DeepSeek R2 جدیدترین آپدیت هوش مصنوعی دیپ سیک

آخرین بروزرسانی در ۱۶ تیر ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman

جاه‌طلبی و قدرت، ویژگی هوش مصنوعی DeepSeek R2، جانشین مورد انتظار مدل انقلابی DeepSeek R1 است. این مدل پیشرفته استدلال هوش مصنوعی، که توسط استارتاپ DeepSeek (مستقر در هانگژو و تأسیس‌شده توسط لیانگ ونفنگ در سال ۲۰۲۳) توسعه یافته است، بر موفقیت R1 در ارائه عملکرد پیشرفته با هزینه‌ای بسیار کمتر بنا شده است. R2 انتظار می‌رود که با توانایی‌های برتر در کدنویسی و استدلال چندزبانه مرزهای هوش مصنوعی را جابه‌جا کند و در رقابت با رهبران غربی این حوزه، مانند سری GPT از OpenAI و مدل آینده Gemini از گوگل، قرار گیرد. در ادامه، مشخصات فنی، ویژگی‌ها، موارد استفاده، مقایسه با رقبا، تأثیر بازار، قیمت‌گذاری و بازخوردهای اولیه این مدل را بررسی خواهیم کرد.

درحالی‌که جامعه هوش مصنوعی و کاربران با اشتیاق در انتظار عرضه مدل عمومی DeepSeek R2 هستند [منبع]، شرکت DeepSeek با انتشار یک مدل قدرتمند و تخصصی، گام بزرگی در این مسیر برداشته است. این شرکت اخیراً مدل DeepSeek-Coder-V2 را به صورت متن‌باز منتشر کرده که یک مدل زبان تخصصی برای کدنویسی (Code Language Model) است و توانسته در بسیاری از بنچمارک‌ها، رقبای قدرتمند و بسته‌منبعی مانند GPT-4 Turbo را شکست دهد. این عرضه، شایعات قبلی را شفاف‌سازی کرده و نشان می‌دهد که تمرکز فعلی شرکت بر تقویت قابلیت‌های تخصصی، به‌ویژه در حوزه برنامه‌نویسی و استدلال ریاضی بوده است.

معرفی رسمی DeepSeek-Coder-V2: گامی مهم پیش از R2

مدل DeepSeek-Coder-V2 جانشین مستقیم مدل عمومی R2 نیست، بلکه یک نسخه تکامل‌یافته و تخصصی بر پایه معماری DeepSeek-V2 است که با داده‌های عظیم جدیدی آموزش دیده است. این مدل نشان‌دهنده استراتژی DeepSeek برای ارائه ابزارهای پیشرفته و در عین حال مقرون‌به‌صرفه است. در ادامه، ویژگی‌های کلیدی این مدل جدید را بررسی می‌کنیم:

• معماری پیشرفته MoE: این مدل از معماری Mixture-of-Experts (MoE) بهره می‌برد. نسخه اصلی آن (236B) دارای ۲۳۶ میلیارد پارامتر کلی است، اما در هر لحظه تنها ۲۱ میلیارد پارامتر فعال هستند. این طراحی باعث افزایش چشمگیر کارایی و کاهش هزینه‌های محاسباتی می‌شود.
• آموزش گسترده و بهبودیافته: DeepSeek-Coder-V2 بر روی ۶ تریلیون توکن اضافی، عمدتاً مرتبط با کد و ریاضیات، آموزش دیده است. این امر منجر به بهبود چشمگیر توانایی‌های کدنویسی و استدلال ریاضی آن شده، درحالی‌که عملکرد زبان عمومی خود را حفظ کرده است [منبع].
• پشتیبانی از ۳۳۸ زبان برنامه‌نویسی: یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌های این مدل، افزایش پشتیبانی از ۸۶ زبان برنامه‌نویسی در نسخه قبلی به ۳۳۸ زبان است که آن را به یکی از جامع‌ترین مدل‌های کدنویسی تبدیل می‌کند.
• پنجره زمینه (Context Window) بسیار بزرگ: این مدل از پنجره زمینه ۱۲۸ هزار توکنی پشتیبانی می‌کند که به آن اجازه می‌دهد پایگاه‌های کد (Codebases) و اسناد بسیار طولانی را به‌طور کامل درک و تحلیل کند.

عملکرد DeepSeek-Coder-V2 در بنچمارک‌های استاندارد خیره‌کننده بوده است. برای مثال، در آزمون HumanEval (برای تولید کد)، نسخه 236B این مدل به امتیاز ۹۰.۲٪ دست یافته که از مدل‌هایی مانند GPT-4-Turbo (88.2%) و Claude 3 Opus (84.2%) بالاتر است. این برتری در بنچمارک‌های ریاضی مانند MATH و GSM8K نیز تکرار شده و نشان می‌دهد که این مدل نه تنها یک ابزار کدنویسی، بلکه یک استدلال‌گر منطقی قدرتمند است.

با این حال، تحلیل‌های بازار نشان می‌دهد که استراتژی DeepSeek پیچیده‌تر از صرفاً ارائه مدل‌های قدرتمند است. طبق گزارش‌ها، مدل‌های DeepSeek که توسط خود شرکت میزبانی می‌شوند، با تأخیر (Latency) بالایی پاسخ می‌دهند. این یک تصمیم عامدانه از سوی شرکت است تا با دسته‌بندی درخواست‌های کاربران (Batching)، مصرف منابع محاسباتی خود را به حداقل برساند و بیشترین توان پردازشی را برای تحقیق و توسعه داخلی (احتمالاً برای توسعه R2 و مدل‌های آینده) حفظ کند. در مقابل، ارائه‌دهندگان شخص ثالث، همین مدل‌ها را با تأخیر بسیار کمتر و تجربه کاربری بهتر ارائه می‌دهند. این موضوع نشان می‌دهد که هدف اصلی DeepSeek در حال حاضر، کسب سهم بازار از طریق API یا اپلیکیشن چت نیست، بلکه پیشبرد مرزهای AGI و کسب نفوذ جهانی از طریق متن‌باز کردن مدل‌هایش است [منبع]. بنابراین، عرضه DeepSeek-Coder-V2 را می‌توان یک نمایش قدرت فنی و گامی استراتژیک برای جلب توجه جامعه توسعه‌دهندگان جهانی دانست، درحالی‌که کار بر روی مدل پرچم‌دار و عمومی R2 همچنان در پشت صحنه ادامه دارد.

افشای اطلاعات مدل DeepSeek R2

طبق شایعات اخیر، مدل جدید هوش مصنوعی DeepSeek R2 با معماری هیبریدی Mixture of Experts (MoE)، ۱.۲ تریلیون پارامتر، و کاهش ۹۷.۳ درصدی هزینه‌ها نسبت به GPT-4o در حال توسعه است. این مدل که روی خوشههای پردازشی Huawei Ascend 910B آموزش دیده، امتیاز ۸۹.۷ درصدی در آزمون C-Eval 2.0 و ۹۲.۴ درصدی در مجموعه دادههای بینایی COCO بهدست آورده است

. اگرچه برخی تحلیلگران به دلیل تناقضهای زمانی در ادعاها ابراز تردید کردهاند، این شایعات توجه جامعه فناوری را به قابلیتهای بالقوه R2 جلب کرده است.
معماری و مشخصات فنی

طراحی هیبریدی MoE و مقیاس پارامتری

مدل R2 از معماری ترکیبی MoE چگال استفاده میکند که در آن ۷۸ میلیارد پارامتر بهصورت فعال در هر تکرار بهکار میروند. این طراحی امکان پردازش کارآمدتر وظایف پیچیده را فراهم میکند و مصرف منابع محاسباتی را تا ۸۲ درصد در پلتفرم Huawei Ascend 910B بهینه‌سازی میکند.

نکته جالب توجه، ادغام لایه‌های بینایی در معماری اصلی مدل است. برخلاف نسخه‌های قبلی DeepSeek که صرفاً مبتنی بر متن بودند، R2 امتیاز ۹۲.۴ درصدی در ارزیابی‌های بینایی ماشین روی مجموعه داده COCO نشان می‌دهد.
این پیشرفت احتمالاً نشان‌دهنده جهت‌گیری شرکت به‌سمت چندوجهی بودن (multimodal) در مدل‌های آینده است، اگرچه برخی کاربران از عدم وجود قابلیت‌های بینایی در نسخه‌های فعلی انتقاد کرده‌اند.

کاهش هزینه‌ها و پیامدهای اقتصادی

قیمت‌گذاری انقلابی

هزینه‌های پردازش برای R2 به صورت بی‌سابقه‌ای پایین اعلام شده است: ۰.۰۷ دلار بهازای هر میلیون توکن ورودی و ۰.۲۷ دلار برای خروجی. این ارقام نشاندهنده کاهش ۹۷.۳ درصدی نسبت به GPT-4o است. چنین قیمتی نه تنها R2 را به رقیبی جدی برای مدل‌های غربی تبدیل می‌کند، بلکه ممکن است استانداردهای قیمت‌گذاری در صنعت هوش مصنوعی را دگرگون کند.

این کاهش هزینه عمدتاً ناشی از دو عامل است:

1. بهینه‌سازی الگوریتم‌های توزیع بار روی تراشههای Huawei Ascend 910B
2. استفاده از داده‌های آموزشی با حجم ۵.۲ پتابایت که تنوع و کیفیت بالایی دارند

تأثیرات ژئوپلیتیکی

موفقیت DeepSeek در کاهش وابستگی به تراشه‌های NVIDIA (با انتقال به پلتفرم Huawei) و دستیابی به خودکفایی در زنجیره تأمین، نمونه‌ای از پیشرفت چین در فناوری‌های حساس است. این موضوع نگرانی‌هایی در غرب درباره تسلط فناورانه چین ایجاد کرده، به ویژه با توجه به گزارش‌ها درباره برنامه‌ریزی برای عرضه زودهنگام R2 در می ۲۰۲۵.

مشخصات فنی و ویژگی‌ها

DeepSeek R2 به‌عنوان یک مدل زبانی در مقیاس بزرگ طراحی شده است و معماری منحصربه‌فرد آن، آن را از مدل‌های متعارف هوش مصنوعی متمایز می‌کند. مشخصات کلیدی R2 (بر اساس R1 و اطلاعات منتشرشده توسط شرکت) شامل تعداد پارامترهای بسیار زیاد، معماری نوآورانه، و آموزش گسترده است:

• معماری ترکیب متخصصان (Mixture-of-Experts – MoE): R2 (مشابه R1) از طراحی MoE بهره می‌برد که دانش مدل را بین چندین زیرمدل “متخصص” توزیع می‌کند. این مدل در مجموع دارای ۶۷۱ میلیارد پارامتر است، اما تنها حدود ۳۷ میلیارد پارامتر در هر پرسش فعال می‌شوند. این ساختار باعث می‌شود که مدل فقط متخصصان مرتبط با ورودی را فعال کند، که مصرف محاسبات را کاهش داده و در عین حال عملکرد بالایی ارائه می‌دهد. این معماری، یکی از ویژگی‌های کلیدی R1 بود که باعث شد هزینه‌های محاسباتی آن کاهش یابد و درعین‌حال عملکردی قابل رقابت با مدل‌های بزرگ داشته باشد.
• پنجره متنی بسیار بزرگ: مدل‌های DeepSeek از طول زمینه (Context Length) بسیار گسترده‌ای پشتیبانی می‌کنند – تا ۱۲۸,۰۰۰ توکن (در مقایسه با مدل‌هایی مانند GPT-4 که تنها ۸K-32K توکن دارند). این ویژگی به R2 اجازه می‌دهد که اسناد بسیار طولانی یا مکالمات چندمرحله‌ای را بدون از دست دادن اطلاعات پردازش کند. زمینه استاندارد API این مدل ۶۴K توکن است، اما در برخی موارد تا ۱۲۸K توکن نیز افزایش می‌یابد.
• استدلال زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Reasoning): مدل اولیه R1 به‌عنوان یک “مدل استدلال‌کننده” طراحی شده بود که می‌توانست مراحل استدلال میانی را تولید کند (تکنیکی که به آن زنجیره تفکر گفته می‌شود). API مدل R1 این زنجیره‌های استدلال را پیش از ارائه پاسخ نهایی نمایش می‌داد. R2 این قابلیت را گسترش داده و تمرکز بیشتری بر حل مسائل و ارائه توضیحات گام‌به‌گام دارد. این ویژگی، دلیل اصلی برتری R1 نسبت به بسیاری از رقبا در وظایف استدلالی بود و انتظار می‌رود R2 در این زمینه بهینه‌تر شود (به‌ویژه در استدلال ریاضی و منطقی).
• آموزش و عملکرد: مدل‌های DeepSeek R1/R2 روی داده‌های بسیار وسیعی آموزش داده شده‌اند. شرکت DeepSeek اعلام کرده است که مدل DeepSeek-V3 (که مرتبط با توسعه R2 است) روی ۱۴.۸ تریلیون توکن از داده‌های چندزبانه و چندحوزه‌ای آموزش دیده است. به لطف طراحی MoE و روش‌های آموزشی سفارشی‌شده، R1 توانست با هزینه‌ای به‌مراتب کمتر از مدل‌های غربی، دقت بالایی در معیارها کسب کند – هزینه آموزش R1 حدود ۵.۶ میلیون دلار گزارش شده است، در حالی که تخمین زده می‌شود که هزینه آموزش GPT-4 بیش از ۱۰۰ میلیون دلار باشد. R1 تنها در ۵۵ روز و با استفاده از حدود ۲۰۰۰ کارت گرافیک NVIDIA H800 آموزش دید (درحالی‌که معمولاً انتظار می‌رود برای چنین مدلی ۱۶,۰۰۰ کارت گرافیک پیشرفته استفاده شود).
• سخت‌افزار و سرعت: مدل‌های DeepSeek برای سخت‌افزارهای جدید GPU بهینه شده‌اند. در هنگام اجرا روی سخت‌افزارهای مدرن NVIDIA (معماری Hopper با دقت FP8)، مدل R1 قادر بود تا ۳,۸۷۲ توکن در ثانیه تولید کند. DeepSeek برای پشتیبانی از فرآیندهای آموزش و استنتاج، ابررایانه‌های سفارشی (مانند Fire-Flyer II با هزاران کارت گرافیک A100) ایجاد کرده است. این تمرکز بر زیرساخت باعث می‌شود که R2 بتواند از تراشه‌های پیشرفته یا خوشه‌هایی از تراشه‌های ارزان‌تر برای پردازش سریع استفاده کند. شایان ذکر است که R1 با استفاده از تراشه‌های در دسترس در چین (به‌دلیل محدودیت‌های صادراتی ایالات متحده) ساخته شد و بااین‌حال، همچنان با مدل‌هایی که روی سخت‌افزارهای سطح بالاتر آموزش دیده‌اند، رقابت کرد.
• بهبود توانایی‌های کدنویسی و استدلال چندزبانه: یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های R2 در مهارت‌های برنامه‌نویسی آن است. DeepSeek تأیید کرده است که R2 در تولید، اشکال‌زدایی، و درک کدهای پیچیده نسبت به R1 به‌شدت بهینه شده است. یک نسخه خاص به نام DeepSeek Coder برای وظایف کدنویسی ارائه شده است. علاوه بر این، R2 به‌طور ویژه برای استدلال چندزبانه طراحی شده است – برخلاف R1 که عمدتاً در زبان انگلیسی قوی بود، R2 می‌تواند به‌طور بومی در زبان‌های مختلف (ازجمله چینی) فکر کرده و پاسخ دهد، درحالی‌که بسیاری از مدل‌های غربی عمدتاً انگلیسی‌محور هستند.
• نوآوری‌های منحصربه‌فرد: علاوه بر معماری MoE، DeepSeek از تکنیک‌هایی مانند توجه نهانی چندسری (Multi-Head Latent Attention – MLA) و پیش‌بینی چندتوکنی (Multi-Token Prediction – MTP) استفاده می‌کند. MLA به مدل امکان می‌دهد به‌طور هم‌زمان روی بخش‌های مختلف یک پرسش تمرکز کند، درحالی‌که MTP باعث می‌شود مدل چندین توکن را به‌طور هم‌زمان پیش‌بینی کند و این امر سرعت پردازش را افزایش می‌دهد. این نوآوری‌ها باعث شده‌اند که DeepSeek-V3 (مرتبط با R2) در معیارهای متن‌باز صدرنشین شود و حتی در برخی آزمون‌ها، از مدل‌های بسته‌ای مانند GPT-4 پیشی بگیرد.

کاربردها و موارد استفاده DeepSeek R2

نسخه دوم دیپ سیک یک مدل هوش مصنوعی عمومی و چندمنظوره است، به این معنی که می‌توان آن را در طیف وسیعی از صنایع و کاربردها به کار گرفت. با توجه به پذیرش گسترده R1، انتظار می‌رود که R2 در حوزه‌هایی از ابزارهای توسعه‌دهندگان تا برنامه‌های مصرف‌کننده و سیستم‌های سازمانی مورد استفاده قرار گیرد. برخی از کاربردها و موارد استفاده کلیدی عبارت‌اند از:

1. توسعه نرم‌افزار و کمک به برنامه‌نویسی:
   با توجه به بهبود توانایی‌های کدنویسی در R2، یکی از کاربردهای اصلی آن، دستیاری در کدنویسی است. این مدل می‌تواند کد تولید کند، الگوریتم‌ها را توضیح دهد، دیباگ کند و حتی مسائل برنامه‌نویسی رقابتی را حل کند. DeepSeek یک مدل اختصاصی به نام DeepSeek Coder دارد که نشان‌دهنده تمرکز ویژه آن بر وظایف مهندسی نرم‌افزار است.
   شرکت‌های فناوری در حال حاضر DeepSeek را در فرآیندهای توسعه خود ادغام کرده‌اند – برای مثال، Microsoft Azure AI Foundry و GitHub از DeepSeek-R1 استفاده کرده‌اند و این مدل را در پروژه‌های کدنویسی به کار گرفته‌اند. انتظار می‌رود که نسخه‌های آینده GitHub Copilot نیز از این مدل بهره ببرند. مایکروسافت همچنین قصد دارد نسخه‌های سبک‌شده DeepSeek را برای استقرار محلی در رایانه‌های Copilot+ ارائه دهد تا برنامه‌نویسان بتوانند به‌صورت آفلاین از آن استفاده کنند. این اقدامات نشان می‌دهد که R2 مستقیماً برای افزایش بهره‌وری برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار خواهد گرفت.
2. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی:
   R2 می‌تواند به‌عنوان موتور قدرتمند چت‌بات‌ها، عوامل پشتیبانی مشتری و دستیارهای دیجیتالی شخصی مورد استفاده قرار گیرد. DeepSeek خود یک برنامه چت (DeepSeek-V3 Chat) برای وب و موبایل ارائه کرده است که محبوبیت فوق‌العاده‌ای پیدا کرده است – این برنامه در فروشگاه اپل (App Store) در ایالات متحده و بریتانیا رتبه اول را در بین چت‌بات‌های هوش مصنوعی کسب کرده است.
   توانایی R2 در دنبال کردن دستورالعمل‌ها و برقراری مکالمه، آن را برای نقش‌های دستیار مجازی ایده‌آل می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند این مدل را در پلتفرم‌های خدمات مشتری ادغام کنند یا چت‌بات‌های خاصی برای حوزه‌های مختلف ایجاد کنند (به لطف امکان تنظیم اختصاصی روی داده‌های سفارشی).
   به‌عنوان مثال، ByteDance (مالک TikTok) در حال بررسی ادغام DeepSeek در خدمات هوش مصنوعی خود است، که نشان‌دهنده علاقه به استفاده از این مدل در ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تعامل با کاربران یا تولید محتوا است.
3. راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی:
   ارائه DeepSeek توسط ارائه‌دهندگان بزرگ خدمات ابری نشان می‌دهد که این مدل در کاربردهای سازمانی نیز به‌کار گرفته خواهد شد. Amazon Web Services (AWS) مدل DeepSeek-R1 را از طریق سرویس Amazon Bedrock ارائه کرده است که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد به‌راحتی آن را در برنامه‌های ابری خود پیاده‌سازی کنند. AWS حتی نسخه‌ای سبک‌تر و بهینه‌تر از این مدل را نیز ارائه کرده است.
   این موضوع نشان می‌دهد که در آینده، R2 می‌تواند برای وظایفی مانند تولید اسناد، تحلیل داده‌ها، خلاصه‌سازی گزارش‌ها و خودکارسازی فرآیندها مورد استفاده قرار گیرد. پنجره متنی ۱۲۸K توکن این مدل، به‌ویژه برای نیازهای سازمانی بسیار مفید است، زیرا می‌تواند قراردادهای طولانی یا پایگاه‌های دانش بزرگ را در یک مرحله پردازش کند.
   علاوه بر این، Nvidia مدل DeepSeek-R1 را در پلتفرم خدمات میکروی هوش مصنوعی (NIM) خود ادغام کرده است، که نشان می‌دهد R1/R2 می‌توانند در خدمات بلادرنگ و استقرار در لبه شبکه (Edge Deployments) نیز به‌کار گرفته شوند.
4. تولید و تحلیل محتوا:
   به‌عنوان یک مدل زبانی، R2 قادر به تولید متن طبیعی شبیه به انسان است که این ویژگی در تولید محتوا، مانند تبلیغات، مقالات، و محتوای شبکه‌های اجتماعی ارزشمند است. این مدل همچنین می‌تواند متون را تحلیل و خلاصه کند، که برای تحقیقات و روزنامه‌نگاری مفید است. کاربران اولیه R1، این مدل را برای تحلیل مقالات پژوهشی آزمایش کرده و از اثربخشی آن رضایت داشته‌اند.
   توانایی R2 در پردازش چندزبانه به این معناست که می‌تواند محتوا را ترجمه یا بومی‌سازی کند و همچنین به‌عنوان یک مشاور چندزبانه (مثلاً پاسخ‌گویی به سؤالات به زبان‌های چینی، انگلیسی و سایر زبان‌ها) عمل کند. انتظار می‌رود که R2 در خدمات ترجمه یا چت‌بات‌های پشتیبانی بین‌المللی نیز مورد استفاده قرار گیرد.
5. حوزه‌های تخصصی (مالی، پزشکی و غیره):
   ماهیت متن‌باز بودن DeepSeek باعث شده است که محققان و جوامع مختلف آن را برای وظایف خاص تنظیم کنند. در واقع، تا اوایل سال ۲۰۲۵، بیش از ۳,۳۰۰ مدل مبتنی بر DeepSeek در Hugging Face منتشر شده‌اند که شامل مدل‌هایی برای پزشکی، حقوق، مالی و سایر حوزه‌های تخصصی هستند.
   در حوزه مالی: یک شرکت مالی می‌تواند R2 را روی گزارش‌های مالی تنظیم کند تا به‌عنوان یک تحلیل‌گر هوش مصنوعی عمل کند.
   در حوزه پزشکی: یک گروه پژوهشی پزشکی می‌تواند R2 را روی متون زیست‌پزشکی تنظیم کند تا در تشخیص بیماری یا بررسی مقالات علمی کمک کند.
   دسترسی به وزن‌های مدل تحت مجوز MIT باعث می‌شود که کاربردهای تخصصی بیشتری توسعه یابد و مدل در طیف وسیعی از صنایع به کار گرفته شود.
6. آموزش و پژوهش:
   R2 می‌تواند به‌عنوان یک ابزار آموزشی یا دستیار پژوهشی مورد استفاده قرار گیرد. عملکرد قوی این مدل در ریاضیات و منطق نشان می‌دهد که می‌تواند مسائل را حل کند یا راه‌حل‌های گام‌به‌گام تولید کند، که این قابلیت برای سیستم‌های آموزشی و تدریس خصوصی بسیار مفید است (البته با درنظرگرفتن ملاحظات ایمنی).
   محققان می‌توانند از R2 برای بررسی قابلیت تفسیرپذیری هوش مصنوعی استفاده کنند (زیرا این مدل متن‌باز است) یا از آن برای انجام آزمایش‌ها در زمینه پردازش زبان طبیعی بهره ببرند.
   به‌طور کلی، R2 بستری برای نوآوری فراهم می‌کند – ماهیت متن‌باز آن به هر کسی اجازه می‌دهد تا روی بهبود مدل یا ایجاد کاربردهای جدید آزمایش کند، که این موضوع پروژه‌های دانشگاهی و تحقیقاتی را تقویت خواهد کرد.

مقایسه با فناوری‌های مشابه

مدل DeepSeek R2 وارد عرصه رقابتی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، از غرب و همچنین مدل‌های متن‌باز دیگر شده است. در ادامه چگونگی رقابت R2 با فناوری‌های مشابه و مزایا و معایب کلیدی آن را بررسی می‌کنیم:

• در مقایسه با OpenAI GPT-4/GPT-5:
  مدل GPT-4 شرکت OpenAI، یک مدل بسته پیشرو است که به تولید زبان روان و دانش گسترده مشهور است. مدل R2 در تلاش است تا با هزینه‌ای به مراتب کمتر، عملکرد GPT-4 را برآورده یا حتی از آن پیشی بگیرد. نسخه پیشین DeepSeek در بسیاری از وظایف معیاری (benchmark)، عملکردی مشابه GPT-4 نشان داده است؛ مثلاً در آزمون MMLU اندکی بهتر و در کدنویسی و ریاضیات به‌مراتب بهتر از GPT-4 بوده است. ارتقاء R2 در کدنویسی ممکن است در حوزه برنامه‌نویسی، آن را حتی از Codex یا GPT-4 Code Interpreter برتر سازد. همچنین، پنجره متنی ۱۲۸K توکنی R2 بسیار فراتر از حداکثر ۳۲K GPT-4 است که این مدل را قادر به پردازش ورودی‌های طولانی‌تر می‌کند. مزیت بزرگ دیگر هزینه است؛ مدل‌های DeepSeek نسبت به OpenAI حدود ۲۰ تا ۴۰ برابر ارزان‌تر برای آموزش و اجرا هستند، درحالی‌که نتایج مشابهی ارائه می‌دهند. با این حال، GPT-4 از لحاظ پختگی و تنظیم دقیق ایمنی در حال حاضر برتری دارد. مدل R2 جدیدتر است و احتمالاً در برخی وظایف گفتگوی عمومی یا پرسش‌های نامعمول، اصلاحات کمتری دارد. به‌علاوه، GPT-5 شرکت OpenAI یک هدف متحرک آینده است. به طور کلی، نقطه قوت R2 در باز بودن، کارایی و استدلال تخصصی (کدنویسی و ریاضی) است و GPT-4/5 از نظر عملکرد عمومی و اکوسیستم کنترل‌شده برتری دارد.
• در مقایسه با Google Gemini (و خانواده PaLM):
  مدل Gemini گوگل (به ویژه Gemini 2.0 “حالت تفکر”) انتظار می‌رود مدلی قدرتمند و چندوجهی و چندزبانه باشد. مدل R2 به طور مستقیم بر استدلال و هزینه‌ها تمرکز دارد و DeepSeek عرضه R2 را برای پیشی‌گرفتن از رقبایی مانند Gemini تسریع کرده است. معماری MoE در R2 نسبت به معماری Dense Transformer گوگل، مزیت مقیاس‌پذیری بیشتری دارد. گزارش‌های اولیه نشان می‌دهند که مدل‌های اولیه DeepSeek در برخی معیارها از مدل‌های گوگل مانند PaLM و نمونه‌های اولیه Gemini بهتر عمل کرده‌اند. از سوی دیگر، مدل‌های گوگل به داده‌های اختصاصی (مانند دانش موتور جستجوی گوگل) دسترسی دارند و برای ادغام با محصولات گوگل بهینه شده‌اند که در R2 موجود نیست. همچنین انتظار می‌رود که Gemini چندوجهی باشد، در حالی که R2 در حال حاضر عمدتاً متن‌محور است. بنابراین، مقایسه به این بستگی دارد که کدام ارزش بیشتر باشد: باز و کم‌هزینه بودن R2 یا یکپارچگی چندوجهی گوگل در Gemini.
• در مقایسه با Anthropic Claude 2/Claude 3:
  مدل‌های Claude از Anthropic به تمرکز بر ایمنی و سبک مکالمه مشابه ChatGPT معروف هستند. هر دو مدل R2 و Claude 2 روی پنجره متنی بزرگ و استدلال عمیق تأکید دارند (128K در مقابل 100K). از نظر عملکرد خام، R2 احتمالاً در ریاضی و کدنویسی برتری دارد. باز بودن R2 در مقابل مدل بسته Claude یک مزیت است. اما Claude تنظیم دقیقی برای جلوگیری از تولید محتوای زیان‌بار دارد، در حالی که کاربران R2 خودشان باید لایه‌های ایمنی را اعمال کنند. از لحاظ کارایی، معماری MoE در R2 احتمالاً هزینه کمتری در اجرا دارد. به‌طور کلی، R2 زودتر و بازتر در بازار ظاهر شده، اما برخلاف Claude حمایت شرکت بزرگی در زمینه ایمنی و تنظیم برای وظایف تجاری خاص ندارد.
• در مقایسه با Meta LLaMA و دیگر مدل‌های متن‌باز:
  پیش از DeepSeek، مدل‌های متن‌باز نظیر LLaMA 2 شرکت متا و پروژه‌هایی مانند Mistral و Qwen (علی‌بابا) پیشتاز بودند. R2 از این مدل‌ها فراتر رفته و به وضوح عملکرد بهتری ارائه داده است. رویکرد MoE ظرفیت بزرگتری به R2 می‌دهد (صدها میلیارد پارامتر) که در وظایف پیچیده‌تر عملکرد بهتری دارد. برخی کاربران جامعه، مدل R1 را بهترین مدل استدلال متن‌باز نامیده‌اند که از نظر خلاقیت و پیروی از دستورالعمل‌ها، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های تنظیم‌شده LLaMA دارد. یک نقص احتمالی، حجم زیاد R2 (بیش از ۲۰۰ گیگابایت) است که اجرای محلی آن را برای کاربران عادی دشوار می‌کند.

مزایای کلیدی DeepSeek R2:

نقطه مشترک در مقایسه‌ها، کارایی و باز بودن R2 است که امکان توسعه مدل‌های رقابتی هوش مصنوعی را با هزینه کمتر برای بازیگران جدید فراهم می‌کند. همچنین تخصص در استدلال منطقی، ریاضی و کدنویسی از مزایای دیگر است. پنجره متنی طولانی و پشتیبانی چندزبانه از دیگر نقاط قوت مدل است.

معایب و نگرانی‌های احتمالی:

جدید بودن R2 باعث محدود بودن آزمون‌های دنیای واقعی و کشف نشدن احتمالی سوگیری‌ها و خطاهای ناشناخته است. ماهیت متن‌باز این مدل ممکن است موجب سوءاستفاده از آن شود. نگرانی‌های نظارتی و ژئوپلیتیکی به دلیل توسعه در چین و ابهاماتی درباره حریم خصوصی نیز وجود دارد. همچنین، ادعای OpenAI درباره احتمال استفاده غیرمجاز DeepSeek از خروجی مدل‌های دیگر نیز نگرانی حقوقی و اخلاقی ایجاد کرده است.

روندهای بازار و پذیرش

DeepSeek R2 فقط یک ارتقاء فنی نیست، بلکه پدیده‌ای است که روندهای مهمی را در بازار هوش مصنوعی شکل می‌دهد. توسعه و استقبال از آن بازتابی از تحولات گسترده‌تر در این صنعت است:

• رشد سریع کاربران و پذیرش گسترده: مدل‌های DeepSeek از زمان عرضه R1، رشد سریعی را تجربه کرده‌اند. این مدل هوش مصنوعی در مدت کوتاهی میلیون‌ها کاربر جذب کرد – بیش از ۱۰ میلیون کاربر ظرف ۲۰ روز پس از عرضه R1، که حتی رشد اولیه ChatGPT را پشت سر گذاشت (ChatGPT حدود ۴۰ روز زمان برد تا به ۱۰ میلیون کاربر برسد). اپلیکیشن DeepSeek در گوگل پلی بیش از ۱۰ میلیون بار دانلود شد و در iOS نیز به رتبه‌های برتر رسید، که نشان‌دهنده علاقه جهانی بالا به این مدل است. چنین تعداد کاربری برای یک تازه‌وارد در این حوزه، فوق‌العاده است و نشان می‌دهد که یک تقاضای واقعی برای مدل‌های متن‌باز و با عملکرد بالا وجود دارد. این روند DeepSeek را از یک پروژه تخصصی به یک ابزار جریان اصلی در بازار چت‌بات‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
• یکپارچه‌سازی با شرکت‌های بزرگ و پلتفرم‌های ابری: شرکت‌های فناوری بزرگ به سمت ادغام یا میزبانی مدل‌های DeepSeek حرکت کرده‌اند. مایکروسافت مدل R1 را در فهرست مدل‌های هوش مصنوعی Azure AI قرار داده و برای GitHub Copilot در نظر گرفته است، که نشان از اعتماد این شرکت به DeepSeek دارد. AWS مدل DeepSeek را به سرویس Bedrock خود اضافه کرده است و Nvidia نیز آن را در خدمات ابری GPU خود گنجانده است. همچنین، گزارش‌هایی مبنی بر ارائه DeepSeek از طریق پلتفرم‌های هوش مصنوعی IBM و سایر شرکت‌ها منتشر شده است. چنین سطحی از حمایت از یک مدل چینی، بی‌سابقه است و نشان می‌دهد که همکاری‌های فرامرزی در حوزه هوش مصنوعی در حال افزایش است. همچنین، این امر اثبات می‌کند که مدل‌های متن‌باز می‌توانند به سطحی از کیفیت برسند که برای استفاده سازمانی مناسب باشند، و این ایده را که فقط مدل‌های بسته برای تولید آماده‌اند، به چالش می‌کشد.
• استقبال گسترده در بازار چین: در چین، DeepSeek به‌عنوان یک موفقیت ملی در هوش مصنوعی مورد ستایش قرار گرفته است. در ابتدا، مقامات چینی نسبت به آن محتاط بودند – گزارش‌ها حاکی از آن است که آنها در مورد خرید تعداد زیادی کارت گرافیک توسط DeepSeek نگران بودند (شاید از ترس سوءاستفاده یا اعمال تحریم‌های جدید). اما پس از موفقیت R1، مقامات چین از DeepSeek به‌عنوان یکی از ارکان استراتژی هوش مصنوعی این کشور حمایت کرده‌اند. این هم‌زمان با تلاش گسترده‌تر چین برای خودکفایی فناوری است. رسانه‌های دولتی و رهبران فناوری از DeepSeek تمجید کرده‌اند و ده‌ها شرکت چینی مدل‌های آن را در محصولات خود ادغام کرده‌اند (از شرکت‌های بزرگ فناوری گرفته تا استارتاپ‌ها). به‌عنوان مثال، گزارش‌ها حاکی از آن است که ByteDance در حال بررسی استفاده از DeepSeek برای ابزارهای ویدیویی هوش مصنوعی خود است و JD.com نیز به دنبال یکپارچه‌سازی آن در خدمات ابری خود است. در نتیجه، رشد DeepSeek به روند افزایش پذیرش هوش مصنوعی داخلی در چین کمک کرده و وابستگی به APIهای هوش مصنوعی غربی را کاهش داده است.
• فشار رقابتی و ژئوپلیتیکی: ظهور DeepSeek R2 رقابت جهانی در حوزه هوش مصنوعی را تشدید کرده است. دولت ایالات متحده، رهبری در حوزه هوش مصنوعی را یک اولویت ملی می‌داند و احتمالاً از انتشار R2 نگران است، زیرا آن را به‌عنوان تقویت‌کننده توانایی‌های چین در هوش مصنوعی تلقی می‌کند. R2 انتظار می‌رود که تلاش‌های فناوری چین را بیش‌ازپیش تقویت کند و درعین‌حال، شرکت‌های غربی را نیز وادار کند تا برنامه‌های خود را تسریع کنند. تحلیلگران صنعتی، عرضه R2 را «یک لحظه سرنوشت‌ساز در صنعت هوش مصنوعی» توصیف کرده‌اند که می‌تواند تحقیقات و توسعه جهانی را تحریک کرده و انحصار چند بازیگر اصلی را درهم بشکند. این امر قبلاً به وقوع پیوسته است: OpenAI، Anthropic، Google، و سایر شرکت‌ها، زمان‌بندی اعلام مدل‌های جدید خود (مانند GPT-4.5، Claude 3، و Gemini) را به‌طور مستقیم در پاسخ به تهدید رقابتی DeepSeek تغییر داده‌اند. در اصل، DeepSeek یک فوریت جدید به این صنعت تزریق کرده و مانع از آن شده که یک منطقه یا یک شرکت، انحصار هوش مصنوعی پیشرفته را در اختیار داشته باشد.
• تأثیر بازار – مالی و صنعتی: انتشار DeepSeek R1 اثری شوک‌آور بر بازارهای مالی داشت. در اواخر ژانویه ۲۰۲۵، گزارش‌های مربوط به قابلیت‌های R1 و قیمت پایین آن باعث شد که بیش از ۱ تریلیون دلار از ارزش بازار فناوری جهانی از بین برود، زیرا سرمایه‌گذاران شروع به بازنگری در جایگاه رهبران هوش مصنوعی کردند. به‌ویژه، سهام Nvidia به‌شدت سقوط کرد (گزارش شده که ارزش بازار آن در یک روز ۵۹۳ میلیارد دلار کاهش یافت)، زیرا سرمایه‌گذاران نگران کاهش تقاضا برای GPUهای سطح بالا شدند، چراکه مدل‌های ارزان‌تر مانند DeepSeek می‌توانند با منابع کمتر ساخته شوند. این رویداد نشان داد که DeepSeek انتظارات بازار را به چالش کشیده است – ناگهان، غول‌های فناوری که میلیاردها دلار در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کرده‌اند، در معرض خطر از دست دادن برتری خود قرار گرفتند. بااین‌حال، Nvidia و سایر تولیدکنندگان تراشه مجبور به تطبیق با شرایط جدید شدند – Nvidia به‌طور عمومی از DeepSeek به‌عنوان یک “پیشرفت عالی در هوش مصنوعی” یاد کرد و اشاره کرد که همچنان از تأمین پردازنده‌های گرافیکی برای توسعه DeepSeek سود خواهد برد. این تغییر باعث شده که سرمایه‌گذاران و تحلیلگران صنعت، مدل‌های متن‌باز مانند DeepSeek را به‌اندازه پیشنهادات Google یا OpenAI زیر نظر بگیرند و آنها را به‌عنوان بازیگران اصلی بازار به رسمیت بشناسند.
• رشد جامعه و اکوسیستم: جامعه متن‌باز پیرامون DeepSeek با سرعتی چشمگیر در حال رشد است که خود یک روند مستقل محسوب می‌شود. هزاران توسعه‌دهنده در حال کار روی DeepSeek هستند – شواهد آن را می‌توان در هزاران مدل و افزونه در HuggingFace و انجمن‌های فعال (مانند ساب‌ردیت DeepSeek) مشاهده کرد. این روند مشابه با مدل‌های موفق قبلی مانند Stable Diffusion (در حوزه تصویر) و LLaMA است اما در مقیاس بزرگ‌تر، زیرا DeepSeek عملکرد بسیار بالاتری دارد. اکوسیستم اطراف این مدل در حال شکل‌گیری است:

1. ابزارهایی برای اجرای DeepSeek به‌صورت محلی
2. شرکت‌هایی که خدمات میزبانی و تنظیم دقیق (Fine-Tuning) ارائه می‌دهند
3. حتی صحبت‌هایی درباره توسعه پردازنده‌های گرافیکی چینی به‌عنوان جایگزین Nvidia برای تأمین نیازهای DeepSeek

در کل، پذیرش DeepSeek R2 بسیار مثبت بوده است، گرچه برخی بازیگران (به‌ویژه تنظیم‌کننده‌های غربی و رقبا) محتاطانه برخورد کرده‌اند. این مدل نشان داده که یک تازه‌وارد می‌تواند در عرض چند هفته به پذیرش انبوه و همکاری‌های صنعتی دست یابد، که نگرش صنعت نسبت به پیشرفت هوش مصنوعی را تغییر داده است. اکنون، این حوزه دیگر فقط در انحصار چند آزمایشگاه بزرگ نیست، بلکه به حوزه‌ای دموکراتیک‌تر تبدیل شده است.

به‌طور کلی، کارشناسان DeepSeek R2 را یک “مختل‌کننده” (Disruptor) در حوزه هوش مصنوعی می‌دانند و آن را با تأثیر لینوکس متن‌باز بر سیستم‌عامل‌ها مقایسه می‌کنند؛ یعنی یک جایگزین قدرتمند در برابر مدل‌های انحصاری.