موضوع مقاله: دیپ‌سیک | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # دیپ‌سیک | مقدمه: دیپ‌سیک یک شرکت هوش مصنوعی چینی است که مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز را توسعه می‌دهد. | ## بخش 1: دیپ‌سیک | دفتر اصلی این شرکت در هانگژو، ژجیانگ مستقر است و مالکیت و تأمین مالی آن منحصراً برعهده شرکت های-فلایر است که یک صندوق پوشش ریسک چینی است و یکی از بنیان‌گذاران آن، لیانگ ونفنگ، در سال ۲۰۲۳ این شرکت را تأسیس کرده و خودش نیز به‌عنوان مدیرعامل فعالیت می‌کند. این مدل هوش مصنوعی در شرایطی توسط دیپ‌سیک توسعه یافت که ایالات متحده آمریکا برای محدود کردن توانایی چین در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی پیشرفته، بر روی تراشه‌های انویدیا تحریم‌هایی اعمال کرده بود. در ۱۰ ژانویه ۲۰۲۵، این شرکت نخستین چت‌بات رایگان خود را منتشر کرد که تا ۲۷ ژانویه در اپ استور سیستم عامل iOS ایالات متحده جایگزین چت‌جی‌پی‌تی شد و تبدیل به پردانلودترین اپ رایگان گردید، و باعث شد ارزش سهام انویدیا ۱۸٪ افت کند. بدین معنی که کد آن برای استفاده، اصلاح و مشاهده در دسترس قرار دارد و همچنین دسترسی به کد منبع و اسناد طراحی به‌منظور ساخت و توسعه مهیا است. این شرکت پژوهشگران جوان هوش مصنوعی را از برترین دانشگاه‌های چین جذب می‌کند، و حتی افرادی را در خارج از حوزه علوم رایانه استخدام می‌کند تا دانش و توانایی مدل‌هایش در حوزه‌های گوناگون گسترش یابد. تاریخچه در ۲ نوامبر ۲۰۲۳، دیپ‌سیک اولین مدل خود با نام دیپ‌سیک کدر را معرفی کرد که برای استفاده تجاری رایگان و به‌طور کامل متن‌باز بود. در ۲۹ نوامبر ۲۰۲۳، دیپ‌سیک مدل زبانی بزرگ خود با نام دیپ‌سیک اِل‌اِل‌ام را راه‌اندازی کرد که تا ۶۷ میلیارد پارامتر مقیاس‌پذیری داشت. این مدل برای رقابت با دیگر مدل‌های زبانی بزرگ آن زمان توسعه یافت و عملکردی نزدیک به GPT-۴ داشت. فایننشال تایمز گزارش داد که این مدل در مقایسه با رقبا ارزان‌تر بود و هزینه آن ۲ یوان برای هر میلیون توکن خروجی تعیین شده بود. تست‌های معیار نشان داد که عملکرد آن از لاما ۳ و Qwen 2.5 بهتر است و با چت‌جی‌پی‌تی ۴-o و کلود ۳٫۵ برابری می‌کند. این مدل یک ترکیب با ترنسفورمر است که شامل ۲۵۶ متخصص مسیردهی شده و ۱ متخصص مشترک می‌باشد. تاریخچه در فوریه ۲۰۱۶، های-فلایر توسط لیانگ ونفنگ و دو نفر دیگر که فارغ التحصیلان دانشگاه ججیانگ بودن بنیان‌گذاری شد. او از زمان بحران مالی ۲۰۰۸–۲۰۰۷، هم‌زمان با تحصیل در دانشگاه ججیانگ، در حال معامله سهام بود. تا سال ۲۰۱۹ او شرکت های-فلایر را به یک صندوق پوشش ریسک متمرکز بر توسعه و استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی هوش مصنوعی تبدیل کرد. دیپ‌سیک، چت‌بات هوش مصنوعی مولد خود را متن‌باز کرد و کد آن به‌صورت آزاد برای استفاده، اصلاح و مشاهده در دسترس عموم قرار داد. طبق گزارش 36Kr، لیانگ پیش از اعمال محدودیت‌های دولت ایالات متحده برای تراشه‌های هوش مصنوعی در چین، حدود ده‌هزار انویدیا A۱00 تهیه کرده بود. در آوریل ۲۰۲۳، های-فلایر یک آزمایشگاه هوش عمومی مصنوعی ایجاد کرد که روی پژوهش و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی جدا از کسب‌وکار مالی های-فلایر متمرکز بود. در مه ۲۰۲۳، با همکاری یک سرمایه‌گذار جدید، یعنی های-فلایر، این آزمایشگاه به شرکتی مستقل تبدیل شد به نام دیپ‌سیک. شرکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر تمایل چندانی برای تأمین مالی از خود نشان نمی‌دادند، چرا که به نظر نمی‌رسید دیپ‌سیک بتواند در زمان کوتاهی خروج سرمایه را مهیا کند. پس از عرضه DeepSeek-V2 در مه ۲۰۲۴ که عملکرد قدرتمندی را با هزینه اندک ارائه می‌داد، دیپ‌سیک به‌عنوان عامل آغاز جنگ قیمتی در بازار مدل‌های هوش مصنوعی چین شناخته شد. خیلی زود از آن با عنوان «پین‌دودوی هوش مصنوعی» یاد شد و سایر غول‌های فناوری از جملهبایت‌دنس، تنسنت، بایدو و علی‌بابا به‌منظور رقابت با این شرکت، قیمت مدل‌های هوش مصنوعی خود را کاهش دادند. باوجود هزینه اندکی که دیپ‌سیک از مشتریان دریافت می‌کرد، همچنان سودآور بود، در حالی که رقبای آن زیان‌ده بودند. دیپ‌سیک صرفاً بر پژوهش متمرکز است و برنامه مشخصی برای تجاری‌سازی ندارد؛ این موضوع همچنین به فناوری دیپ‌سیک اجازه می‌دهد از سخت‌گیرانه‌ترین مقررات چین در زمینه هوش مصنوعی، مانند قوانین مربوط به کنترل محتوای ارائه‌شده به مصرف‌کنندگان، تا حدی معاف بماند. دیپ‌سیک ترجیح می‌دهد که استخدام‌ها مواکداً بر توانمندی فنی باشد، نه صرفاً سابقه کاری. در نتیجه بیشتر استخدام‌ها یا از دانش‌آموختگان جدید دانشگاه‌ها هستند یا توسعه‌دهندگانی با سابقه کمتر در حوزه هوش مصنوعی. همچنین این شرکت افرادی را بدون پیشینه علمی در علوم رایانه جذب می‌کند تا توانایی فناوری آن در درک موضوعات و حوزه‌های دانشی دیگر افزایش یابد و بتواند مثلاً شعر بسراید یا در کنکور سخت دانشگاه‌های چین عملکرد خوبی نشان دهد. تاریخچه انتشار محصولات دیپ‌سیک ال‌ال‌ام در ۲ نوامبر ۲۰۲۳، دیپ‌سیک نخستین سری مدل خود با نام را منتشر کرد که رایگان و در دسترس پژوهشگران و کاربران تجاری قرار گرفت. کد مدل تحت پروانه ام‌آی‌تی متن‌باز شد و برای خودِ مدل نیز، پروانه جداگانه‌ای به نام «مجوز دیپ‌سیک» در زمینه «استفاده آزاد و مسئولانه» اضافه شد. مراحل آموزشی چنین بوده است: پیش‌آموزش: ۱٫۸ تریلیون توکن (۸۷٪ کد منبع، ۱۰٪ متن انگلیسی مرتبط با کد (مستندات مارک‌داون گیت‌هاب و Stack Exchange) و ۳٪ متن چینی نامرتبط با کد). این مدل‌ها روی خوشه‌ای از جی‌پی‌یوهای A۱00 و H۸00 انویدیا آموزش دیده‌اند که با اینفینی‌باند، ان‌وی لینگ، و ان‌وی سوئیچ به هم متصل شده بودند. ۱.3B ۲۴ ۲۰۴۸۵۵۰۴ ۱۶ ۱۶5.7B۳۲۴۰۹۶۱۱۰۰۸۳۲۱ 6.7B ۳۲ ۴۰۹۶۱۱۰۰۸ ۳۲ ۳۲ 33B ۶۲ ۷۱۶۸۱۹۲۰۰ ۵۶ ۷ توجه کنید که تعداد سرها با تعداد سرهای KV برابر نیست (به‌دلیل GQA) در مدل‌های ۵٫۶ میلیاردی و ۳۳ میلیاردی در ۲۹ نوامبر ۲۰۲۳، دیپ‌سیک سری مدل‌های دیپ‌سیک ال‌ال‌ام را با اندازه‌های ۷ میلیارد و ۶۷ میلیارد پارامتر در قالب Base و Chat (بدون Instruct) عرضه کرد. در مقاله معرفی محصول، ادعا شد که دیپ‌سیک در آزمون‌ها از بیشتر مدل‌های متن‌باز موجود در آن زمان، به‌ویژه لاما۲، عملکرد بهتری دارد. مشابه دیپ‌سیک کدر، کد این مدل‌ها تحت پروانه ام‌آی‌تی بوده و خود مدل شامل مجوز پروانه دیپ‌سیک است. | ## بخش 2: دیپ‌سیک | آموزش آن‌ها بر روی ۲ تریلیون توکن متنی انگلیسی و چینی (با حذف تکرار) از خزنده عمومی صورت گرفت. 7B ۳۰ ۴۰۹۶۱۱۰۰۸ ۳۲ ۳۲ 67B ۹۵ ۸۱۹۲۲۲۰۱۶ ۶۴ ۸ در مدل ۶۷ میلیاردی نیز به‌دلیل GQA، تعداد سرها با تعداد سرهای KV یکسان نیست. نسخه‌های Chat این دو مدل Base هم‌زمان عرضه شدند که با تنظیم دقیق نظارت‌شده و سپس یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی#بهینه‌سازی ترجیح مستقیم[ج]|بهینه‌سازی خط‌مشی مستقیم از Base به‌دست آمده‌اند. پیش‌آموزش بیشتر با استفاده از ۵۰۰ میلیارد توکن (۶٪ «مجموعه دیپ‌سیک ریاضی»، ۴٪ «استک جبری»، ۱۰٪ داده‌های آرکایو، ۲۰٪ کد گیت‌هاب، ۱۰٪ خزنده عمومی). آموزش یک مدل پیروی از دستورها با تنظیم دقیق نظارت‌شده روی ۷۷۶ هزار مسئله ریاضی به‌همراه راه‌حل‌های گام‌به‌گام (همراه با ابزار). سپس با استفاده از همین مدل پاداش، مدل Instruct با روش جی‌آرپی‌او بر مجموعه‌ای از ۱۴۴هزار پرسش ریاضی آموزش دید و مدل RL شکل گرفت. دو مدل بزرگ‌تر به‌صورت زیر آموزش داده شدند: پیش‌آموزش بر روی مجموعه داده‌ای با ۸٫۱ تریلیون توکن، که در آن تعداد توکن‌های چینی ۱۲٪ بیشتر از توکن‌های انگلیسی است. تنظیم دقیق نظارت‌شده با ۱٫۲ میلیون نمونه برای کمک‌رسانی و ۰٫۳ میلیون برای ایمنی. در این مرحله از یک مدل پاداش استفاده شد که بر اساس بازخورد کامپایلر (برای کدنویسی) و برچسب‌های واقعی (برای ریاضی) آموزش دیده بود. متخصصان این شرکت یادگیری تقویتی دو مرحله‌ای را انتخاب کردند، زیرا دریافتند که RL بر روی داده‌های استدلالی دارای «ویژگی‌های منحصربه‌فردی» است که با RL بر روی داده‌های عمومی متفاوت است. به‌عنوان مثال، RL بر روی استدلال می‌تواند با تعداد بیشتری از مراحل آموزش بهبود یابد. از نظر معماری، مدل‌های V2 نسبت به سری قبلی ال‌ال‌ام دیپ‌سیک تغییر قابل‌توجهی یافته بودند. آن‌ها مکانیزم توجه استاندارد را با یک تقریب رتبه پایین به نام توجه نهفته چندسری (MLA) تغییر دادند و از ترکیب متخصصان (MoE) که قبلاً در ژانویه منتشر شده بود، استفاده کردند. در مقایسه با MoE استاندارد با دروازه‌گذاری پراکنده، این مدل‌های مشتق شده دارای یک "متخصص مشترک" هستند که همیشه مورد پرسش قرار می‌گیرند و دیگر "متخصصان مسیردهی‌شده"، که ممکن است همیشه مورد پرسش قرار نگیرند. + ویژگی‌های DeepSeek V2 نام پارامترها پارامترهای فعال طول بافت V2-Lite ۱۵٫۷ میلیارد ۲٫۴ میلیارد ۲۷ ۳۲ هزار ۲۶۴ V2 ۲۳۶ میلیارد ۲۱ میلیارد ۶۰ ۱۲۸ هزار ۲۱۰۸ فایننشال تایمز گزارش داد که این مدل در مقایسه با همتایان خود ارزان‌تر است و قیمت آن ۲ یوان برای هر میلیون توکن خروجی است. آزمایشگاه تایگر دانشگاه واترلو دیپ‌سیک-V2 را در رتبه هفتم در رتبه‌بندی LLM خود قرار داد. این مدل‌ها به‌صورت زیر آموزش داده شده‌اند: مدل‌های Base از نقاط بازرسی میانی مربوط پس از پیش‌آموزش بر روی ۴٫۲ تریلیون توکن (نه نسخه در پایان پیش‌آموزش)، مقداردهی اولیه شدند، سپس بر روی ۶ تریلیون توکن دیگر پیش‌آموزش داده شدند، سپس طول متن به ۱۲۸ هزار افزایش یافت. پاداش برای مسائل کد توسط یک مدل پاداش تولید شد که برای پیش‌بینی اینکه آیا یک برنامه تست‌های واحد را پاس می‌کند یا خیر، آموزش دیده بود. این مدل‌ها به این شکل آموزش داده شدند: پیش‌آموزش بر روی ۱۴٫۸ تریلیون توکن از یک پیکره چندزبانه، عمدتاً انگلیسی و چینی. نسبت محتوای ریاضی و برنامه‌نویسی در این مجموعه بیشتر از دیتاست پیش‌آموزش نسخه V2 بود. افزایش طول متن در دو مرحله از ۴هزار به ۳۲هزار و سپس به ۱۲۸هزار با استفاده از YaRN. آموزش تنظیم دقیق نظارت‌شده به مدت ۲ دوره بر روی ۱٫۵ میلیون نمونه داده استدلالی (ریاضی، برنامه‌نویسی، منطق) و غیر استدلالی (نوشتار خلاقانه، نقش‌آفرینی، پرسش‌وپاسخ ساده). «مدل‌های متخصص» با شروع از یک مدل پایه نامشخص، و سپس آموزش نظارت‌شده بر داده‌هایی با قالب <مسئله، پاسخ اصلی> و داده‌های مصنوعی با قالب <پرسش از سیستم، مسئله، پاسخ R1> تولیدشده توسط مدل داخلی DeepSeek-R1 ساخته شدند. در اعلان سیستمی، به R1 دستور داده می‌شد در حین تفکر، بازخورد و بررسی داشته باشد. هر مدل متخصص فقط برای تولید داده‌های مصنوعی استدلالی در یک حوزه مشخص (ریاضی، برنامه‌نویسی، منطق) آموزش دیده بود. از مدل‌های متخصص به‌جای خودِ R1 استفاده شد، زیرا خروجی R1 دچار «زیاده‌اندیشی، قالب‌بندی ضعیف و طول متن خروجی بیش‌ازحد» می‌شد. با شروع از یک آموزش نظارت‌شده V3 و سپس تنظیم دقیق روی داده‌های حاوی هر دو پاداش نهایی و زنجیره تفکر منجر به آن پاداش، ساخته شدند. مدل پاداش برای پرسش‌هایی با پاسخ عینی اما آزاد و همچنین برای پرسش‌هایی بدون پاسخ عینی (مانند نوشتار خلاقانه) سیگنال پاداش تولید می‌کرد. یک نقطه بازرسی آموزش نظارت‌شده از V3 با استفاده از روش جی‌آرپی‌او و بهره‌گیری از هر دو مدل پاداش و آموزش دید. پاداش مبتنی بر قواعد برای مسائل ریاضی از طریق پاسخ نهایی (درون یک کادر)، و برای مسائل برنامه‌نویسی از طریق محاسبه می‌شد. بخش زیادی از مرحله بجای قالب استاندارد ۳۲ بیتی، از اعداد ممیز شناور ۸ بیتی با قالب 5E2M (توان ۵ بیتی و ۲ بیتی) انجام شد، که نیازمند توابع ویژه GEMM (ضرب ماتریس عمومی) برای عمل جمع با دقت بالا بود. از یک قالب شناور ۱۲ بیتی (E5M6) سفارشی تنها برای ورودی لایه‌های خطی پس از ماژول‌های توجه استفاده کردند. برای به حداقل رساندن زمان نهفتگی در ارتباط بین پردازنده‌های گرافیکی، آن‌ها هم‌پوشانی گسترده‌ای میان محاسبه و ارتباط ایجاد کردند. | ## بخش 3: دیپ‌سیک | برای نمونه، تنها برای ارتباط بین جی‌پی‌یوها، ۲۰ پردازنده چندجریانی از میان ۱۳۲ واحد موجود در H800 به این امر اختصاص داده شد. همچنین با تغییر مکرر (هر ۱۰ دقیقه) جای دقیق هر متخصص در ماشین‌ها، از تمرکز پرس‌وجو بر برخی ماشین‌ها کاستند، و هزینه‌های کمکی توزیع بار را به تابع هزینه آموزشی افزودند و از سایر تکنیک‌های متعادل‌سازی بار بهره گرفتند. + هزینه آموزش مدل دیپ‌سیک-V3 مرحله هزینه (در هر هزار ساعت-GPU) هزینه (بر حسب میلیون دلار آمریکا) پیش‌آموزش ۲٬۶۶۴ ۵٫۳۲۸ افزایش طول متن ۱۱۹ ۰٫۲۴ تنظیم دقیق ۵ ۰٫۰۱ کل هزینه ۲٬۷۸۸ ۵٫۵۷۶ آزمون‌های بنچمارک نشان می‌دهد که دیپ‌سیک-V3 از لاما نسخه ۳٫۱ و کوئن نسخه ۲٫۵ پیشی می‌گیرد و در حد جی‌پی‌تی ۴او و کلود نسخه ۳٫۵ سونت عمل می‌کند. این مدل برای استنتاج منطقی، استدلال ریاضی و حل مسائل در زمان واقعی آموزش داده شده بود. برخلاف نسخه‌های قبلی، این مدل از پاداش مبتنی بر مدل استفاده نکرده و تمام تابع‌های پاداش به‌صورت قانون‌محور بودند. دو نوع اصلی از پاداش‌ها وجود داشت (سایر انواع مشخص نشده‌اند):پاداش دقت و پاداش قالب‌بندی (فرمت). پاداش دقت بررسی می‌کرد آیا پاسخ ارائه‌شده در جعبه پاسخ صحیح است (برای مسائل ریاضی) یا آیا کد نوشته‌شده آزمون‌ها را با موفقیت پشت سر گذاشته است (برای برنامه‌نویسی). به‌کارگیری فرایند تقویت یادگیری مشابه با R1-Zero، اما همراه با پاداش انسجام زبانی برای تشویق پاسخ‌دهی به‌صورت تک‌زبانه. همچنین، ۲۰۰ هزار دادهٔ غیر استدلالی (مانند نگارش، پرسش و پاسخ دانش‌محور، خودشناسی، و ترجمه) با استفاده از دیپ‌سیک-V3 تولید شد. تقویت یادگیری (GRPO RL) با استفاده از پاداش قانون‌محور (برای وظایف استدلالی) و پاداش مبتنی بر مدل (برای وظایف غیر استدلالی، مفید بودن و بی‌ضرر بودن). با SFT بر روی ۸۰۰ هزار دادهٔ مصنوعی تولیدشده از دیپ‌سیک-R1، مشابه مرحله ۳ فوق، آموزش داده شدند. ارزیابی و واکنش‌ها دیپ‌سیک نسخه دستیار هوش مصنوعی خود را منتشر کرد که از مدل V3 به‌عنوان یک چت‌بات برای آی‌اواس و اندروید بهره می‌برد. تا ۲۷ ژانویهٔ ۲۰۲۵، این اپلیکیشن در اَپ‌استور ایالات متحده از چت‌جی‌پی‌تی پیشی گرفت و بالاترین امتیاز را در میان اپلیکیشن‌های رایگان کسب کرد. گفته می‌شود چت‌بات آن بر اساس آزمون‌های مرجع مورد استفاده شرکت‌های هوش مصنوعی آمریکایی می‌تواند در حد سایر چت‌بات‌های موجود در بازار به پرسش‌ها پاسخ دهد، مسائل منطقی را حل کند و برنامه‌های کامپیوتری بنویسد. برای نمونه، در حالی که شرکت‌های پیشروی هوش مصنوعی جهان، چت‌بات‌هایشان را در ابررایانه‌ها با استفاده از نزدیک به ۱۶٬۰۰۰ واحد پردازش گرافیکی یا حتی بیشتر آموزش می‌دهند، دیپ‌سیک ادعا می‌کند تنها حدود ۲٬۰۰۰ GPU شامل چیپ سری H800 از انویدیا را به کار گرفته است. این مدل در حدود ۵۵ روز با هزینه ۵٫۵۸ میلیون دلار آمریکا آموزش داده شد که تقریباً ۱۰ برابر کمتر از رقمی است که غول فناوری آمریکایی متا صرف ساخت جدیدترین فناوری هوش مصنوعی‌اش کرده است. عملکرد رقابتی دیپ‌سیک با هزینه نسبتاً پایین، به عنوان عاملی که ممکن است سلطه جهانی مدل‌های هوش مصنوعی آمریکایی را به چالش بکشد، شناخته شده است. نشریات و رسانه‌های مختلف، نظیر هیل و گاردین، انتشار این چت‌بات را «لحظه اسپوتنیک» برای هوش مصنوعی آمریکا توصیف کردند. گفته می‌شود عملکرد مدل R1 این شرکت، در کارهایی مانند ریاضیات، کدنویسی و استدلال زبان طبیعی، «هم‌سطح با» یکی از جدیدترین مدل‌های اوپن‌ای‌آی است و به نقل از دیگر مفسران، سرمایه‌گذار خطرپذیر سیلیکون‌ولی آمریکا، مارک آندرسن هم R1 را «لحظه اسپوتنیک هوش مصنوعی» توصیف کرده است. بنیان‌گذار دیپ‌سیک، لیانگ ونفِنگ، با مدیرعامل سم آلتمن در اوپن‌ای‌آی مقایسه شده است. موفقیت مدل‌های هوش مصنوعی این شرکت به‌دنبال آن «آشفتگی در بازار» به وجود آورد و باعث سقوط سهام شرکت‌های بزرگ فناوری در ۲۷ ژانویه شد: سهام انویدیا تا حدود ۱۷–۱۸٪ افت کرد و سهام رقیبش برودکام نیز به همین سرنوشت دچار شد. دیگر شرکت‌های فناوری نیز سقوط کردند، از جمله مایکروسافت (۲٫۵٪ کاهش)، شرکت مادر گوگل یعنی آلفابت (بیش از ۴٪ کاهش) و سازنده هلندی تجهیزات تراشه ای‌اس‌ام‌ال (بیش از ۷٪ کاهش). فروش گسترده سهام شرکت‌های فناوری در نزدک، که با انتشار مدل R1 آغاز شد، منجر به زیان بی‌سابقه در حدود ۵۹۳ میلیارد دلار از ارزش بازار شرکت‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی و سخت‌افزار کامپیوتر شد؛ تا ۲۸ ژانویه، مجموعاً حدود یک تریلیون دلار از ارزش سهام شرکت‌های آمریکایی کاسته شد. چهره‌های برجسته حوزه هوش مصنوعی در آمریکا نسبت به موفقیت و عملکرد دیپ‌سیک واکنش‌های متفاوتی نشان دادند. مدیرعامل مایکروسافت، ساتیا نادلا، و سم آلتمن (مدیرعامل اوپن‌ای‌آی) — که شرکت‌هایشان در «پروژه استارگیت» مورد پشتیبانی دولت آمریکا برای توسعه زیرساخت هوش مصنوعی این کشور مشارکت دارند — هر دو دیپ‌سیک را «فوق‌العاده چشمگیر» خواندند. رئیس‌جمهور آمریکا، دونالد ترامپ، که پروژه استارگیت را اعلام کرده بود، دیپ‌سیک را زنگ بیدارباش و تحولی مثبت توصیف کرد. دیگر رهبران این حوزه، از جمله مدیرعامل Scale AI الکساندر وانگ، یکی از بنیان‌گذاران و مدیرعامل آنتروپیک داریو آمودی، و ایلان ماسک نسبت به عملکرد این اپلیکیشن یا پایداری موفقیتش ابراز تردید کردند. شرکت‌های مختلفی از جمله سرویس‌های وب آمازون، تویوتا و استرایپ درصدد استفاده از این مدل در برنامه‌های خود هستند. در ۲۷ ژانویه، دیپ‌سیک به دنبال گزارش یک حمله سایبری که باعث کندی سرورها و سرویس‌هایش شد، ثبت‌نام کاربران جدید را صرفاً به شماره تلفن‌های داخل سرزمین اصلی چین، ایمیل و ورود از طریق گوگل محدود کرد. برای نمونه، مدل از پاسخ‌دادن دربارهٔ اعتراضات میدان تیان‌آن‌من ۱۹۸۹، آزار اویغورها یا نقض حقوق بشر در چین امتناع می‌کند. گاهی هوش مصنوعی در ابتدا پاسخی تولید می‌کند، اما اندکی بعد آن را پاک کرده و با پیامی نظیر «متأسفم، این فراتر از حیطه فعلی من است. | ## جمع‌بندی | محدودیت‌ها و مکانیسم‌های سانسور در نسخه متن‌باز مدل R۱ فقط تا حدی قابل حذف هستند و به‌محض تماس با «ارزش‌های سوسیالیستی پایه» تعیین‌شده توسط نهادهای ناظر اینترنتی چین یا مثلاً مطرح‌شدن وضعیت سیاسی تایوان، گفت‌وگو متوقف می‌شود.