Modele AI. DeepSeek
Reasoning / generalist / open‑weight / self‑host

DeepSeek

V3.1 + R1 reasoning, MIT, 90–95% taniej niż GPT o1

DeepSeek oferuje dwa filary: DeepSeek‑V3.1 (08.2025) – generalist 671B MoE (37B aktywnych), 128k kontekst, hybrid Think/Non‑Think, >40% poprawa vs V3 na SWE‑bench; oraz DeepSeek‑R1 (01.2025) – reasoning MIT, jakość porównywalna z o1 przy koszcie 90–95% niższym. Warianty distilled (70B/14B/8B) za ułamek ceny. V3.2‑Exp: Sparse Attention, tańszy long‑context.

Zweryfikowano: 2026-02-21

Decyzja zakupowa (kiedy wybrać / kiedy uważać)

Wybierz, jeśli…

  • Priorytetem jest reasoning/kod przy niskim koszcie tokenów (duży wolumen).
  • Chcesz MIT / brak klauzul typu MAU – łatwiejsza zgodność prawna przy self‑host.
  • Budujesz batch processing i optymalizujesz cache/koszty.

Unikaj, jeśli…

  • Potrzebujesz największego ekosystemu enterprise i gotowych integracji w UE.
  • Masz przypadki wymagające najwyższej jakości PL – rozważ Bielik lub top modele z testami PL.

Koszt w praktyce (scenariusze)

Wysoki wolumen

Zwykle bardzo konkurencyjny koszt tokenów; opłaca się cache.

  • batch
  • automatyzacje
Self‑host

MIT ułatwia legal; koszt to GPU + utrzymanie.

  • MLOps
To są widełki/scenariusze (nie faktura). Dokładny koszt zależy od długości kontekstu, liczby użytkowników, limitów i polityk retencji.

Wdrożenie / dane / enterprise

Kanały wdrożenia

  • DeepSeek API (OpenAI‑compatible)
  • Self‑host (MIT) – zależnie od wariantu i zasobów

Polityka danych

Trening na danych
Zależnie od trybu (API vs self‑host).
Retencja
API: zależnie od warunków; self‑host: po Twojej stronie.
Data residency
Zależnie od regionu/usługi.
Dla firm: kluczowe są zasady retencji i regiony – sprawdź w źródłach.

Enterprise readiness

Admin
API + billing; enterprise zależnie od oferty.
SSO/SCIM
Zależnie od oferty.
Audit
Zależnie od oferty.
DPA
Zależnie od umowy.
Certyfikacje
Zależnie od umowy.
Świetny do wolumenu reasoning/kod, ale enterprise integracje bywają skromniejsze.

Najlepsze zastosowania

  • zadania reasoning (matematyka, logika, kod) przy ograniczonym budżecie
  • self‑host z pełną kontrolą danych – licencja MIT, brak klauzul MAU
  • pipeline’y batch z dużym wolumenem – V3 cache hit $0.07/1M tok.

Mocne strony

  • V3.1: hybrid reasoning, 60 tok/s (3× V2); R1: reasoning jak o1 przy ~5% kosztu.
  • MIT – pełna swoboda komercyjna, self‑host, modyfikacje, brak klauzul MAU.
  • Warianty distilled (70B, 14B, 8B) na mniejsze GPU; V3.2‑Exp: Sparse Attention.

Słabe strony / ryzyka

  • Kontekst R1: 64k (mniejszy niż Claude/Kimi); potrzeba guardrails przy self‑host.
  • Kontrowersje branżowe dot. distillation; mniejszy ekosystem integracji niż OpenAI.

Aktualne modele (przykłady)

  • DeepSeek‑V3.1 (08.2025) – 671B MoE, 128k ctx, hybrid reasoning; V3.2‑Exp – Sparse Attention.
  • DeepSeek‑R1 – reasoning 64k ctx; R1 Distill Llama 70B, Qwen 14B/8B.

Alternatywy (jeśli ten model nie pasuje)

OP
OpenAI
większa stabilność enterprise i integracje
MI
Mistral
UE + opcje wdrożenia
QW
Qwen
alternatywa open z różnymi skalami