DeepSeek: AI-modellen med åben kildekode, og hvorfor den betyder noget for GEO i 2026

DeepSeek er en kinesisk forskningsvirksomhed inden for AI og den familie af sprogmodeller med åben kildekode, som virksomheden bygger. Modellerne udgives under en tilladelig MIT-licens, så alle kan selv hoste, finjustere og tage dem i brug kommercielt. Gennembrudsmodellerne, DeepSeek-V3 og den ræsonnementsfokuserede DeepSeek-R1, skabte global opmærksomhed, fordi de nåede en ydeevne på linje med ledende systemer fra OpenAI, mens træningen kostede en brøkdel af det sædvanlige budget.

For marketingfolk og udgivere har DeepSeek betydning af samme grund som ChatGPT, Gemini og Perplexity: Det er endnu en motor, der læser, sammenfatter og citerer webindhold, når folk stiller den spørgsmål. Efterhånden som assistenter bygget på åbne modeller som DeepSeek breder sig, bliver spørgsmålet, om dit indhold er struktureret godt nok til, at disse systemer kan finde, stole på og henvise til det.

Hvad er DeepSeek?

DeepSeek er et AI-lab, der er blevet en del af mainstream sammen med OpenAI, Google, Anthropic og Meta. I stedet for at holde vægtene private udgiver DeepSeek sine modeller på platforme som Hugging Face og GitHub, en strategi der gør dem til ægte open source-LLM'er. Modelrækken dækker kodning, ræsonnement, matematik, opgaver med billede og sprog samt teorembevisning, men to udgivelser definerer mærket.

DeepSeek-V3, udgivet 27. december 2024, er en model med 671 milliarder parametre, der overgik Llama 3.1 og Qwen 2.5 og kunne måle sig med GPT-4o. DeepSeek-R1, udgivet 20. januar 2025, er den førende ræsonnementsmodel, der kan måle sig med OpenAIs o1 på matematiske og logiske problemer. R1 blev senere fagfællebedømt og udgivet i tidsskriftet Nature, et usædvanligt skridt med videnskabelig validering af en model i toppen.

Sådan virker DeepSeek: blanding af eksperter og ræsonnement

DeepSeek-V3 bruger en mixture-of-experts-arkitektur, hvor en model indeholder mange specialiserede ekspertnetværk og sender hvert input til de relevante. Af de 671 milliarder parametre i alt aktiveres kun 37 milliarder pr. token, hvilket gør inferens langt billigere end for en tæt model af samme størrelse. Teamet brugte også en strategi uden hjælpetab til at balancere belastningen samt et kontekstvindue på 128K token.

DeepSeek-R1 bygger på V3 og tilføjer eksplicit ræsonnement. Før den svarer, genererer den en trin-for-trin-tankerække, og derfor hører den til den bredere kategori ræsonnerende modeller. Denne bevidste, flertrinede stil bytter hastighed ud med præcision på svære problemer, samme afvejning som præger metoder med test-time compute i hele branchen.

Sådan blev DeepSeek-R1 trænet

R1 er bemærkelsesværdig, fordi den i høj grad støtter sig til forstærkningslæring. Teamet anvendte først storskala forstærkningslæring direkte på basemodellen uden overvåget finjustering, hvilket gav en version kaldet DeepSeek-R1-Zero, hvis succesrate på AIME 2024 steg fra 15,6 procent til 71,0 procent alene med forstærkningslæring. Derefter lagde de syntetiske ræsonnementsdata til, yderligere forstærkningslæring, afvisningssampling på cirka 600.000 ræsonnementseksempler og 200.000 generelle eksempler samt en afsluttende justeringsfase.

Laboratoriet destillerede også R1 ned i mindre modeller fra 1,5 milliarder til 70 milliarder parametre og viste, at storskala-ræsonnement kan overføres til kompakte systemer. Meget af det afhang af syntetiske data og forstærkningsmetoder frem for stadig større datasæt mærket af mennesker, en opskrift andre åbne laboratorier hurtigt studerede.

Hvorfor DeepSeek rystede branchen: omkostninger og åbenhed

Overskriften var omkostningerne. DeepSeek oplyste, at træningen af V3 krævede cirka 2,788 millioner GPU-timer til omkring 5,6 millioner dollar, mod udbredte skøn på 50 til 100 millioner dollar for modeller som GPT-4, og at R1's yderligere træning lå nær 294.000 dollar. At nå resultater på højeste niveau med et så begrænset budget udfordrede antagelsen om, at kun få velfinansierede laboratorier kunne konkurrere.

Åbenheden forstærkede effekten. Fordi modellerne udgives under MIT-vilkår, kan udviklere køre dem privat, finjustere dem på egne data og undgå gebyrer pr. API-kald. Den tilgængelighed betyder, at DeepSeek driver et voksende antal assistenter og værktøjer fra tredjeparter, og det er netop grunden til, at den dukker op i samtaler om synlighed i AI-søgning.

Hvorfor DeepSeek betyder noget for SEO og GEO

Hver assistent bygget på DeepSeek er en ny flade, hvor dit brand kan dukke op eller blive overset. Når en bruger stiller et DeepSeek-drevet værktøj et spørgsmål, trækker modellen på sine træningsdata og, i opsætninger med hentning, på live kilder den kan hente. Hvis dit indhold er klart, velstruktureret og autoritativt, bliver det mere sandsynligt, at det citeres. Er det tyndt eller svært at læse, bliver det sprunget over.

Det er kernen i generativ søgemaskineoptimering og optimering til AI-citater: at optimere ikke bare til én placering, men til at være en troværdig kilde på tværs af mange AI-systemer. Fordi åbne modeller spreder sig hurtigt, holder det dig fra at satse for meget på én assistent, hvis du behandler DeepSeek som en del af din synlighed på tværs af AI-platforme.

Sådan opnår du synlighed i DeepSeeks svar

Grundprincipperne er de samme som i andet GEO-arbejde. Besvar spørgsmål direkte og tidligt, så en model kan udtrække en ren påstand uden at gætte. Opbyg reel emnedybde på tværs af de underspørgsmål, en ræsonnementsmodel vil undersøge, og hold fakta konsistente på tværs af dine sider, så modellen ikke tvinges til at vælge mellem modstridende påstande på dit eget site.

Teknisk set skal du bruge struktureret data, styrke den interne linking og sikre, at dine sider kan nås af de AI-crawlere og hentesystemer, der fodrer disse værktøjer. Når arbejdet forankres i velovervejet søgeordsresearch og indholdsplanlægning, bliver det lettere at ramme de præcise spørgsmål, brugerne stiller DeepSeek og lignende assistenter.

Anvendelser og den bredere DeepSeek-række

DeepSeek-R1 klarer sig godt til kreativ skrivning, besvarelse af spørgsmål, redigering, sammenfatning og forståelse af lange kontekster, mens ræsonnementsvarianterne sigter mod matematik, kodning og flertrinsplanlægning. Ud over det førende par har laboratoriet udgivet specialiserede modeller som DeepSeek-Prover til formel teorembevisning, Janus-serien til multimodale billedopgaver og senere hybridudgivelser, der kombinerer ræsonnement og direkte svar for at reducere forbruget af tokens.

For organisationer åbner licensen for privat drift uden API-begrænsninger, hvilket appellerer til teams med strenge krav til data. Den fleksibilitet, kombineret med de lave omkostninger, er grunden til, at DeepSeek har bredt sig hurtigt, både blandt startups og store virksomheder.

Udfordringer og begrænsninger

Som åben model kan DeepSeek køres af hvem som helst, hvilket betyder, at kvalitet og sikkerhed i høj grad afhænger af driftsansvarliges opsætning frem for en enkelt leverandørs sikkerhedsforanstaltninger. Output fra enhver stor sprogmodel kan indeholde fejl eller AI-hallucinationer, så svar bør verificeres, før de bruges, hvor der er meget på spil.

Der er også hensyn til styring og compliance. Fordi modellen er udviklet i Kina, rejser DeepSeek spørgsmål om databehandling og politik for nogle organisationer, især når man bruger den hostede tjeneste frem for en privat installation. Ræsonnementsmodeller bruger desuden flere tokens og mere regnekraft pr. svar, så dybden betaler sig primært ved reelt svære opgaver frem for simple opslag.

Konklusion

DeepSeek kombinerer ydeevne på toppen af feltet med åben licens og bemærkelsesværdigt lave træningsomkostninger, og det er grunden til, at V3- og R1-modellerne har ændret forventningerne til, hvem der kan bygge konkurrencedygtig AI. For marketingfolk er DeepSeek endnu en motor, der læser og citerer nettet, så vejen til synlighed er den samme som for enhver anden assistent: klare svar, dyb dækning, ren struktur og sider, der kan crawles.

For at komme videre kan du koble dette sammen med optimering til AI-citater og open source-LLM'er, og bruge Sorank's værktøjer til research og indholdsplanlægning til at ramme de spørgsmål, brugerne stiller AI-assistenter. Kilder: BentoML, Inferless og InfoQ.