Wyobraź sobie, że pewnego ranka budzisz się i odkrywasz, że mały chiński startup właśnie wstrząsnął całym światem sztucznej inteligencji. 

Dokładnie to stało się z DeepSeek 25 stycznia 2025 roku.

10 dni po uruchomieniu aplikacji, Deepseek osiągnął # 1 w Apple App Store w Ameryce.

Pokonała ona ChatGPT, która była najpopularniejszą darmową aplikacją AI przez ostatnie kilka lat.

Giganci technologiczni, tacy jak Nvidia, Microsoft i Meta, obserwowali spadek cen swoich akcji, gdy inwestorzy zaczęli zastanawiać się, czy Stany Zjednoczone nadal są największym graczem na rynku.... 

Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI (firmy macierzystej ChatGPT), również zwrócił uwagę na nowego gracza.

To, co przykuło uwagę wszystkich, to sposób, w jaki DeepSeek zdołał rozwinąć swoją technologię AI za ułamek typowych kosztów.

Zastosowano w nich układy Nvidia H800, dzięki czemu uzyskano również poziom wydajności, który podniosło brwi w krajach zachodnich i rządach.

Wszyscy są zdumieni Jak ta nowa firma stworzyła sztuczną inteligencję, która jest open source i jest w stanie zrobić o wiele więcej za mniej. 

Dzisiaj rozważymy wszystkie te emocje, zbadamy, czym jest DeepSeek, jak wykorzystać DeepSeek AI do swoich zadań, a nawet czy jest to odpowiednie narzędzie dla Ciebie. 

Idziemy!

Czym jest DeepSeek?

DeepSeek to Chińska firma zajmująca się sztuczną inteligencją która została założona w maju 2023 r. w Hangzhou przez Liang Wenfeng.

Liang Wenfeng jest również współzałożycielem jednego z największych chińskich funduszy hedgingowych.

DeepSeek powstał z jasną wizją: Uczynić sztuczną inteligencję potężną, dostępną i przystępną cenowo dla każdego. 

Od lutego 2025 r. DeepSeek wprowadził siedem modeli sztucznej inteligencji. Oto krótkie spojrzenie na nie.

• Najpierw pojawił się DeepSeek Coder pod koniec 2023 roku, pomaga ludziom w pisaniu kodu. 

• Następnie stworzyli DeepSeek LLM który był modelem językowym ogólnego przeznaczenia. 

• Następny był DeepSeek-V2który działał lepiej i kosztował mniej. 

• W połowie 2024 r. wydali jeszcze lepszego pomocnika kodowania o nazwie DeepSeek Coder-V2.

• Pod koniec 2024 r. uruchomili DeepSeek-V3super szybki i super inteligentny model (z 671 miliardami parametrów)

• Następnie w styczniu 2025 r. wydali DeepSeek R-1który konkuruje z GPT-4 OpenAI, ale kosztuje znacznie mniej.

• Wprowadzili również Janus-Pro-7Bktóry może rozumieć i tworzyć obrazy.

Wszystkie modele są open-source.

Oznacza to, że każdy z dowolnego miejsca może z nich korzystać za darmo.

Na przykład: 

Załóżmy, że jesteś częścią startupu fintech i twoja firma chce przejść na sztuczną inteligencję do analizy raportów o zyskach i wyjaśniania żargonu finansowego prostym językiem angielskim.

Poprawka: 

Z DeepSeek, Masz publicznie dostępny ich model, który możesz wykorzystać jako bazę, przekwalifikować go na wewnętrznych dokumentach SEC i rozmowach z inwestorami, a następnie wdrożyć go prywatnie. 

Całkowity koszt stanowiłby ułamek opłat API GPT-4.

Jest to dość duża sprawa, ponieważ obecni faworyci, tacy jak ChatGPT-4, Gemini 1.5 Pro i Claude 3 nie oferują swoich modeli w ten sposób.

Zgaduję, że mają pewne problemy z zaangażowaniem w przejście na open-source?

Jak to działa?

DeepSeek działa tak jak my. Tak, działa jak ludzie. 

Pozwól mi wyjaśnić.

Pomyśl o tym, jak nauczyłeś się gotować według nowego przepisu.

Za pierwszym razem należy postępować zgodnie z instrukcjami krok po kroku, aby wszystko było w porządku. 

Danie okazało się idealne (lub nie).

Tak czy inaczej, następnym razem spróbuj dostosować rzeczy - więcej przypraw, gotuj trochę dłużej lub zmień czas. 

Za każdym razem, gdy robisz danie, uczysz się na błędach i stajesz się w tym lepszy.

Ten proces prób, błędów i dostosowań jest sposobem, w jaki ludzie uczą się i doskonalą swoje umiejętności.

Zgodnie z artykuł badawczy opublikowany przez DeepSeek, jest to dokładny model używany przez model R-1 i nazywa się "Uczenie ze wzmocnieniem"

W uczeniu ze wzmocnieniem uczysz się poprzez ciągłe eksperymenty, ponowną ocenę i udoskonalanie, zamiast zapamiętywać wszystkie wzorce.

Nie tylko od razu udziela odpowiedzi, ale też zastanawia się nad rozwiązaniem, rozważa je, a następnie udziela odpowiedzi.

Z biegiem czasu, staje się coraz lepszy w tym, jak udoskonaliłeś ten przepis.

Funkcje DeepSeek

1) DeepSeek-Coder

Od DeepSeek-coder wszystko się zaczęło.

Była to firma pierwszy model AI wprowadzony na rynek w 2023 r. i została przeszkolona na 2 bilionach tokenów w 80 językach programowania.

Nawet jego mniejsza wersja 7B radzi sobie tak dobrze, jak znacznie większe modele CodeLIama-34B.

A jeśli spojrzeć na jego największą wersję 33B, to przewyższa GPT-3.5 w kilku testach kodowania.

2) DeepSeek-LLM

DeepSeek LLM był pierwszym dużym modelem językowym ogólnego przeznaczenia.

Dzięki 67 miliardom parametrów został on przeszkolony na ogromnej liczbie 2 bilionów tokenów w języku angielskim i chińskim.

Imponujące jest to, że dorównuje wydajności GPT-4 w wielu obszarach i miażdży go w kodowaniu (wynik 73,78% w HumanEval) i matematyce (wynik 84,1 w GSM8K). 

Ponadto, obsługuje język chiński lepiej niż ChatGPT 3.5.

3) DeepSeek-Math

DeepSeek-Math został zbudowany w oparciu o ich model kodowania, ale został specjalnie przeszkolony do obsługi złożonych problemów matematycznych. 

Oto interesująca część...

Załóżmy, że uczeń nie tylko zapamiętuje formuły matematyczne, ale chce zrozumieć, jak rozwiązywać problemy krok po kroku.

Część "myśląca" DeepSeek pomaga uczniowi, ponieważ pokazuje jego proces myślenia, który jest pierwszą w swoim rodzaju umiejętnością w każdym modelu sztucznej inteligencji.

Osiąga tak imponujące wyniki w zadaniach matematycznych na poziomie konkursowym, że niemal dorównuje modelom sztucznej inteligencji wagi ciężkiej, takim jak GPT-4 i Google Gemini Ultra.

Siła modelu wynika z dwóch głównych czynników:

1. Inżynieria danych internetowych: Wykorzystuje starannie dobrany zestaw danych matematycznych z Internetu, aby poprawić swoje zdolności rozumowania.

2. Zaawansowana technika treningowa: Wykorzystuje metodę o nazwie Group Relative Policy Optimization (GRPO), aby usprawnić rozumowanie matematyczne, jednocześnie efektywnie zarządzając pamięcią podczas szkolenia.

Gdy ma kilka szans na rozwiązanie problemu (coś w rodzaju podwójnego sprawdzenia pracy), jego dokładność wzrasta do 60,9%.

I to sprawia, że jeden z najlepszych w tej dziedzinie.

4) DeepSeek-VL (Vision-Language)

DeepSeek-VL to model Vision-Language zaprojektowany do rozumienia i przetwarzania zarówno danych wizualnych, jak i językowych

Został zaprojektowany do obsługi rzeczywistych rzeczy, z którymi masz do czynienia każdego dnia:

• Potrafi odczytywać i rozumieć zrzuty ekranu ze stron internetowych
• Rozumie pliki PDF i dokumenty
• Potrafi objaśniać wykresy i diagramy
• Może nawet przetwarzać obrazy w wysokiej rozdzielczości (1024 x 1024) bez opóźnień

Funkcja ta jest dostępna w dwóch rozmiarach (1,3B i 7B), a obie wersje są całkowicie open-source dla ogółu społeczeństwa.

5) Architektura złożona z ekspertów

DeepSeek używa Architektura mieszanki ekspertów (MoE). 

Zrozummy to na przykładzie. 

Kiedy idziesz do szpitala, nie widzisz tylko jednego lekarza, który wie wszystko o medycynie, prawda?

Zamiast tego jesteś kierowany do specjalistów - kardiologa w przypadku problemów z sercem, okulisty w przypadku problemów ze wzrokiem itd.

DeepSeek również działa w ten sam sposób!

Zamiast jednego ogromnego mózgu AI, ma różne "ekspert" komponentów, a każdy z nich specjalizuje się w określonych zadaniach. 

Na przykład,

Pytasz SI: "Otrzymuję błąd podczas próby uruchomienia skryptu Python. Czy możesz mi pomóc?"

"Ekspert składni" MoE AI: "Problem dotyczy wcięcia w linii 12. Powinno być wcięcie pod pętlą for."

"Ekspert ds. struktury danych" MoE AI: "Widzę, że używasz listy, gdzie słownik byłby bardziej wydajny. Zalecam zamianę listy na słownik, aby poprawić wydajność".

"Ekspert ds. algorytmów" w MoE AI: "Używasz tutaj algorytmu sortowania bąbelkowego. Aby uzyskać lepszą wydajność, sugeruję przejście na sortowanie scalone, które jest znacznie szybsze w przypadku dużych zbiorów danych".

Ostateczna odpowiedź AI: "Aby naprawić błąd, należy poprawić wcięcie w linii 12, zastąpić listę słownikiem w celu uzyskania lepszej wydajności i przełączyć się na algorytm sortowania scalonego w celu szybszego wykonania".

Za kulisami znajduje się "gateway" toczący się proces - jest jak recepcja w szpitalu, która dokładnie wie, do którego specjalisty należy się udać.

Ta architektura jest jednym z powodów, dla których DeepSeek jest uważany za wydajny, a jednocześnie zużywa mniej zasobów niż jego konkurenci.

Integracja narzędzi AI w celu zwiększenia wydajności

Teraz, gdy dobrze rozumiemy, jak działa DeepSeek AI... 

Sprawdźmy, w jaki sposób możemy zintegrować DeepSeek AI z różnymi narzędziami, aby zwiększyć jego wydajność. 

Personalizacja listu motywacyjnego

Krok # 1 - Wyszukiwanie i określanie ofert pracy

1. Wyszukiwanie ofert pracy w serwisach Upwork, Fiverr, LinkedIn lub Indeed na podstawie posiadanych umiejętności.
2. Skorzystaj z DeepSeek AI, aby znaleźć najlepsze firmy zatrudniające pracowników.

Wskazówki dotyczące pracy

• Podsumuj najbardziej pożądane umiejętności miękkie i twarde dla [nazwa stanowiska] w [rok] w oparciu o aktualne oferty pracy. 
• Wyodrębnij kluczowe umiejętności i obowiązki z tego opisu stanowiska: [Wklej JD].

Krok # 2 - Wznowienie optymalizacji

1. Wyszukaj przyjazny dla ATS szablon CV z witryny Kreator CV. 
2. Możesz zoptymalizować wypunktowania/umiejętności/osiągnięcia za pomocą DeepSeek AI

Podpowiedzi do CV 

• Przeformułowanie wypunktowania mojego CV, aby było bardziej skoncentrowane na osiągnięciach, ale bez popadania w przesadę [Wklej CV].
• Ulepsz ten techniczny opis projektu, aby był skuteczny i profesjonalny: [Wklej szczegóły].
• Uczyń moje CV przyjaznym dla ATS na stanowisko [nazwa stanowiska].

Krok # 3 - Personalizacja listu motywacyjnego

1. Przygotuj wstępny list, korzystając z Generator listów motywacyjnych. 
2. W oparciu o wymagania firmy, spersonalizuj ją za pomocą DeepSeek Chat.

Wskazówki dotyczące personalizacji listu motywacyjnego

• Napisz spersonalizowany list motywacyjny na stanowisko [nazwa stanowiska] w [nazwa firmy]: [Wklej JD].
• Spraw, aby ten list motywacyjny był bardziej zwięzły, profesjonalny i angażujący: [Wklej wersję roboczą].

Krok # 4 - Analiza luk w umiejętnościach

1. Porównaj swoje CV z opisem stanowiska, aby znaleźć wszelkie luki w umiejętnościach.
2. Jeśli są jakieś luki, można znaleźć rekomendacje dotyczące kursów online lub projektów. (bezpłatnych lub płatnych)

Podpowiedzi DeepSeek dotyczące umiejętności Analiza luk

• Porównaj moje CV z tym stanowiskiem i przeanalizuj, czy brakuje mi jakichś umiejętności: [Wklej CV + JD].
• Zaproponuj kursy online, aby poprawić moje umiejętności w [konkretna umiejętność].

Krok # 5 - Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

1. Generuj behawioralne i techniczne pytania na rozmowy kwalifikacyjne za pomocą Deepseek Chat.
2. Ćwicz wyzwania związane z kodowaniem i uzyskaj pomoc w debugowaniu dzięki Deepseek Code.

Podpowiedzi DeepSeek przygotowujące do rozmowy kwalifikacyjnej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

• Wygeneruj typowe pytania behawioralne do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko [nazwa stanowiska].
• Podaj mi 5 pytań technicznych na rozmowę kwalifikacyjną dla [konkretna umiejętność].
• Przeanalizuj i popraw moją odpowiedź na to pytanie podczas rozmowy kwalifikacyjnej: [Wklej odpowiedź].

Płynne tworzenie treści

Teraz, gdy rozumiemy, jak DeepSeek AI zwiększa produktywność, zbadajmy, w jaki sposób możemy ją zintegrować z Niewykrywalna sztuczna inteligencja aby przenieść tworzenie treści na wyższy poziom.

Krok #1 - Pisanie bloga z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Wygeneruj ustrukturyzowany szkic za pomocą DeepSeek AI, a następnie dopracuj go pod kątem autentyczności i zaangażowania za pomocą Undetectable AI.

Propozycje do pisania na blogu

• Wygeneruj zarys bloga na [temat] z kluczowymi punktami do dyskusji.
• Rozwiń ten konspekt do 1000-wyrazowego szkicu z popartymi badaniami spostrzeżeniami.
• Przepisz tę sekcję, aby była bardziej wciągająca i naturalna: [Wklej tekst].

Krok #2 - Optymalizacja SEO i humanizacja

Zadbaj o wysoką pozycję swojego bloga, korzystając ze sztucznej inteligencji DeepSeek do badania słów kluczowych i niewykrywalnej sztucznej inteligencji, aby go ulepszyć. brzmią bardziej ludzko i przekonujące.

Wskazówki dotyczące SEO i humanizacji

• Znajdź najbardziej odpowiednie słowa kluczowe SEO dla [tematu] na podstawie aktualnych trendów.
• Przepisz ten akapit, aby brzmiał bardziej naturalnie, zachowując przy tym nienaruszone SEO: [Wklej tekst].
• Zoptymalizuj ten meta opis pod kątem wyszukiwarek i czytelności: [Wklej tekst].

Krok #3 - Tworzenie treści w mediach społecznościowych

Twórz angażujące posty, wykorzystując sztuczną inteligencję DeepSeek do wyszukiwania pomysłów na treści i AI SEO Writer za jego napisanie.

Propozycje postów w mediach społecznościowych

• Wygeneruj 5 pomysłów na tweety dla [temat] w swobodnym i angażującym tonie.
• Przepisz ten post na LinkedIn, aby był bardziej angażujący i profesjonalny: [Wklej tekst].
• Stwórz atrakcyjny podpis na Instagramie dla tego posta: [Wklej szczegóły].

Krok #4 - Marketing e-mailowy oparty na sztucznej inteligencji

Wykorzystaj DeepSeek AI do generowania przekonujących wiadomości e-mail, a następnie zwiększ czytelność i personalizację dzięki Niewykrywalna sztuczna inteligencja.

Podpowiedzi dotyczące optymalizacji poczty e-mail

• Przygotuj zimną wiadomość e-mail do specjalistów z [branży].
• Przepisz tę wiadomość e-mail, aby brzmiała bardziej naturalnie i angażująco: [Wklej tekst].
• Spersonalizuj tę wiadomość e-mail dla [odbiorców], zachowując jej zwięzłość i perswazyjność.

Krok #5 - Edycja treści z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Przeprowadź ostateczną edycję za pomocą DeepSeek AI, aby sprawdzić gramatykę i strukturę, a następnie użyj Undetectable AI, aby upewnić się, że brzmi autentycznie i ludzko.

Wskazówki dotyczące edycji i udoskonalania

• Sprawdź ten artykuł pod kątem przejrzystości i poprawek gramatycznych: [Wklej tekst].
• Spraw, by ta treść brzmiała bardziej konwersacyjnie i angażująco: [Wklej tekst].
• Upewnij się, że ta zawartość jest nie do odróżnienia od ludzkiego pisma: [Wklej tekst].

Integrując DeepSeek AI z Undetectable AI, możesz tworzyć wysokiej jakości, przyjazne dla SEO i prawdziwie ludzkie treści, które przyciągają odbiorców, jednocześnie usprawniając przepływ pracy.

Ile kosztuje DeepSeek AI?

Cały model DeepSeek został zbudowany dla $5,58 mln. 

To 17 razy mniej niż OpenAI wydało na rozwój GPT-4, który kosztował $80-100 milionów.

(CEO Sam Altman wspomniał również o dodatkowych kosztach badań i kosztach personelu!).

Biorąc to pod uwagę, ceny DeepSeek są bardzo korzystne dla użytkowników końcowych, ponieważ koszt przetwarzania tokenów wynosi $1 za milion tokenów. 

Żetony to mniejsze części. 

Kiedy wpisujesz cokolwiek do AI, zdanie/akapit jest dzielone na tokeny.

Koszt korzystania ze sztucznej inteligencji (takiej jak DeepSeek lub GPT-3) zależy od liczby tokenów przetwarzanych przez sztuczną inteligencję.

Tak więc, gdy DeepSeek pobiera opłatę $1 za milion tokenów, oznacza to, że użytkownicy płacą $1 za każdy milion fragmentów tekstu przetwarzanych przez sztuczną inteligencję.

Jest to o 93% niższy koszt w porównaniu do wiodących alternatyw, takich jak GPT-3 i Claude, które pobierają około $15 za milion tokenów.

Szybka recenzja DeepSeek

Biorąc pod uwagę wszystkie testy, badania i recenzje tego narzędzia, twierdzimy, że DeepSeek to potężne narzędzie, z którego warto korzystać.

... ale tylko w określonych celach i przy zachowaniu wyraźnych środków ostrożności.

Użyj DeepSeek dla:

• Nauka i edukacja (zwłaszcza kodowanie i przedmioty techniczne)

• Osobiste projekty, w których prywatność danych nie jest krytyczna

• Małe firmy poszukujące opłacalnych rozwiązań AI

• Deweloperzy, którzy chcą eksperymentować i dostosowywać modele AI

NIE używaj DeepSeek do:

• Każdy projekt obejmujący wrażliwe dane

• Operacje biznesowe wymagające zgodności z przepisami bezpieczeństwa

• Projekty kreatywnego pisania

• Aplikacje, w których stronniczość może powodować poważne problemy

DeepSeek jest darmowy, a w wielu obszarach dorównuje lub przewyższa wydajność płatnych konkurentów. 

Luki w zabezpieczeniach są jednak niemożliwe do zignorowania. 

Fakt, że dane są przechowywane w Chinach, stanowi kolejny powód do niepokoju dla wielu użytkowników.

Plusy i minusy DeepSeek

Przeanalizujmy mocne strony i wyzwania DeepSeek.

Zalety DeepSeek	Wady DeepSeek
Całkowicie darmowy (z wydajnością odpowiadającą konkurentom $200/miesiąc)	Dane użytkownika są przechowywane w Chinach Ludowych
Pokazuje proces myślenia. Bardzo pomocne w nauce, zwłaszcza jeśli próbujesz zrozumieć kodowanie lub złożone problemy	Nie nadaje się do kreatywnego pisania, więc lepiej poszukać gdzie indziej
Jest open source - co oznacza, że można go uruchomić na własnym komputerze	Niektóre tematy (zwłaszcza dotyczące Chin) są cenzurowane w wersji czatu
Możesz pisać proste, jednolinijkowe żądania. Sztuczna inteligencja obliczy, czego potrzebujesz, nie wymagając szybkiej inżynierii

Kto powinien korzystać z DeepSeek?

Zanim przejdziemy do tego, kto powinien korzystać z DeepSeek, porozmawiajmy o tym, kto nie powinien dotykać go dziesięciometrowym kijem

• Każdy, kto obsługuje wrażliwe dane klientów (przepraszam, dostawcy usług medycznych)

• Instytucje finansowe postępowanie z transakcjami poufnymi

• Agencje rządowe praca z informacjami niejawnymi
• Firmy wymagające ścisła zgodność z przepisami

• Firmy, które nie mogą ryzykować przechowywane dane w Chinach

• Osoby potrzebujące bezstronny i wolny od dyskryminacji dane

DeepSeek R1 to trzy razy bardziej stronniczy niż konkurenci, z 83% testów wykrywających dyskryminujące wyniki.

 Jeśli nie zajmujesz się wrażliwymi danymi i nie przeszkadza ci chiński aspekt przechowywania danych, zdecydowanie możesz z niego skorzystać.

Jak testujemy narzędzia AI

Kiedy poddajemy sztuczną inteligencję próbom, oto one 8 kryteriów przyglądamy się:

Dokładność i szybka interpretacja	Wydajność i architektura modelu	Etyka i bezpieczeństwo
Stosunek jakości do ceny	JAK TESTUJEMY SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ	Innowacje i aktualizacje
Bezpieczeństwo	Funkcje i personalizacja	Doświadczenie użytkownika

Czy jest szybki i wydajny? 

Etyczny i bezpieczny? 

Czy oferuje fajne, konfigurowalne funkcje bez rozbijania banku? 

Takie podejście pomaga analizować mocne (i słabe) strony każdego narzędzia - dzięki czemu wiesz, co jest warte Twojego czasu!

Ocena skuteczności

DeepSeek jest zaskakująco prosty w użyciu. 

Po prostu spełnia wymagania bez wymyślnej, szybkiej inżynierii.

WydajnośćTo imponujące. 

Zapewnia szybkie i dokładne odpowiedzi na zadania techniczne, takie jak problemy z kodowaniem, analiza danych lub wyzwania matematyczne. 

Pokazuje nawet swój proces myślenia, co sprawia, że nauka jest bardzo łatwa.

To także spójne.

Uzyskasz wiarygodne wyniki za każdym razem, niezależnie od tego, czy zadajesz proste pytania, czy złożone problemy z rozumowaniem.

Jednak skuteczność znacznie spada w kreatywne zadania. 

To świetny nauczyciel matematyki, ale nie nauczy cię poezji. 

Dlatego też jego ocena to 9/10 za wydajność techniczną i 4/10 za zadania kreatywne.

Integracja DeepSeek i niewykrywalnej sztucznej inteligencji

Wspólne wysiłki zwielokrotniają siłę i tak jest również w tym przypadku.

W połączeniu z innymi narzędziami możemy zwiększyć naturalność DeepSeek.

Oto jak możesz to zrobić:

1) Detektor AI + Humanizer

DeepSeek generuje świetne treści, ale narzędzia wykrywające sztuczną inteligencję oznaczają je jako nie-ludzkie. 

W takim przypadku można użyć detektora AI i narzędzia humanizującego, takiego jak Niewykrywalna sztuczna inteligencja aby treść była bardziej naturalna i omijała filtry wykrywające. 

Wystarczy wygenerować początkową treść za pomocą DeepSeek, skopiować tekst do Undetectable AI, kliknąć "Humanizuj", aby uzyskać naturalnie brzmiącą treść.

2) Parafrazer AI do optymalizacji

Odpowiedzi DeepSeek (lub dowolnego narzędzia AI) mogą być czasami zbyt bezpośrednie i zrobotyzowane. 

Przepuszczanie ich przez parafrazę AI, taką jak nasza Narzędzie do parafrazowania AI sprawi, że treść będzie płynniejsza i bardziej angażująca dla blogów, mediów społecznościowych, e-maili i zadań.

3) AI SEO Writer For Web

Wygeneruj wstępne pomysły i szkice za pomocą DeepSeek, a następnie użyj narzędzia AI SEO, takiego jak nasze SEO Writer w celu optymalizacji pod kątem słów kluczowych, czytelności i potencjału rankingowego. 

Morał z tej historii?

DeepSeek to dopiero początek.

Mieszaj, dopasowuj i eksperymentuj, ponieważ gdy narzędzia AI współpracują ze sobą, możliwości stają się nieograniczone!

Najczęściej zadawane pytania dotyczące DeepSeek

Werdykt końcowy

Czy DeepSeek jest tego wart?

Tak, DeepSeek jest wart swojego szumu, ale nie jest dla każdego.

Jeśli jesteś programistą, studentem lub pracujesz w branży technologicznej i szukasz potężnego i bezpłatnego narzędzia do sztucznej inteligencji, DeepSeek jest dla Ciebie oczywistym wyborem.

Dorównuje on (a czasem nawet przewyższa) wydajność GPT-4, będąc jednocześnie oprogramowaniem typu open-source.

Wyjaśnia złożone koncepcje techniczne i pokazuje swoją pracę, dzięki czemu jest wyjątkowym narzędziem do nauki.

Ale darmowe nie zawsze oznacza wolne od ryzyka. 

Przechowywanie danych w Chinach, wysokie wskaźniki uprzedzeń i nieudane testy bezpieczeństwa mogą być przeszkodą dla wielu potencjalnych użytkowników, zwłaszcza firm przetwarzających poufne informacje.

Zalecenia dla potencjalnych użytkowników

Przed użyciem DeepSeek upewnij się, że nie masz wątpliwości, dokąd trafiają Twoje dane.

A jeśli masz do czynienia z czymś wrażliwym lub regulowanym, możesz chcieć pozostać przy bardziej ugruntowanych (i droższych) alternatywach.

Dla tych z nas, którzy potrzebują treści generowanych przez sztuczną inteligencję, które są nie tylko potężne, ale także bezpieczne i prawdziwie ludzkie, mamy coś do zaoferowania pod adresem Niewykrywalna sztuczna inteligencja.

Nasze narzędzia pomagają udoskonalać, optymalizować i humanizować tekst, zachowując prywatność i kontrolę w naszych rękach - tam, gdzie powinny. 🚀