Tenk deg å våkne opp en morgen og oppdage at en liten kinesisk oppstartsbedrift nettopp har rystet hele AI-verdenen. 

Det var akkurat det som skjedde med DeepSeek den 25. januar 2025.

10 dager etter lanseringen av applikasjonen steg Deepseek til # 1 på Apple App Store i USA.

Den slo ChatGPT, som hadde vært den mest populære gratis AI-appen de siste årene.

Teknologigiganter som Nvidia, Microsoft og Meta så aksjekursene sine falle da investorene begynte å stille spørsmål ved om USA fortsatt er den største markedsaktøren... 

Sam Altman, administrerende direktør i OpenAI (ChatGPTs morselskap), har også lagt merke til nykommeren.

Det som fanget alles oppmerksomhet, var hvordan DeepSeek klarte å utvikle AI-teknologien sin til en brøkdel av de vanlige kostnadene.

De brukte Nvidia H800-brikker, og oppnådde et effektivitetsnivå som også hevet øyenbrynene i vestlige land og myndigheter.

Alle er forbløffet hvordan dette nye selskapet har laget AI, som er åpen kildekode, og som kan gjøre så mye mer med mindre. 

I dag skal vi se nærmere på hva DeepSeek er, hvordan du kan bruke DeepSeek AI til oppgavene dine, og om det er det rette verktøyet for deg. 

Kom igjen!

Hva er DeepSeek?

DeepSeek er en Kinesisk AI-selskap som ble grunnlagt i mai 2023 i Hangzhou av Liang Wenfeng.

Liang Wenfeng er også medgrunnlegger av et av Kinas største hedgefond.

DeepSeek oppsto med en klar visjon: Å gjøre kunstig intelligens kraftig, tilgjengelig og rimelig for alle. 

Fra og med februar 2025 har DeepSeek lansert syv AI-modeller. Her er en rask titt på dem.

• Først kom DeepSeek-koder i slutten av 2023, hjelper den folk med å skrive kode. 

• Så skapte de DeepSeek LLM som var en generell språkmodell. 

• Neste var DeepSeek-V2, som fungerte bedre og kostet mindre. 

• I midten av 2024 lanserte de en enda bedre kodehjelper kalt DeepSeek Coder-V2.

• I slutten av 2024 lanserte de DeepSeek-V3, en superrask og supersmart modell (med 671 milliarder parametere)

• I januar 2025 ga de så ut DeepSeek R-1som konkurrerer med OpenAIs GPT-4, men som koster langt mindre.

• De introduserte også Janus-Pro-7Bsom kan forstå og skape bilder.

Alle modellene er åpen kildekode.

Dette betyr at hvem som helst kan bruke dem gratis.

For eksempel: 

Sett at du er en del av en fintech-oppstartsbedrift, og at selskapet ditt ønsker å bruke kunstig intelligens til å analysere resultatrapporter og forklare finanssjargong på vanlig engelsk.

Fiks: 

Med DeepSeek, du har en offentlig tilgjengelig modell som du kan bruke som utgangspunkt, trene den på interne SEC-arkiver og investorsamtaler, og distribuere den privat. 

Totalkostnaden vil være en brøkdel av GPT-4s API-avgifter.

Dette er en ganske stor sak fordi nåværende favoritter som ChatGPT-4, Gemini 1.5 Pro og Claude 3 tilbyr ikke modellene sine på denne måten.

De har vel litt problemer med å forplikte seg til å bruke åpen kildekode?

Hvordan fungerer det?

DeepSeek fungerer akkurat som oss. Ja, den fungerer som mennesker. 

La meg forklare.

Tenk på hvordan du lærte å lage en ny oppskrift.

Første gang følger du instruksjonene trinn for trinn for å få alt riktig. 

Retten ble perfekt (eller ikke).

Uansett prøver du å justere tingene til neste gang - mer krydder, kok den litt lenger, eller endre timingen. 

Hver gang du lager en rett, lærer du av feilene dine og blir bedre.

Det er gjennom denne prosessen med prøving, feiling og justering at mennesker lærer og forbedrer ferdighetene sine.

I henhold til forskningsoppgave publisert av DeepSeek, er det akkurat denne modellen R-1-modellen bruker, og den heter "Forsterkningslæring"

I forsterkningslæring lærer du ved å eksperimentere, revurdere og raffinere kontinuerlig, i stedet for å huske alle mønstrene utenat.

Den gir deg ikke bare et svar med en gang - den tenker gjennom løsningen, vurderer den på nytt og gir deg deretter et svar.

Med tiden blir den bedre på akkurat hvordan du perfeksjonerte den oppskriften.

DeepSeek-funksjoner

1) DeepSeek-koder

Det var med DeepSeek-coder det hele begynte.

Det var selskapets første AI-modell lansert i 2023 og ble trent på 2 billioner tokens på tvers av 80 programmeringsspråk.

Selv den mindre 7B-versjonen presterer like bra som mye større modeller som CodeLIama-34B.

Og når du ser på den største 33B-versjonen, er den bedre enn GPT-3.5 på flere kodingstester.

2) DeepSeek-LLM

DeepSeek LLM var selskapets første generelle store språkmodell.

Med 67 milliarder parametere er det trent på hele 2 billioner tokens på både engelsk og kinesisk.

Det som er imponerende er at det matcher GPT-4s ytelse på mange områder og knuser den i koding (73,78% på HumanEval) og matematikk (84,1 på GSM8K). 

I tillegg håndterer den det kinesiske språket bedre enn ChatGPT 3.5.

3) DeepSeek-Math

DeepSeek-Math er bygget på deres kodingsmodell, men er spesielt opplært til å håndtere komplekse matematiske problemer. 

Her er den interessante delen...

Sett at en elev ikke bare pugger matematiske formler, men ønsker å forstå hvordan man løser problemer trinn for trinn.

DeepSeeks "tenkende" del hjelper studenten fordi den viser frem tankeprosessen, noe som er en unik evne i enhver AI-modell.

Den scorer så imponerende på matteoppgaver på konkurransenivå at den nesten er på høyde med tunge AI-modeller som GPT-4 og Googles Gemini Ultra.

Modellens styrke kommer fra to hovedfaktorer:

1. Web-Data Engineering: Den bruker et nøye utvalgt sett med matematikkrelaterte data fra nettet for å forbedre resonneringsevnen.

2. Avansert treningsteknikk: Den bruker en metode som kalles GRPO (Group Relative Policy Optimization) for å forbedre det matematiske resonnementet samtidig som minnet forvaltes effektivt under opplæringen.

Når den får flere sjanser til å løse et problem (omtrent som å dobbeltsjekke arbeidet ditt), øker nøyaktigheten til 60,9%.

Og det gjør det en av de beste på området.

4) DeepSeek-VL (visjonsspråk)

DeepSeek-VL er en Vision-Language-modell som er utviklet for å forstå og behandle både visuelle og språkbaserte data

Den er utviklet for å håndtere ting du står overfor hver dag:

• Den kan lese og forstå skjermbilder fra nettsteder
• Den forstår PDF-filer og dokumenter
• Den kan forklare diagrammer og grafer
• Den kan til og med behandle bilder i høy oppløsning (1024 x 1024) uten forsinkelser

Denne funksjonen finnes i to størrelser (1,3B og 7B), og begge versjonene er helt åpne for allmennheten.

5) Arkitektur med en blanding av eksperter

DeepSeek bruker Arkitektur med en blanding av eksperter (MoE). 

La oss forstå dette ved hjelp av et eksempel. 

Når du går på sykehuset, møter du ikke bare én lege som kan alt om medisin, ikke sant?

I stedet blir du henvist til spesialister - en hjertespesialist for hjerteproblemer, en øyelege for synsproblemer, og så videre.

DeepSeek fungerer også på samme måte!

I stedet for én stor AI-hjerne har den forskjellige "ekspert" komponenter, og hver av dem er spesialisert på bestemte oppgaver. 

For eksempel,

Du spør den kunstige intelligensen: "Jeg får en feil når jeg prøver å kjøre Python-skriptet mitt. Kan du hjelpe meg?"

MoE AIs "Syntaksekspert": "Problemet er med innrykkingen av linje 12. Den skal være innrykket under for-løkken."

MoE AIs "ekspert på datastrukturer": "Jeg ser at du bruker en liste der en ordbok ville vært mer effektiv. Jeg anbefaler at du bytter listen til en ordbok for å forbedre ytelsen."

MoE AIs "Algoritmeekspert": "Du bruker en boblesorteringsalgoritme her. For å få bedre ytelse foreslår jeg at du bytter til merge sort, som er mye raskere for store datasett."

Endelig AI-svar: "For å rette feilen må du fikse innrykkingen på linje 12, erstatte listen med en ordbok for bedre ytelse og bytte til flettesorteringsalgoritmen for raskere utførelse."

Bak kulissene er det en "gateway" Det er som sykehusets resepsjon, som vet nøyaktig hvilken spesialist du trenger å oppsøke.

Denne arkitekturen er en av grunnene til at DeepSeek anses som effektiv, samtidig som den bruker mindre ressurser enn konkurrentene.

Integrering av AI-verktøy for bedre resultater

Nå som vi har en klar forståelse av hvordan DeepSeek AI fungerer... 

La oss finne ut hvordan vi kan integrere DeepSeek AI med ulike verktøy for å forbedre resultatene. 

Personlig tilpasning av følgebrev

Trinn # 1 - Research og jobbsøking

1. Søk etter jobber på Upwork, Fiverr, LinkedIn eller Indeed basert på ferdighetene dine
2. Bruk DeepSeek AI til å finne ut hvilke selskaper som ansetter flest.

Oppfordringer til jobb

• Oppsummer de mest etterspurte myke og harde ferdighetene for [stillingstittel] i [år] basert på aktuelle stillingsannonser. 
• Trekk ut nøkkelferdigheter og ansvarsområder fra denne stillingsbeskrivelsen: [Lim inn JD].

Trinn # 2 - Fortsett optimalisering

1. Søk etter en ATS-vennlig CV-mal fra en CV-bygger. 
2. Du kan optimalisere kulepunktene/ferdighetene/prestasjonene med DeepSeek AI

Oppfordringer til CV 

• Skriv om kulepunktene i CV-en min slik at de blir mer prestasjonsfokuserte uten å bli for omfattende [Lim inn CV].
• Forbedre denne tekniske prosjektbeskrivelsen for å gjøre den mer effektiv og profesjonell: [Lim inn detaljer].
• Gjør CV-en min ATS-vennlig for en [stillingstittel]-rolle.

Trinn # 3 - Personlig tilpasning av følgebrev

1. Utarbeid et første brev ved hjelp av Generator for følgebrev. 
2. Tilpass den med DeepSeek Chat basert på bedriftens behov.

Oppfordringer til personalisering av følgebrev

• Skriv et personlig søknadsbrev til en [stillingstittel] stilling hos [Firmanavn]: [Lim inn JD].
• Gjør dette følgebrevet mer kortfattet, profesjonelt og engasjerende: [Lim inn utkast].

Trinn # 4 - Analyse av kompetansegap

1. Sammenlign CV-en din med stillingsbeskrivelsene for å finne eventuelle kompetansegap.
2. Hvis det er noen hull, kan du finne anbefalinger til nettkurs eller prosjekter. (gratis eller betalte)

DeepSeek spør etter ferdigheter Gap-analyse

• Sammenlign CV-en min med denne jobben og analyser om det er noen ferdigheter som mangler: [Lim inn CV + JD].
• Foreslå nettkurs for å forbedre ferdighetene mine i [spesifikk ferdighet].

Trinn # 5 - AI-drevet intervjuforberedelse

1. Generer atferdsorienterte og tekniske intervjuspørsmål med Deepseek Chat.
2. Øv deg på kodingsutfordringer og få hjelp til feilsøking med Deepseek Code.

DeepSeek spør om AI-drevne intervjuforberedelser

• Generer vanlige atferdsorienterte intervjuspørsmål for en [stillingstittel]-rolle.
• Gi meg fem tekniske intervjuspørsmål for [spesifikk ferdighet].
• Analyser og forbedre svaret mitt på dette intervjuspørsmålet: [Lim inn svaret].

Sømløs oppretting av innhold

Nå som vi forstår hvordan DeepSeek AI øker produktiviteten, la oss utforske hvordan vi kan integrere det med Ikke påvisbar AI for å ta innholdsskaping til neste nivå.

Trinn #1 - AI-drevet bloggskriving

Generer et strukturert utkast ved hjelp av DeepSeek AI, og finpuss det deretter for autentisitet og engasjement med Undetectable AI.

Oppfordringer til bloggskriving

• Lag en bloggoversikt om [emne] med viktige samtalepunkter.
• Utvid denne disposisjonen til et utkast på 1000 ord med forskningsbasert innsikt.
• Skriv om denne delen for å gjøre den mer engasjerende og naturlig: [Lim inn tekst].

Trinn #2 - SEO-optimalisering og humanisering

Sørg for at bloggen din rangeres godt ved å bruke DeepSeek AI til søkeordsanalyse og Undetectable AI for å gjøre den høres mer menneskelig ut og overbevisende.

Oppfordringer til SEO og humanisering

• Finn de mest relevante SEO-søkeordene for [emne] basert på aktuelle trender.
• Skriv om dette avsnittet slik at det høres mer naturlig ut, samtidig som du beholder SEO intakt: [Lim inn tekst].
• Optimaliser denne metabeskrivelsen for søkemotorer og lesbarhet: [Lim inn tekst].

Trinn #3 - Opprettelse av innhold i sosiale medier

Lag engasjerende innlegg ved å utnytte DeepSeek AI for innholdsidéer og AI SEO-skribent for at du faktisk skrev det.

Oppfordringer til innlegg i sosiale medier

• Generer 5 tweet-ideer for [emne] med en uformell og engasjerende tone.
• Skriv om dette LinkedIn-innlegget slik at det blir mer engasjerende og profesjonelt: [Lim inn tekst].
• Lag en overbevisende Instagram-tekst til dette innlegget: [Lim inn detaljer].

Trinn #4 - AI-drevet e-postmarkedsføring

Bruk DeepSeek AI til å generere overbevisende e-posttekster, og forbedre lesbarheten og personaliseringen med Ikke påvisbar AI.

Oppfordringer til optimalisering av e-post

• Utarbeid en e-post til fagpersoner i [bransje].
• Skriv om denne e-posten slik at den høres mer naturlig og engasjerende ut: [Lim inn tekst].
• Tilpass denne e-posten til [målgruppe], samtidig som den er kortfattet og overbevisende.

Trinn #5 - AI-drevet innholdsredigering

Kjør de siste redigeringene med DeepSeek AI for å sjekke grammatikk og struktur, og bruk deretter Undetectable AI for å sikre at det høres autentisk og menneskelignende ut.

Oppfordringer til redigering og foredling

• Sjekk denne artikkelen for klarhet og grammatiske forbedringer: [Lim inn tekst].
• Få dette innholdet til å høres mer samtalevennlig og engasjerende ut: [Lim inn tekst].
• Sørg for at dette innholdet ikke kan skilles fra menneskelig skrift: [Lim inn tekst].

Ved å integrere DeepSeek AI med Undetectable AI kan du skape SEO-vennlig og virkelig menneskelignende innhold av høy kvalitet som fenger publikum, samtidig som du effektiviserer arbeidsflyten.

Hvor mye koster DeepSeek AI?

Hele modellen av DeepSeek ble bygget for $5,58 millioner kroner. 

Det er 17 ganger mindre enn det OpenAI angivelig brukte på å utvikle GPT-4, som kostet $80-100 millioner.

(Konsernsjef Sam Altman antydet også ekstra kostnader til forskning og personalkostnader).

Med tanke på dette er DeepSeeks priser svært gunstige for sluttbrukere, ettersom tokenbehandlingskostnaden er $1 per million tokens. 

Tokens er de mindre delene. 

Når du skriver inn noe i en AI, blir setningen/avsnittet delt opp i tokens.

Kostnaden ved å bruke en AI (som DeepSeek eller GPT-3) avhenger av hvor mange tokens AI-en behandler.

Så når DeepSeek tar $1 per million tokens, betyr det at brukerne betaler $1 for hver million tekststykker AI-en behandler.

Dette er 93% mindre kostnad sammenlignet med ledende alternativer som GPT-3 og Claude, som tar rundt $15 per million tokens.

Rask gjennomgang av DeepSeek

Med tanke på alle testene, undersøkelsene og anmeldelsene av verktøyet, mener vi at DeepSeek er et kraftig verktøy som er verdt å bruke.

... men bare til bestemte formål og med klare forholdsregler.

Bruk DeepSeek til:

• Læring og utdanning (spesielt koding og tekniske fag)

• Personlige prosjekter der personvern ikke er avgjørende

• Små bedrifter på jakt etter kostnadseffektive AI-løsninger

• Utviklere som ønsker å eksperimentere med og tilpasse AI-modeller

IKKE bruk DeepSeek til:

• Alle prosjekter som involverer sensitive data

• Forretningsvirksomhet som krever overholdelse av sikkerhetskrav

• Kreative skriveprosjekter

• Bruksområder der skjevheter kan forårsake alvorlige problemer

DeepSeek er gratis, og på mange områder er den på høyde med eller bedre enn betalte konkurrenter. 

Sikkerhetsproblemene er imidlertid umulige å ignorere. 

Det faktum at dataene dine blir lagret i Kina, gir mange brukere en ekstra grunn til bekymring.

Fordeler og ulemper med DeepSeek

La oss se nærmere på DeepSeeks styrker og utfordringer.

Fordeler med DeepSeek	Ulemper med DeepSeek
Helt gratis å bruke (med ytelse som tilsvarer $200/måned hos konkurrentene)	Dataene dine blir lagret i Folkerepublikken Kina
Den viser deg tankeprosessen. Super nyttig for læring, spesielt hvis du prøver å forstå koding eller komplekse problemer	Ikke så bra for kreativ skriving, så det er bedre å lete andre steder
Det er åpen kildekode - det betyr at du kan kjøre det på din egen datamaskin	Visse emner (spesielt om Kina) blir sensurert på chat-versjonen
Du kan skrive enkle forespørsler på én linje. Den kunstige intelligensen finner ut hva du trenger, uten at du trenger å be om hjelp

Hvem bør bruke DeepSeek?

Før vi går inn på hvem som bør bruke DeepSeek, la oss snakke om hvem som ikke bør ta i det med ildtang

• Alle som håndterer sensitive kundedata (beklager, helsepersonell)

• Finansinstitusjoner håndtering av konfidensielle transaksjoner

• Offentlige etater arbeid med gradert informasjon
• Selskaper som krever streng overholdelse av regelverk

• Virksomheter som ikke kan risikere data som blir lagret i Kina

• Personer som trenger en upartisk og fri for diskriminering data

DeepSeek R1 er tre ganger mer partisk enn konkurrentene, med 83% av testene som påviste diskriminerende resultater.

 Hvis du ikke håndterer sensitive data og er komfortabel med det kinesiske datalagringsaspektet, kan du definitivt bruke det.

Slik tester vi AI-verktøy

Når vi setter en kunstig intelligens på prøve, er det følgende 8 kriterier vi ser på:

Nøyaktighet og rask tolkning	Ytelse og modellarkitektur	Etikk og sikkerhet
Valuta for pengene	HVORDAN VI TESTER AI	Innovasjon og oppdateringer
Sikkerhet	Funksjoner og tilpasning	Brukeropplevelse

Er den rask og kraftig? 

Etisk og sikker? 

Tilbyr den kule, tilpassbare funksjoner uten at det koster skjorta? 

Denne tilnærmingen hjelper deg med å analysere styrkene (og svakhetene) ved hvert enkelt verktøy - slik at du vet hva som er verdt å bruke tid på!

Evaluering av effektivitet

DeepSeek er overraskende enkel å bruke. 

Det gir deg bare kravene uten den fancy prompt-teknikken.

YtelsesmessigDet er imponerende. 

Den gir raske og nøyaktige svar på tekniske oppgaver som kodingsproblemer, dataanalyse eller matematiske utfordringer. 

Den viser deg til og med hvordan den tenker, noe som gjør innlæringen superenkel.

Det er også konsekvent.

Du får pålitelige resultater hver gang, uansett om du stiller enkle spørsmål eller komplekse resonnementsproblemer.

Effektiviteten synker imidlertid betydelig i kreative oppgaver. 

Den er en glimrende mattelærer, men den kan ikke lære deg poesi. 

Derfor er vurderingen 9/10 for teknisk ytelse og 4/10 for kreative oppgaver.

DeepSeek og Undetectable AI-integrering

Felles innsats mangedobler styrken, og det gjelder også i dette tilfellet.

Sammen med andre verktøy kan vi gjøre DeepSeek enda mer naturlig.

Slik kan du gjøre dette:

1) AI-detektor + Humanizer

DeepSeek genererer flott innhold, men AI-detektorverktøy vil flagge det som ikke-menneskelig. 

I dette tilfellet kan du bruke et AI-detektor- og humaniseringsverktøy, for eksempel Ikke påvisbar AI for å gjøre innholdet mer naturlig og omgå deteksjonsfiltre. 

Du genererer det opprinnelige innholdet ved hjelp av DeepSeek, kopierer teksten til Undetectable AI og klikker på "Humanize" for å få innhold som høres naturlig ut.

2) AI-parafraser for optimalisering

DeepSeeks (eller andre AI-verktøy) svar kan noen ganger være for direkte og robotaktige. 

Ved å kjøre dem gjennom en AI-parafrase som vår AI-verktøy for parafrasering vil gjøre innholdet smidigere og mer engasjerende for blogger, sosiale medier, e-post og oppgaver.

3) AI SEO-skribent for web

Generer de første ideene og utkastene med DeepSeek, og bruk deretter et AI SEO-verktøy som for eksempel vårt SEO-forfatter for å optimalisere for søkeord, lesbarhet og rangeringspotensial. 

Moralen i historien?

DeepSeek er bare begynnelsen.

Bland, match og eksperimenter, for når AI-verktøy fungerer sammen, blir mulighetene ubegrensede!

Vanlige spørsmål om DeepSeek

Endelig dom

Er DeepSeek verdt det?

Ja, DeepSeek er verdt sin hype, men det er ikke for alle.

Hvis du er utvikler, student eller jobber med teknologi og er på utkikk etter et kraftig og gratis AI-verktøy, er DeepSeek en selvfølge for deg.

Den matcher (og noen ganger slår) GPT-4s ytelse, samtidig som den er åpen kildekode.

Den forklarer komplekse tekniske konsepter og viser hvordan de fungerer, noe som gjør den til et enestående læringsverktøy.

Men gratis betyr ikke alltid risikofritt. 

Datalagringen i Kina, de høye skjevhetene og de mislykkede sikkerhetstestene kan være avgjørende for mange potensielle brukere, spesielt virksomheter som håndterer sensitiv informasjon.

Anbefalinger til potensielle brukere

Før du bruker DeepSeek, må du forsikre deg om at du er komfortabel med hvor dataene dine skal.

Og hvis du har å gjøre med noe sensitivt eller regulert, kan det være lurt å holde seg til mer etablerte (og dyrere) alternativer.

For de av oss som trenger AI-generert innhold som ikke bare er kraftfullt, men også trygt og virkelig menneskelignende, har vi dekket deg på Ikke påvisbar AI.

Verktøyene våre bidrar til å forbedre, optimalisere og menneskeliggjøre tekst, samtidig som vi beholder personvernet og kontrollen - der de hører hjemme. 🚀