Čínský DeepSeek-V3 od firmy High-Flyer představuje nejnovější přírůstek do rodiny pokročilých jazykových modelů a nabízí řadu významných inovací, které jej odlišují od konkurence. Tento model, postavený na architektuře Mixture-of-Experts (MoE), přináší schopnost komplexního uvažování (reasoning) spolu s možností pracovat se standardně dlouhými kontexty a dokumenty. Zatímco konkurenční modely řady „o“ od společnosti OpenAI jsou dostupné velice omezeně v bezplatné verzi nebo potom více ChatGPT+ předplatitelům, DeepSeek-V3 nabízí své působivé schopnosti zcela zdarma a je tedy dostupnější širší řadě uživatelů. Má však i své stinné stránky, které si v tomto článku taky rozebereme.
Uživatelské rozhraní
Abyste se do aplikace dostali, stačí se jen zaregistrovat pomocí e-mailu na adrese: https://chat.deepseek.com a ani není potřeba zadávat telefonní číslo. Uživatelské rozhraní je podobné jako u ChatGPT. Prvky jsou na pracovní ploše rozmístěny v podstatě stejně. V levém rohu je možnost otevřít nový chat a v pravém okně už najdete zadávací pole, které všichni jistě dobře znáte. Pod vyhledávacím oknem si můžete vypnout a zapnout DeepThink – „přemýšlecí režim“ nebo zapnout internetové vyhledávání.
Princip Pattern matching doplnil reasoning
Tradiční jazykové modely (Claude, GPT 4o, Gemini 1.5/2.0) se při generování odpovědí často spoléhaly na pattern matching – mechanismus rozpoznávání statistických vzorců v datech. Když například uživatel položil otázku začínající slovy „Jaké je hlavní město…“, model na základě naučených vzorců automaticky tušil, že správně bude název metropole. Tento přístup však narážel na své limity při řešení složitějších úloh, které vyžadovaly skutečné pochopení kontextu a logických souvislostí.
Komplexní problémy řeší krok za krokem
Model DeepSeek-V3 ve verzi DeepThink se od pattern matchingu odklání trochu jiným směrem. Pracuje s něčím, čemu se říká reasoning a v podstatě se jedná o komplexnější uvažování. Nejen, že dokáže pracovat s více slovy (nebo částmi slov) najednou, ale zároveň se obejde bez dodatečných pravidel nebo omezení, která by mu během učení říkala, jak se má chovat. Tato pravidla (penalizace) obvykle pomáhají modelu učit se správně, ale tento model je nepotřebuje, protože je navržen tak, aby se učil efektivněji. Díky tomu může model rozpoznávat logické souvislosti v datech, aniž by došlo ke zkreslení kvůli umělým ztrátovým funkcím. Místo pouhé analýzy povrchových vzorců tedy model postupuje tak, že vytváří odpovědi krok za krokem, přičemž zohledňuje celkový kontext a vzájemné vztahy mezi daty.
Funkce v DeepSeek a porovnání bezplatné konkurence
V této části se budu věnovat čistě uživatelskému zážitku. Pokud byste si chtěli přečíst větší srovnání, můžete se podívat do 53stránkové výzkumné práce na GitHubu právě od firmy High-flyer, která vlastní DeepSeek. Ve studii najdete rovněž srovnání s ostatními modely, ale je potřeba brát srovnání s určitou rezervou. Ve srovnání chybí třeba model o1, který v rámci pokročilé argumentace je tomuto modelu nejblíže. Nebojte se, srovnání si uděláme níže také, abyste si mohli říct, zdali vám stojí investovat do placených aplikací.
Analýza obrázků
Analýza obrázků umělou inteligencí je dnes naprostou samozřejmostí, přestože to ještě nedávno nešlo. Staré přísloví praví, že „jeden obrázek vydá za tisíc slov“ – a v době AI to platí dvojnásob. Stačí nahrát jediný screenshot a chatbot okamžitě vyčte kontext. DeepSeek umožňuje nahrávání obrázků také, avšak jen těch, které obsahují text. Zkoušel jsem do něj nahrát obrázky místností, budov či uměleckých děl, ale nebyl schopný s tímto snímkem nic dělat. Je to tedy malinké mínus. Odpadá nám tedy možnost diskutovat nad stylem architektury či obdobím zhotovení obrazu. Věřím, že to bude časem lepší, ale pro tuto chvíli to bohužel nejde. Provedl jsem aspoň analýzu obrázku s ručními poznámkami.
Práce s dokumenty
DeepSeek má omezenou kapacitu při práci s dokumenty, ale je to pochopitelné už kvůli náročnosti analýzy. Překvapilo mě, že zvládl nahrát dokument o 150 tisících znacích, který však třeba Claude nebyl schopný pojmout. Sice napsal, že zvládne přečíst jen 93 %, ale s analýzou si následně poradil. Výstupy byly v porovnání s Copilotem a ChatGPT velice srovnatelné a správné. Limit u DeepSeek je 50 dokumentů, každý s limitem 100 MB. Je nutné, aby se jednalo o nějakou formu textového dokumentu. Co se týče práce s dokumenty, tak obecně raději volím NotebookLM, o kterém jsem psal v tomto článku.
Hledání na internetu (search modul)
V oblasti hledání na internetu mě DeepSeek velice překvapil. Poprosil jsem jej, aby mi našel informace ohledně nového čipu Willow a rozdíl ve výstupech je oproti třeba práci s dokumenty viditelný. Vygeneroval mi zprávu v podobě menšího článku. Chtěl jsem původně pracovat také s Gemini, ale ani v bezplatné, ani v placené verzi neumí hledat na internetu. Trochu mě to překvapilo, protože jsem myslel, že tuto funkci Google zanechá. Záměrně jsem vynechal Claude, protože nemá přístup k internetu. ChatGPT se zachoval na různých účtech odlišně. Dostal jsem buďto pouze textovou odpověď nebo jsem dostal odpověď včetně YouTube videa. MS Copilot mi zase vygeneroval jen krátké shrnutí a DeepSeek mi vygeneroval skoro celý článek. Ukázky si můžete přečíst zde.
Nativní podpora některých značkovacích jazyků
Jakmile přišla do Claude funkce Artifacts, zamiloval jsem si ji. Claude umí opravdu dobře vytvářet a následně zobrazovat třeba .svg soubory pro různá schémata, wireframy webových stránek apod., ale také udělat jednoduché programy a spustit je. Tato funkce mi v ChatGPT hodně chybí. K mému překvapení jsem zjistil, že DeepSeek takové věci umožňuje také a byť jsou možnosti i kvalita odlišná oproti Claude, stejně mi to dělá velkou radost. Jednotlivé porovnání si můžete zobrazit zde.
Jak nám DeepSeek pomůže ve školství?
Hlavní přínos vidím v tom, že žáci mohou pochopit složitější téma i z pohodlí domova. Ne vždy třeba žák pochopí probírané téma v matematice, fyzice či v chemii a bojí se zeptat. Dotaz následně může vznést modelu s pokročilým algoritmem a s největší pravděpodobností mu odpoví dobře. Zkoušel jsem úspěšnost na matematickém klokanovi a až na některé složité studentské otázky odpověděl dobře, což se u běžných LLM nedělo. Dále může posloužit jako skvělý parťák pro tvorbu početních příkladů různých úrovní nebo přípravu argumentů pro argumentační eseje. Níže se podíváme ještě na to, jak si DeepSeek vede v přípravě hodin či v kreativním psaní.
Jak si poradí DeepSeek s přípravou na hodinu?
Poprosil jsem DeepSeek, aby mi připravil hodinu.
Prompt byl:
Potřebuji si připravit vyučovací blok na 2×45 minut na téma rastr a vektor. Učím na základní škole a chtěl bych, aby to bylo co nejpodrobnější. Piš mi v českém jazyce. Zároveň stanov cíle hodiny. Chtěl bych, aby si žáci ideálně na rozdíl přišli sami.
Paradoxně mi „DeepThink” nedával tak dobré výsledky jako když ta možnost byla vypnutá. Výsledek nebyl vůbec špatný. Model není na trhu dlouho a vlastně jsem asi čekal trochu horší výsledek. Posuďte sami zde. Výstup si můžete porovnat s výsledky z MS Copilotu, ChatGPT či Claude. V některých ohledech byly přípravy vlastně dost podobné, v některých aspektech se lišily. Dá se říct, že třeba oproti Venice.AI, který jsme si ukazovali dříve, je to opravdu použitelný chatbot. Čím více chatboty testuji, tím více si říkám, že každý má svou přidanou hodnotu trochu v něčem jiném a je výborné chatboty kombinovat.
Kreativní psaní vs DeepSeek
Chtěl jsem chatbota podrobit ještě jedné zkoušce, a tou je tvorba článku na školní web. Zajímalo mě, s jakou kvalitou dokáže takový článek napsat. Výsledek je možné si přečíst zde. Článek není napsán špatně. Spíše je to o nějakém subjektivním pohledu.
Prompt byl:
Napiš článek na školní web. Zadání je níže. Jméno školy si vymysli Naše škola se zapojila do nového ekologického projektu „Zelená učebna“. V rámci projektu jsme na školní zahradě vybudovali venkovní učebnu s přírodními prvky – byly zde vysázeny bylinkové záhony, instalovány ptačí budky a vznikl malý jezírková biotop. Učebna bude sloužit především pro výuku přírodopisu a environmentální výchovy, ale mohou ji využívat i ostatní předměty. Napiš článek o slavnostním otevření této učebny, které proběhlo minulý týden. Zaměř se na: Popis nové učebny a její vybavení; rozhovory s učiteli a žáky o tom, jak plánují učebnu využívat; plánované aktivity a projekty.
Na odkazech níže můžete porovnat, jak si vedli ostatní chatboti.
Právní aspekty a rizika
Právní podmínky DeepSeeku jsou malinko kontroverzním tématem hlavně z důvodu nejasného uchovávání dat. Zkusím vám shrnout v tomto odstavci právní aspekty služby. Nechci vás žádným způsobem strašit, ale je lepší si podmínky vysvětlit. Firma píše, že služba je primárně určena dospělým, přičemž osoby nad 14 let ji mohou používat se souhlasem zákonného zástupce. Podle podmínek DeepSeek využívá data vstupů a výstupů k rozvoji služby. Nicméně dále dodává, že je může sdílet s reklamními a analytickými společnostmi nebo třeba v rámci firemní struktury. Je tedy těžké vyčíst, ke komu se data dostanou. Kromě vstupů a výstupů také sbírají a měří technické údaje – IP adresu, typ prohlížeče, o jaké se jedná zařízení, cookies nebo také informace, které předáváte přihlášením při spojení přes Google. Společnost uvádí, že je pro ni důležité, aby nebyla data zneužita a že svá bezpečnostní opatření neustále kontrolují. Problém je, že není specifikováno, jak jsou data chráněna, a tak se můžeme jen domnívat. V následující větě navíc zmiňují, že žádné spojení není bezchybné, což trochu snižuje kredibilitu jejich tvrzení. Data mohou být uložena na serverech v Číně na nezbytně dlouhou dobu. Co to konkrétněji znamená, již není blíže specifikováno, a tak to v klidně může být „napořád“. Jako u každé služby, i zde je lepší zachovat opatrnost při práci s citlivými nebo důvěrnými daty. Vyhněte se zadávání osobních údajů nebo informací, o které byste nechtěli přijít. Ve škole je potom vhodné tato doporučení konzultovat s žáky, aby se naučili bezpečnosti při práci s umělou inteligencí.
Cenzura v DeepSeeku
Portál E-bezpečí varuje před čínským modelem umělé inteligence DeepSeek, který kromě běžných funkcí chatbotu slouží také jako nástroj cenzury. Na citlivé otázky týkající se například protestů na náměstí Nebeského klidu, statusu Tchaj-wanu nebo čínské lidskoprávní politiky model buď odmítá odpovědět, nebo poskytuje odpovědi, které jsou v souladu s oficiální čínskou propagandou.
Tento přístup vyvolává i u mě vážné obavy o manipulaci informací a omezování svobody slova v digitálním prostoru. Vyzkoušel jsem tedy stejně zvídavé otázky položit také, abych cenzuru pocítil na vlastní kůži a dostal jsem zajímavé výsledky. Na dotaz ohledně náměstí Nebeského klidu mi odpověděl správně, ale na žádný z dalších promptů mi už neodpověděl. Podle různých zdrojů čelí DeepSeek útoku hackerů a jejich služby nefungují na 100 %. V den dopisování článku však stav webu na stránce https://status.deepseek.com/ vypadal v pořádku. Byl jsem zablokován či se jedná opravdu o chybu a cenzuru aktivně řeší? Jak to vidíte vy? Přispět můžete v komentářích.
Jak používat nejnovější model R1 na půdě USA?
Modely DeepSeeku jsou open-source, známe jejich zdrojový kód. Jsme tedy schopni si takový model rozjet i lokálně doma, nebo jej může někdo provozovat i na serverech v USA či klidně v Evropě. Perplexity, který je známý pro své skvělé vyhledávací možnosti, něco takového udělal. Tento oblíbený chatbot umožňuje pracovat s modelem R1 od DeepSeek jednak bez jakékoliv cenzury, ale také jsou data uložena na amerických a evropských serverech, a tak se řídí jinými zákony než těmi čínskými.
Záver
Cílem článku bylo vám představit nového chatbota, který má potenciál být dalším hráčem na dynamickém trhu umělé inteligence. Prošli jsme si jeho výhody, nevýhody a stinné stránky. Líbí se mi, že uživatelé bez předplatného můžou zkoušet limity modelu, který se podobá konkurenčnímu o1 modelu. Limit se mi po celém dni testování nepodařilo pokořit, a i přes takto náročné testování mu zbylo dost sil.
Autor: Štěpán Kudláček
