w przypadku otwartych modeli, takich jak Llama 3, które nadal mogą mieć hostowane opcje płatne.

Bezpieczeństwo jest jednym z najczęściej poruszanych tematów związanych z DeepSeek. Ponieważ aplikacja została opracowana w Chinach, niektórzy eksperci wyrażają obawy dotyczące prywatności danych i potencjalnych zagrożeń związanych z przestrzeganiem przepisów,zwłaszcza w przypadku użytkowników podlegających rygorystycznym ramom prawnym, takim jak RODO lub SOC 2.

Jeśli samodzielnie hostujesz DeepSeek, Twoje dane pozostają na Twoich serwerach, co eliminuje większość tych zagrożeń. Jeśli jednak korzystasz z hostowanego API High-Flyer, przejrzystość przetwarzania danych pozostaje ograniczona w porównaniu z zachodnimi konkurentami, takimi jak OpenAI czy Anthropic.

Mocne strony DeepSeek to wydajność, koszt i otwartość, natomiast GPT-5 przoduje w zakresie multimodalności, głębi rozumowania i wsparcia dla przedsiębiorstw.

Funkcja DeepSeek-V3 GPT-5 (ChatGPT)
Architektura Mieszanka ekspertów (łącznie 671 mld, około 37 mld aktywnych) Gęsty transformator
Otwarta platforma ✅ Otwarte wagi (Hugging Face) ❌ Zamknięte
Koszt Szkolenie o wartości około 6 milionów dolarów (≈99% mniej niż GPT-4) Szacunkowo 500 mln–1 mld dolarów.
Prędkość ~50 tokenów/sek. ~48 tokenów/sek.
Rozumowanie Bardzo silny (matematyka/kodowanie) Ogólnie silniejszy (szczególnie w przypadku narzędzi)
Wielomodalność ❌ Tylko tekst (Janus jest osobno) ✅ Tekst, obraz, głos
Prywatność Zależy od samodzielnego hostingu W pełni zarządzane przez OpenAI
Przypadki użycia Programiści, badacze, naukowcy zajmujący się danymi Firmy, twórcy, sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw

DeepSeek jest idealnym rozwiązaniem dla programistów, badaczy i małych start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją, którzy chcą majsterkować, samodzielnie hostować lub tworzyć niestandardowe przepływy pracy AI bez ponoszenia wysokich kosztów związanych z API. Jest również idealnym rozwiązaniem dla wszystkich, którzy poszukują przejrzystego, modyfikowalnego modelu, który można dostosować do prywatnych danych.

  • Ograniczona dokumentacja w porównaniu z GPT lub Claude

  • Brak wbudowanej obsługi multimodalnej (tylko tekst)

  • Kwestie związane z przejrzystością bezpieczeństwa (w przypadku użytkowania hostowanego)

  • Mniejszy ekosystem i mniej integracji

  • Infrastruktura na wczesnym etapie rozwoju (sporadyczna niestabilność API)

Nie nastąpi to w najbliższym czasie, ale może stać się potężną otwartą alternatywą. GPT-5 nadal dominuje w zakresie kreatywnego pisania, interakcji multimodalnej i sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. Obietnica DeepSeek polega na demokratyzacji dostępu do zaawansowanej sztucznej inteligencji, osiąganiu więcej przy mniejszych nakładach oraz zapewnieniu programistom rzeczywistej kontroli nad ich narzędziami.

DeepSeek stwierdził nawet w swoim planie działania, że skupia się przede wszystkim na działalności biznesowej, a dopiero od 2028 r. zamierza zająć się wykorzystaniem osobistym.