चीन की AI कंपनी DeepSeek द्वारा लॉन्च किए गए अनुमान मॉडल DeepSeek-R1 को दुनिया भर में ध्यान मिल रहा है, और तीसरे पक्ष के प्लेटफॉर्म पर इसके स्थिर प्रदर्शन ने हाल ही में तकनीकी क्षेत्र में एक गर्म विषय बन गया है। X प्लेटफॉर्म पर हालिया चर्चा और मूल्यांकन डेटा के अनुसार, विभिन्न होस्टिंग प्लेटफॉर्म पर DeepSeek-R1 का प्रदर्शन काफी भिन्न है, और प्लेटफॉर्म के चुनाव के आधार पर पूर्णता, सटीकता और अनुमान समय अलग-अलग होते हैं। यह घटना न केवल मॉडल परिनियोजन की जटिलता को उजागर करती है, बल्कि उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त होस्टिंग सेवा चुनने के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ भी प्रदान करती है।
परीक्षण पृष्ठभूमि और विधि
X उपयोगकर्ताओं और पेशेवर मूल्यांकन एजेंसियों की प्रतिक्रिया के अनुसार, DeepSeek-R1 के क्रॉस-प्लेटफॉर्म स्थिरता परीक्षण ने हाल ही में व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। यह परीक्षण चीन सॉफ्टवेयर मूल्यांकन केंद्र के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विभाग के नेतृत्व में किया गया था, जिसमें नैनो AI सर्च, अली बैलेन, सिलिकॉन बेस्ड फ्लो आदि सहित दर्जनों घरेलू और विदेशी तीसरे पक्ष के प्लेटफॉर्म शामिल थे, और आधार के रूप में एकीकृत 20 बुनियादी गणितीय तर्क समस्याओं (SuperCLUE टीम द्वारा विकसित) का उपयोग किया गया था। मूल्यांकन मुख्य रूप से तीन आयामों पर केंद्रित था: प्रतिक्रिया दर, सटीकता और अनुमान समय, और साथ ही मुफ्त और सशुल्क सेवाओं के बीच अंतर का विश्लेषण किया गया।
चित्र टिप्पणी: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, और चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney है।
परीक्षण परिणाम: स्थिरता में स्पष्ट अंतर
परीक्षण परिणामों से पता चलता है कि DeepSeek-R1 की स्थिरता होस्टिंग प्लेटफॉर्म पर अत्यधिक निर्भर करती है। "पूर्ण संस्करण" DeepSeek-R1 को एकीकृत करने और इसे मुफ्त में प्रदान करने के कारण, नैनो AI सर्च का प्रदर्शन विशेष रूप से अच्छा था। X उपयोगकर्ता @op7418 ने 27 फरवरी को एक पोस्ट में कहा: "नैनो AI सर्च ने सबसे पहले पूर्ण संस्करण DeepSeek-R1 को एकीकृत किया, और मूल्यांकन में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया।" इस प्लेटफॉर्म ने उच्च प्रतिक्रिया दर और स्थिर आउटपुट के साथ अच्छी समीक्षा प्राप्त की, और इसे झोउ होंग्वी के "AI लोकप्रियता" के विचार का पालन करने के रूप में माना जाता है।
हालांकि, अन्य प्लेटफॉर्म का प्रदर्शन संतोषजनक नहीं था। X उपयोगकर्ता @simonkuang938 ने 24 फरवरी को बताया कि अली बैलेन का DeepSeek-R1 जटिल तार्किक कार्यों (जैसे चार्ट या फ्लोचार्ट बनाना) को संसाधित करते समय, अक्सर उच्च मेमोरी खपत के कारण आउटपुट को काट दिया जाता था, जिससे क्लाइंट में रुकावट आती थी, भले ही कनेक्शन टूट न जाए। उन्होंने इस अनुभव को "सस्ता" कहा, जो स्थिरता के प्रति कुछ उपयोगकर्ताओं की असंतोष को दर्शाता है।
इसके विपरीत, सिलिकॉन बेस्ड फ्लो ने उपहार राशि के उपयोग को प्रतिबंधित करके और स्थिर सशुल्क संस्करण प्रदान करके @simonkuang938 की प्रशंसा प्राप्त की। उन्होंने 22 फरवरी को कहा: "सिलिकॉन बेस्ड फ्लो जैसे ईमानदार प्लेटफॉर्म बहुत कम हैं, R1 पूर्ण संस्करण है और इसे संशोधित नहीं किया गया है।" इससे पता चलता है कि स्थिरता के मामले में सशुल्क सेवाओं का लाभ हो सकता है।
उपयोगकर्ता अनुभव और तकनीकी विवरण
X पर उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया से पता चलता है कि DeepSeek-R1 विभिन्न परिदृश्यों में अलग-अलग प्रदर्शन करता है। @changli71829684 ने 25 फरवरी को उल्लेख किया कि जब R1 का एकल वार्तालाप आउटपुट 3000 शब्दों से अधिक हो जाता है, तो यह आसानी से एक अनंत लूप में पड़ जाता है, हालांकि इसकी सूचना घनत्व अधिक है और यह ज्ञान खनन के लिए उपयुक्त है, लेकिन सटीकता और उत्पादन गुणवत्ता थोड़ी कम है। उनका मानना है कि यह मॉडल सटीक कार्यों के बजाय "दिमाग खोलने" के लिए अधिक उपयुक्त है। इसके अलावा, @oran_ge ने 29 जनवरी को DeepSeek R1Zero का परीक्षण करते समय पाया कि इसके बिना पर्यवेक्षित ठीक-ठीक (SFT) संस्करण ने सरल प्रश्नों पर अजीब व्यवहार किया, उदाहरण के लिए, "नमस्ते" का जवाब देते समय गणितीय सूत्र का उत्पादन किया, जो विशिष्ट परिदृश्यों में मॉडल की अस्थिरता को दर्शाता है।
यह उल्लेखनीय है कि कुछ उपयोगकर्ताओं ने R1 के उपयोग के अनुभव को अनुकूलित करने का प्रयास किया है। @oran_ge ने 12 फरवरी को API नेटवर्किंग के एक समाधान को साझा किया, यह कहते हुए कि "वास्तविक परीक्षण सबसे स्थिर और सबसे तेज़ R1 उपयोग अनुभव है", जिससे रुकावट और नेटवर्किंग समस्याएं पूरी तरह से हल हो गई हैं। इस अन्वेषण से पता चलता है कि प्लेटफॉर्म के बाहर तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन भी स्थिरता को प्रभावित कर सकते हैं।
उद्योग महत्व और उपयोगकर्ता सुझाव
इस क्रॉस-प्लेटफॉर्म परीक्षण ने न केवल DeepSeek-R1 के परिनियोजन में चुनौतियों को उजागर किया, बल्कि ओपन-सोर्स मॉडल के व्यावसायीकरण और स्थिरता पर भी चर्चा की। X उपयोगकर्ताओं का आम तौर पर मानना है कि हालांकि DeepSeek-R1 गणित और प्रोग्रामिंग बेंचमार्क परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है (जैसे MATH-500 स्कोर 97.3%), लेकिन इसके वास्तविक अनुप्रयोग में स्थिरता में अभी भी सुधार की आवश्यकता है। मुफ्त सेवाओं पर ट्रैफ़िक दबाव और उच्च लोड से प्रदर्शन में गिरावट आ सकती है, जबकि सशुल्क प्लेटफ़ॉर्म संसाधन आवंटन के माध्यम से अधिक विश्वसनीय अनुभव प्रदान करते हैं।
इसके लिए, उद्योग के विशेषज्ञों ने उपयोगकर्ताओं को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म चुनने का सुझाव दिया है। उच्च प्रतिक्रिया दर और पूर्ण आउटपुट की तलाश करने वाले डेवलपर्स के लिए, नैनो AI सर्च या सिलिकॉन बेस्ड फ्लो जैसी स्थिर सेवाएँ एक अच्छा विकल्प हैं; जबकि जटिल अनुमान कार्यों को संसाधित करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, सशुल्क प्लेटफ़ॉर्म उनकी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा कर सकते हैं। साथ ही, DeepSeek को मुफ्त सेवाओं की भीड़ को कम करने के लिए अधिक हार्डवेयर सहायता या सशुल्क स्तर प्रदान करने का आह्वान किया गया है, जैसा कि @GrayPsyche ने 8 फरवरी के अपने पोस्ट में उम्मीद की थी।
DeepSeek-R1 के तीसरे पक्ष के प्लेटफॉर्म स्थिरता मूल्यांकन ने एक महत्वपूर्ण तथ्य का खुलासा किया: मॉडल की क्षमता बड़ी है, लेकिन इसका वास्तविक प्रदर्शन होस्टिंग वातावरण के अनुसार भिन्न होता है। नैनो AI सर्च की कुशल मुफ्त सेवा से लेकर अली बैलेन की कटौती की समस्या और सिलिकॉन बेस्ड फ्लो के स्थिर सशुल्क अनुभव तक, उपयोगकर्ताओं को लागत और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाना होगा। AI तकनीक के प्रसार के साथ, DeepSeek-R1 का भविष्य का विकास और वैश्विक बाजार में इसकी प्रतिस्पर्धा इस बात पर निर्भर करेगी कि क्या यह इन स्थिरता चुनौतियों को हल कर सकता है। X प्लेटफॉर्म पर चर्चा जारी है, और यह विषय निस्संदेह उद्योग का ध्यान आकर्षित करना जारी रखेगा।
