Nie znaleziono tematu
Wszystkie tematyChiński model AI DeepSeek - aktualności, benchmarki i analizy.
Centrum wiedzy o DeepSeek
Kiedy DeepSeek wszedł na rynek, większość ludzi widziała w nim „chiński klon ChatGPT”. To uproszczenie, które pomija najważniejsze: DeepSeek pokazał, że można robić mocne modele za ułamek pieniędzy, jakie wydają OpenAI i Anthropic.
Tu pokażę Ci, co DeepSeek realnie zmienia w Twojej praktyce — kiedy warto go używać, jakie ma minusy, na co uważać. Bez geopolityki, ze strony użytkownika.
w sprzedaży i biznesie. AI nauczyłem się tak, jak uczyłem 50 000+ ludzi przed nim — przez praktykę.
prowadzę między innymi Galerię Sztuki Współczesnej Kersten i AI Evolution. Każda używa AI inaczej. Każda zarabia.
buduję od zera — m.in. Vivomeal, BoostUrContent, IGCreator, Vixma. Testuję na własnych firmach, zanim oddam Ci to w kursie.
DeepSeek to seria modeli AI od chińskiej firmy o tej samej nazwie. Najgłośniejszy model (DeepSeek R1) zaskoczył branżę — bo pokazał wyniki porównywalne z drogimi modelami zachodnimi przy znacznie niższych kosztach trenowania.
W praktyce: korzystasz z DeepSeek przez aplikację webową (chat.deepseek.com), API albo — dla osób technicznych — instalujesz model lokalnie na swoim sprzęcie. Ta ostatnia opcja to przewaga, której ChatGPT i Claude nie dają.
Tryb „myślenia na głos” daje DeepSeek przewagę przy łamigłówkach, problemach matematycznych, zadaniach programistycznych. Widzisz, gdzie model błądzi, i możesz go poprowadzić.
Jeśli w Twojej firmie nie wolno wysyłać danych do zewnętrznego dostawcy, lokalny DeepSeek jest jedną z niewielu sensownych opcji. Dane nigdy nie opuszczają Twojego serwera.
Bo open-source. Możesz zajrzeć do środka, dostroić model na własnych danych, zrozumieć, jak to działa — bez bariery licencyjnej.
DeepSeek ogłosiła 20.10 otwarcie kodu DeepInfer, oprogramowania do uruchamiania swoich modeli AI. Co to oznacza i gdzie sprawdzić licencję oraz wyniki.
DS Bot to nieoficjalna wtyczka open source do DeepSeek Harness. Każdy bot ma własną rolę, model i pamięć, a czat grupowy obsługuje bot-administrator. Dane zostają lokalnie.
DeepSeek wypuścił Harness v0.2 preview: instalatory na macOS i Windows, menedżer wtyczek bez wiersza poleceń oraz zadania cykliczne. Co to daje osobie, która nie koduje?
DeepSeek pokazuje V4.1-Flash z encoder-decoder MoE, milionem tokenów kontekstu i kompresją KV do ~890 bajtów na token. Architektura ma obniżyć koszt agentów AI.
Tencent open-sources'uje WeKnora, platformę RAG-to-agent z ponad 25 tys. gwiazdek na GitHubie, wraz z oficjalną wtyczką do DeepSeek Harness dla firmowych baz wiedzy.
DeepSeek zatrudnił underwriterów, w tym Citic Securities, i planuje debiut na Shanghai Star Market jeszcze w tym roku. Wycena rośnie w tempie, które trudno ogarnąć.
DeepSeek pokazuje, że przyszłość agentów AI nie leży w większych modelach, tylko w tańszej pamięci i szybszym przetwarzaniu długiego kontekstu.
DeepSeek formalnie wypuścił V4.1 Flash i od 14 września przekierowuje żądania do V4 Pro na nowy model z niższymi stawkami.
Tencent otworzył swojego systemowego asystenta Marvis na modele trzecie - Kimi, Zhipu GLM, DeepSeek, MiniMax - i na lokalne modele open source, synchronizowane między urządzeniami.
Qwen3.8-Flash, GLM-5.3-Flash i DeepSeek V4-Flash pokazują, że chińskie modele open source są już blisko poziomu amerykańskich gigantów - i to za ułamek ceny.
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp trafił na Hugging Face na licencji MIT. Model V4 po raz pierwszy widzi obrazy, nie tylko czyta tekst.
DeepSeek udostępnił nowy model Vision, który analizuje obrazy, dokumenty i zrzuty ekranu. Cel jest prosty: mniej klikania, więcej działania po stronie AI.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
117 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
