DeepSeek V3 je nejnovější generací open-source jazykových modelů, která díky špičkové architektuře a vyladěnému tréninku překonává své předchůdce ve všech ohledech. Od vylepšeného porozumění kontextu až po rychlejší zpracování dotazů – DeepSeek V3 nastavuje novou laťku pro práci s AI modely v praxi. V tomto článku najdete nejen detailní představení klíčových funkcí modelu, ale také praktické tipy, jak jeho plný potenciál efektivně využít ve vašich projektech. Navíc si ho můžete vyzkoušet zdarma ve free verzi naší aplikace OCTODEEP.
Co je DeepSeek V3 a jak si stojí v porovnání s konkurencí
⚡ Blesková rychlost – Odpovídá 60× za sekundu, což je 3× rychlejší než předchozí verze V2.
💪 Chytřejší a univerzálnější – Rozumí lépe složitým dotazům, ať už potřebujete pomoc s prací, studiem nebo kreativním psaním.
🛠 Jednoduché připojení – Funguje bez problémů s aplikacemi, které už používáte (stejné API jako předtím, žádné komplikace).
🧠 Obří kapacita vědomostí – Model má 671 miliard parametrů, ale využívá jen část (37 miliard), takže je efektivní a přesný.
🚀 Nejvyspělejší AI na trhu – Naučil se z 14,8 bilionů datových jednotek – aktuálně patří mezi nejsilnější modely na světě.
DeepSeek-V3 je výchozí model používaný při interakci s aplikací DeepSeek. Jedná se o všestranný model velkého jazyka (LLM), který vyniká jako univerzální nástroj, který zvládne širokou škálu úkolů. Tento model konkuruje dalším známým jazykovým modelům, jako je GPT-4o od OpenAI. Navíc jeho cena je nižší než u konkurence (např. DeepSeek-V2.5, GPT-4o-mini, Claude 3.5 Haiku, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro aj.).
Zde uvádíme i jeho index umělé inteligence, což je nejjednodušší způsob jak porovnat, jak chytré modely jsou.
Hlavní vlastnosti modelu V3
Predikce dalšího slova – Model funguje jako prediktor následujícího slova, tudíž nemá schopnost uvažování. Nicméně množství tokenů, na kterých byl trénovaný, je obrovské, tudíž dokáže zodpovědět otázky na téměř jakékoli téma.
Plně open-source – DeepSeek-V3 je plně open-source a dostupný pod licencí MIT, což umožňuje jeho volné stažení, úpravy a použití vývojáři. Tento přístup podporuje inovace a snižuje bariéry k přístupu pro menší organizace a jednotlivce.
Využití Mixture-of-Experts (MoE) – Tato architektura umožňuje modelu vybrat si z různých „expertů“ pro provádění konkrétních úkolů. Poté, co dáte modelu výzvu, bude pro danou úlohu aktivní pouze nejrelevantnější část modelu, což šetří výpočetní zdroje a poskytuje přesné výsledky.
Rychlost – Oproti předchozím verzím je také tato verze rychlejší, model už nepotřebuje čas na přemýšlení před tím, než vygeneruje odpověď. Je to kvůli zmíněné neschopnosti uvažování. To sice omezuje jeho schopnosti odpovídat mimo trénovací data, ale není třeba mít strach, na většinu každodenních úkolů funguje skvěle, jeho znalosti jsou totiž přebrané z modelu DeepSeek R1.
Výkon – Model byl testován i v konkurenci s ostatními uzavřenými modely, jako je třeba GPT-4 a ukazuje se, že dosahuje srovnatelného výkonu. Navzdory tomu vyžaduje DeepSeek-V3 pouze 2,788 M H800 GPU hodin pro svůj plný trénink, aktuálně je to tedy nejsilnější základní open-source model.
Praktické tipy na využití
Content creating na sítě
- Automatické psaní článků, blogů a marketingových textů
- Tvorba produktových popisů pro e-shopy
Programování a vývoj softwaru
- Automatické doplňování kódu (podobně jako GitHub Copilot)
- Překlad kódu mezi programovacími jazyky
- Detekce chyb a návrhy optimalizací
- Generování technické dokumentace
Analýza dat a business intelligence
- Extrakce klíčových informací z rozsáhlých datových sad
- Automatické generování reportů a vizualizací
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro sentiment analýzu
Zákaznická podpora a chatboty
- Automatizace odpovědí na časté dotazy
- Personalizovaná komunikace s klienty
- Integrace do CRM systémů
SEO optimalizace
- Generování meta tagů a popisů
- Návrhy klíčových slov a optimalizace obsahu
- Analýza konkurence a doporučení pro lepší pozice ve vyhledávačích
V podstatě je DeepSeek-V3 spolehlivou volbou pro většinu každodenních úkolů, které bychom od LLM vyžadovali. Například psaní, tvorba obsahu a rychlé otázky týkající se kódování nebo pro tvorbu asistentů umělé inteligence, kde je klíčová přirozená a plynulá konverzace. Hodí se i pro úkoly, kde můžete rychle vyhodnotit kvalitu výstupu. Funguje statisticky, vyhledá vám tedy nejpravděpodobnější možnou odpověď k tématu, které vás zajímá.
Příklad:
- Věta: „Dnes je venku krásné…“
- Predikce: „počasí“ (nejčastější následující slovo v tréninkových datech).
Nevýhody
S tím ovšem souvisí i jeho nevýhody, někdy může generovat nesmysly, zvláště pokud nezná kontext. Není vhodný, pokud potřebujeme řešit složité logické nebo matematické úlohy, nebo třeba chceme nahlédnout do procesu uvažování, například při tvorbě příběhu. Není totiž příliš kreativní, ale opět, při běžné tvorbě např. na web nebo sítě postačí. Obecně je dobré nejdříve použít DeepSeek-V3 a pokud nedokáže najít uspokojivou odpověď, můžeme se obrátit na jiný model se schopností uvažování, například DeepSeek R1.
Příklad:
- Otázka: „Proč je obloha modrá?“
- Uvažování: AI musí pochopit fyzikální principy rozptylu světla, ne jen najít statisticky častou odpověď.
Nicméně, v grafu níže si můžeme povšimnout, že se DeepSeek V3 nachází vysoko i v rámci modelů bez uvažování.
Nedoporučujeme také pracovat s DeepSeek V3 při práci s osobními a citlivými údaji nebo v oblastech jako bankovnictví, zdravotnictví nebo obrana, kde je klíčová ochrana informací, což platí pro veškerou práci s umělou inteligencí.
Kdy použít jaký model?
| Úkol | Model |
| Psaní, tvorba obsahu, překlad | V3 |
| Úkoly, kde můžete hodnotit kvalitu výstupu | V3 |
| Obecné otázky týkající se kódování | V3 |
| Asistent AI | V3 |
| Výzkum | R1 |
| Složité matematické, kódovací nebo logické otázky | R1 |
| Dlouhá a opakovaná konverzace k vyřešení jediného problému | R1 |
| Zájem o učení o myšlenkovém procesu k dosažení odpovědi | R1 |
Aktualizováno dne 25. 3. 2025
Zdroje:
- Comparison of AI Models across Intelligence, Performance, Price | Artificial Analysis [online]. [cit. 24. 03. 2025]. Dostupné z: https://artificialanalysis.ai/models
2. DeepSeek V3 vs R1: A Guide With Examples. [cit. 24. 03. 2025]. Dostupné z: https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3?dc_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F
3. DeepSeek API Docs [online]. [cit. 24. 03. 2025]. Dostupné z: https://api-docs.deepseek.com/news/news1226