העדפות
הפרטיות חשובה לנו, ולכן יש לך אפשרות להשבית סוגים מסוימים של אחסון שייתכן שאינם נחוצים לתפקוד הבסיסי של האתר. חסימת קטגוריות עלולה להשפיע על חווית השימוש שלך באתר. מידע נוסף
הפרטיות חשובה לנו, ולכן יש לך אפשרות להשבית סוגים מסוימים של אחסון שייתכן שאינם נחוצים לתפקוד הבסיסי של האתר. חסימת קטגוריות עלולה להשפיע על חווית השימוש שלך באתר. מידע נוסף
DeepSeek הוא מעבדת AI קוד פתוח שמאחורי מודלי R1 ו-V3. גלו איך DeepSeek עובד ואיך להשיג נראות בתשובות שלו.
.webp){kind=small}
.webp){kind=small}
DeepSeek היא חברת מחקר AI סינית ומשפחת מודלי השפה הגדולים בקוד פתוח שהיא מפתחת, המשוחררים תחת רישיון MIT מקל המאפשר לכל אחד לארח אותם באופן עצמאי, לכוונן אותם ולפרוס אותם למטרות מסחריות. המודלים הפורצים שלה, DeepSeek-V3 ומודל ההיגיון DeepSeek-R1, משכו תשומת לב עולמית בזכות הגעה לביצועים הדומים למערכות המובילות של OpenAI, תוך אימון בחלק קטן בלבד מהתקציב המקובל.
עבור משווקים ומפרסמים, DeepSeek חשובה מאותה סיבה ש-ChatGPT, Gemini ו-Perplexity חשובים: זהו עוד מנוע הקורא, מסכם ומצטט תוכן מהרשת כאשר אנשים שואלים אותו שאלות. ככל שעוזרים הבנויים על מודלים פתוחים כמו DeepSeek מתפשטים, השאלה הופכת להיות האם התוכן שלכם מובנה היטב מספיק כדי שהמערכות האלה ימצאו אותו, יסמכו עליו ויפנו אליו.
DeepSeek היא מעבדת AI שהצטרפה לזרם המרכזי לצד OpenAI, Google, Anthropic ו-Meta. במקום לשמור את המשקלים שלה בסודיות, DeepSeek מפרסמת את המודלים שלה בפלטפורמות כמו Hugging Face ו-GitHub, אסטרטגיה ההופכת אותם ל-open-source LLMs אמיתיים. המבחר כולל תכנות, היגיון, מתמטיקה, משימות ראייה-שפה והוכחת משפטים, אך שני שחרורים מגדירים את המותג.
DeepSeek-V3, ששוחרר ב-27 בדצמבר 2024, הוא מודל בעל 671 מיליארד פרמטרים שהתעלה על Llama 3.1 ו-Qwen 2.5 תוך התחרות ב-GPT-4o. DeepSeek-R1, ששוחרר ב-20 בינואר 2025, הוא מודל ההיגיון הדגל המתחרה ב-o1 של OpenAI בבעיות מתמטיות ולוגיות. R1 עבר לאחר מכן ביקורת עמיתים ופורסם בכתב העת Nature, צעד יוצא דופן של אימות מדעי עבור מודל מתקדם.
DeepSeek-V3 משתמשת בארכיטקטורת mixture-of-experts, שבה המודל מכיל רשתות מומחים מתמחות רבות ומנתב כל קלט רק לרשתות הרלוונטיות. מתוך 671 מיליארד הפרמטרים הכוללים, רק 37 מיליארד מופעלים לכל טוקן, מה שהופך את ההיסק לזול משמעותית ממודל צפוף בגודל דומה. הצוות השתמש גם באסטרטגיית איזון עומסים ללא הפסד עזר וב-חלון הקשר של 128K טוקנים.
DeepSeek-R1 מבוססת על V3 ומוסיפה היגיון מפורש. לפני מתן תשובה, היא יוצרת שרשרת חשיבה שלב אחר שלב, ומשום כך היא שייכת לקטגוריה הרחבה יותר של מודלי היגיון. הסגנון המכוון, רב-השלבים הזה מקריב מהירות לטובת דיוק בבעיות קשות, אותו פשרה המגדירה גישות test-time compute ברחבי התעשייה.
R1 בולטת בהסתמכות הכבדה שלה על למידת חיזוק. הצוות תחילה החיל למידת חיזוק בקנה מידה גדול על מודל הבסיס ללא כל כוונון מפוקח, מה שהניב גרסה בשם DeepSeek-R1-Zero ששיעור ההצלחה שלה ב-AIME 2024 טיפס מ-15.6 אחוזים ל-71.0 אחוזים באמצעות חיזוק בלבד. לאחר מכן הם הוסיפו שכבות של נתוני היגיון סינתטיים, למידת חיזוק נוספת, דגימת דחייה על פני כ-600,000 דוגמאות היגיון ו-200,000 דוגמאות כלליות, ושלב יישור סופי.
המעבדה גם זיקקה את R1 למודלים קטנים יותר בטווח של 1.5 עד 70 מיליארד פרמטרים, והוכיחה שהיגיון בקנה מידה גדול ניתן להעברה למערכות קומפקטיות. חלק ניכר מכך התבסס על נתונים סינתטיים ושיטות חיזוק במקום מערכי נתונים מתויגים אנושית ההולכים וגדלים, מתכון שמעבדות קוד פתוח אחרות למדו במהירות.
הכותרת הייתה העלות. DeepSeek דיווחה על אימון V3 בכ-2.788 מיליון שעות GPU בעלות של כ-5.6 מיליון דולר, לעומת הערכות נפוצות של 50 עד 100 מיליון דולר עבור מודלים כמו GPT-4, והציבה את עלות האימון הנוסף של R1 סביב 294,000 דולר. הגעה לתוצאות ברמה מתקדמת בתקציב כזה ערערה את ההנחה שרק מעט מעבדות ממומנות היטב יכולות להתחרות.
הפתיחות הגבירה את ההשפעה. מכיוון שהמודלים מופצים תחת תנאי MIT, מפתחים יכולים להריץ אותם באופן פרטי, לכוונן אותם על נתונים קנייניים ולהימנע מעמלות API לכל קריאה. נגישות זו אומרת ש-DeepSeek מפעילה מספר גדל והולך של עוזרים וכלים של צד שלישי, וזו בדיוק הסיבה שהיא מופיעה בשיחות על נראות בחיפוש AI.
כל עוזר הבנוי על DeepSeek הוא משטח נוסף שבו המותג שלכם יכול לעלות או להתעלם ממנו. כאשר משתמש שואל כלי המופעל על ידי DeepSeek שאלה, המודל שואב מנתוני האימון שלו, ובהגדרות עם אחזור, ממקורות חיים שהוא יכול לשלוף. אם התוכן שלכם ברור, מובנה היטב ואמין, סיכוי גבוה יותר שיצוטט; אם הוא דל או קשה לפענוח, הוא ידולג.
זהו הליבה של generative engine optimization ו-AI citation optimization: אופטימיזציה לא רק לדירוג אחד, אלא להיות מקור אמין ברחבי מערכות AI רבות. מכיוון שמודלים בקוד פתוח מתרבים במהירות, התייחסות ל-DeepSeek כחלק מאסטרטגיית נראות AI חוצת פלטפורמות שלכם מונעת מכם להתמקד יתר על המידה בעוזר יחיד.
היסודות תואמים לעבודת GEO אחרת. ענו על שאלות באופן ישיר ומוקדם כדי שהמודל יוכל לחלץ קביעה ברורה בלי לנחש. בנו עומק נושאי אמיתי על פני תת-השאלות שמודל היגיון יחקור, ושמרו על עקביות בעובדות בין הדפים שלכם כדי שהמודל לא ייאלץ לבחור בין טענות סותרות באתר שלכם עצמו.
מבחינה טכנית, השתמשו בנתונים מובנים, חזקו קישוריות פנימית, וודאו שהדפים שלכם נגישים ל-AI crawlers ולמערכות האחזור המזינות את הכלים האלה. ביסוס העבודה על מחקר מילות מפתח ותכנון תוכן ממושמע עוזר לכם למקד את השאלות המדויקות שמשתמשים מפנים ל-DeepSeek ולעוזרים דומים.
DeepSeek-R1 מתפקדת היטב בכתיבה יצירתית, מענה על שאלות, עריכה, סיכום והבנת הקשר ארוך, בעוד וריאנטים ההיגיון מכוונים למתמטיקה, תכנות ותכנון רב-שלבי. מעבר לזוג הדגל, המעבדה שחררה מודלים מתמחים כמו DeepSeek-Prover להוכחת משפטים פורמלית, סדרת Janus למשימות תמונה מולטימודליות, ושחרורים היברידיים מאוחרים יותר המשלבים מצבי היגיון ותשובה ישירה כדי לצמצם את השימוש בטוקנים.
עבור ארגונים, הרישיון הפתוח פותח פריסה פרטית ללא הגבלות API, מה שמושך צוותים עם דרישות נתונים מחמירות. הגמישות הזו, בשילוב עם עלות נמוכה, היא הסיבה שאימוץ DeepSeek התפשט במהירות הן בסטארטאפים והן בארגונים גדולים.
כמודל פתוח, DeepSeek יכולה להיפרס על ידי כל אחד, מה שאומר שהאיכות והבטיחות תלויות במידה רבה בתצורת המפעיל ולא במנגנוני הגנה של ספק יחיד. פלטים מכל מודל שפה גדול עלולים לכלול שגיאות או הזיות AI, ולכן יש לאמת תשובות לפני שימוש בעל השלכות משמעותיות.
ישנם גם שיקולי ממשל. כמודל שפותח בסין, DeepSeek מעלה שאלות בנוגע לטיפול בנתונים ומדיניות עבור חלק מהארגונים, במיוחד בעת שימוש בשירות המתארח ולא בפריסה פרטית. מודלי היגיון גם צורכים יותר טוקנים וחישוב לכל תשובה, כך שהעומק משתלם בעיקר במשימות קשות באמת ולא בבירורים פשוטים.
DeepSeek משלבת ביצועים ברמה מתקדמת עם רישיון פתוח ועלויות אימון נמוכות באופן יוצא דופן, וזו הסיבה שמודלי V3 ו-R1 שלה עיצבו מחדש את הציפיות לגבי מי יכול לבנות AI תחרותי. עבור משווקים, DeepSeek היא עוד מנוע הקורא ומצטט את הרשת, כך שהדרך לנראות זהה לזו של כל עוזר: תשובות ברורות, כיסוי מעמיק, מבנה נקי ודפים נגישים לזחילה.
כדי להעמיק, קשרו זאת עם AI citation optimization ו-open-source LLMs, והשתמשו בכלי המחקר ותכנון התוכן של Sorank כדי למקד את השאלות שמשתמשים שואלים עוזרי AI. מקורות התייחסות: BentoML, Inferless, ו-InfoQ.
DeepSeek היא מעבדת מחקר AI סינית ומשפחת מודלי השפה הגדולים בקוד פתוח שהיא מפתחת. השחרורים הידועים ביותר שלה הם DeepSeek-V3, מודל בסיס mixture-of-experts בעל 671 מיליארד פרמטרים, ו-DeepSeek-R1, מודל היגיון המתחרה ב-o1 של OpenAI. המודלים מופצים תחת רישיון MIT, כך שכל אחד יכול לארח אותם באופן עצמאי, לכוונן אותם ולהשתמש בהם למטרות מסחריות.
DeepSeek הגיעה לביצועים הדומים למודלים קנייניים מובילים תוך דיווח על עלויות אימון נמוכות באופן דרמטי, כ-5.6 מיליון דולר עבור V3 לעומת הערכות של 50 עד 100 מיליון דולר עבור מודלים דומים. בשילוב עם רישיון MIT פתוח, זה ערער את הרעיון שרק מעט מעבדות ממומנות היטב יכולות לבנות AI מתקדם, והאיץ את אימוץ המודלים בקוד פתוח.
התייחסו לכך כמו לכל עבודת generative engine optimization. שימו תשובות ברורות וישירות בתחילת כל דף, בנו עומק נושאי אמיתי, ושמרו על עקביות בעובדות ברחבי האתר שלכם. הוסיפו נתונים מובנים, חזקו קישורים פנימיים, וודאו ש-AI crawlers ומערכות אחזור יכולים להגיע לדפים שלכם כדי שכלים המבוססים על DeepSeek יוכלו למצוא ולהפנות לתוכן שלכם.
.svg)
.svg)
