Jasne, oto przepisany artykuł po polsku, z uwzględnieniem Twoich wytycznych:
Na początku ubiegłego roku chiński model językowy DeepSeek zaimponował światu swoimi możliwościami i atrakcyjną ceną, wywołując przy tym znaczące spadki na giełdach amerykańskich gigantów technologicznych. Dzisiaj jego twórcy zaprezentowali zupełnie nową odsłonę DeepSeeka, która również ma potencjał namieszać na rynku – o ile złożone obietnice znajdą potwierdzenie w rzeczywistości.
Zaledwie kilka godzin po ogłoszeniu przez OpenAI modelu GPT-5.5, DeepSeek opublikował długo oczekiwaną, nową wersję swojego flagowego modelu – DeepSeek V4. Termin publikacji tej informacji z pewnością nie jest przypadkowy. Wśród głównych tematów dyskusji na temat nowych modeli zachodnich potentatów pojawiają się rosnące koszty ich użytkowania, podczas gdy nowy DeepSeek (podobnie jak jego poprzednik) obiecuje osiągnięcie podobnych lub niemal identycznych rezultatów przy ułamku ceny w porównaniu do zachodnich konkurentów.
Dalszy ciąg artykułu pod materiałem wideo Minister Wojciech Balczun o przyszłości JSW, Grupy Azoty i programu CPN
Nowy DeepSeek z kluczowym udoskonaleniem
Z perspektywy użytkownika, kluczową innowacją w nowej wersji DeepSeeka jest obsługa okna kontekstowego o imponującej długości 1 miliona tokenów. W dużym uproszczeniu, okno kontekstowe definiuje, jak wiele informacji model językowy może tymczasowo „przetworzyć” podczas generowania odpowiedzi. Ma to bezpośredni wpływ na jego skuteczność w realizacji złożonych zadań wymagających analizy dużych wolumenów danych.
Liczba 1 miliona tokenów jest znacząca, ponieważ właśnie taki rozmiar okna kontekstowego oferują najnowsze flagowe modele od Anthropic (Opus 4.6 i najnowszy 4.7). W przypadku modeli OpenAI, dostęp do okna o tej wielkości wiąże się z dodatkowymi opłatami.
Oczywiście, sam rozmiar okna kontekstowego nie jest jedynym wyznacznikiem jakości modelu językowego, podobnie jak moc silnika nie determinuje w pełni osiągów samochodu na krętym torze wyścigowym. Jednakże wyniki testów opublikowane przez DeepSeek prezentują się obiecująco:
x.com
Pierwsze analizy zewnętrzne również wyglądają równie zachęcająco. Na przykład zespół inżynierów z FundAI, jednej z czołowych publikacji analizujących rynek AI, stwierdził wprost:
— „Obecnie trwa trójstronna rywalizacja na szczycie pomiędzy firmami Anthropic, DeepSeek i OpenAI, gdzie każda z nich wyróżnia się w innej dziedzinie.”
x.com
Wyniki ich testów sugerują, że chociaż Anthropic nadal dysponuje najpotężniejszym modelem jako całość, jego przewaga nad konkurencją maleje. Co więcej, w niektórych specyficznych zastosowaniach DeepSeek wypada po prostu lepiej.
DeepSeek ponownie stawia na konkurencję cenową
Ten rezultat jest sam w sobie interesujący, ale staje się jeszcze bardziej intrygujący, gdy spojrzymy na cenniki twórców czołowych modeli językowych:
| Koszt bazowy (1M tokenów) | Okno kontekstowe | |
|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 1,24 zł | 1 mln |
| DeepSeek V4-Pro | 15,39 zł | 1 mln |
| Claude Opus 4.7 | 110,10 zł | 1 mln |
| GPT-5.5 | 132,30 zł | 1 mln |
To zestawienie potencjalnie potężnych możliwości z ceną znacznie niższą niż w przypadku OpenAI i Anthropic działa na wyobraźnię. Szczególnie teraz, gdy użytkownicy flagowych modeli zachodnich gigantów regularnie zgłaszają problemy z rosnącymi kosztami. OpenAI z każdą kolejną podwersją GPT-5 podnosi koszt generowania tokenów – przejście z wersji 5.4 na 5.5 spowodowało wzrost o całą 1/3.
Z kolei Anthropic stosuje inną strategię: z jednej strony ogranicza limity dla użytkowników subskrypcji, niejako zmuszając wielu z nich do płatności za zużyte tokeny, a z drugiej strony w najnowszej wersji modelu Opus 4.7 zmienił sposób tokenizacji (czyli proces wewnętrznego dzielenia pracy przez model). W rezultacie te same zapytania zużywają teraz znacznie więcej mocy obliczeniowej, a tym samym generują wyższe koszty dla klienta.
Potrzebujemy więcej szczegółów, aby wydać ostateczną ocenę DeepSeeka
Zanim jednak zaczniemy okrzykiwać DeepSeeka „zabójcą” modeli OpenAI i Anthropic, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii.
Po pierwsze, jakość nowego DeepSeeka wymaga dokładnej weryfikacji i praktycznego przetestowania, zwłaszcza w kontekście złożonych, wieloetapowych zadań, które w pełni wykorzystują duże okna kontekstowe. Kiedy agentom AI powierza się zadania składające się z wielu kroków, ryzyko popełnienia błędu na każdym etapie szybko się kumuluje. Oznacza to, że niewielka różnica w efektywności na początku może przełożyć się na ogromną dysproporcję na przykład na 20. kroku, czyniąc jeden z teoretycznie podobnych modeli użytecznym, a drugi bezwartościowym. To właśnie skuteczność w realizacji złożonych zadań jest obecnie jednym z głównych powodów sukcesu Anthropic wśród klientów korporacyjnych, a bez niej DeepSeek nie będzie „zabójcą Anthropic”.
Po drugie, modele różnią się efektywnością wykorzystania tokenów. To samo zapytanie może wymagać różnej liczby tokenów w zależności od modelu, co może wpływać na ostateczny koszt i różnicę cenową między DeepSeekiem a konkurencyjnymi rozwiązaniami (na korzyść lub niekorzyść chińskiego modelu).
Po trzecie: w wielu zastosowaniach, oprócz ceny i jakości generowanych odpowiedzi, kluczowa jest tzw. interaktywność, czyli czas potrzebny na uzyskanie pierwszego tokena oraz zakończenie zadania. Jest to szczególnie istotne w zastosowaniach programistycznych. Historycznie, niska cena oficjalnej wersji DeepSeeka była powiązana z niższą interaktywnością usługi, a wielu klientów jest obecnie skłonnych zapłacić znacznie więcej za poprawę szybkości działania sztucznej inteligencji. Ci klienci nie porzucą Anthropic czy OpenAI na rzecz DeepSeeka, jeśli będzie on tylko nieco lepszy i znacznie tańszy, ale jednocześnie znacznie wolniejszy. Wiele zależy tu jednak od konkretnej usługi i infrastruktury, na której działa. Należy pamiętać, że DeepSeek jest modelem otwartym, co oznacza, że każdy może go uruchomić we własnym centrum danych.
Na razie potrzebujemy więcej czasu i informacji, ponieważ sytuacja nie jest jednoznaczna. Niemniej jednak sam fakt, że istnieje sens porównywania nowego, relatywnie taniego chińskiego modelu językowego z amerykańską czołówką, daje do myślenia. Jeśli kolejne analizy będą wypadać korzystnie dla DeepSeeka, może to stanowić zagrożenie dla modelu biznesowego OpenAI i Anthropic, ponieważ te firmy są obecnie w stanie ustalać wyższe ceny za swoje usługi między innymi dzięki temu, że są jedynymi dostawcami modeli zdolnych do wykonywania pewnych złożonych zadań.
Nawet jeśli DeepSeek nie pokona w bezpośredniej konfrontacji modeli OpenAI i Anthropic, a pozycja tych firm wśród klientów biznesowych pozostanie nienaruszona, nowa wersja flagowego chińskiego modelu wzmocni pewien trend widoczny od kilku miesięcy. Trend popularyzacji dalekowschodniej sztucznej inteligencji wśród mniej wymagających użytkowników, dla których jest ona coraz częściej „wystarczająco dobra”.
Istnieje jeszcze jeden istotny aspekt tej sytuacji. Na chwilę obecną nie wiemy, na jakim sprzęcie został wytrenowany i na jakim jest uruchamiany DeepSeek. Jeśli są to akceleratory Huawei, z pewnością powróci temat skuteczności amerykańskich sankcji technologicznych.
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google. ## Wyniki Biznes Fakty: * Nowy model DeepSeek V4 oferuje okno kontekstowe o długości 1 miliona tokenów, dorównując najlepszym modelom konkurencji, takim jak Claude Opus 4.7 i GPT-5.5. * Cena DeepSeek V4-Flash (1,24 zł za 1M tokenów) i DeepSeek V4-Pro (15,39 zł za 1M tokenów) jest znacząco niższa w porównaniu do Claude Opus 4.7 (110,10 zł za 1M tokenów) i GPT-5.5 (132,30 zł za 1M tokenów), co może wpłynąć na koszty użytkowania dla przedsiębiorstw. * Chociaż DeepSeek V4 wykazuje obiecujące wyniki w testach, kluczowa będzie praktyczna weryfikacja jego jakości, zwłaszcza w złożonych, wieloetapowych zadaniach. * Efektywność wykorzystania tokenów oraz szybkość interaktywności (czas odpowiedzi) pozostają kluczowymi czynnikami, które mogą wpłynąć na ostateczną decyzję biznesową, pomimo niższej ceny DeepSeeka. * Popularność i potencjalna konkurencyjność DeepSeeka może wywierać presję na modele biznesowe OpenAI i Anthropic, zmuszając je do rozważenia optymalizacji cenowej lub skupienia się na niszowych zastosowaniach wymagających najwyższej jakości i niezawodności. * Rozwój chińskich modeli AI, takich jak DeepSeek, wpisuje się w szerszy trend wzrostu znaczenia technologii pochodzących z Azji Wschodniej na globalnym rynku AI.
Więcej informacji na : businessinsider.com.pl