Prywatność jest dla nas ważna, dlatego możesz wyłączyć niektóre rodzaje przechowywania danych, które nie są niezbędne do podstawowego działania strony. Zablokowanie kategorii może wpłynąć na Twoje doświadczenie podczas korzystania z witryny. Więcej informacji
DeepSeek to otwartoźródłowe laboratorium AI stojące za modelami R1 i V3. Dowiedz się, jak działa DeepSeek i jak zdobyć widoczność w jego odpowiedziach.
Narzędzia
Podsumowanie
DeepSeek to chińskie laboratorium AI oraz rodzina jego otwartoźródłowych dużych modeli językowych, w tym model bazowy V3 i model rozumujący R1, znanych z tego, że dorównują najlepszym systemom przy ułamku kosztów treningu.
Chcesz dowiedzieć się więcej? Zapytaj
DeepSeek to chińska firma badawcza zajmująca się AI oraz rodzina otwartoźródłowych dużych modeli językowych, które tworzy, udostępnianych na liberalnej licencji MIT, dzięki czemu każdy może je hostować u siebie, dostrajać i wdrażać komercyjnie. Jego przełomowe modele, DeepSeek-V3 i skoncentrowany na rozumowaniu DeepSeek-R1, zwróciły uwagę całego świata, bo osiągnęły wyniki porównywalne z czołowymi systemami OpenAI, a ich trening kosztował zaledwie ułamek zwykłego budżetu.
Dla marketerów i wydawców DeepSeek ma znaczenie z tego samego powodu co ChatGPT, Gemini i Perplexity: to kolejny silnik, który czyta, streszcza i cytuje treści z sieci, gdy ludzie zadają mu pytania. W miarę jak upowszechniają się asystenci zbudowani na otwartych modelach takich jak DeepSeek, pytanie brzmi, czy Twoje treści są dość dobrze ustrukturyzowane, by te systemy mogły je znaleźć, uznać za wiarygodne i przywołać.
DeepSeek to laboratorium AI, które dołączyło do głównego nurtu obok OpenAI, Google, Anthropic i Meta. Zamiast trzymać swoje wagi w tajemnicy, DeepSeek publikuje modele na platformach takich jak Hugging Face i GitHub, a ta strategia czyni je prawdziwymi otwartoźródłowymi modelami LLM. Oferta obejmuje programowanie, rozumowanie, matematykę, zadania wizualno-językowe i dowodzenie twierdzeń, ale markę definiują dwa wydania.
DeepSeek-V3, wydany 27 grudnia 2024 roku, to model o 671 miliardach parametrów, który przewyższył Llama 3.1 i Qwen 2.5, a jednocześnie dorównywał GPT-4o. DeepSeek-R1, wydany 20 stycznia 2025 roku, to flagowy model rozumujący, który rywalizuje z modelem o1 od OpenAI w problemach matematycznych i logicznych. R1 został później zrecenzowany naukowo i opublikowany w czasopiśmie Nature, co jest niezwykłym krokiem naukowej walidacji dla modelu z czołówki.
DeepSeek-V3 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (mixture of experts), w której model zawiera wiele wyspecjalizowanych sieci eksperckich i kieruje każde wejście tylko do tych właściwych. Z jego 671 miliardów parametrów łącznie na jeden token aktywuje się zaledwie 37 miliardów, co sprawia, że wnioskowanie jest znacznie tańsze niż w gęstym modelu tej samej wielkości. Zespół zastosował też strategię równoważenia obciążenia bez dodatkowej funkcji straty oraz okno kontekstu o długości 128K tokenów.
DeepSeek-R1 bazuje na V3 i dodaje jawne rozumowanie. Przed udzieleniem odpowiedzi generuje krok po kroku łańcuch myśli, dlatego należy do szerszej kategorii modeli rozumujących. Ten przemyślany, wieloetapowy styl poświęca szybkość na rzecz dokładności w trudnych problemach, a to ten sam kompromis, który określa podejścia oparte na mocy obliczeniowej w czasie testu w całej branży.
R1 wyróżnia się tym, jak mocno oparto go na uczeniu przez wzmacnianie. Zespół najpierw zastosował wielkoskalowe uczenie przez wzmacnianie na modelu bazowym bez żadnego nadzorowanego dostrajania, uzyskując wersję o nazwie DeepSeek-R1-Zero, której wskaźnik zaliczeń AIME 2024 wzrósł z 15,6 procent do 71,0 procent wyłącznie dzięki wzmacnianiu. Następnie dodano syntetyczne dane do rozumowania, kolejne uczenie przez wzmacnianie, próbkowanie z odrzucaniem na około 600000 próbek rozumowania i 200000 próbek ogólnych oraz końcowy etap dopasowania.
Laboratorium wydestylowało też R1 do mniejszych modeli, od 1,5 miliarda do 70 miliardów parametrów, pokazując, że rozumowanie na dużą skalę można przenieść do kompaktowych systemów. Duża część tego procesu opierała się na danych syntetycznych i metodach wzmacniania, a nie na coraz większych zbiorach etykietowanych przez ludzi, czyli na przepisie, który inne otwarte laboratoria szybko przeanalizowały.
Nagłówki dotyczyły kosztu. DeepSeek podał, że wytrenował V3 w około 2,788 miliona godzin GPU za około 5,6 miliona dolarów, wobec szeroko cytowanych szacunków 50 do 100 milionów dolarów dla modeli takich jak GPT-4, a przyrostowy trening R1 wycenił na około 294000 dolarów. Osiągnięcie wyników klasy czołowej przy takim budżecie zakwestionowało założenie, że konkurować może tylko kilka dobrze finansowanych laboratoriów.
Otwartość wzmocniła ten efekt. Ponieważ modele są wydawane na warunkach licencji MIT, programiści mogą uruchamiać je prywatnie, dostrajać na własnych danych i unikać opłat za każde wywołanie API. Ta dostępność sprawia, że DeepSeek napędza rosnącą liczbę zewnętrznych asystentów i narzędzi, i dlatego właśnie pojawia się w rozmowach o widoczności w wyszukiwaniu AI.
Każdy asystent zbudowany na DeepSeek to kolejna powierzchnia, na której Twoja marka może zostać pokazana albo pominięta. Gdy użytkownik zadaje pytanie narzędziu opartemu na DeepSeek, model czerpie z danych treningowych, a w konfiguracjach z wyszukiwaniem także z aktualnych źródeł, które może pobrać. Jeśli Twoje treści są jasne, dobrze ustrukturyzowane i autorytatywne, mają większą szansę zostać zacytowane; jeśli są powierzchowne lub trudne do przetworzenia, zostaną pominięte.
To sedno optymalizacji pod silniki generatywne i optymalizacji pod cytowania AI: optymalizowania nie pod jedną pozycję, lecz pod bycie zaufanym źródłem w wielu systemach AI. Ponieważ otwarte modele szybko się mnożą, traktowanie DeepSeek jako części strategii widoczności AI na wielu platformach chroni Cię przed nadmiernym stawianiem na jednego asystenta.
Podstawy są takie same jak w innych działaniach GEO. Odpowiadaj na pytania wprost i na początku, aby model mógł wyciągnąć czyste stwierdzenie bez zgadywania. Zbuduj prawdziwą głębię tematyczną w podpytaniach, które zbada model rozumujący, i dbaj o spójność faktów na swoich stronach, aby model nie musiał wybierać między sprzecznymi twierdzeniami w Twojej własnej witrynie.
Od strony technicznej użyj danych strukturalnych, wzmocnij linkowanie wewnętrzne i upewnij się, że Twoje strony są dostępne dla robotów AI i systemów wyszukiwania, które zasilają te narzędzia. Oparcie pracy na konsekwentnym badaniu słów kluczowych i planowaniu treści pomoże Ci trafić w dokładnie te pytania, które użytkownicy zadają DeepSeek i podobnym asystentom.
DeepSeek-R1 dobrze radzi sobie z pisaniem kreatywnym, odpowiadaniem na pytania, redakcją, streszczaniem i rozumieniem długiego kontekstu, a warianty rozumujące są nastawione na matematykę, programowanie i wieloetapowe planowanie. Poza flagową parą laboratorium wydało wyspecjalizowane modele, takie jak DeepSeek-Prover do formalnego dowodzenia twierdzeń, serię Janus do multimodalnych zadań z obrazami oraz późniejsze wydania hybrydowe, które łączą tryb rozumowania i tryb odpowiedzi bezpośrednich, aby zmniejszyć zużycie tokenów.
Dla organizacji otwarta licencja umożliwia prywatne wdrożenie bez ograniczeń API, co przemawia do zespołów z rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi danych. Ta elastyczność w połączeniu z niskim kosztem sprawia, że DeepSeek szybko rozprzestrzenił się zarówno wśród start-upów, jak i w dużych firmach.
Jako model otwarty DeepSeek może zostać wdrożony przez każdego, co oznacza, że jakość i bezpieczeństwo w dużej mierze zależą od konfiguracji operatora, a nie od zabezpieczeń jednego dostawcy. Wyniki każdego dużego modelu językowego mogą zawierać błędy lub halucynacje AI, dlatego odpowiedzi należy weryfikować przed zastosowaniem w ważnych sprawach.
Są też kwestie związane z zarządzaniem. Jako model opracowany w Chinach DeepSeek budzi u niektórych organizacji pytania o przetwarzanie danych i politykę, zwłaszcza przy korzystaniu z usługi hostowanej, a nie z prywatnego wdrożenia. Modele rozumujące zużywają też więcej tokenów i mocy obliczeniowej na odpowiedź, więc głębia opłaca się głównie przy naprawdę trudnych zadaniach, a nie prostych wyszukiwaniach.
DeepSeek łączy wydajność na poziomie czołówki z otwartym licencjonowaniem i niezwykle niskimi kosztami treningu, dlatego jego modele V3 i R1 zmieniły oczekiwania co do tego, kto może budować konkurencyjną AI. Dla marketerów DeepSeek to jeszcze jeden silnik czytający i cytujący sieć, więc droga do widoczności jest taka sama jak przy każdym asystencie: jasne odpowiedzi, dogłębne pokrycie tematu, czytelna struktura i strony dostępne dla robotów.
Aby pójść dalej, połącz tę wiedzę z optymalizacją pod cytowania AI i otwartoźródłowymi modelami LLM oraz skorzystaj z narzędzi Sorank do badań i planowania treści, by trafiać w pytania, które użytkownicy zadają asystentom AI. Źródła: BentoML, Inferless i InfoQ.
Źródła
DeepSeek to chińskie laboratorium badawcze AI oraz rodzina otwartoźródłowych dużych modeli językowych, które rozwija. Najbardziej znane wydania to DeepSeek-V3, bazowy model typu mieszanka ekspertów o 671 miliardach parametrów, oraz DeepSeek-R1, model rozumujący rywalizujący z o1 od OpenAI. Modele są udostępniane na licencji MIT, więc każdy może je hostować u siebie, dostrajać i używać komercyjnie.
DeepSeek osiągnął wyniki porównywalne z czołowymi modelami własnościowymi, podając przy tym radykalnie niższe koszty treningu: około 5,6 miliona dolarów za V3 wobec szacunków 50 do 100 milionów dolarów dla porównywalnych modeli. W połączeniu z otwartą licencją MIT podważyło to przekonanie, że tylko kilka bardzo dobrze finansowanych laboratoriów może budować AI z czołówki, i przyspieszyło przyjmowanie otwartych modeli.
Traktuj to jak każde działanie z zakresu optymalizacji pod silniki generatywne. Umieść jasne, bezpośrednie odpowiedzi blisko góry każdej strony, zbuduj prawdziwą głębię tematyczną i dbaj o spójność faktów w całej witrynie. Dodaj dane strukturalne, wzmocnij linkowanie wewnętrzne i upewnij się, że roboty AI i systemy wyszukiwania mają dostęp do Twoich stron, aby narzędzia oparte na DeepSeek mogły znaleźć Twoje treści i się na nie powołać.
WYPRÓBOWALI SORANK PRZED TOBĄ
“Przetestowałem Sorank na prawdziwej stronie klienta i to jest szalone. Robi wszystko, za co agencja policzyłaby Ci 1500€ miesięcznie. Teraz trafia na produkcję u tego klienta.”
Guillaume Guersanguersanguillaume.com“Jesteśmy agencją reklamową i chcieliśmy raz na zawsze uporządkować nasze SEO. Sorank dał nam przejrzysty obraz naszej strony, pomógł ustalić priorytety optymalizacji i właściwie uporządkować nasze treści. Narzędzie jest proste w obsłudze, dobrze zaprojektowane do pracy zespołowej i bardzo praktyczne do centralizacji monitoringu bez żonglowania wieloma platformami. Bardzo solidna podstawa, by zacząć SEO od nowa.”
Gaspard MadouiAgencja reklamowa
“Po prostu pozwoliłem oprogramowaniu Sorank robić swoje i teraz mój DR wynosi 25, a moja strona pozycjonuje się wyżej.”
Lucas Flandrefoundertrace.fr“Dzięki Sorank wyspecjalizowałem się w GEO. Ranking GEO pozwala mi pokazywać klientom ich pozycję na tle konkurencji w ChatGPT. To realna przewaga handlowa.”
MélanieFreelancer SEO“Świetna usługa, dobrze działa dla naszej strony i pomaga zrozumieć, jak ją ulepszyć, aby lepiej pozycjonować się w Google i nie tylko. Gratulacje, tak trzymać, polecam.”
Hugo T.Sprzedawca e-commerce
