A magánszféra fontos számunkra, ezért lehetőséged van kikapcsolni bizonyos típusú tárolókat, amelyekre a weboldal alapvető működéséhez nincs szükség. A kategóriák letiltása befolyásolhatja a weboldal használatának élményét. További információ
A DeepSeek nyílt forráskódú AI-labor, amely az R1 és a V3 modellek mögött áll. Megtudhatod, hogyan működik a DeepSeek, és hogyan szerezhetsz láthatóságot a válaszaiban.
Eszközök
A Sorank alapítója, több mint 7 éves SEO-tapasztalattal, GEO-rajongó.
Összefoglalás
A DeepSeek egy kínai AI-labor és nyílt forráskódú nagy nyelvi modelljeinek családja, köztük a V3 alapmodellel és az R1 érvelő modellel. Ismert arról, hogy a tanítási költség töredékéért éri el az élvonalbeli rendszerek szintjét.
Szeretnél többet megtudni? Kérdezd meg
DeepSeek egy kínai mesterséges intelligencia-kutatócég és az általa fejlesztett nyílt forráskódú nagy nyelvi modellek családja, amelyek engedékeny MIT-licenc alatt jelennek meg, így bárki üzemeltetheti, finomhangolhatja és kereskedelmi célra telepítheti őket. Áttörést hozó modelljei, a DeepSeek-V3 és az érvelésre fókuszáló DeepSeek-R1 világszerte figyelmet keltettek: olyan teljesítményt értek el, amely összemérhető az OpenAI vezető rendszereivel, miközben a szokásos költségvetésnek csak egy töredékéből tanultak.
A marketingesek és a kiadók számára a DeepSeek ugyanazért számít, mint a ChatGPT, a Gemini és a Perplexity: ez is egy olyan motor, amely olvassa, összefoglalja és idézi a webes tartalmakat, amikor az emberek kérdéseket tesznek fel neki. Ahogy a nyílt modellekre épülő asszisztensek terjednek, az a kérdés, hogy a tartalmad elég jól strukturált-e ahhoz, hogy ezek a rendszerek megtalálják, megbízhatónak tartsák és hivatkozzanak rá.
A DeepSeek olyan AI-labor, amely az OpenAI, a Google, az Anthropic és a Meta mellett a főáramba került. Súlyait nem zárja el: a modelljeit olyan platformokon teszi közzé, mint a Hugging Face és a GitHub, ami valódi nyílt forráskódú nagy nyelvi modellekké teszi őket. A kínálat kódolást, érvelést, matematikát, képi-szöveges feladatokat és tételbizonyítást ölel fel, de a márkát két kiadás határozza meg.
A DeepSeek-V3, amelyet 2024. december 27-én adtak ki, 671 milliárd paraméteres modell, amely felülmúlta a Llama 3.1-et és a Qwen 2.5-öt, és felvette a versenyt a GPT-4o-val. A DeepSeek-R1, amely 2025. január 20-án jelent meg, a zászlóshajó érvelő modell, amely matematikai és logikai feladatokon az OpenAI o1-ével vetekszik. Az R1-et később szakmai lektorálás után a Nature folyóiratban is közölték, ami a vezető modellek esetében szokatlan tudományos elismerés.
A DeepSeek-V3 szakértői keverék (mixture-of-experts) architektúrát használ: a modell sok specializált szakértőhálózatot tartalmaz, és minden bemenetet csak a relevánsakhoz irányít. A 671 milliárd összes paraméterből tokenenként mindössze 37 milliárd aktiválódik, ami azt jelenti, hogy a következtetés jóval olcsóbb, mint egy azonos méretű sűrű modellé. A csapat a terhelés kiegyensúlyozására segédveszteség nélküli stratégiát alkalmazott, a modell kontextusablaka pedig 128K token, azaz kontextusablak.
A DeepSeek-R1 a V3-ra épül, és kifejezett érvelést ad hozzá. A válasz előtt lépésről lépésre haladó gondolatmenetet generál, ezért tartozik a szélesebb értelemben vett érvelő modellek közé. Ez a szándékos, többlépéses működés nehéz feladatoknál a pontosság kedvéért lassít, ugyanazt a kompromisszumot kínálja, amely az iparágban a tesztidejű számítási megközelítéseket jellemzi.
Az R1 abban különleges, hogy mennyire a megerősítéses tanulásra épül. A csapat először nagy léptékű megerősítéses tanulást alkalmazott az alapmodellen, felügyelt finomhangolás nélkül, így jött létre a DeepSeek-R1-Zero nevű változat, amelynek AIME 2024-es megoldási aránya kizárólag a megerősítéses tanulással 15,6 százalékról 71,0 százalékra emelkedett. Ezután szintetikus érvelési adatokat, további megerősítéses tanulást, körülbelül 600 000 érvelési és 200 000 általános mintából álló elutasítás-alapú mintavételezést, végül egy záró igazítási szakaszt iktattak be.
A labor az R1-et 1,5 milliárd és 70 milliárd paraméter közötti kisebb modellekbe is desztillálta, megmutatva, hogy a nagy léptékű érvelés átvihető kompakt rendszerekbe. Ez nagyrészt a szintetikus adatokon és a megerősítéses módszereken múlott, nem pedig egyre nagyobb, emberek által címkézett adathalmazokon, és ezt a receptet a többi nyílt labor is gyorsan tanulmányozta.
A fő hír a költség volt. A DeepSeek jelentése szerint a V3 tanítása nagyjából 2,788 millió GPU-órát vett igénybe, körülbelül 5,6 millió dollárért, szemben az olyan modellek, mint a GPT-4 esetében gyakran emlegetett 50 és 100 millió dollár közötti becslésekkel, az R1 további tanítását pedig körülbelül 294 000 dollárra tette. Az élvonalbeli eredmények elérése ilyen költségvetésen megkérdőjelezte azt a feltevést, hogy csak néhány jól finanszírozott labor versenyezhet.
A nyíltság tovább erősítette a hatást. Mivel a modellek MIT-feltételek mellett érhetők el, a fejlesztők privátan futtathatják őket, saját adatokon finomhangolhatják, és elkerülhetik a hívásonkénti API-díjakat. Ez a hozzáférhetőség azt jelenti, hogy a DeepSeek egyre több harmadik féltől származó asszisztenst és eszközt hajt, ezért kerül elő egyre gyakrabban az AI-keresési láthatóságról szóló beszélgetésekben.
A DeepSeekre épülő asszisztensek mindegyike egy újabb felület, ahol a márkád megjelenhet, vagy láthatatlan maradhat. Amikor a felhasználó egy DeepSeek-alapú eszköznek tesz fel kérdést, a modell a tanítóadataira támaszkodik, a visszakeresést használó beállításokban pedig élő forrásokra is, amelyeket le tud kérni. Ha a tartalmad világos, jól strukturált és hiteles, nagyobb eséllyel hivatkoznak rá; ha vékony vagy nehezen feldolgozható, kimarad.
Ez a generatív motoroptimalizálás és az AI-idézések optimalizálásának lényege: nem csak egy rangsorolásra kell törekedni, hanem arra, hogy sok AI-rendszer megbízható forrásaként szerepelj. Mivel a nyílt modellek gyorsan szaporodnak, ha a DeepSeeket a platformok közötti AI-láthatóság stratégiád részeként kezeled, nem fogsz egyetlen asszisztensre túlzottan támaszkodni.
Az alapelvek megegyeznek a többi GEO-munkáéval. Válaszolj a kérdésekre közvetlenül és korán, hogy a modell tiszta állítást tudjon kinyerni találgatás nélkül. Építs valódi tematikus mélységet azokon a részkérdéseken, amelyeket egy érvelő modell felfedez, és tartsd következetesen a tényeket az oldalaid között, hogy a modellnek ne kelljen ellentmondó állítások közül választania a saját webhelyeden belül.
Technikailag használj strukturált adatokat, erősítsd a belső linkelést, és gondoskodj arról, hogy az oldalaidat elérjék azok az AI-feltérképezők és visszakereső rendszerek, amelyek ezeket az eszközöket táplálják. Ha a munkát fegyelmezett kulcsszókutatásra és tartalomtervezésre alapozod, könnyebben célba veheted azokat a pontos kérdéseket, amelyeket a felhasználók a DeepSeekhez és a hasonló asszisztensekhez intéznek.
A DeepSeek-R1 jól teljesít kreatív íráson, kérdés-válasz feladatokon, szerkesztésen, összefoglaláson és a hosszú kontextus értelmezésén, az érvelő változatok pedig matematikára, kódolásra és többlépéses tervezésre összpontosítanak. A zászlóshajó páron túl a labor specializált modelleket is kiadott, például a DeepSeek-Provert formális tételbizonyításhoz, a Janus-sorozatot multimodális képfeladatokhoz, valamint későbbi hibrid kiadásokat, amelyek az érvelési és a közvetlen válaszadási módot ötvözik, hogy csökkentsék a tokenhasználatot.
A szervezetek számára a nyílt licenc API-korlátozások nélküli, privát telepítést tesz lehetővé, ami a szigorú adatkezelési követelményekkel dolgozó csapatoknak vonzó. Ez a rugalmasság, párosulva az alacsony költséggel, az oka annak, hogy a DeepSeek gyorsan terjedt el mind a startupoknál, mind a nagyvállalatoknál.
Nyílt modellként a DeepSeek bárki által üzembe helyezhető, ami azt jelenti, hogy a minőség és a biztonság nagymértékben az üzemeltető beállításaitól függ, nem egyetlen szállító védelmi korlátaitól. Bármely nagy nyelvi modell kimenetében előfordulhatnak hibák vagy AI-hallucináció, ezért a válaszokat nagy tétű felhasználás előtt ellenőrizni kell.
Vannak kormányzási szempontok is. Kínában fejlesztett modellként a DeepSeek egyes szervezeteknél adatkezelési és szabályozási kérdéseket vet fel, különösen akkor, ha a hosztolt szolgáltatást használják privát telepítés helyett. Az érvelő modellek válaszonként több tokent és számítást is igényelnek, így a mélység főleg valóban nehéz feladatoknál térül meg, nem egyszerű tényadat-keresésnél.
A DeepSeek élvonalbeli teljesítményt kínál nyílt licenccel és meglepően alacsony tanítási költséggel, ezért a V3 és az R1 modellek átírták azt, hogy kik építhetnek versenyképes AI-t. A marketingesek számára a DeepSeek egy újabb motor, amely olvassa és idézi a webet, így a láthatóság útja ugyanaz, mint bármely asszisztensnél: világos válaszok, mély lefedettség, tiszta szerkezet és feltérképezhető oldalak.
Ha tovább szeretnél menni, kapcsold ezt össze az AI-idézések optimalizálásával és a nyílt forráskódú nagy nyelvi modellekkel, a Sorank kutatási és tartalomtervezési eszközeivel pedig célozd meg azokat a kérdéseket, amelyeket a felhasználók az AI-asszisztenseknek tesznek fel. Hivatkozott források: BentoML, Inferless és InfoQ.
Források
A DeepSeek egy kínai AI-kutatólabor és az általa fejlesztett nyílt forráskódú nagy nyelvi modellek családja. Legismertebb kiadásai a DeepSeek-V3, egy 671 milliárd paraméteres szakértői keverék alapmodell, és a DeepSeek-R1, egy érvelő modell, amely az OpenAI o1-ével vetekszik. A modellek MIT-licenc alatt érhetők el, így bárki üzemeltetheti, finomhangolhatja és kereskedelmi célra használhatja őket.
A DeepSeek a vezető zárt modellek szintjét érte el, miközben jelentősen alacsonyabb tanítási költséget jelentett: a V3 esetében nagyjából 5,6 millió dollárt, szemben a hasonló modellek 50 és 100 millió dollár közötti becsléseivel. A nyílt MIT-licenccel együtt ez megkérdőjelezte azt az elképzelést, hogy csak néhány jól finanszírozott labor építhet élvonalbeli AI-t, és felgyorsította a nyílt modellek elterjedését.
Kezeld úgy, mint bármely generatív motoroptimalizálási munkát. Helyezz el világos, közvetlen válaszokat minden oldal elején, építs valódi tematikus mélységet, és tartsd következetesen a tényeket az egész webhelyen. Adj hozzá strukturált adatokat, erősítsd a belső linkeket, és gondoskodj arról, hogy az AI-feltérképezők és a visszakereső rendszerek elérjék az oldalaidat, hogy a DeepSeek-alapú eszközök megtalálhassák és hivatkozhassanak a tartalmadra.
A TE ELŐTTED PRÓBÁLTÁK KI A SORANKOT
“Teszteltem a Sorankot egy valódi ügyfél oldalán, és őrület. Mindent megtesz, amiért egy ügynökség $1500-t kérne havonta. Most ennél az ügyfélnél már éles üzemben van.”
Guillaume Guersanguersanguillaume.com“Egy hirdetési ügynökség vagyunk, és végre rendbe akartuk tenni a SEO-nkat. A Sorank tiszta képet adott az oldalunkról, segített sorrendbe állítani az optimalizálásokat, és segített rendesen felépíteni a tartalmainkat. Az eszköz könnyen kezelhető, csapatra jól szabott, és nagyon praktikus, hogy több platform közötti ugrálás nélkül egy helyen követhetjük a munkát. Nagyon szilárd alap ahhoz, hogy újrakezdjük a SEO-nkat.”
Gaspard MadouiHirdetési ügynökség
“Csak hagytam, hogy a Sorank szoftver dolgozzon, és mostanra a DR-em 25, az oldalam pedig magasabban szerepel.”
Lucas Flandrefoundertrace.fr“A Soranknak köszönhetően GEO-szakértő lettem. A GEO-ranglista segítségével megmutathatom az ügyfeleimnek, hol állnak a versenytársakhoz képest a ChatGPT-ben. Ez valódi kereskedelmi előny.”
MélanieSEO szabadúszó“Remek szolgáltatás, jól működik a weboldalunkon, és segít megérteni, hogyan lehet javítani, hogy jobban szerepeljünk a Google-on és másutt. Gratulálok, így tovább, ajánlom.”
Hugo T.E-kereskedelmi kereskedő
