LLM შერკინება — 20 თებერვალი, 2026

1

DeepSeek R1

ღია წყაროს დიდი ენის მოდელი, რომელიც გამოირჩევა ლოგიკით, მათემატიკით და პროგრამირებაში, MIT ლიცენზიით უფასო გამოყენებით და მოდიფიცირებით.

4.8 (4)

უფასო

სრული მიმოხილვა

DeepSeek R1 არის ღია-წყაროს დიდი ენის მოდელი, რომელიც განსაკუთრებულად excels reasoning, math, coding tasks‑ში. იგი იყენებს Mixture of Experts (MoE) არქიტექტურას, რომლის 37B აქტიური პარამეტრები და 671B საერთო პარამეტრები 128K კონტექსტის სიგრძეს მხარს უჭერს. მოდელი მოიცავს მოწინავე reinforcement learning ტექნიკებს, რათა მიიღოს self-verification, multi-step reflection და ადამიანის-შესაბამის reasoning შესაძლებლობები. DeepSeek R1 მოიპოვა state-of-the-art შესრულება სხვადასხვა benchmarks‑ში, მათ შორის 97.3% accuracy MATH-500‑ზე, 79.8% pass rate AIME 2024‑ზე, და 96.3% Codeforces მონაწილეებს გადააჭარბა. მოდელი ხელმისაწვდომია მრავალფეროვანი ვარიანტებით, 1.5B‑დან 70B პარამეტრამდე, და MIT ლიცენზიით თავისუფლად გამოსაყენებლად და მოდიფიცირებისთვის. DeepSeek R1 შეგიძლიათใช้ฟรี ონლაინ, ხოლო WebGPU‑accelerated ვერსია ლოკალურად ბრაუზერში გაშვება. მოდელი შექმნილია კომპლექსური პრობლემების გადაჭრის, მრავალენოვანი გაგებისა და წარმოების ხარისხის კოდის გენერაციისთვის. მისი სიძლიერეები მოიცავს შესანიშნავ მათემატიკურ აზროვნებას, კოდის გენერაციას და ბუნებრივი ენის გაგების შესაძლებლობებს. თუმცა, როგორც ღია წყაროს მოდელი, მისი დანერგვა და კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებისთვის მორგება ტექნიკური ექსპერტობის მოთხოვნის გამო შეიძლება საჭირო იყოს. DeepSeek R1 მდებარეობს AI მოდელებში მსოფლიო მასშტაბით უმაღლესი დონის შესრულებით, რომლის შესაძლებლობებიც შედარებადია წამყვან კერძო გადაწყვეტილებებთან. მისი ღია წყაროს ბუნება აძლევს საშუალებას საზოგადოებით დაფუძნებულ განვითარებას და უწყვეტი განახლებებს, მათ შორის დაგეგმილი მრავალმოდული მხარდაჭერა, საუბრის გაუმჯობესება და განაწილებული inference‑ის ოპტიმიზაცია. მოდელს აქვს სრულად გაძლიერებული სწავლების (reinforcement learning) განვითარება, რაც მას საშუალებას აძლევს GPT‑4‑ის დონეზე მათემატიკური წარმადობის მიღწევას მნიშვნელოვნად ნაკლებ ღირებულებით. chain-of-thought visualization შესაძლებლობა აჩენს AI‑ს 'black box' გამოწვევებს, მიგვაწოდებს მოდელის აზროვნების პროცესის ხედვებს. DeepSeek R1-ის API OpenAI‑თან თავსებადი endpoint‑ი უზრუნველყოფს ინტეგრაციისთვის, რომლის ფასი 0,14$ თითო მილიონ token‑ზე. მოდელის წონები open-source‑ია, რაც იძლევა კომერციულ გამოყენებისა და მოდიფიკაციის შესაძლებლობას.

• მონაცემთა ექსპერტების შერწყმის (MoE) არქიტექტურა
• მაღალ დონის განმეორებითი სწავლების ტექნიკა
• თვითდამოწმება და მრავალფაზიანი შეხედვის შესაძლებლობები
• ადამიანის შესაბამისი ლოგიკა
• 128K კონტექსტის სიგრძის მხარდაჭერა
• OpenAI‑თან თავსებადი API‑ის ბოლო წერტილი

2

Pixtral 12B 24.09

ღია მრავალმოდალური 12B მოდელი, რომელიც ერთდროულად მოიცავს სურათებსა და ტექსტებს 128K კონტექსტური ფანჯარაში.

4.6 (5)

უფასო

სრული მიმოხილვა

Pixtral 12B 24.09 არის Mistral AI‑ის მრავალმოდული მოდელი, რომელიც ერთეულში პროცესებს როგორც სურათებს, ისე ტექსტს, მხარი დაუჭირებს ცვლადი ზომებსა და ასპექტურებს. ის იყენებს 12 ასლობით პარამეტრის ენის დეკოდერს ვიზუალური ენკოდერთან, რაც საშუალებას აძლევს ვიზუალური კითხვებზე პასუხის მიწოდება, დოკუმენტების გაგება, გრაფიკების ინტერპრეტაცია და სურათების სათაურების გენერირება. მოდელი მხარდაჭერას მოიცავს 128 K token context-თან, რაც საშუალებას იძლევა მრავალი გამოსახულება და გრძელი ტექსტი ერთ prompt‑ში შერწყმა. ღია ლიცენზიით გამოჩენილი, იგი შეიძლება განლაგება იყოს ლოკალურად ან inference providers‑ით, რაც იდეალურია developers‑ისთვის vision‑language აპლიკაციების, კვლევითი სამუშაო ნაკადების და multimodal agents‑ის შესაქმნელად.

• 12B პარამეტრებით ხედ-ენერული მოდელი
• შერწყმული სურათი და ტექსტის შეყვანები
• 128K ტოკენის კონტექსტის ხანგრძლივობა
• ნატიული ცვლადი სურათის ზომის მხარდაჭერა
• ღია წონების გამოშვება
• შესაბამისია OCR, VQA და სათაურებისთვის

3

DeepSeek V3

ღია წყაროს ‘Mixture‑of‑Experts’ მოდელი, რომელიც GPT‑4o‑ს მსგავსი reasoning‑ის და მათემატიკის დონეს, თუმცა მინიმალურ ღირებულებით, უზრუნველყოფს.

4.8 (6)

უფასო

სრული მიმოხილვა

DeepSeek V3 არის დიდი მასშტაბის მქონე mixture‑of‑experts (MoE) ენის მოდელი, რომელიც შეიქმნა DeepSeek AI-ის მიერ. ის თითოეული ტოკენისთვის გააქტიურებს მხოლოდ მისი სრული პარამეტრების ქვესეტს, რაც საშუალებას მისცემს მიაწოდოს ძლიერი წარმადობა შეჯამების, მათემატიკისა და კოდირების დავალებებში, ხოლო inference‑ის ხარჯები მნიშვნელოვნად დაბალი შედარებით მსგავსი სიმჭიდრული მოდელებისგან. ღია წვლით გამოქვეყნებული DeepSeek V3 გახდა პოპულარული არჩევანი დეველოპერებისთვის და კვლევებისთვის, რომელთაც სჭირდებათ მძლავრი ბაზისური მოდელი, რომელსაც ისინი შეძლებენ თვითჰოსტად, მორფვაში ან API‑ით ინტეგრაციაში. ბენჩმარკები მისი კონკურენტულად განთავსებს ძირითად საკუთრების მოდელებთან, როგორიცაა GPT‑4o, განსაკუთრებით მათემატიკური და ლოგიკური დასაბუთების შეფასებებში. ამ მოდელი შესაფერისია ტექნიკური ასისტენტებისთვის, კოდის გენერაციის ნაკადებისთვის, კვლევითი სამუშაო ნაკადებისთვის და ნებისმიერ აპლიკაციაში, სადაც მოსაზრების ხარისხი და ბიუჯეტის ეფექტურობა ორივე მნიშვნელოვანია.

• Mixture‑of‑Experts არქიტექტურა
• კონკურენტული reasoning‑ის და მათემატიკის benchmark-ები
• ღია წყაროს მოდელის წონები
• API წვდომა DeepSeek პლატფორმის მეშვეობით
• გრძელი კონტექსტის ფანჯრის მხარდაჭერა
• მარტივი fine‑tuning