Co to jest DeepSeek? Definicja, modele i działanie

DeepSeek: model, czat i API w jednym

DeepSeek występuje w trzech postaciach: jako darmowy czat w przeglądarce i aplikacji mobilnej, jako płatne API dla programistów oraz jako zestaw otwartych wag, które każdy może pobrać. To ostatnie odróżnia go od flagowych modeli OpenAI czy Google. Od 2025 roku kolejne wersje (m.in. R1-0528, V3.1, V3.2 i V4) trafiają do sieci na licencji MIT, więc firma może uruchomić model na własnym serwerze.

API jest zgodne z formatem OpenAI, co w praktyce oznacza, że narzędzie zbudowane pod GPT można przełączyć na DeepSeek, zmieniając adres i klucz. Właśnie z tego powodu DeepSeek trafił do wielu narzędzi marketingowych jako tańszy silnik w tle.

Jak działa DeepSeek od strony technicznej

DeepSeek opiera się na architekturze Mixture-of-Experts: model ma wielu „ekspertów”, ale przy każdym tokenie uruchamia tylko część z nich. Raport techniczny DeepSeek-V3 podaje 671 mld parametrów łącznie i 37 mld aktywnych na token. Trening objął 14,8 bln tokenów i 2,788 mln godzin pracy kart Nvidia H800.

Taka konstrukcja obniża koszt zarówno trenowania, jak i używania modelu. Recenzowany artykuł o R1 w „Nature” z września 2025 roku, opisany przez Scientific American, podaje koszt treningu rozumowania R1 na około 294 tys. USD, przy około 6 mln USD za model bazowy. Dla porównania zachodnie laboratoria mówią o setkach milionów dolarów za modele tej klasy.

Obecnie przez API dostępne są dwa główne warianty: szybki i tani Flash oraz mocniejszy Pro do programowania i wieloetapowego rozumowania. Oba obsługują okno kontekstu 1 mln tokenów. Według cennika DeepSeek z października 2026 roku Flash kosztuje 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion wyjściowych, a poza godzinami szczytu stawki spadają o połowę.

Historia DeepSeek w skrócie

DeepSeek przeszedł drogę od wewnętrznego projektu funduszu inwestycyjnego do jednego z najczęściej komentowanych laboratoriów AI w mniej niż dwa lata.

Styczeń 2025 roku był momentem przełomowym nie tylko dla samej firmy. Pokazał, że model porównywalny z najlepszymi zachodnimi da się wytrenować znacznie taniej, co mocno uderzyło w wyceny producentów chipów i przyspieszyło obniżki cen API u konkurencji.

DeepSeek a RODO i bezpieczeństwo danych

DeepSeek w wersji aplikacji przechowuje dane użytkowników na serwerach w Chinach i to jest główny problem dla europejskich firm. Włoski urząd Garante zablokował aplikację 30 stycznia 2025 roku, a polski UODO 6 lutego 2025 roku zalecił „daleko idącą ostrożność”. Chiny nie mają decyzji Komisji Europejskiej stwierdzającej odpowiedni poziom ochrony danych.

Moja zasada dla klientów jest prosta: do publicznej aplikacji nie trafiają dane osobowe, umowy ani dane z CRM. Jeśli firma chce korzystać z DeepSeek na poważnie, lepiej postawić otwarte wagi na własnej infrastrukturze w UE albo wybrać europejskiego dostawcę, takiego jak Mistral AI.

DeepSeek w SEO i wyszukiwaniu AI

DeepSeek ma dla marketera inne znaczenie niż ChatGPT czy Google Gemini. Według Statcounter we wrześniu 2026 roku miał w Polsce 0,01% rynku chatbotów, przy 80,63% ChatGPT i 14,2% Gemini. Polscy klienci praktycznie nie szukają przez niego produktów, więc działania z zakresu Generative Engine Optimization kieruję najpierw na ChatGPT, Gemini i AI Overviews.

Za to na zapleczu DeepSeek jest bardzo przydatny. Sam używam modeli z otwartymi wagami do zadań masowych, w których liczy się koszt:

• grupowanie tysięcy fraz według tematu i intencji,
• szkice meta opisów i tytułów do ręcznej poprawy,
• wyciąganie danych z eksportów crawlerów i logów,
• pierwsze wersje tłumaczeń do dalszej lokalizacji.

Każdy taki wynik przechodzi przez ręczną weryfikację, bo duży model językowy potrafi się pomylić z pełnym przekonaniem. Jeśli chcesz sprawdzić, jak modele AI opisują Twoją markę, zajrzyj do usługi GEO i AI SEO.