Китайська компанія DeepSeek буквально увірвалася в глобальну AI-гонку з відкриттям своєї нової моделі DeepSeek R1 - відкритої reasoning-моделі, яка за продуктивністю порівнюється з передовими рішеннями OpenAI та Google, але значно дешевша у створенні й запуску. Попри те, що багато хто почув про DeepSeek лише нещодавно, компанія давно працює у сфері досліджень, послідовно публікуючи свої напрацювання та відкриваючи вихідні коди моделей.

У чому секрет успіху R1? Чому ця модель змусила інвесторів панікувати, а розробників - захоплюватися? І що це означає для майбутнього штучного інтелекту? Давайте розберемося по черзі.


## Що таке DeepSeek B3 та R1?

Для початку потрібно розрізняти дві моделі: **DeepSeek B3** і **DeepSeek R1**.

B3 - це базова мовна модель, яку компанія випустила ще у грудні 2024 року. Вона є аналогом таких систем, як GPT-4.0 від OpenAI чи Claude 3.5 Sonnet від Anthropic. Це універсальна модель з хорошими результатами в загальних задачах.

R1 же - це *reasoning-модель*, яка створена на базі B3 з фокусом на глибоке логічне мислення. Вона здатна розв’язувати складні завдання крок за кроком, що робить її особливо ефективною у сферах математики, програмування та науки.


## Архітектура ефективності: як DeepSeek зекономила мільйони

Однією з ключових інновацій DeepSeek стало використання **8-бітної точності (FP8)** під час тренування моделей. Зазвичай моделі працюють у форматі FP16 або FP32, які забезпечують вищу точність, але потребують більше ресурсів.

DeepSeek запровадила спеціальну техніку накопичення в FP32, щоб уникнути помилок при обрахунках. У результаті компанії вдалося **суттєво скоротити витрати на обчислення**, не жертвуючи якістю.

Це критично важливо в умовах **обмежень на постачання GPU до Китаю** та високої вартості тренування моделей. За оцінками, лише фінальна сесія тренування V3 обійшлася в \$5,5 млн - смішна сума для таких масштабів.


## Секрет потужності: експертна архітектура та багаторівневе навчання

DeepSeek застосувала **експертну архітектуру**, в якій лише частина параметрів активується для кожного запиту. Це дозволяє моделі бути легкою, швидкою та водночас глибоко контекстною. У моделі B3 лише 37 млн параметрів використовуються одночасно, хоча загальна кількість сягає понад 600 млн.

Додатковою перевагою стала технологія **Multi-head Latent Attention (MLA)**, що дозволяє моделі ефективно працювати з історичним контекстом запитів і краще запам’ятовувати інформацію.

Ще одна важлива інновація - **Multi-token Prediction (MTP)**, яка дозволяє моделі передбачати кілька наступних токенів одночасно. Це не лише прискорює навчання, а й робить результати більш послідовними та «людяними» за змістом.


## Reinforcement Learning: навчання без прикладів

Головна перевага R1 - це її **reasoning-здатності**, або вміння логічно міркувати. На відміну від традиційних LLM, що просто генерують відповіді, reasoning-моделі вчаться *думати поетапно*. Тут і вступає в гру **Reinforcement Learning (RL)**.

Замість надання прикладів від людей чи інших моделей, DeepSeek сформувала набір задач з перевіряємими відповідями (наприклад, математичні рівняння чи задачі з кодування), і дозволила моделі *навчатися на помилках*.

Особливістю стало використання алгоритму **GRPO (Group Relative Policy Optimization)**, який дозволяє адаптувати модель на основі простих правил оцінки правильності відповіді - без складних оцінювачів чи «людських суддів».

Поступово модель навчилася не лише вирішувати задачі, але й **виправляти власні помилки**, демонструючи так звані “aha-моменти” - важлива риса глибокого мислення.


## Холодний старт: як зробити розумного помічника зрозумілим

Перші версії R1 (наприклад, R1-0) мали одну серйозну проблему - модель часто змішувала англійську та китайську мову в одному запиті. Це пов’язано з тим, що Reinforcement Learning проводився без початкового тонкого налаштування.

Щоб вирішити цю проблему, команда DeepSeek впровадила **етап “cold start”** - попереднє навчання на структурованих прикладах міркування, що дозволило зробити результати моделі більш зрозумілими, чистими та логічними.


## Чому R1 викликала такий резонанс?

Причин кілька. По-перше, **відкритість**. DeepSeek зробила R1 доступною для всіх: її можна використовувати через вебінтерфейс, завантажити локально, адаптувати під свої потреби - це різко контрастує з політикою OpenAI чи Google.

По-друге, **ефективність**. Завдяки інноваціям у тренуванні, R1 досягає рівня передових моделей при значно менших витратах. Це відкриває двері для нових гравців, які раніше не мали ресурсів для створення власного AI.


## Що далі: майбутнє відкрите

Попри те, що OpenAI вже встигла випустити O3Mini - ще більш потужну reasoning-модель - поява DeepSeek підтвердила головне: **на AI-ринку ще є місце для новаторів**.

DeepSeek показала, що можна **оптимізувати не лише саму модель, але й всю обчислювальну інфраструктуру** - від архітектури GPU до програмного забезпечення для інференсу. Це важливо не лише для досліджень, а й для прикладного бізнесу: чим дешевше інтелект - тим більше стартапів зможуть ним скористатися.


## Час створювати

DeepSeek R1 - це не просто ще одна AI-модель. Це сигнал, що **епоха «закритого штучного інтелекту» добігає кінця**. Відкриті системи, прозорі підходи до тренування та ефективність в інфраструктурі можуть змінити ландшафт інновацій.

І саме зараз - найкращий момент, щоб створювати щось нове. Вартість AI знижується, можливості ростуть, а відкрите середовище стимулює співпрацю. Якщо ви думали про власний стартап - час настав.


DeepSeek R1, нова reasoning-модель від китайської компанії DeepSeek, порівнюється за продуктивністю з рішеннями OpenAI та Google, але є значно дешевшою. Модель відзначається інноваціями у тренуванні, зокрема використанням 8-бітної точності та експертної архітектури, що дозволяє їй ефективно вирішувати складні завдання. Відкритість та ефективність R1 відкривають нові можливості для стартапів та дослідників у сфері штучного інтелекту.

DeepSeek R1: Штучний інтелект нового покоління, який сколихнув світ

Знайдіть статтю за темою наSpotlib🔎