DeepSeek: खुले मॉडल और AI सहायक, V3 और R1 की दो पटरियाँ

DeepSeek, DeepSeek (High-Flyer की छत्रछाया में) द्वारा विकसित खुले मॉडलों का परिवार और AI सहायक है, जो सामान्य कृत्रिम बुद्धि के आधार मॉडल और तकनीकों पर लक्षित है। उपयोगकर्ता के लिए इसके दो अर्थ हैं: ब्राउज़र में खुलने वाला संवाद-योग्य सहायक, और खुले भार जिन्हें उतारकर स्वयं चलाया जा सकता है।

मॉडल की ओर दो मुख्य पटरियाँ हैं। सामान्य पटरी DeepSeek-V3 है, जिसमें मिश्रित विशेषज्ञ (MoE) संरचना, कुल 671B पैरामीटर और प्रति टोकन 37B सक्रिय, 128K संदर्भ और 60 TPS तक उत्पादन गति है; बाद का V3.2 वास्तुकला में DSA जोड़ता है, यानी महीन दानेदार विरल ध्यान, जो लाइटनिंग इंडेक्सर से महत्वपूर्ण जानकारी चुनकर लंबे पाठ के प्रशिक्षण और अनुमान की दक्षता बढ़ाता है। तर्क की पटरी DeepSeek-R1 है, जो V3-Base से प्रशिक्षित और सुदृढ़ीकरण अधिगम से अनुकूलित है, और गणित, प्रोग्रामिंग तथा भाषाई तर्क में उभरता है।

इन दो पटरियों से शाखाएँ निकलीं। R1-Zero पर्यवेक्षित फ़ाइन-ट्यूनिंग छोड़कर केवल सुदृढ़ीकरण अधिगम पर टिकता है, तर्क शक्तिशाली पर पठनीयता में चुनौती है। R1-Distill, R1 के तर्क-डेटा को 1.5B से 70B तक के छोटे मॉडलों में आसवित करता है। R1-0528, V3-0324 से 660B पैरामीटर के साथ प्रशिक्षित है और गहरे तर्क, सुधरे पाठ-उत्पादन तथा 30 से 60 मिनट के एकल कार्यों पर बल देता है। बहुविधा में DeepSeek-VL2 (Tiny, Small और मानक, सक्रिय पैरामीटर 1.0B, 2.8B, 4.5B) और Janus श्रृंखला है, तथा विशिष्ट क्षेत्र में गणितीय प्रमेय-सिद्धि के लिए Prover-V2।

रोज़मर्रा के उपयोग में यह व्यापक सहायक है: प्रश्न-उत्तर और बहु-चरणीय संवाद, पाठ रचना, अनुवाद, डेटा प्रसंस्करण, चार्ट निर्माण, कोड निर्माण और डिबगिंग, गणितीय तर्क, साथ में वेब खोज और गहन चिंतन मोड। छवि मोड में तस्वीर अपलोड कर दृश्य समझ ली जा सकती है। डेवलपर्स के लिए मॉडल प्लेटफ़ॉर्म भी है जो प्रशिक्षण, प्रबंधन और डेटासेट नियंत्रण को कवर करता है।

मुख्य विशेषताएँ

प्रश्न-उत्तर और संवाद

विज्ञान, इतिहास, दैनिक जीवन और तकनीक के प्रश्नों का उत्तर देता है, संदर्भ समझता है और सुसंगत रहता है, जो क्रमिक पूछताछ के लिए उपयुक्त है।

लेखन और अनुवाद

लेख, कहानी, कविता, रिपोर्ट और ईमेल बनाता है तथा भाषाओं के बीच अनुवाद करता है; DeepSeek-V3 83 भाषाओं तक कवर करता है।

कोड निर्माण और डिबगिंग

प्राकृतिक भाषा के विवरण से कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड लिखता है और समस्या खोजने तथा क्रियान्वयन सुधारने में मदद करता है।

गणित और तार्किक तर्क

गणित और तर्क कार्यों में मजबूत, और बहु-चरणीय विश्लेषण वाले प्रश्नों के लिए गहन चिंतन मोड उपयुक्त है।

वेब खोज और गहन चिंतन

खोज ताज़ा जानकारी लाती है, और गहन मोड जटिल तर्क में विचार-प्रक्रिया दिखाता है।

डेटा और चार्ट

डेटा साफ़ करता, विश्लेषण और सांख्यिकी करता है, फिर परिणाम को बार, लाइन या पाई चार्ट में बदलता है।

छवि समझ

तस्वीर अपलोड कर दृश्य समझ और संवाद किया जा सकता है; मॉडल की ओर VL2 और Janus दृष्टि तथा भाषा जोड़ते हैं।

दस्तावेज़ पढ़ना

दस्तावेज़ अपलोड कर मुख्य जानकारी निकाली और सारांश बनाया जा सकता है, जो लंबी सामग्री के लिए उपयोगी है।

विकास प्लेटफ़ॉर्म

मॉडल प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण, प्रबंधन और डेटासेट नियंत्रण देता है, जिससे क्षमता को अपने सिस्टम में जोड़ना आसान होता है।

उपयोग कैसे करें

1. प्रवेश चुनें। वेब संस्करण किसी भी ब्राउज़र में चलता है, ऐप स्टोर में है, और क्रोम वेब स्टोर में एक्सटेंशन उपलब्ध है।
2. कार्य के अनुसार मोड चुनें। रोज़ के प्रश्न और लेखन संवाद से, ताज़ा जानकारी AI खोज से, दस्तावेज़ फ़ाइल पढ़ने से, और जटिल तर्क गहन चिंतन से होता है।
3. प्रश्न स्पष्ट रखें। अस्पष्ट अभिव्यक्ति से बचें, कीवर्ड से आवश्यकता बताएँ, और जटिल काम को छोटे प्रश्नों में बाँटकर धीरे-धीरे गहराई में जाएँ।
4. चरणों में काम करें। उसी बातचीत में दोबारा पूछना, पुनर्लेखन माँगना या शर्तें जोड़ना आम तौर पर एक बहुत लंबे प्रॉम्प्ट से बेहतर परिणाम देता है।
5. प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी का उपयोग करें। आधिकारिक लाइब्रेरी 13 परिदृश्य कवर करती है: कोड पुनर्लेखन, कोड व्याख्या, कोड निर्माण, सामग्री वर्गीकरण, संरचित आउटपुट, रोल प्ले, गद्य और कविता, कॉपी रूपरेखा, स्लोगन, प्रॉम्प्ट निर्माण और चीनी-अंग्रेज़ी अनुवाद।
6. निजी वातावरण चाहिए तो स्थानीय परिनियोजन करें। आधिकारिक साइट से मॉडल फ़ाइलें उतारें, निर्भरताएँ स्थापित करें, सर्वर कॉन्फ़िगर कर परिनियोजित करें, फिर परीक्षण और प्रदर्शन अनुकूलन करें।

कहाँ उपयुक्त है

• डेवलपर और एल्गोरिद्म टीमें: खुले भार से स्वयं होस्ट करती हैं या प्लेटफ़ॉर्म से प्रशिक्षण, डेटा प्रबंधन और मॉडल नियंत्रण करती हैं।
• कंटेंट और मार्केटिंग: प्रचार सामग्री, बैठक टिप्पणियाँ और पहले ड्राफ़्ट बड़ी मात्रा में बनाते हैं, फिर हाथ से निखारते हैं।
• डेटा भूमिकाएँ: प्रश्नों को क्वेरी में बदलते हैं, डेटा साफ़ और विश्लेषित करते हैं, और निष्कर्ष समझाने वाले चार्ट जल्दी बनाते हैं।
• शिक्षा और शोध: शिक्षक पाठ योजनाएँ और सामग्री बनाते हैं तथा विद्यार्थियों को अनुकूलित मार्ग देते हैं; गणित में Prover-V2 औपचारिक प्रमाण-सत्यापन देता है।
• अनुपालन आवश्यकता वाले संगठन: स्थानीय परिनियोजन से मॉडल अपने वातावरण में रखते हैं ताकि सामग्री बाहर न जाए।

सीमाएँ और ध्यान देने योग्य बातें

• गहन चिंतन धीमा है। विचार-प्रक्रिया दिखाने का अर्थ अधिक गणना और प्रतीक्षा है, इसलिए सरल कार्यों में इसकी ज़रूरत नहीं; सामग्री के अनुसार R1-0528 30 से 60 मिनट के एकल कार्य संभाल सकता है, जो कठिन समस्याओं के लिए है, रोज़ के प्रश्नों के लिए नहीं।
• आउटपुट की जाँच ज़रूरी है। मॉडल विश्वसनीय दिखने वाला पर तथ्यतः गलत पाठ बना सकते हैं, इसलिए आँकड़े, उद्धरण और निष्कर्ष प्राथमिक स्रोतों से मिलाएँ, उन्हें तथ्य का स्रोत न मानें।
• खुले भार तुरंत चलने योग्य नहीं। स्थानीय परिनियोजन में निर्भरताएँ, सर्वर और पर्याप्त मेमोरी चाहिए, साथ में प्रदर्शन ट्यूनिंग; छोटे हार्डवेयर पर बड़े पैरामीटर चलाना वास्तविक नहीं है।
• संस्करण तेज़ी से बदलते हैं। V3, V3.1-Terminus, V3.2, R1 और R1-0528 अलग क्षमताओं और आकारों के साथ जल्दी उत्तराधिकार में आते हैं, इसलिए चयन वर्तमान आधिकारिक दस्तावेज़ के अनुसार करें।
• मूल्य और कोटा आधिकारिक स्रोत से। सामग्री में पुष्ट मूल्य, उपयोग सीमा या वाणिज्यिक शर्तें नहीं हैं, इसलिए लागत और लाइसेंस आधिकारिक पृष्ठों पर देखें, इस लेख से अनुमान न लगाएँ।

सामान्य प्रश्न

DeepSeek किन तरीकों से उपयोग किया जा सकता है?

वेब, ऐप और ब्राउज़र एक्सटेंशन, साथ में खुले मॉडलों का स्वयं होस्टिंग; विकास प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण और प्रबंधन कवर करता है।

V3 और R1 में क्या अंतर है?

V3 सामान्य भाषा मॉडल है जिसमें MoE, कुल 671B और सक्रिय 37B तथा 128K संदर्भ है; R1 तर्क की राह पर चलता है और सुदृढ़ीकरण अधिगम से गणित, कोड और तर्क सुधारता है।

यह कितना पाठ संभाल सकता है?

V3 128K संदर्भ समर्थित करता है और R1-0528 30 से 60 मिनट के एकल कार्यों पर बल देता है; सटीक सीमाएँ आधिकारिक दस्तावेज़ के अनुसार हैं।

क्या स्थानीय परिनियोजन संभव है?

हाँ। क्रम है: मॉडल फ़ाइलें उतारें, निर्भरताएँ और वातावरण स्थापित करें, सर्वर कॉन्फ़िगर कर परिनियोजित करें, फिर परीक्षण और प्रदर्शन अनुकूलन करें।