دیپ‌سیک
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. البته، این مدل با چالش‌هایی در زمینه کارایی محاسباتی و مقیاس‌پذیری روبرو بود. نسخه‌ای چت‌محور از این مدل نیز با نام دیپ‌سیک چت منتشر شد.
در ۹ می ۲۰۲۴، دیپ‌سیک-V2 معرفی شد. 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. رهبران آزمایشگاه تایگر دانشگاه واترلو، دیپ‌سیک-V2 را در رتبهٔ هفتم در رده‌بندی مدل‌های زبانی بزرگ قرار دادند.
در نوامبر ۲۰۲۴، دیپ‌سیک R1-Lite منتشر شد که برای انجام وظایفی مانند استنتاج منطقی، استدلال ریاضی و حل مسئله در زمان واقعی طراحی شده بود. دیپ‌سیک ادعا کرد که این مدل در معیارهایی مانند شعر، AIME و ریاضیات، عملکرد بهتری نسبت به OpenAI o۱ دارد. با این حال، وال استریت ژورنال گزارش داد که وقتی از ۱۵ مسئله از نسخه ۲۰۲۴ AIME استفاده شد، OpenAI o۱ سریع‌تر از دیپ‌سیک R۱ به راه‌حل‌ها رسید.
در دسامبر ۲۰۲۴، دیپ‌سیک-V3 معرفی شد. این مدل با ۶۷۱ میلیارد پارامتر و در مدت حدود ۵۵ روز با هزینه ۵٫۵۸ میلیون دلار آموزش داده شد و از منابع بسیار کم‌تری نسبت به رقبا استفاده کرد. این مدل بر روی مجموعه‌داده‌ای شامل ۱۴٫۸ تریلیون توکن آموزش دید. 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.
بهینه‌سازی دیپ‌سیک در استفاده از منابع محدود، محدودیت‌های احتمالی تحریم‌های آمریکا بر توسعه هوش مصنوعی چین را نشان داد. هزینه کلی آموزش این مدل ۵٫۵۸ میلیون دلار بود و حدود دو ماه طول کشید.
این مدل یک ترکیب با ترنسفورمر است که شامل ۲۵۶ متخصص مسیردهی شده و ۱ متخصص مشترک می‌باشد. هر توکن ۳۷ میلیارد پارامتر را فعال می‌کند.
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.
تا سال ۲۰۲۱ های-فلایر منحصراً از هوش مصنوعی در معاملات استفاده می‌کرد. دیپ‌سیک، چت‌بات هوش مصنوعی مولد خود را متن‌باز کرد و کد آن به‌صورت آزاد برای استفاده، اصلاح و مشاهده در دسترس عموم قرار داد. این شامل دسترسی و استفاده از کد منبع و همچنین اسناد طراحی نیز می‌شود.
طبق گزارش 36Kr، لیانگ پیش از اعمال محدودیت‌های دولت ایالات متحده برای تراشه‌های هوش مصنوعی در چین، حدود ده‌هزار انویدیا A۱00 تهیه کرده بود. برخی برآوردها نشان می‌دهد ممکن است تعداد آن به ۵۰ هزار هم برسد.
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.