DeepSeek: Den åpne AI-modellen og hvorfor den betyr noe for GEO i 2026

DeepSeek er et kinesisk forskningsselskap for kunstig intelligens og familien med åpne språkmodeller det utvikler. Modellene lisensieres under den tillatende MIT-lisensen, slik at hvem som helst kan kjøre dem selv, finjustere dem og bruke dem kommersielt. De gjennombruddsmodellene, DeepSeek-V3 og resonneringsmodellen DeepSeek-R1, vakte oppmerksomhet over hele verden fordi de nådde en ytelse på linje med ledende systemer fra OpenAI, mens treningen kostet en brøkdel av det vanlige budsjettet.

For markedsførere og utgivere betyr DeepSeek det samme som ChatGPT, Gemini og Perplexity: det er en ny motor som leser, oppsummerer og siterer nettinnhold når folk stiller spørsmål. Etter hvert som assistenter bygget på åpne modeller som DeepSeek sprer seg, blir spørsmålet om innholdet ditt er strukturert godt nok for at disse systemene skal finne, stole på og referere til det.

Hva er DeepSeek?

DeepSeek er et AI-laboratorium som har blitt en del av hovedstrømmen sammen med OpenAI, Google, Anthropic og Meta. I stedet for å holde vektene sine private, publiserer DeepSeek modellene sine på plattformer som Hugging Face og GitHub. Det gjør dem til ekte språkmodeller med åpen kildekode. Porteføljen dekker koding, resonnering, matematikk, oppgaver som kombinerer bilde og tekst, og formell bevisføring, men to lanseringer definerer merkevaren.

DeepSeek-V3, lansert 27. desember 2024, er en modell med 671 milliarder parametere som slo Llama 3.1 og Qwen 2.5 og matchet GPT-4o. DeepSeek-R1, lansert 20. januar 2025, er flaggskipmodellen for resonnering og konkurrerer med OpenAI sin o1 på matematiske og logiske problemer. R1 ble senere fagfellevurdert og publisert i tidsskriftet Nature, et uvanlig steg med vitenskapelig validering for en modell i toppklassen.

Slik fungerer DeepSeek: blanding av eksperter og resonnering

DeepSeek-V3 bruker en arkitektur med blanding av eksperter (mixture of experts), der modellen består av mange spesialiserte ekspertnettverk og sender hver inndata bare til de relevante. Av de 671 milliarder parameterne aktiveres bare 37 milliarder per token, noe som gjør inferens langt billigere enn for en tett modell av samme størrelse. Teamet brukte også en strategi for lastbalansering uten tapsfunksjon i tillegg, og et kontekstvindu på 128K tokens.

DeepSeek-R1 bygger på V3 og legger til eksplisitt resonnering. Før den svarer, lager den en steg-for-steg-tankerekke, og det er derfor den hører til den bredere kategorien resonneringsmodeller. Denne bevisste, flertrinns måten å jobbe på bytter fart mot nøyaktighet på vanskelige problemer, og det samme kompromisset preger tilnærminger med beregning under testing i hele bransjen.

Slik ble DeepSeek-R1 trent

R1 er bemerkelsesverdig fordi den i stor grad bygger på forsterkningslæring. Teamet brukte først storskala forsterkningslæring på grunnmodellen uten noen veiledet finjustering i det hele tatt. Det ga en versjon kalt DeepSeek-R1-Zero, der andelen riktige svar på AIME 2024 steg fra 15,6 prosent til 71,0 prosent, utelukkende gjennom forsterkningslæring. Deretter la de til syntetiske resonneringsdata, ekstra forsterkningslæring, utvelgelse av svar (rejection sampling) over omtrent 600 000 resonneringseksempler og 200 000 generelle eksempler, og til slutt et siste justeringssteg.

Laboratoriet destillerte også R1 til mindre modeller fra 1,5 milliarder til 70 milliarder parametere, og viste at resonnering i stor skala kan overføres til kompakte systemer. Mye av dette var avhengig av syntetiske data og forsterkningsmetoder i stedet for stadig større datasett merket av mennesker, en oppskrift andre åpne laboratorier raskt studerte.

Hvorfor DeepSeek rystet bransjen: kostnad og åpenhet

Hovedpoenget var kostnaden. DeepSeek oppga at treningen av V3 tok omtrent 2,788 millioner GPU-timer og kostet rundt 5,6 millioner dollar, mot mye omtalte anslag på 50 til 100 millioner dollar for modeller som GPT-4. Trinnvis trening av R1 ble anslått til nær 294 000 dollar. Å nå resultater i toppklassen på et slikt budsjett utfordret forestillingen om at bare noen få godt finansierte laboratorier kunne konkurrere.

Åpenheten forsterket effekten. Fordi modellene lisensieres under MIT-vilkår, kan utviklere kjøre dem privat, finjustere dem på egne data og slippe betaling per API-kall. Den tilgjengeligheten gjør at DeepSeek driver et voksende antall assistenter og verktøy fra tredjeparter, og det er nettopp derfor den dukker opp i samtaler om synlighet i AI-søk.

Hvorfor DeepSeek betyr noe for SEO og GEO

Hver assistent bygget på DeepSeek er en ny flate der merkevaren din kan vises eller bli oversett. Når en bruker stiller et spørsmål til et DeepSeek-drevet verktøy, bruker modellen treningsdataene sine og, i oppsett med henting, live kilder den kan hente. Er innholdet ditt tydelig, godt strukturert og autoritativt, er det mer sannsynlig at det siteres. Er det tynt eller vanskelig å tolke, hoppes det over.

Dette er kjernen i generativ søkemotoroptimalisering og optimalisering for AI-sitering: å optimalisere ikke bare for én rangering, men for å være en pålitelig kilde i mange AI-systemer. Fordi åpne modeller sprer seg raskt, hindrer det deg i å satse for mye på én enkelt assistent når DeepSeek regnes som en del av din synlighet på tvers av AI-plattformer.

Slik får du synlighet i svarene fra DeepSeek

Grunnprinsippene er de samme som i annet GEO-arbeid. Svar direkte og tidlig, slik at modellen kan hente ut en ren påstand uten å gjette. Bygg ekte tematisk dybde på tvers av delspørsmålene en resonneringsmodell vil undersøke, og hold fakta konsistente på tvers av sidene dine, slik at modellen ikke må velge mellom motstridende påstander på ditt eget nettsted.

Teknisk bør du bruke strukturerte data, styrke den interne lenkingen og sørge for at sidene dine kan nås av AI-crawlere og hentesystemene som mater disse verktøyene. Når arbeidet bygger på disiplinert søkeordsanalyse og innholdsplanlegging, treffer du de nøyaktige spørsmålene brukerne stiller til DeepSeek og lignende assistenter.

Bruksområder og resten av DeepSeek-porteføljen

DeepSeek-R1 presterer godt på kreativ skriving, spørsmål og svar, redigering, oppsummering og forståelse av lange kontekster, mens resonneringsvariantene retter seg mot matematikk, koding og planlegging i flere steg. Utover flaggskipparet har laboratoriet lansert spesialiserte modeller som DeepSeek-Prover for formell bevisføring, Janus-serien for oppgaver med bilde og flere modaliteter, og senere hybridlanseringer som kombinerer resonnering og direkte svar for å redusere bruken av tokens.

For organisasjoner åpner lisensen for privat drift uten API-begrensninger, noe som appellerer til team med strenge krav til data. Den fleksibiliteten, kombinert med lav kostnad, er grunnen til at DeepSeek har spredt seg raskt både blant oppstartsbedrifter og store virksomheter.

Utfordringer og begrensninger

Som en åpen modell kan DeepSeek settes i drift av hvem som helst, noe som betyr at kvaliteten og sikkerheten i stor grad avhenger av oppsettet til den som driver modellen, og ikke av sikkerhetsbarrierene til én leverandør. Svar fra alle store språkmodeller kan inneholde feil eller AI-hallusinasjoner, så svar bør verifiseres før bruk der mye står på spill.

Det finnes også styringshensyn. Siden DeepSeek er utviklet i Kina, reiser den spørsmål om databehandling og regelverk for enkelte organisasjoner, særlig når man bruker den hostede tjenesten i stedet for en privat drift. Resonneringsmodeller bruker dessuten mer tokens og regnekraft per svar, så dybden lønner seg først og fremst på virkelig krevende oppgaver, ikke på enkle oppslag.

Konklusjon

DeepSeek kombinerer ytelse på toppnivå med åpen lisens og bemerkelsesverdig lave treningskostnader, og det er derfor V3- og R1-modellene endret forventningene til hvem som kan bygge konkurransedyktig AI. For markedsførere er DeepSeek bare en motor til som leser og siterer nettet, så veien til synlighet er den samme som for enhver assistent: klare svar, grundig dekning, ren struktur og sider som kan crawles.

For å gå videre kan du koble dette med optimalisering for AI-sitering og språkmodeller med åpen kildekode, og bruke Sorank sine verktøy for research og innholdsplanlegging til å treffe spørsmålene brukerne stiller AI-assistentene. Kildene: BentoML, Inferless og InfoQ.