ആമുഖം

മത്സരിക്കുന്ന വലിയ മോഡലുകൾ, വിപണി വിഹിതത്തിനായി മത്സരിക്കുന്ന ക്ലൗഡ് ദാതാക്കൾ, കഠിനാധ്വാനികളായ ചിപ്പ് നിർമ്മാതാക്കൾ എന്നിവർക്കിടയിൽ നിലനിൽക്കുന്ന ഉത്കണ്ഠ - ഡീപ് സീക്ക് പ്രഭാവം നിലനിൽക്കുന്നു.

വസന്തോത്സവം അവസാനിക്കുമ്പോഴും, ഡീപ്‌സീക്കിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ആവേശം ശക്തമായി തുടരുന്നു. ടെക് വ്യവസായത്തിനുള്ളിൽ ഒരു പ്രധാന മത്സരബോധം ഈ അവധിക്കാലം എടുത്തുകാണിച്ചു, പലരും ഈ "ക്യാറ്റ്ഫിഷ്" ചർച്ച ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. സിലിക്കൺ വാലി അഭൂതപൂർവമായ ഒരു പ്രതിസന്ധി നേരിടുകയാണ്: ഓപ്പൺ സോഴ്‌സിന്റെ വക്താക്കൾ വീണ്ടും അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു, ഓപ്പൺഎഐ പോലും അതിന്റെ ക്ലോസ്ഡ് സോഴ്‌സ് തന്ത്രമാണോ ഏറ്റവും നല്ല തിരഞ്ഞെടുപ്പെന്ന് പുനർമൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നു. കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവുകളുടെ പുതിയ മാതൃക എൻവിഡിയ പോലുള്ള ചിപ്പ് ഭീമന്മാർക്കിടയിൽ ഒരു ചെയിൻ റിയാക്ഷന് കാരണമായി, ഇത് യുഎസ് സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് ചരിത്രത്തിൽ റെക്കോർഡ് ഏകദിന മാർക്കറ്റ് മൂല്യ നഷ്ടങ്ങൾക്ക് കാരണമായി, അതേസമയം സർക്കാർ ഏജൻസികൾ ഡീപ്‌സീക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്ന ചിപ്പുകളുടെ അനുസരണത്തെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കുന്നു. ഡീപ്‌സീക്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിദേശ സമ്മിശ്ര അവലോകനങ്ങൾക്കിടയിൽ, ആഭ്യന്തരമായി, അത് അസാധാരണമായ വളർച്ചയാണ് അനുഭവിക്കുന്നത്. R1 മോഡലിന്റെ സമാരംഭത്തിനുശേഷം, അനുബന്ധ ആപ്പ് ട്രാഫിക്കിൽ ഒരു കുതിച്ചുചാട്ടം കണ്ടു, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകളിലെ വളർച്ച മൊത്തത്തിലുള്ള AI ആവാസവ്യവസ്ഥയെ മുന്നോട്ട് നയിക്കുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഡീപ്‌സീക്ക് ആപ്ലിക്കേഷൻ സാധ്യതകൾ വിശാലമാക്കുമെന്നതാണ് പോസിറ്റീവ് വശം, ഇത് ഭാവിയിൽ ചാറ്റ്‌ജിപിടിയെ ആശ്രയിക്കുന്നത് അത്ര ചെലവേറിയതായിരിക്കില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. DeepSeek R1 ന് മറുപടിയായി സൗജന്യ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് o3-mini എന്ന റീസണിംഗ് മോഡൽ നൽകിയതും, o3-mini യുടെ ചിന്താ ശൃംഖല പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാക്കിയ തുടർന്നുള്ള അപ്‌ഗ്രേഡുകളും ഉൾപ്പെടെ OpenAI യുടെ സമീപകാല പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഈ മാറ്റം പ്രതിഫലിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ ചിന്താ ശൃംഖല ഒരു സംഗ്രഹമായി വർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നിരവധി വിദേശ ഉപയോക്താക്കൾ ഈ വികസനങ്ങൾക്ക് DeepSeek-നോട് നന്ദി പറഞ്ഞു.

ശുഭാപ്തിവിശ്വാസത്തോടെ, ഡീപ്‌സീക്ക് ആഭ്യന്തര കളിക്കാരെ ഏകീകരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് വ്യക്തമാണ്. പരിശീലന ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചുകൊണ്ട്, വിവിധ അപ്‌സ്ട്രീം ചിപ്പ് നിർമ്മാതാക്കൾ, ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ക്ലൗഡ് ദാതാക്കൾ, നിരവധി സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ എന്നിവ ആവാസവ്യവസ്ഥയിൽ സജീവമായി ചേരുന്നു, ഡീപ്‌സീക്ക് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ പ്രബന്ധങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, V3 മോഡലിന്റെ പൂർണ്ണ പരിശീലനത്തിന് 2.788 ദശലക്ഷം H800 GPU മണിക്കൂർ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ, പരിശീലന പ്രക്രിയ വളരെ സ്ഥിരതയുള്ളതുമാണ്. 405 ബില്യൺ പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ലാമ 3 നെ അപേക്ഷിച്ച് പരിശീലനത്തിന് മുമ്പുള്ള ചെലവ് പത്തിരട്ടിയായി കുറയ്ക്കുന്നതിന് MoE (വിദഗ്ധരുടെ മിശ്രിതം) ആർക്കിടെക്ചർ നിർണായകമാണ്. നിലവിൽ, MoE-യിൽ ഇത്രയും ഉയർന്ന സ്പാർസിറ്റി കാണിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പൊതുവായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട മോഡലാണ് V3. കൂടാതെ, MLA (മൾട്ടി ലെയർ അറ്റൻഷൻ) സിനർജിസ്റ്റിക് ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് യുക്തിപരമായ വശങ്ങളിൽ. "MoE സ്പാർസറാകുമ്പോൾ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ പൂർണ്ണമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് യുക്തിസഹമായി ബാച്ച് വലുപ്പം വലുതായിരിക്കും, KVCache യുടെ വലുപ്പം പ്രധാന പരിമിതി ഘടകമാണ്; MLA KVCache വലുപ്പം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു," AI ടെക്നോളജി റിവ്യൂവിനായുള്ള വിശകലനത്തിൽ ചുവാൻജിംഗ് ടെക്നോളജിയിലെ ഒരു ഗവേഷകൻ അഭിപ്രായപ്പെട്ടു. മൊത്തത്തിൽ, DeepSeek-ന്റെ വിജയം ഒരൊറ്റ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മാത്രമല്ല, വിവിധ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സംയോജനത്തിലാണ്. സമാന്തര പരിശീലനത്തിലും ഓപ്പറേറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലുമുള്ള അവരുടെ മികവ്, എല്ലാ വിശദാംശങ്ങളും പരിഷ്കരിച്ചുകൊണ്ട് തകർപ്പൻ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കൽ എന്നിവ ശ്രദ്ധിച്ചുകൊണ്ട്, DeepSeek ടീമിന്റെ എഞ്ചിനീയറിംഗ് കഴിവുകളെ വ്യവസായ മേഖലയിലുള്ളവർ പ്രശംസിക്കുന്നു. DeepSeek-ന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സമീപനം വലിയ മോഡലുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള വികസനത്തിന് കൂടുതൽ ഇന്ധനം നൽകുന്നു, കൂടാതെ സമാന മോഡലുകൾ ചിത്രങ്ങൾ, വീഡിയോകൾ എന്നിവയിലേക്ക് വികസിച്ചാൽ, അത് വ്യവസായത്തിലുടനീളമുള്ള ആവശ്യകതയെ ഗണ്യമായി ഉത്തേജിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

മൂന്നാം കക്ഷി ന്യായവാദ സേവനങ്ങൾക്കുള്ള അവസരങ്ങൾ

പുറത്തിറങ്ങിയതിനുശേഷം, വെറും 21 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഡീപ്സീക്ക് 22.15 ദശലക്ഷം പ്രതിദിന സജീവ ഉപയോക്താക്കളെ (DAU) നേടിയതായി ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ChatGPT യുടെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുടെ 41.6% നേടുകയും ഡൗബാവോയുടെ 16.95 ദശലക്ഷം പ്രതിദിന സജീവ ഉപയോക്താക്കളെ മറികടക്കുകയും ചെയ്തു. അങ്ങനെ ആഗോളതലത്തിൽ ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ വളരുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനായി മാറി, 157 രാജ്യങ്ങളിലും പ്രദേശങ്ങളിലും ആപ്പിൾ ആപ്പ് സ്റ്റോറിൽ ഒന്നാമതെത്തി. എന്നിരുന്നാലും, ഉപയോക്താക്കൾ കൂട്ടത്തോടെ ഒഴുകിയെത്തിയപ്പോൾ, സൈബർ ഹാക്കർമാർ ഡീപ്സീക്ക് ആപ്പിനെ നിരന്തരം ആക്രമിച്ചു, ഇത് അതിന്റെ സെർവറുകളിൽ കാര്യമായ സമ്മർദ്ദം ചെലുത്തുന്നു. യുക്തിസഹമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ആവശ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ പരിശീലനത്തിനായി ഡീപ്സീക്ക് കാർഡുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതാണ് ഇതിന് കാരണമെന്ന് വ്യവസായ വിശകലന വിദഗ്ധർ വിശ്വസിക്കുന്നു. "ഫീസ് ഈടാക്കുന്നതിലൂടെയോ കൂടുതൽ മെഷീനുകൾ വാങ്ങുന്നതിന് ധനസഹായം നൽകുന്നതിലൂടെയോ പതിവായി ഉണ്ടാകുന്ന സെർവർ പ്രശ്നങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും; ആത്യന്തികമായി, ഇത് ഡീപ്സീക്കിന്റെ തീരുമാനങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു" എന്ന് വ്യവസായ മേഖലയിലെ ഒരു വ്യക്തി AI ടെക്നോളജി റിവ്യൂവിനോട് പറഞ്ഞു. സാങ്കേതികവിദ്യയിലും ഉൽ‌പാദനത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിൽ ഇത് ഒരു വിട്ടുവീഴ്ച അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സ്വയം ഉപജീവനത്തിനായി ഡീപ്സീക്ക് പ്രധാനമായും ക്വാണ്ടം ക്വാണ്ടൈസേഷനെയാണ് ആശ്രയിക്കുന്നത്, ബാഹ്യ ധനസഹായം വളരെ കുറവായതിനാൽ താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ പണമൊഴുക്ക് സമ്മർദ്ദവും ശുദ്ധമായ സാങ്കേതിക അന്തരീക്ഷവും ഇതിന് കാരണമായി. നിലവിൽ, മുകളിൽ പറഞ്ഞ പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ വെളിച്ചത്തിൽ, ചില ഉപയോക്താക്കൾ സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ ഡീപ്സീക്കിനോട് ഉപയോഗ പരിധി ഉയർത്താനോ ഉപയോക്തൃ സുഖം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പണമടച്ചുള്ള സവിശേഷതകൾ അവതരിപ്പിക്കാനോ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ഡെവലപ്പർമാർ ഔദ്യോഗിക API അല്ലെങ്കിൽ മൂന്നാം കക്ഷി API-കൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങിയിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഡീപ്സീക്കിന്റെ ഓപ്പൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അടുത്തിടെ പ്രഖ്യാപിച്ചു, "നിലവിലെ സെർവർ ഉറവിടങ്ങൾ വിരളമാണ്, API സേവന റീചാർജുകൾ താൽക്കാലികമായി നിർത്തിവച്ചിരിക്കുന്നു."

ഇത് നിസ്സംശയമായും AI ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ മേഖലയിലെ മൂന്നാം കക്ഷി വെണ്ടർമാർക്ക് കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ തുറക്കുന്നു. അടുത്തിടെ, നിരവധി ആഭ്യന്തര, അന്തർദേശീയ ക്ലൗഡ് ഭീമന്മാർ DeepSeek-ന്റെ മോഡൽ API-കൾ ആരംഭിച്ചു - വിദേശ ഭീമൻമാരായ Microsoft, Amazon എന്നിവ ജനുവരി അവസാനം ആദ്യം ചേർന്നവരിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആഭ്യന്തര നേതാവായ Huawei Cloud, ഫെബ്രുവരി 1-ന് സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത ഫ്ലോയുമായി സഹകരിച്ച് DeepSeek R1, V3 റീസണിംഗ് സേവനങ്ങൾ പുറത്തിറക്കി, ആദ്യ നീക്കം നടത്തി. സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത ഫ്ലോയുടെ സേവനങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒഴുക്ക് കണ്ടതായും ഇത് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനെ ഫലപ്രദമായി "തകർത്തു" എന്നും AI ടെക്‌നോളജി റിവ്യൂവിൽ നിന്നുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. BAT (Baidu, Alibaba, Tencent), ByteDance എന്നീ മൂന്ന് വലിയ ടെക് കമ്പനികളും ഫെബ്രുവരി 3 മുതൽ കുറഞ്ഞ വിലയുള്ള, പരിമിത സമയ ഓഫറുകൾ പുറപ്പെടുവിച്ചു, കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ DeepSeek-ന്റെ V2 മോഡൽ ലോഞ്ച് ജ്വലിപ്പിച്ച ക്ലൗഡ് വെണ്ടർ വില യുദ്ധങ്ങളെ അനുസ്മരിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ DeepSeek-നെ "വില കശാപ്പ്ക്കാരൻ" എന്ന് വിളിക്കാൻ തുടങ്ങി. ക്ലൗഡ് വെണ്ടർമാരുടെ ഭ്രാന്തമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മൈക്രോസോഫ്റ്റ് അസ്യൂറിനും ഓപ്പൺഎഐക്കും ഇടയിലുള്ള മുൻകാല ശക്തമായ ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിധ്വനിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ 2019 ൽ, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ഓപ്പൺഎഐയിൽ ഗണ്യമായ $1 ബില്യൺ നിക്ഷേപം നടത്തുകയും 2023 ൽ ചാറ്റ്ജിപിടി ആരംഭിച്ചതിനുശേഷം നേട്ടങ്ങൾ കൊയ്യുകയും ചെയ്തു. എന്നിരുന്നാലും, മെറ്റാ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ചെയ്ത ലാമയ്ക്ക് ശേഷം ഈ അടുത്ത ബന്ധം വഷളാകാൻ തുടങ്ങി, ഇത് മൈക്രോസോഫ്റ്റ് അസൂർ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിന് പുറത്തുള്ള മറ്റ് വെണ്ടർമാരെ അവരുടെ വലിയ മോഡലുകളുമായി മത്സരിക്കാൻ അനുവദിച്ചു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഉൽപ്പന്ന ചൂടിന്റെ കാര്യത്തിൽ ഡീപ്സീക്ക് ചാറ്റ്ജിപിടിയെ മറികടക്കുക മാത്രമല്ല, o1 റിലീസിന് ശേഷം ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളും അവതരിപ്പിച്ചു, ലാമയുടെ GPT-3 പുനരുജ്ജീവനത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ആവേശത്തിന് സമാനമായി.

വാസ്തവത്തിൽ, ക്ലൗഡ് ദാതാക്കൾ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ട്രാഫിക് ഗേറ്റ്‌വേകളായി സ്വയം സ്ഥാനം പിടിക്കുന്നു, അതായത് ഡെവലപ്പർമാരുമായുള്ള ബന്ധം കൂടുതൽ ആഴത്തിലാക്കുന്നത് മുൻകരുതൽ നേട്ടങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. മോഡലിന്റെ ലോഞ്ച് ദിനത്തിൽ ക്വിയാൻഫാൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വഴി ഡീപ്‌സീക്ക് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച 15,000-ത്തിലധികം ഉപഭോക്താക്കളെ Baidu Smart Cloud സ്വന്തമാക്കിയതായി റിപ്പോർട്ടുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സിലിക്കൺ അധിഷ്ഠിത ഫ്ലോ, ലുചെൻ ടെക്‌നോളജി, ചുവാൻജിംഗ് ടെക്‌നോളജി, ഡീപ്‌സീക്ക് മോഡലുകൾക്ക് പിന്തുണ ആരംഭിച്ച വിവിധ AI ഇൻഫ്രാ ദാതാക്കൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ചെറിയ സ്ഥാപനങ്ങൾ പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച വിന്യാസങ്ങൾക്കുള്ള നിലവിലെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അവസരങ്ങൾ പ്രധാനമായും രണ്ട് മേഖലകളിലാണ് നിലനിൽക്കുന്നതെന്ന് AI ടെക്‌നോളജി റിവ്യൂ മനസ്സിലാക്കി: ഒന്ന്, ഹൈബ്രിഡ് GPU/CPU അനുമാനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനിടയിൽ 671 ബില്യൺ പാരാമീറ്റർ MoE മോഡൽ പ്രാദേശികമായി വിന്യസിക്കുന്നതിന് മിക്സഡ് റീസണിംഗ് സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് MoE മോഡലിന്റെ സ്പാർസിറ്റി സവിശേഷതകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. കൂടാതെ, MLA യുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വളരെ പ്രധാനമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ രണ്ട് മോഡലുകളും ഇപ്പോഴും വിന്യാസ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ ചില വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. "മോഡലിന്റെ വലിപ്പവും നിരവധി പാരാമീറ്ററുകളും കാരണം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രകടനത്തിനും ചെലവിനും ഇടയിൽ ഒപ്റ്റിമൽ ബാലൻസ് കൈവരിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതായിരിക്കും," ചുവാൻജിംഗ് ടെക്നോളജിയിലെ ഒരു ഗവേഷകൻ പറഞ്ഞു. മെമ്മറി ശേഷി പരിധികൾ മറികടക്കുന്നതിലാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട തടസ്സം. "സിപിയുകളും മറ്റ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റിസോഴ്‌സുകളും പൂർണ്ണമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു വൈവിധ്യമാർന്ന സഹകരണ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള സിപിയു ഓപ്പറേറ്റർമാർ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനായി സ്പാർസ് MoE മാട്രിക്സിന്റെ പങ്കിടാത്ത ഭാഗങ്ങൾ മാത്രം CPU/DRAM-ൽ സ്ഥാപിക്കുന്നു, അതേസമയം ഇടതൂർന്ന ഭാഗങ്ങൾ GPU-വിൽ തന്നെ തുടരുന്നു," അദ്ദേഹം കൂടുതൽ വിശദീകരിച്ചു. റിപ്പോർട്ടുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ചുവാൻജിംഗിന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഫ്രെയിംവർക്ക് KTransformers പ്രാഥമികമായി ഒരു ടെംപ്ലേറ്റിലൂടെ വിവിധ തന്ത്രങ്ങളും ഓപ്പറേറ്റർമാരെയും യഥാർത്ഥ ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ നടപ്പിലാക്കലിലേക്ക് കുത്തിവയ്ക്കുകയും CUDAGraph പോലുള്ള രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് അനുമാന വേഗത ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വളർച്ചാ നേട്ടങ്ങൾ വ്യക്തമാകുന്നതിനാൽ, DeepSeek ഈ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്; DeepSeek API ആരംഭിച്ചതിനുശേഷം പല സ്ഥാപനങ്ങളും ശ്രദ്ധേയമായ ഉപഭോക്തൃ വളർച്ച റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്കായി തിരയുന്ന മുൻ ക്ലയന്റുകളിൽ നിന്ന് അന്വേഷണങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു. "മുൻകാലങ്ങളിൽ, ഏറെക്കുറെ സ്ഥാപിതമായ ക്ലയന്റ് ഗ്രൂപ്പുകൾ പലപ്പോഴും വലിയ കമ്പനികളുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് സേവനങ്ങളിൽ കുടുങ്ങിക്കിടക്കുകയായിരുന്നു, കാരണം സ്കെയിൽ കാരണം അവരുടെ ചെലവ് ആനുകൂല്യങ്ങൾ കർശനമായി പാലിച്ചിരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്പ്രിംഗ് ഫെസ്റ്റിവലിന് മുമ്പ് DeepSeek-R1/V3 വിന്യാസം പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം, ഞങ്ങൾക്ക് പെട്ടെന്ന് നിരവധി അറിയപ്പെടുന്ന ക്ലയന്റുകളിൽ നിന്ന് സഹകരണ അഭ്യർത്ഥനകൾ ലഭിച്ചു, മുമ്പ് നിഷ്‌ക്രിയരായ ക്ലയന്റുകൾ പോലും ഞങ്ങളുടെ DeepSeek സേവനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനായി ബന്ധപ്പെടാൻ തുടങ്ങി." നിലവിൽ, DeepSeek മോഡൽ അനുമാന പ്രകടനത്തെ കൂടുതൽ നിർണായകമാക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു, വലിയ മോഡലുകൾ വ്യാപകമായി സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഇത് AI ഇൻഫ്രാ വ്യവസായത്തിലെ വികസനത്തെ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നത് തുടരും. കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ ഒരു DeepSeek-ലെവൽ മോഡൽ പ്രാദേശികമായി വിന്യസിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അത് സർക്കാരിനെയും എന്റർപ്രൈസ് ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തന ശ്രമങ്ങളെയും വളരെയധികം സഹായിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നു, കാരണം ചില ക്ലയന്റുകൾ വലിയ മോഡൽ കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് ഉയർന്ന പ്രതീക്ഷകൾ വെച്ചുപുലർത്തുന്നതിനാൽ, പ്രായോഗിക വിന്യാസത്തിൽ പ്രകടനവും ചെലവും സന്തുലിതമാക്കുന്നത് നിർണായകമാകുമെന്ന് കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്.

ChatGPT യേക്കാൾ DeepSeek മികച്ചതാണോ എന്ന് വിലയിരുത്താൻ, അവയുടെ പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ, ശക്തികൾ, ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഒരു സമഗ്ര താരതമ്യം ഇതാ:

സവിശേഷത/വശം	ഡീപ്‌സീക്ക്	ചാറ്റ് ജിപിടി
ഉടമസ്ഥാവകാശം	ഒരു ചൈനീസ് കമ്പനി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്	OpenAI വികസിപ്പിച്ചത്
ഉറവിട മോഡൽ	ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്	ഉടമസ്ഥാവകാശം
ചെലവ്	ഉപയോഗിക്കാൻ സൌജന്യമാണ്; വിലകുറഞ്ഞ API ആക്സസ് ഓപ്ഷനുകൾ	സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗത്തിന് പണം നൽകൽ വിലനിർണ്ണയം
ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ	ഉയർന്ന നിലവാരത്തിൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നത്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അതിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും നിർമ്മിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.	പരിമിതമായ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ ലഭ്യമാണ്
പ്രത്യേക ജോലികളിലെ പ്രകടനം	ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ്, വിവര വീണ്ടെടുക്കൽ തുടങ്ങിയ ചില മേഖലകളിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു.	വൈവിധ്യമാർന്ന കഴിവ്, സൃഷ്ടിപരമായ എഴുത്തിലും സംഭാഷണ ജോലികളിലും ശക്തമായ പ്രകടനം.
ഭാഷാ പിന്തുണ	ചൈനീസ് ഭാഷയിലും സംസ്കാരത്തിലും ശക്തമായ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.	വിശാലമായ ഭാഷാ പിന്തുണ പക്ഷേ യുഎസ് കേന്ദ്രീകൃതമാണ്
പരിശീലന ചെലവ്	കുറഞ്ഞ പരിശീലന ചെലവുകൾ, കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തു	ഉയർന്ന പരിശീലന ചെലവുകൾ, ഗണ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്
പ്രതികരണ വ്യതിയാനം	വ്യത്യസ്ത പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം, ഒരുപക്ഷേ ഭൗമരാഷ്ട്രീയ സാഹചര്യത്തിന്റെ സ്വാധീനത്താൽ.	പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ഥിരമായ ഉത്തരങ്ങൾ
ലക്ഷ്യ പ്രേക്ഷകർ	വഴക്കം ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാരെയും ഗവേഷകരെയും ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ളത്.	സംഭാഷണ ശേഷി തേടുന്ന സാധാരണ ഉപയോക്താക്കളെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ളത്.
കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക	കോഡ് ജനറേഷനും വേഗത്തിലുള്ള ജോലികൾക്കും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമം	വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനും സംഭാഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്നതിനും അനുയോജ്യം.

"എൻവിഡിയയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു" എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു നിർണായക വീക്ഷണം

നിലവിൽ, ഹുവാവേയ്ക്ക് പുറമെ, മൂർ ത്രെഡ്‌സ്, മുക്‌സി, ബിറാൻ ടെക്‌നോളജി, ടിയാൻക്‌സു ഷിക്‌സിൻ തുടങ്ങിയ നിരവധി ആഭ്യന്തര ചിപ്പ് നിർമ്മാതാക്കളും ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ രണ്ട് മോഡലുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ട്. ഒരു ചിപ്പ് നിർമ്മാതാവ് AI ടെക്‌നോളജി റിവ്യൂവിനോട് പറഞ്ഞു, "ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ ഘടന നൂതനത്വം പ്രകടമാക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് ഒരു എൽഎൽഎമ്മായി തുടരുന്നു. ഡീപ്‌സീക്കിലേക്കുള്ള ഞങ്ങളുടെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രാഥമികമായി യുക്തിസഹമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, ഇത് സാങ്കേതിക നിർവ്വഹണം വളരെ ലളിതവും വേഗത്തിലുള്ളതുമാക്കുന്നു." എന്നിരുന്നാലും, സംഭരണത്തിന്റെയും വിതരണത്തിന്റെയും കാര്യത്തിൽ MoE സമീപനത്തിന് ഉയർന്ന ആവശ്യകതകൾ ആവശ്യമാണ്, അതോടൊപ്പം ആഭ്യന്തര ചിപ്പുകളുമായി വിന്യസിക്കുമ്പോൾ അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അഡാപ്റ്റേഷൻ സമയത്ത് പരിഹാരം ആവശ്യമുള്ള നിരവധി എഞ്ചിനീയറിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. "നിലവിൽ, ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ഉപയോഗക്ഷമതയിലും സ്ഥിരതയിലും എൻവിഡിയയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പരിസ്ഥിതി സജ്ജീകരണം, ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്, അടിസ്ഥാന പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി യഥാർത്ഥ ഫാക്ടറി പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമാണ്," പ്രായോഗിക അനുഭവത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു വ്യവസായ പ്രാക്ടീഷണർ പറഞ്ഞു. അതേസമയം, "ഡീപ്‌സീക്ക് R1 ന്റെ വലിയ പാരാമീറ്റർ സ്കെയിൽ കാരണം, ഗാർഹിക കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവറിന് സമാന്തരവൽക്കരണത്തിനായി കൂടുതൽ നോഡുകൾ ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, ഗാർഹിക ഹാർഡ്‌വെയർ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ ഇപ്പോഴും അൽപ്പം പിന്നിലാണ്; ഉദാഹരണത്തിന്, ഡീപ്‌സീക്ക് അവതരിപ്പിച്ച FP8 അനുമാനത്തെ ഹുവാവേ 910B നിലവിൽ പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ല." ഡീപ്‌സീക്ക് V3 മോഡലിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളിലൊന്ന്, വളരെ വലിയ ഒരു മോഡലിൽ ഫലപ്രദമായി സാധൂകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു FP8 മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ ട്രെയിനിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കിന്റെ ആമുഖമാണ്, ഇത് ഒരു പ്രധാന നേട്ടമായി അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. മുമ്പ്, മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, എൻവിഡിയ പോലുള്ള പ്രധാന കളിക്കാർ അനുബന്ധ ജോലികൾ നിർദ്ദേശിച്ചിരുന്നു, എന്നാൽ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് വ്യവസായത്തിനുള്ളിൽ സംശയങ്ങൾ നിലനിൽക്കുന്നു. INT8 നെ അപേക്ഷിച്ച്, FP8 ന്റെ പ്രാഥമിക നേട്ടം, പരിശീലനത്തിനു ശേഷമുള്ള ക്വാണ്ടൈസേഷന് ഏതാണ്ട് നഷ്ടരഹിതമായ കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതും അനുമാന വേഗത ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതുമാണ്. FP16 നെ അപേക്ഷിച്ച്, FP8 ന് എൻവിഡിയയുടെ H20-ൽ ഇരട്ടി ത്വരണം നേടാനും H100-ൽ 1.5 മടങ്ങ് ത്വരണം നേടാനും കഴിയും. ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ പ്ലസ് ആഭ്യന്തര മോഡലുകളുടെ പ്രവണതയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ചർച്ചകൾ ശക്തി പ്രാപിക്കുമ്പോൾ, എൻവിഡിയയെ തടസ്സപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമോ, CUDA മോറ്റ് മറികടക്കാൻ കഴിയുമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഊഹാപോഹങ്ങൾ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലായിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. നിഷേധിക്കാനാവാത്ത ഒരു വസ്തുത, ഡീപ്‌സീക്ക് എൻവിഡിയയുടെ വിപണി മൂല്യത്തിൽ ഗണ്യമായ ഇടിവിന് കാരണമായിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഈ മാറ്റം എൻവിഡിയയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ സമഗ്രതയെക്കുറിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു. മൂലധനാധിഷ്ഠിത കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശേഖരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മുമ്പ് അംഗീകരിച്ച വിവരണങ്ങൾ വെല്ലുവിളിക്കപ്പെടുന്നു, എന്നിരുന്നാലും പരിശീലന സാഹചര്യങ്ങളിൽ എൻ‌വിഡിയയെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് ഇപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ CUDA യുടെ ആഴത്തിലുള്ള ഉപയോഗത്തിന്റെ വിശകലനം കാണിക്കുന്നത് - ആശയവിനിമയത്തിനായി SM ഉപയോഗിക്കുന്നതോ നെറ്റ്‌വർക്ക് കാർഡുകൾ നേരിട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതോ പോലുള്ള വഴക്കം - സാധാരണ GPU-കൾക്ക് ഉൾക്കൊള്ളാൻ സാധ്യമല്ല എന്നാണ്. എൻ‌വിഡിയയുടെ കായൽ CUDA-യെ മാത്രമല്ല, മുഴുവൻ CUDA ആവാസവ്യവസ്ഥയെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്നും, DeepSeek ഉപയോഗിക്കുന്ന PTX (പാരലൽ ത്രെഡ് എക്സിക്യൂഷൻ) നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഇപ്പോഴും CUDA ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ ഭാഗമാണെന്നും വ്യവസായ വീക്ഷണകോണുകൾ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. "ഹ്രസ്വകാലത്തേക്ക്, എൻ‌വിഡിയയുടെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശക്തിയെ മറികടക്കാൻ കഴിയില്ല - പരിശീലനത്തിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും വ്യക്തമാണ്; എന്നിരുന്നാലും, യുക്തിസഹമായി ആഭ്യന്തര കാർഡുകൾ വിന്യസിക്കുന്നത് താരതമ്യേന എളുപ്പമായിരിക്കും, അതിനാൽ പുരോഗതി വേഗത്തിലാകും. ആഭ്യന്തര കാർഡുകളുടെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രാഥമികമായി അനുമാനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു; സ്കെയിലിൽ ആഭ്യന്തര കാർഡുകളിൽ DeepSeek-ന്റെ പ്രകടനത്തിന്റെ ഒരു മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇതുവരെ ആർക്കും കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല," ഒരു വ്യവസായ വിശകലന വിദഗ്ദ്ധൻ AI ടെക്നോളജി റിവ്യൂവിനോട് അഭിപ്രായപ്പെട്ടു. മൊത്തത്തിൽ, ഒരു അനുമാന കാഴ്ചപ്പാടിൽ, ആഭ്യന്തര വലിയ മോഡൽ ചിപ്പുകൾക്ക് സാഹചര്യങ്ങൾ പ്രോത്സാഹജനകമാണ്. പരിശീലനത്തിന്റെ അമിതമായ ഉയർന്ന ആവശ്യകതകൾ കാരണം, ആഭ്യന്തര ചിപ്പ് നിർമ്മാതാക്കൾക്കുള്ള അവസരങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്, ഇത് പ്രവേശനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. ആഭ്യന്തര അനുമാന കാർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ചാൽ മതിയെന്ന് വിശകലന വിദഗ്ധർ വാദിക്കുന്നു; ആവശ്യമെങ്കിൽ, ഒരു അധിക മെഷീൻ സ്വന്തമാക്കുന്നത് സാധ്യമാണ്, അതേസമയം പരിശീലന മോഡലുകൾ അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു - കൂടുതൽ മെഷീനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഭാരമുള്ളതായിത്തീരും, ഉയർന്ന പിശക് നിരക്കുകൾ പരിശീലന ഫലങ്ങളെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കും. പരിശീലനത്തിനും പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്റർ സ്കെയിൽ ആവശ്യകതകളുണ്ട്, അതേസമയം അനുമാനത്തിനായുള്ള ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ആവശ്യകതകൾ അത്ര കർശനമല്ല, അതിനാൽ GPU ആവശ്യകതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നു. നിലവിൽ, എൻവിഡിയയുടെ സിംഗിൾ H20 കാർഡിന്റെ പ്രകടനം ഹുവാവേയെയോ കേംബ്രിയനെയോ മറികടക്കുന്നില്ല; അതിന്റെ ശക്തി ക്ലസ്റ്ററിംഗിലാണ്. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ മാർക്കറ്റിലെ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്വാധീനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ലുചെൻ ടെക്നോളജിയുടെ സ്ഥാപകനായ യൂ യാങ്, AI ടെക്നോളജി റിവ്യൂവിന് നൽകിയ അഭിമുഖത്തിൽ ഇങ്ങനെ പറഞ്ഞു, "ഡീപ്സീക്ക് അൾട്രാ-ലാർജ് പരിശീലന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ സ്ഥാപനത്തെയും വാടകയെയും താൽക്കാലികമായി ദുർബലപ്പെടുത്തിയേക്കാം. ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, വലിയ മോഡൽ പരിശീലനം, ന്യായവാദം, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചെലവുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, മാർക്കറ്റ് ഡിമാൻഡ് കുതിച്ചുയരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഇതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള AI യുടെ തുടർന്നുള്ള ആവർത്തനങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ മാർക്കറ്റിൽ സ്ഥിരമായ ഡിമാൻഡ് തുടർച്ചയായി വർദ്ധിപ്പിക്കും." കൂടാതെ, "ഡീപ്‌സീക്കിന്റെ റീസണിംഗ്, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് സേവനങ്ങൾക്കായുള്ള വർദ്ധിച്ച ആവശ്യകത ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പുമായി കൂടുതൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, കാരണം പ്രാദേശിക ശേഷികൾ താരതമ്യേന ദുർബലമാണ്, ക്ലസ്റ്റർ സ്ഥാപനത്തിനുശേഷം നിഷ്‌ക്രിയ വിഭവങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള മാലിന്യങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു; ഇത് ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ വിവിധ തലങ്ങളിലുള്ള നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് പ്രായോഗിക അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു." ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശക്തിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡീപ്‌സീക്ക് ആർ 1 സീരീസ് റീസണിംഗ് എപിഐകളും ക്ലൗഡ് ഇമേജിംഗ് സേവനങ്ങളും ആരംഭിക്കുന്നതിന് ലുചെൻ ടെക്നോളജി ഹുവാവേ ക്ലൗഡുമായി സഹകരിച്ചു. ഭാവിയെക്കുറിച്ച് യു യാങ് ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം പ്രകടിപ്പിച്ചു: "ഡീപ്‌സീക്ക് ആഭ്യന്തരമായി ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങളിൽ ആത്മവിശ്വാസം വളർത്തുന്നു, ഭാവിയിൽ ആഭ്യന്തര കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കഴിവുകളിൽ കൂടുതൽ ഉത്സാഹവും നിക്ഷേപവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു."

തീരുമാനം

ChatGPT യേക്കാൾ DeepSeek "മികച്ചതാണോ" എന്നത് ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളെയും ലക്ഷ്യങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വഴക്കം, കുറഞ്ഞ ചെലവ്, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ എന്നിവ ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്ക്, DeepSeek മികച്ചതായിരിക്കാം. സൃഷ്ടിപരമായ എഴുത്ത്, പൊതുവായ അന്വേഷണം, ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ സംഭാഷണ ഇന്റർഫേസുകൾ എന്നിവയ്ക്ക്, ChatGPT നേതൃത്വം നൽകിയേക്കാം. ഓരോ ഉപകരണവും വ്യത്യസ്ത ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നു, അതിനാൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന സന്ദർഭത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.