Con la creciente atención mundial al modelo de inferencia DeepSeek-R1 de la empresa china de IA DeepSeek, su rendimiento de estabilidad en plataformas de terceros se ha convertido en un tema candente en el ámbito tecnológico. Según las últimas discusiones y datos de evaluación en la plataforma X, las diferencias de rendimiento de DeepSeek-R1 en diferentes plataformas de alojamiento son significativas, con variaciones en la integridad, precisión y tiempo de inferencia según la plataforma elegida. Este fenómeno no solo revela la complejidad de la implementación del modelo, sino que también proporciona una referencia importante para que los usuarios seleccionen el servicio de alojamiento adecuado.
Contexto y método de prueba
Según los comentarios de los usuarios de X y las agencias de evaluación profesionales, una prueba de estabilidad multiplataforma de DeepSeek-R1 ha generado un amplio interés recientemente. La prueba fue encabezada por el Departamento de Inteligencia Artificial del Centro de Evaluación de Software de China, seleccionando más de diez plataformas nacionales e internacionales de terceros, incluyendo Búsqueda de IA Nano, Alibaba Bailian y Silicon Flow, utilizando 20 problemas de inferencia matemática básica unificados (desarrollados por el equipo SuperCLUE) como referencia. La evaluación se centró principalmente en tres dimensiones: tasa de respuesta, precisión y tiempo de inferencia, analizando simultáneamente las diferencias entre los servicios gratuitos y de pago.
Nota de la fuente de la imagen: La imagen fue generada por IA, el proveedor de servicios de autorización de imágenes es Midjourney
Resultados de la prueba: diferencias de estabilidad significativas
Los resultados de la prueba muestran que la estabilidad de DeepSeek-R1 depende en gran medida de la plataforma de alojamiento. La búsqueda de IA Nano, debido a su acceso a la versión completa de DeepSeek-R1 y su oferta gratuita, se destaca. El usuario de X @op7418 publicó el 27 de febrero: "La búsqueda de IA Nano implementó la versión completa de DeepSeek-R1 en primera instancia, mostrando un excelente rendimiento en la evaluación". Esta plataforma ha recibido elogios por su alta tasa de respuesta y salida estable, considerada una práctica del concepto de "popularización de la IA" de Zhou Hongyi.
Sin embargo, el rendimiento de otras plataformas no fue tan satisfactorio. El usuario de X @simonkuang938 señaló el 24 de febrero que DeepSeek-R1 en Alibaba Bailian, al procesar tareas lógicas complejas (como dibujar gráficos o diagramas de flujo), a menudo se interrumpía la salida debido al alto consumo de memoria, lo que provocaba la congelación del cliente, aunque la conexión no se interrumpía. Bromeó sobre esta experiencia como "barata", reflejando la insatisfacción de algunos usuarios con la estabilidad.
En comparación, Silicon Flow, al limitar el uso de bonos y ofrecer una versión de pago estable, obtuvo la aprobación de @simonkuang938. El 22 de febrero declaró: "Hay muy pocas plataformas tan concienzudas como Silicon Flow, R1 es la versión completa y no ha sido modificada". Esto indica que los servicios de pago pueden ofrecer una mayor estabilidad.
Experiencia del usuario y detalles técnicos
Según los comentarios de los usuarios de X, el rendimiento de DeepSeek-R1 en diferentes escenarios también varía. @changli71829684 mencionó el 25 de febrero que R1 tiende a entrar en un bucle infinito cuando la salida de una sola conversación supera las 3000 palabras, aunque su densidad de información es alta y es adecuado para la extracción de conocimiento, su precisión y calidad de producción son ligeramente insuficientes. Cree que el modelo es más adecuado para "despertar la imaginación" que para tareas precisas. Además, @oran_ge descubrió el 29 de enero al probar DeepSeek R1Zero que la versión sin ajuste fino supervisado (SFT) se comportaba de forma extraña en problemas simples, como responder "Hola" con una fórmula matemática, mostrando la inestabilidad del modelo en escenarios específicos.
Cabe destacar que algunos usuarios han intentado optimizar la experiencia de uso de R1. @oran_ge compartió el 12 de febrero una solución mediante la conexión a través de la API, afirmando que "en la prueba, es la experiencia de uso de R1 más estable y rápida", resolviendo completamente los problemas de congelación y conexión. Esta exploración muestra que la configuración técnica fuera de la plataforma también puede afectar la estabilidad.
Importancia para la industria y sugerencias para los usuarios
Esta prueba multiplataforma no solo expuso los desafíos de implementación de DeepSeek-R1, sino que también provocó un debate sobre la comercialización y estabilidad de los modelos de código abierto. Los usuarios de X generalmente creen que, aunque DeepSeek-R1 tiene un excelente rendimiento en las pruebas de referencia de matemáticas y programación (como una puntuación de 97.3% en MATH-500), su estabilidad en aplicaciones reales aún necesita optimización. La presión del tráfico y la alta carga de los servicios gratuitos pueden provocar una disminución del rendimiento, mientras que las plataformas de pago ofrecen una experiencia más fiable mediante la asignación de recursos.
Para ello, los expertos del sector recomiendan a los usuarios que seleccionen la plataforma de alojamiento según sus necesidades. Para los desarrolladores que buscan una alta tasa de respuesta y una salida completa, los servicios estables como la búsqueda de IA Nano o Silicon Flow son una buena opción; mientras que para los usuarios que necesitan procesar tareas de inferencia complejas, las plataformas de pago pueden satisfacer mejor sus necesidades. Al mismo tiempo, se insta a DeepSeek a que proporcione más soporte de hardware o niveles de pago para aliviar los problemas de congestión de los servicios gratuitos, tal como esperaba @GrayPsyche en su publicación del 8 de febrero.
La evaluación de la estabilidad de DeepSeek-R1 en plataformas de terceros revela un hecho clave: aunque el potencial del modelo es enorme, su rendimiento real varía según el entorno de alojamiento. Desde el eficiente servicio gratuito de la búsqueda de IA Nano, hasta los problemas de interrupción de Alibaba Bailian y la experiencia de pago estable de Silicon Flow, los usuarios deben equilibrar el costo y el rendimiento al elegir. Con la popularización de la tecnología de IA, el futuro desarrollo de DeepSeek-R1 y su competitividad en el mercado mundial dependerán de si puede resolver estos desafíos de estabilidad. El debate en la plataforma X continúa, y este tema sin duda seguirá atrayendo la atención del sector.