DeepSeek: AI क्रांति जो ChatGPT को पीछे छोड़ रही है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया में तेज़ी से प्रगति हो रही है, और इस क्षेत्र में हर दिन नई खोजें सामने आ रही हैं। इसी कड़ी में, DeepSeek vs ChatGPT की बहस ने हाल ही में काफी ध्यान खींचा है। AI search engines तेजी से विकसित हो रहे हैं, और दो सबसे उन्नत विकल्पों में DeepSeek और ChatGPT शामिल हैं। DeepSeek एक नया AI search engine है जो ChatGPT को पछाड़ने का दावा करता है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम DeepSeek और ChatGPT की तुलना करेंगे और यह निर्धारित करेंगे कि कौन सा search engine बेहतर है।

DeepSeek क्या है (What is DeepSeek AI?)

DeepSeek एक चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रयोगशाला है जिसे ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) विकसित करने के लिए जाना जाता है। यह लैब हाई-फ्लायर (High-Flyer) नामक एक चीनी हेज फंड द्वारा वित्त पोषित है, जिसकी स्थापना और संचालन लियांग वेनफेंग ने किया है। DeepSeek, चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप, ने तकनीकी दुनिया में धमाल मचाते हुए अमेरिका के Apple App Store पर टॉप-रेटेड फ्री एप्लिकेशन का दर्जा हासिल किया है। इसकी नई एप्लिकेशन DeepSeek-V3 ने अपनी उत्कृष्टता और उन्नत तकनीक के चलते दुनियाभर में पहचान बनाई है।

सीधे शब्दों में कहें तो, DeepSeek एक एडवांस्ड AI सिस्टम है जो खास तौर पर “डीप लर्निंग” तकनीक पर आधारित है। डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का ही एक हिस्सा है, जिसमें कंप्यूटर को इंसानी दिमाग की तरह सोचने और सीखने की क्षमता दी जाती है। DeepSeek बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करके, उसमें से पैटर्न और जानकारी निकालता है, जिससे ये बहुत सारे काम कर सकता है, जैसे टेक्स्ट समझना, भाषाएँ बदलना, सवालों के जवाब देना, और भी बहुत कुछ।

DeepSeek AI: क्यों है खास?

DeepSeek AI एक अत्याधुनिक तकनीक पर आधारित एप्लिकेशन है, जो ओपन-सोर्स और क्लोज़-सोर्स एआई मॉडल्स के बीच संतुलन बनाते हुए नए मानक स्थापित कर रहा है। 10 जनवरी को लॉन्च होने के बाद, इसने बेहद कम समय में अमेरिकी उपयोगकर्ताओं के बीच अपनी जगह बनाई है।

DeepSeek के कोडर्स

DeepSeek के पीछे काम करने वाले कोडर्स ने इसे एक अत्यधिक प्रभावशाली और उपयोगी टूल बनाने में कड़ी मेहनत की है। उनकी तकनीकी विशेषज्ञता और रचनात्मकता ने इस स्टार्टअप को अन्य प्रतिस्पर्धियों से अलग खड़ा किया है।

DeepSeek के संस्थापक

2023 में स्थापित DeepSeek के संस्थापक ने अपनी दूरदर्शिता और इनोवेशन से कंपनी को तकनीकी क्षेत्र में एक नई ऊंचाई पर पहुंचाया। उनकी रणनीति और नेतृत्व ने इसे एक वैश्विक ब्रांड के रूप में स्थापित किया।

DeepSeek V3 की विशेषताएं

DeepSeek-V3, DeepSeek के पिछले संस्करणों से कहीं अधिक उन्नत है। यह एप्लिकेशन न केवल Apple App Store पर शीर्ष पर पहुंचा है, बल्कि वाशिंगटन के निर्यात नियंत्रण और चीन की एआई क्षमताओं को बाधित करने वाले नियमों को चुनौती देता है।

DeepSeek V2 से V3 तक का सफर

DeepSeek-V2 ने इस एप्लिकेशन के लिए एक मजबूत नींव तैयार की। V3 ने उस पर निर्माण करते हुए नई तकनीकों को जोड़ा, जिससे यह ग्लोबल स्तर पर प्रतिस्पर्धा के लिए तैयार हुआ।

DeepSeek vs ChatGPT

DeepSeek और ChatGPT के बीच प्रतिस्पर्धा ने एआई तकनीक में वैश्विक ध्यान आकर्षित किया है। DeepSeek-V3 ने ChatGPT को पीछे छोड़ते हुए यह साबित कर दिया है कि चीन की तकनीकी क्षमताएं विश्व स्तर पर एक बड़ी चुनौती पेश कर सकती हैं।

DeepSeek की मुख्य विशेषताएं और क्षमताएं:

हालांकि DeepSeek के बारे में सारी जानकारी अभी सामने नहीं आई है, पर इसकी कुछ मुख्य विशेषताएं और क्षमताएं इस प्रकार हैं:

• बड़ा डेटासेट: DeepSeek-V3 को 14.8 ट्रिलियन टोकन्स के डेटासेट पर ट्रेन किया गया है, जो अन्य प्रतिस्पर्धी मॉडलों को टक्कर देता है।
• एडवांस्ड डीप लर्निंग: ये बहुत ही एडवांस्ड डीप लर्निंग मॉडल्स पर आधारित है, जो इसे बहुत ही जटिल कामों को करने की क्षमता देता है।
• Mixture-of-Experts (MoE): यह वास्तुकला उच्च प्रदर्शन के साथ कम संसाधन का उपयोग करने में मदद करती है।
• कोडिंग और रीजनिंग: DeepSeek मॉडल्स कोडिंग, गणित और रीजनिंग में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, कई मामलों में GPT-4 और अन्य प्रमुख मॉडलों को पछाड़ते हुए।
• सस्ता उपयोग: API की कीमतें बहुत प्रतिस्पर्धी हैं, जिससे यह छोटे से लेकर बड़े व्यवसायों तक सभी के लिए सुलभ है।
• ओपन-सोर्स: कई मॉडल्स ओपन-सोर्स हैं, जिससे उनका विश्लेषण, सुधार और विकास संभव है।
• DeepSeek का उदय AI के एक नए युग का संकेत है, जहाँ प्रदर्शन, उपलब्धता और लागत के बीच संतुलन खोजा जा रहा है।
• बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेसिंग: ये बहुत ही कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस कर सकता है।
• अलग-अलग कामों में उपयोग: DeepSeek को अलग-अलग कामों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, जिससे ये बहुत ही उपयोगी और वर्सेटाइल टूल बन जाता है।
• सटीक और तेज़ रिजल्ट: ये यूज़र्स को बहुत ही सटीक और तेज़ रिजल्ट देने में सक्षम है।

DeepSeek का स्वामित्व और विकास: चीनी हेज फंड का AI

DeepSeek का स्वामित्व चीनी हेज फंड हाई-फ्लायर (High-Flyer) के पास है। इस हेज फंड की स्थापना और संचालन लियांग वेनफेंग (Liang Wenfeng) द्वारा किया जाता है। यह जानना महत्वपूर्ण है कि DeepSeek को पूरी तरह से हाई-फ्लायर द्वारा ही फंड किया गया है, यानी इसमें किसी बाहरी निवेश का कोई योगदान नहीं है। इससे DeepSeek की दिशा और रणनीति पर हाई-फ्लायर का पूर्ण नियंत्रण सुनिश्चित होता है। यह एक दिलचस्प पहलू है, क्योंकि यह दिखाता है कि कैसे एक वित्तीय संस्थान सीधे तौर पर AI अनुसंधान और विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।

DeepSeek की विकास टीम: युवा प्रतिभा और चीनी सोच का संगम

DeepSeek की विकास टीम की एक खास बात यह है कि इसमें मुख्य रूप से चीन के प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों, जैसे ज़ियांगहुआ यूनिवर्सिटी (Tsinghua University) और पेकिंग यूनिवर्सिटी (Peking University) से ताज़ा स्नातक शामिल हैं। लियांग वेनफेंग ने एक ऐसी टीम बनाई है जो पारंपरिक कार्य अनुभव के बजाय तकनीकी क्षमता को प्राथमिकता देती है। इस दृष्टिकोण से टीम में युवा प्रतिभा और नए विचारों का समावेश होता है। यह टीम नवीनता और चीनी भाषा एवं संस्कृति की गहरी समझ के साथ काम कर रही है, जो उनके द्वारा विकसित किए जा रहे AI मॉडल्स में भी दिखता है। युवा प्रतिभाओं पर यह ज़ोर DeepSeek को एक गतिशील और भविष्योन्मुखी संगठन बनाता है।

लियांग वेनफेंग और उनका विजन: AI में “हार्डकोर इनोवेशन”

लियांग वेनफेंग, जो खुद कंप्यूटर विज्ञान के स्नातक हैं, ने DeepSeek की स्थापना इस उम्मीद से की कि यह AI के क्षेत्र में “हार्डकोर इनोवेशन” को प्रेरित करेगा। उनका विजन AI को मानव-जैसी समझ और रीजनिंग क्षमताओं के साथ विकसित करना है, जो कि उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को भी ध्यान में रखता हो। वे व्यापक व्यावसायीकरण के बजाय अनुसंधान पर अधिक जोर देते हैं, जिसका मतलब है कि उनका मुख्य लक्ष्य अभी AI की सीमाओं को आगे बढ़ाना है, न कि तुरंत बाज़ार में उत्पाद लाना। यह दीर्घकालिक दृष्टिकोण DeepSeek को अन्य AI कंपनियों से अलग करता है जो त्वरित व्यावसायिक सफलता पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

DeepSeek के मुख्य अवतार: V2, V3 और R1

इस सेक्शन में हम DeepSeek के मुख्य वर्शन्स पर चर्चा करेंगे, जिनमें V2, V3 और R1 शामिल हैं।

DeepSeek-V2: शुरुआती कदम

• खासियतें और सुधार:
  • मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन (MLA): एक ही समय में इनपुट के कई पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता।
  • DeepSeekMoE (Mixture-of-Experts) आर्किटेक्चर: कम्प्यूटेशनल दक्षता में वृद्धि।
  • विशेषज्ञता: कोडिंग, गणित और सामान्य रीजनिंग कार्यों के लिए ऑप्टिमाइज़्ड।
• उपयोगिता: AI समुदाय में DeepSeek की पहचान बनाई, ओपन-सोर्स उपलब्धता के कारण महत्वपूर्ण।

DeepSeek-V3: शक्ति का प्रदर्शन

• खासियतें और सुधार:
  • विशाल MoE मॉडल: 671 बिलियन पैरामीटर्स, प्रति टोकन 37 बिलियन पैरामीटर्स सक्रिय।
  • सहायक-हानि-मुक्त लोड बैलेंसिंग: प्रदर्शन बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल भार को संतुलित करता है।
  • मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन (MTP): प्रदर्शन और अनुमान लगाने की गति में वृद्धि।
  • विशाल डेटा पर प्री-ट्रेनिंग: 14.8 ट्रिलियन टोकन्स पर प्री-ट्रेनिंग।
  • उत्कृष्ट प्रदर्शन: गणित, कोडिंग और रीजनिंग कार्यों में बेंचमार्क्स में उत्कृष्ट प्रदर्शन।
• उपयोगिता: प्रभावशाली प्रदर्शन और उपयोग की सुलभता के लिए व्यापक रूप से सराहा गया।

DeepSeek-R1: तर्क का बादशाह

• खासियतें:
  • रीजनिंग-फोकस्ड मॉडल: शुद्ध रीइनफोर्समेंट लर्निंग (RL) और कम सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग।
• उपयोगिता: जटिल रीजनिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया, जैसे गणितीय समस्याओं को हल करना और तर्कसंगत निर्णय लेना।

DeepSeek V3 और R1 को लोकली कैसे चलाएँ? (How to Run DeepSeek Locally?)

यहाँ DeepSeek V3 और R1 को स्थानीय रूप से चलाने के बारे में जानकारी दी गई है:

DeepSeek V3 को लोकली चलाना:

हार्डवेयर आवश्यकताएँ:

इस मॉडल के बड़े आकार के कारण, आपको हाई-एंड GPUs जैसे NVIDIA H100 की आवश्यकता होगी।

सॉफ्टवेयर और फ्रेमवर्क:

• ओलमा (Ollama): यह एक उपकरण है जो मॉडल को आसानी से डाउनलोड और रन करने में मदद करता है।
• अनुकूलन: TensorRT-LLM या SGLang जैसे फ्रेमवर्क्स का उपयोग करके आप परफॉर्मेंस को और बेहतर बना सकते हैं।

कमांड (उदाहरण):

Bash

torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 --node-rank $RANK --master-addr $ADDR generate.py --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --config configs/config_671B.json --interactive --temperature 0.7 --max-new-tokens 200

DeepSeek-R1 को लोकली चलाना:

हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर:

R1 के लिए भी उच्च-स्तरीय हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, लेकिन यह विशेष रूप से अधिक छोटे, डिस्टिल्ड मॉडल के रूप में भी उपलब्ध है जो कम संसाधनों पर चल सकता है। और ज्यादा जानकारी आप DeepSeek की वेबसाइट से ले सकते हैं,

सॉफ्टवेयर सेटअप:

• Hugging Face: Hugging Face के माध्यम से मॉडल की वेट्स डाउनलोड करें।
• पाइपलाइन सेटअप: रन करने के लिए आपको मॉडल के लिए विशिष्ट पाइपलाइन को सेटअप करने की आवश्यकता होगी, जो रीजनिंग क्षमताओं के लिए ऑप्टिमाइज़ है।

महत्वपूर्ण नोट: दोनों मॉडल्स को लोकली रन करने के लिए विस्तृत तकनीकी ज्ञान, पर्याप्त कंप्यूटिंग संसाधन, और सही सेटअप की आवश्यकता होती है। इसलिए, ज़्यादातर डेवलपर्स क्लाउड सेवाओं या API का उपयोग करके इन मॉडल्स का लाभ उठाते हैं, जो ज़्यादा सुविधाजनक और सुलभ होता है।

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DeepSeek Coder और API

DeepSeek Coder की कार्यक्षमता और डेवलपर्स के लिए फायदे:

• कोड जनरेशन: DeepSeek Coder प्राकृतिक भाषा के इनपुट से कोड जनरेट कर सकता है, जिससे डेवलपर्स को कोड लिखने में बहुत समय बचता है।
• कोड रीफैक्टरिंग: मौजूदा कोड को अधिक कुशल और मेंटेनेबल बनाने के लिए इसे रीफैक्टर कर सकता है।
• कोड ऑप्टिमाइजेशन: कोड की कार्यक्षमता को बढ़ाने के लिए सुझाव देता है।
• कस्टमाइजेबिलिटी: विभिन्न प्रोजेक्ट आकारों के लिए 1.3B से 33B तक के मॉडल आकार उपलब्ध।
• व्यापक भाषा समर्थन: 86 से बढ़कर 338 प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है।
• लंबा कॉन्टेक्स्ट: 16K से बढ़कर 128K टोकन्स तक का कॉन्टेक्स्ट लंबाई समर्थन।
• समय और लागत बचत: कोडिंग समय में कमी और विकास प्रक्रिया में तेजी आती है।
• क्वालिटी इंप्रूवमेंट: कोड की गुणवत्ता और स्थिरता में सुधार।
• लर्निंग एंड मेंटरिंग: नए डेवलपर्स के लिए एक महान शिक्षण उपकरण के रूप में काम कर सकता है।
• सस्ता AI उपयोग: DeepSeek API की निम्न लागत छोटे से लेकर बड़े डेवलपर्स तक सभी के लिए AI का उपयोग संभव बनाती है।

DeepSeek और ChatGPT की तुलना: (DeepSeek vs ChatGPT)

दोनों DeepSeek और ChatGPT शक्तिशाली भाषा मॉडल हैं, लेकिन उनमें कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं:

यहाँ DeepSeek और ChatGPT की तुलना एक सरल और समझने योग्य तालिका में दी गई है, जिसे आप अपने ब्लॉग पोस्ट में शामिल कर सकते हैं:

विशेषता	DeepSeek	ChatGPT
आर्किटेक्चर	Mixture-of-Experts (MoE)	ट्रांसफार्मर (जैसे GPT-4)
ट्रेनिंग डेटा	14.8 ट्रिलियन टोकन (V3)	बहुत बड़ा, सटीक आकार ज्ञात नहीं
विशेषज्ञता/फोकस	कोडिंग, गणित, रीजनिंग, उच्च दक्षता	प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, बातचीत, सामान्य ज्ञान
प्रदर्शन	कोडिंग और रीजनिंग में उत्कृष्ट, कुछ बेंचमार्क्स में शीर्ष पर	प्राकृतिक भाषा में सहज और व्यापक प्रतिक्रियाएँ
लागत/सुलभता	ओपन-सोर्स (कुछ संस्करण), कम लागत वाले API	उच्च लागत, API के माध्यम से उपयोग, कुछ मॉडल्स के लिए सीमित पहुंच
ताकत	उच्च सटीकता, कोडिंग/रीजनिंग में बेहतर प्रदर्शन, कम लागत, ओपन-सोर्स उपलब्धता	व्यापक उपयोगिता, मानव-जैसी बातचीत, बड़ा उपयोगकर्ता आधार
कमजोरी	कुछ कार्यों (जैसे सामान्य ज्ञान) में ChatGPT जितना व्यापक नहीं, नए होने के कारण सीमित समर्थन	जटिल कोडिंग/रीजनिंग में DeepSeek से पीछे, उच्च लागत, ओपन-सोर्स की कमी

DeepSeek की ट्रेनिंग डेटा:

DeepSeek V3 को 14.8 ट्रिलियन टोकन के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। इस डेटा में कोड, टेक्स्ट और अन्य डेटा के विभिन्न स्रोत शामिल हैं। सटीक विवरण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन यह स्पष्ट है कि इस बड़े डेटासेट ने DeepSeek को कोडिंग, गणित और रीजनिंग जैसे विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने में मदद की है।

Bard बनाम DeepSeek:

Bard, Google द्वारा विकसित एक भाषा मॉडल है, जो ChatGPT के समान है। Bard और DeepSeek की सीधी तुलना करना मुश्किल है क्योंकि दोनों के बारे में पूरी जानकारी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है। हालाँकि, कुछ सामान्य अवलोकन किए जा सकते हैं:

• फोकस: Bard का फोकस भी ChatGPT की तरह सामान्य उद्देश्य और बातचीत पर अधिक है, जबकि DeepSeek कोडिंग और रीजनिंग जैसे विशिष्ट कार्यों में बेहतर है।
• उपलब्धता: Bard Google के विभिन्न उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत है, जबकि DeepSeek के कुछ संस्करण ओपन-सोर्स हैं और API के माध्यम से भी उपलब्ध हैं।

DeepSeek: कम कीमत में दमदार AI

DeepSeek की सबसे बड़ी ताकतों में से एक इसकी लागत-प्रभावशीलता है, खासकर जब इसकी तुलना ChatGPT (OpenAI) जैसे अन्य प्रमुख भाषा मॉडलों से की जाती है। ये अन्य AI मॉडलों की तुलना में काफ़ी किफ़ायती और सुलभ है।

• कम विकास लागत: DeepSeek V3 को विकसित करने में केवल $5.576 मिलियन का खर्च आया, जबकि GPT-4 जैसे मॉडलों की ट्रेनिंग लागत $100 मिलियन से ज़्यादा मानी जाती है। यह दर्शाता है कि DeepSeek कितने कुशलता से काम करता है।
• API की कम लागत: DeepSeek के API की कीमतें बहुत ही प्रतिस्पर्धी हैं। उदाहरण के लिए:
  • DeepSeek V3: 1 मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.27 (कैश मिस), $0.07 (कैश हिट)।
  • GPT-4: 1 मिलियन इनपुट टोकन के लिए $10।
• परफॉर्मेंस बनाम लागत: DeepSeek मॉडल्स, खासकर V3, बेंचमार्क्स पर GPT-4 और अन्य प्रमुख मॉडलों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन करते हैं, लेकिन बहुत कम लागत पर।
  • इनपुट टोकन: $0.27 प्रति मिलियन टोकन (कैश मिस), $0.07 प्रति मिलियन टोकन (कैश हिट)।
  • आउटपुट टोकन: $1.10 प्रति मिलियन टोकन।
  • प्रोमोशनल ऑफर: कुछ वर्शन्स के लिए कीमतें और भी कम हो सकती हैं, जैसे DeepSeek-V3 के लिए $0.28 प्रति मिलियन टोकन।
  • फ्री ऑनलाइन चैटबॉट: टेस्टिंग और छोटे कार्यों के लिए DeepSeek के मॉडल्स का मुफ्त उपयोग।
  • ओपन-सोर्स मॉडल्स: कई DeepSeek मॉडल ओपन-सोर्स हैं, जिन्हें डाउनलोड करके लोकली रन किया जा सकता है (उच्च-स्तरीय हार्डवेयर की आवश्यकता हो सकती है)।
• ओपन-सोर्स मॉडल्स: DeepSeek ने DeepSeek-V2, DeepSeek-V3 और DeepSeek-Coder-V2 जैसे मॉडल्स को MIT लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स किया है।
• अनुसंधान और विकास: ओपन-सोर्स होने से शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और व्यवसायों को मॉडल्स को बेहतर बनाने और अपनी ज़रूरतों के अनुसार इस्तेमाल करने की आज़ादी मिलती है।
• समुदाय सहयोग: यह AI समुदाय में सहयोग को बढ़ावा देता है, जिससे नए इनोवेशन और सुधार होते हैं।

जैसा कि पहले बताया गया है, DeepSeek V3 की विकास लागत $5.576 मिलियन थी, जो अन्य बड़े भाषा मॉडलों की तुलना में बहुत कम है। DeepSeek के ओपन-सोर्स मॉडल्स MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं, जिसका मतलब है कि कोई भी उन्हें मुफ्त में उपयोग, संशोधित और वितरित कर सकता है।

निष्कर्ष

DeepSeek AI ने न केवल एआई तकनीक में अपनी ताकत साबित की है, बल्कि यह दिखाया है कि इनोवेशन और मेहनत से कोई भी कंपनी ग्लोबल प्लेटफॉर्म पर अपनी जगह बना सकती है। इसकी सफलता ने चीन को एआई टेक्नोलॉजी में एक मजबूत दावेदार के रूप में स्थापित किया है।

DeepSeek vs ChatGPT की बहस ने हमें AI मॉडल्स के विकास और उनके प्रभाव को समझने के नए आयाम दिए हैं। हमने देखा कि:

• लागत-प्रभावशीलता: DeepSeek ने AI को सस्ता और सुलभ बनाकर एक नया मानक स्थापित किया है। इसकी कम लागत वाली API और ओपन-सोर्स मॉडल उपयोगकर्ताओं को व्यापक AI उपयोग की संभावना देते हैं।
• प्रदर्शन: DeepSeek मॉडल्स, विशेष रूप से DeepSeek-V3, ने कोडिंग, गणित और रीजनिंग में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाया है, कई बेंचमार्क्स में ChatGPT को पीछे छोड़ते हुए।
• ओपन-सोर्स AI: DeepSeek की ओपन-सोर्स पहल ने AI अनुसंधान और विकास में समुदाय भागीदारी को बढ़ावा दिया है, जिससे नवाचार को प्रोत्साहित किया गया है।

भविष्य के विकास और प्रगति पर प्रकाश:

• वैश्विक प्रभाव: DeepSeek का विकास चीन की AI क्षमताओं को दुनिया भर में दिखाता है, और यह AI के वैश्विक परिदृश्य को बदल रहा है।
• तकनीकी नवाचार: भविष्य में, हम और अधिक उन्नत MoE मॉडल्स, बेहतर कोड जनरेशन, और AI की सामान्य प्रयोज्यता में सुधार देख सकते हैं।
• व्यावसायिक अनुप्रयोग: DeepSeek की सस्ती और उच्च प्रदर्शन वाली पेशकश AI के व्यावसायीकरण को नई ऊंचाइयों तक ले जा सकती है, विभिन्न उद्योगों में इसके अनुप्रयोगों को बढ़ावा देते हुए।

अगर आप AI की दुनिया में कुछ नया और रोमांचक करना चाहते हैं, तो DeepSeek को एक्सप्लोर करना शुरू करने का समय अब है। इसके मॉडल्स की ओपन-सोर्स उपलब्धता और सस्ती API आपको AI के साथ प्रयोग करने का अवसर देती है जिससे आप अपने प्रोजेक्ट्स, शोध, या व्यवसाय में नई संभावनाएं खोल सकते हैं। चाहे आप एक डेवलपर हों, शोधकर्ता या उद्यमी, DeepSeek आपके लिए AI के द्वार खोलता है जो पहले अनुमान से बाहर था।