DeepSeek-R1-0528: Aktualizacja DeepSeek przywraca chiński model sztucznej inteligencji do poziomu zachodnich liderów branży – Zdjęcie: Xpert.Digital
Sztuczna inteligencja typu open source osiągnęła swój limit: DeepSeek przyćmiewa OpenAI i Google
Od 60 do 68: DeepSeek ponownie wywindował chińską sztuczną inteligencję na szczyt
Chiński startup z branży sztucznej inteligencji DeepSeek osiągnął znaczący kamień milowy, publikując 28 maja 2025 roku DeepSeek-R1-0528, który na nowo zdefiniował globalny krajobraz sztucznej inteligencji. Aktualizacja modelu wnioskowania opartego na otwartym kodzie źródłowym (open source) wykazuje znaczącą poprawę wydajności, stawiając DeepSeek po raz pierwszy na równi z OpenAI o3 i Google Gemini 2.5 Pro. Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że ta szczytowa wydajność jest osiągana przy ułamku kosztów i przy całkowicie otwartych wagach modelu, co rodzi fundamentalne pytania dotyczące przyszłości zastrzeżonych systemów sztucznej inteligencji. Niezależna platforma ratingowa Artificial Analysis przyznała nowemu modelowi 68 punktów – skok z 60 do 68 punktów, co odpowiada różnicy w wydajności między OpenAI o1 i o3.
W związku z tym:
Aktualizacja i jej ulepszenia techniczne
DeepSeek-R1-0528 to istotne udoskonalenie, które zapewnia znaczącą poprawę wydajności dzięki optymalizacji algorytmicznej i zwiększonemu wykorzystaniu zasobów obliczeniowych po zakończeniu treningu, bez zmiany architektury bazowej. Aktualizacja koncentruje się przede wszystkim na poprawie zdolności rozumowania, umożliwiając, według DeepSeek, „znacznie głębsze procesy myślowe”. Szczególnie imponującym przykładem tej poprawy jest test matematyczny AIME 2025, w którym dokładność wzrosła z 70% do 87,5%. Jednocześnie średnia liczba tokenów na pytanie wzrosła z 12 000 do 23 000 tokenów, co wskazuje na intensywniejsze przetwarzanie.
Oprócz usprawnień w wnioskowaniu, aktualizacja wprowadza ważne nowe funkcjonalności, w tym dane wyjściowe JSON i wywołania funkcji, zoptymalizowany interfejs użytkownika oraz redukcję halucynacji. Te usprawnienia sprawiają, że model jest znacznie bardziej praktyczny dla programistów i znacząco rozszerza jego zakres. Dostępność pozostaje bez zmian: dotychczasowi użytkownicy API otrzymają aktualizację automatycznie, a wagi modelu będą nadal dostępne na otwartej licencji MIT w Hugging Face.
Wydajność benchmarków i porównania wydajności
Wyniki testów porównawczych DeepSeek-R1-0528 wskazują na imponującą poprawę we wszystkich kategoriach oceny. W zadaniach matematycznych wynik AIME-2024 wzrósł z 79,8% do 91,4%, HMMT-2025 z 41,7% do 79,4%, a CNMO-2024 z 78,8% do 86,9%. Wyniki te plasują ten model jako jeden z najpotężniejszych systemów sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów matematycznych na świecie.
DeepSeek-R1-0528 wykazuje również znaczny postęp w testach porównawczych w programowaniu. LiveCodeBench poprawił się z 63,5% do 73,3%, Aider-Polyglot z 53,3% do 71,6%, a SWE Verified z 49,2% do 57,6%. Ocena Codeforces wzrosła z 1530 do 1930 punktów, plasując model w czołówce algorytmów rozwiązywania problemów. W porównaniu z konkurencyjnymi modelami, DeepSeek-R1 osiąga 49,2% w SWE Verified, co plasuje go tuż przed OpenAI o1-1217 z wynikiem 48,9%. Natomiast w Codeforces, z wynikiem 96,3 percentyla i rankingiem ELO na poziomie 2029 punktów, plasuje się bardzo blisko wiodącego modelu OpenAI.
Testy wiedzy ogólnej i logicznej potwierdzają znaczną poprawę wydajności: GPQA-Diamond wzrósł z 71,5% do 81,0%, Humanity's Last Exam z 8,5% do 17,7%, MMLU-Pro z 84,0% do 85,0%, a MMLU-Redux z 92,9% do 93,4%. Jedynie SimpleQA firmy OpenAI odnotował niewielki spadek z 30,1% do 27,8%. Te kompleksowe ulepszenia dowodzą, że DeepSeek-R1-0528 jest konkurencyjny nie tylko w specjalistycznych obszarach, ale w całym spektrum zadań kognitywnych.
Architektura techniczna i innowacje
Podstawą techniczną DeepSeek-R1-0528 jest zaawansowana architektura MoE (Mixture of Experts) z 37 miliardami aktywnych parametrów spośród 671 miliardów parametrów i długością kontekstu wynoszącą 128 000 tokenów. Model wykorzystuje zaawansowane uczenie przez wzmacnianie, aby zapewnić samoweryfikację, wieloetapową refleksję i możliwości rozumowania zbliżone do ludzkiego. Architektura ta umożliwia modelowi rozwiązywanie złożonych zadań rozumowania poprzez iteracyjne procesy myślowe, co odróżnia go od tradycyjnych modeli językowych.
Szczególnie innowacyjnym aspektem jest opracowanie udoskonalonej wersji DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, która powstała w wyniku destylacji procesu myślowego DeepSeek-R1-0528 dla Qwen3-8B-Base po treningu. Ta mniejsza wersja osiąga imponującą wydajność przy znacznie niższych wymaganiach dotyczących zasobów i działa na procesorach graficznych z 8-12 GB pamięci VRAM. W teście AIME 2024 model ten osiągnął najwyższą wydajność wśród modeli open source, z 10-procentową poprawą w porównaniu z Qwen3-8B i porównywalną wydajnością do Qwen3-235B-Thinking.
Metodologia rozwoju pokazuje, że DeepSeek w coraz większym stopniu opiera się na uczeniu przez wzmacnianie po treningu, co doprowadziło do 40% wzrostu zużycia tokenów podczas ewaluacji – z 71 do 99 milionów tokenów. Sugeruje to, że model generuje dłuższe i głębsze odpowiedzi bez konieczności fundamentalnych zmian w architekturze.
Pozycja rynkowa i dynamika konkurencyjna
DeepSeek-R1-0528 staje się poważnym konkurentem dla wiodących, zastrzeżonych modeli zachodnich firm technologicznych. Według Artificial Analysis, model ten zdobywa 68 punktów, co plasuje go na równi z Google Gemini 2.5 Pro, a wyprzedza takie modele jak Grok 3 mini od xAI, Llama 4 Maverick od Meta i Nemotron Ultra od Nvidii. W kategorii kodu, DeepSeek-R1-0528 plasuje się tuż za o4-mini i o3 od OpenAI.
Wprowadzenie aktualizacji miało znaczący wpływ na globalny krajobraz sztucznej inteligencji. Premiera DeepSeek-R1 w styczniu 2025 roku już doprowadziła do załamania cen akcji spółek technologicznych poza Chinami i podważyła założenie, że skalowanie sztucznej inteligencji wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i inwestycji. Zachodni konkurenci zareagowali szybko: Google wprowadził obniżone ceny dostępu do Gemini, a OpenAI obniżył ceny i wprowadził model o3 Mini, który wymaga mniejszej mocy obliczeniowej.
Co ciekawe, analizy stylu tekstu przeprowadzone przez EQBench pokazują, że styl DeepSeek-R1 jest silniej inspirowany przez Google niż przez OpenAI, co sugeruje, że w jego rozwoju mogło zostać wykorzystanych więcej syntetycznych wyników Gemini. Ta obserwacja podkreśla złożoność wpływów i transferów technologii między różnymi twórcami sztucznej inteligencji.
Efektywność kosztowa i dostępność
Kluczową przewagą konkurencyjną DeepSeek-R1-0528 jest jego wyjątkowa efektywność kosztowa. Jego struktura cenowa jest znacznie korzystniejsza niż OpenAI: tokeny wejściowe kosztują 0,14 USD za milion tokenów za trafienia w pamięć podręczną i 0,55 USD za nietrafienia w pamięć podręczną, podczas gdy tokeny wyjściowe kosztują 2,19 USD za milion tokenów. Dla porównania, OpenAI o1 pobiera 15 USD za tokeny wejściowe i 60 USD za tokeny wyjściowe za milion, co sprawia, że DeepSeek-R1 jest o 90-95% tańszy.
Microsoft Azure oferuje również platformę DeepSeek-R1 w konkurencyjnych cenach: wersja globalna kosztuje 0,00135 USD za tokeny wejściowe i 0,0054 USD za tokeny wyjściowe za 1000 tokenów, podczas gdy wersja regionalna ma nieco wyższe ceny. Takie ceny sprawiają, że model ten jest szczególnie atrakcyjny dla firm i deweloperów, którzy chcą korzystać z wysokiej jakości funkcji sztucznej inteligencji bez wysokich kosztów rozwiązań zastrzeżonych.
Dostępność modelu open source na licencji MIT pozwala również na komercyjne wykorzystanie i modyfikację bez opłat licencyjnych. Deweloperzy mogą uruchamiać model lokalnie lub korzystać z niego za pośrednictwem różnych interfejsów API, co zapewnia elastyczność i kontrolę nad implementacją. Dla użytkowników z ograniczonymi zasobami dostępna jest uproszczona wersja z 8 miliardami parametrów, działająca na sprzęcie konsumenckim z 24 GB pamięci.
W związku z tym:
Chiny nadrabiają zaległości w dziedzinie sztucznej inteligencji: co oznacza sukces DeepSeek
DeepSeek-R1-0528 to punkt zwrotny w globalnym rozwoju sztucznej inteligencji, pokazujący, że chińskie firmy potrafią tworzyć modele konkurujące z najlepszymi systemami zachodnimi, pomimo ograniczeń eksportowych USA. Aktualizacja dowodzi, że znacząca poprawa wydajności jest możliwa bez fundamentalnych zmian w architekturze, gdy efektywnie wdrażane są optymalizacje po szkoleniu i uczenie ze wzmocnieniem. Połączenie najwyższej wydajności, drastycznie obniżonych kosztów i dostępności oprogramowania open source stanowi fundamentalne wyzwanie dla ugruntowanych modeli biznesowych w branży sztucznej inteligencji.
Reakcje zachodnich konkurentów na sukces DeepSeek już teraz wskazują na pierwsze zmiany rynkowe: obniżki cen przez OpenAI i Google, a także rozwój bardziej zasobooszczędnych modeli. Wraz z przewidywaną premierą DeepSeek-R2, pierwotnie planowaną na maj 2025 roku, ta presja konkurencyjna może się jeszcze bardziej nasilić. Historia sukcesu DeepSeek-R1-0528 pokazuje, że innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji niekoniecznie wymagają ogromnych inwestycji i zasobów obliczeniowych, ale można je osiągnąć dzięki przemyślanym algorytmom i efektywnym metodom rozwoju.
W związku z tym:
Twój ekspert branżowy w dziedzinie transformacji AI, integracji AI i platform AI
☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!
Konrad Wolfenstein
Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to wolfenstein@xpert.digital:lub
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
