डीपसीक एआई क्या है? क्रिप्टो जगत में हलचल मचाने वाला ओपन मॉडल

एक अनजानी चीनी स्टार्टअप कंपनी के एक मुफ्त ऐप ने वो कर दिखाया जो किसी भी क्रिप्टो मार्केट क्रैश में कभी नहीं हुआ था। एक ही दिन में इसने Nvidia के 589 अरब डॉलर का नुकसान कर दिया, जो अमेरिकी शेयर बाजार के इतिहास में किसी भी कंपनी को हुआ सबसे बड़ा एक दिवसीय नुकसान है। और इसका असर सिर्फ वॉल स्ट्रीट तक ही सीमित नहीं रहा। बिटकॉइन में 7 प्रतिशत की गिरावट आई, कुल क्रिप्टो बाजार से 300 अरब डॉलर से अधिक की रकम गायब हो गई, और तथाकथित AI टोकन सबसे ज्यादा गिरे।

यह ऐप डीपसीक था। इसके पीछे का मॉडल, डीपसीक आर1, एक ओपन और किफायती एआई मॉडल था, जो एआई व्यापार और क्रिप्टो के एक बड़े हिस्से को सहारा देने वाली इस धारणा को हिला देने के लिए काफी सक्षम था कि मजबूत कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के लिए महंगे चिप्स के ढेर की आवश्यकता होती है। यह गाइड बताता है कि डीपसीक एआई वास्तव में क्या है, यह कम संसाधनों से इतना कुछ कैसे करता है, चैटजीपीटी के मुकाबले यह कैसा है, और इसने एआई क्रिप्टो टोकन में ऐसा कंपन क्यों पैदा किया जिसका असर आज भी महसूस किया जा रहा है।

डीपसीक एआई क्या है और इसे किसने बनाया है?

डीपसीक एक चीनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला है, लेकिन इसकी शुरुआत एक प्रयोगशाला के रूप में नहीं हुई थी। यह एक हेज फंड से विकसित हुई है, और यह पृष्ठभूमि इसके सोचने के तरीके के बारे में लगभग सब कुछ स्पष्ट करती है।

क्वांट हेज फंड से लेकर एआई लैब तक

डीपसीक की स्थापना 17 जुलाई, 2023 को चीन के हांगझोऊ में लियांग वेनफेंग द्वारा की गई थी। लियांग पहले से ही हाई-फ्लायर नामक एक क्वांटिटेटिव हेज फंड चला रहे थे, जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके बाजारों में ट्रेडिंग करता था और इस उद्देश्य के लिए उन्होंने एनवीडिया जीपीयू का एक बड़ा क्लस्टर जमा कर रखा था। जब ये चिप्स ट्रेडिंग में व्यस्त नहीं होते थे, तो वे इनका उपयोग लैंग्वेज मॉडल्स के लिए करते थे। इस प्रकार डीपसीक ने कम लागत वाले कंप्यूटिंग संसाधनों, शोधकर्ताओं की एक टीम और सबसे बड़ा मॉडल बनाने के लिए निवेशकों के दबाव के बिना शुरुआत की। यह लगभग 160 कर्मचारियों के साथ एक छोटी कंपनी बनी रही और इसने हार्डवेयर से अधिकतम परिणाम प्राप्त करना सीख लिया। दक्षता केवल एक मार्केटिंग नारा नहीं थी, बल्कि यह पूरी संस्कृति का हिस्सा थी। एक उल्लेखनीय विडंबना है। हाई-फ्लायर ने इन चिप्स का स्टॉक आंशिक रूप से अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों से पहले किया था, जिसने बाद में चीन को एनवीडिया के सर्वश्रेष्ठ जीपीयू से वंचित कर दिया। कमज़ोर और कम चिप्स के साथ अधिक काम करने के लिए मजबूर होने पर, डीपसीक के इंजीनियर मितव्ययिता में माहिर हो गए, और यही बाध्यता उनके लिए लाभ का स्रोत बन गई।

मॉडल परिवार: V3, R1 और V4

DeepSeek तेजी से आगे बढ़ रहा है। DeepSeek Coder 2023 के अंत में आया, V2 मई 2024 में और DeepSeek V3 दिसंबर 2024 में आया। फिर 20 जनवरी 2025 को DeepSeek R1 आया, जिसने इस क्षेत्र में क्रांति ला दी। अप्रैल 2026 तक लैब ने DeepSeek V4 का पूर्वावलोकन किया, जिसमें V4-Pro और हल्का V4-Flash शामिल था, जिससे कॉन्टेक्स्ट विंडो की क्षमता दस लाख टोकन तक पहुंच गई। प्रत्येक रिलीज़ ने एक ही रणनीति का पालन किया: मौजूदा मानकों को पूरा करना, मामूली शुल्क लेना और वेटेज मुफ्त में देना।

ओपन वेट्स, एपीआई और deepseek.com

आखिरी बात महत्वपूर्ण है। R1 के बाद से, DeepSeek के मॉडल Hugging Face और GitHub पर ओपन-वेट डाउनलोड के रूप में उदार MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। कोई भी इन्हें डाउनलोड कर सकता है, जांच कर सकता है, इनमें सुधार कर सकता है या इन्हें अपने कंप्यूटर पर चला सकता है। आप deepseek.com पर मुफ्त में चैटबॉट का उपयोग भी कर सकते हैं या कुछ पैसों में DeepSeek API से जुड़ सकते हैं। ओपन-वेट और किफायती API का संयोजन दुर्लभ है, और यही इस क्रांति का मूल कारण है।

DeepSeek R1 और V3 वास्तव में कैसे काम करते हैं

DeepSeek की प्रतिष्ठा इसके प्रतिद्वंद्वियों के लिए एक सरल, लेकिन अटपटे तथ्य पर आधारित है। यह अपने से कहीं अधिक बड़े और महंगे मॉडलों के बराबर प्रदर्शन करता है, जबकि कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग बहुत कम करता है। इसका रहस्य इसकी वास्तुकला में है, न कि किसी जादू में।

विशेषज्ञों का मिश्रण और कुशल अनुमान

DeepSeek V3 में 671 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन यह उन सभी का एक साथ उपयोग नहीं करता है। यह एक मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है, इसलिए किसी भी टोकन के लिए यह केवल लगभग 37 अरब पैरामीटर को सक्रिय करता है, जो कि कार्य के लिए प्रासंगिक कुछ "विशेषज्ञ" पैरामीटर होते हैं। प्रयोगशाला ने इसे मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन के साथ जोड़ा है, जो अनुमान प्रक्रिया के दौरान मेमोरी को संपीड़ित करने की एक विधि है। इसका परिणाम एक विशाल मॉडल है जो एक छोटे मॉडल की तरह चलता है। कम मेमोरी, कम बिजली, प्रति उत्तर कम लागत। अरबों डॉलर खर्च करने वाले प्रतिद्वंद्वी के लिए, जो यह मानकर चलता है कि बड़ा हमेशा महंगा होता है, यह एक अप्रिय प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट है।

R1, तर्क और विचार-श्रृंखला

DeepSeek R1 ने एक और खासियत जोड़ी: यह बोलकर सोचने की तकनीक का इस्तेमाल करता है। OpenAI के o1 की तरह, यह एक तर्क मॉडल है जो समस्याओं को चरण-दर-चरण हल करने के बाद ही उत्तर देता है। यही कारण है कि यह कठिन कार्यों में इतना अच्छा प्रदर्शन करता है। R1 ने MATH-500 बेंचमार्क पर 97.3 प्रतिशत और AIME 2024 पर 79.8 प्रतिशत अंक प्राप्त किए, और SWE-bench पर GitHub की 49.2 प्रतिशत वास्तविक समस्याओं को हल किया, जिससे यह उस समय OpenAI के सर्वश्रेष्ठ मॉडलों के बराबर खड़ा हो गया।

5.6 मिलियन डॉलर के प्रशिक्षण लागत दावे का विस्तृत विवरण

ये वो आंकड़ा है जिसने इंटरनेट पर तहलका मचा दिया। डीपसीक के अपने शोध पत्र में कहा गया है कि V3 के अंतिम प्रशिक्षण रन में GPU समय के रूप में लगभग 5.58 मिलियन डॉलर का खर्च आया। GPT-4 के लिए व्यापक रूप से उद्धृत 100 मिलियन डॉलर की तुलना में, यह एक अपमान जैसा लग रहा था। लेकिन बारीक अक्षरों में लिखी जानकारी पर ध्यान दें। यह आंकड़ा केवल अंतिम रन को दर्शाता है, अनुसंधान, असफल प्रयोगों या चिप्स को नहीं। सेमीएनालिसिस के विश्लेषकों ने अनुमान लगाया कि डीपसीक का वास्तविक हार्डवेयर खर्च 500 मिलियन डॉलर से कहीं अधिक था। यह खबर सटीक होने के साथ-साथ भ्रामक भी थी, और यही कारण है कि यह इतनी तेजी से फैली।

DeepSeek AI बनाम ChatGPT, Claude और Gemini

तो क्या DeepSeek, ChatGPT से बेहतर है? यह आपकी ज़रूरतों पर निर्भर करता है। गणित, कोडिंग और तर्क क्षमता के मामले में, यह OpenAI और Anthropic के शीर्ष मॉडलों को कड़ी टक्कर देता है। लेकिन इसकी कमज़ोरी इसकी परिष्करण क्षमता, बहुआयामी इनपुट और भरोसे में है। DeepSeek के प्रमुख मॉडल मुख्य रूप से केवल टेक्स्ट आधारित हैं, जबकि ChatGPT छवियों, आवाज़ और वीडियो को संभालता है। रोज़मर्रा के लेखन के लिए OpenAI का टेक्स्ट अभी भी ज़्यादा सहज है। Google का Gemini इन दोनों के बीच में आता है, जो बहुआयामी इनपुट और खोज में तो मज़बूत है, लेकिन ओपन एक्सेस के मामले में कमज़ोर है। और कई पश्चिमी व्यवसायों के लिए निर्णायक कारक कोई मानक नहीं, बल्कि भरोसा है: चीन में प्रशिक्षित और होस्ट किए गए मॉडल में कुछ कमियाँ होती हैं, जबकि अमेरिका में होस्ट किए गए मॉडल में नहीं होतीं।

फिर आती है कीमत, जहां अंतर बहुत कम है। नीचे दी गई तालिका पूरी कहानी बयां करती है, और यही कारण है कि डेवलपर अपने वर्कलोड को DeepSeek के API पर स्थानांतरित करते रहते हैं।

बड़े पैमाने पर टेक्स्ट और कोड के लिए, DeepSeek इनपुट के मामले में GPT-5.2 से लगभग छह गुना सस्ता है, और क्योंकि इसके वेट ओपन सोर्स हैं, आप API को पूरी तरह से छोड़ सकते हैं और इसे लोकल डिप्लॉयमेंट के माध्यम से चला सकते हैं। यह DeepSeek को एक उल्लेखनीय रूप से लागत-प्रभावी विकल्प बनाता है, और एक बंद प्रयोगशाला के लिए इसका सटीक उत्तर देना कठिन है।

डीपसीक का वो क्षण जिसने क्रिप्टो जगत को हिला दिया

मार्क आंद्रेसेन ने इसे "एआई का स्पुतनिक क्षण" कहा। उनका इशारा राष्ट्रीय गौरव की ओर था, लेकिन बाज़ारों ने कुछ और ही महसूस किया - शायद एआई में सबसे मूल्यवान चीज़ चिप्स का भंडार नहीं है।

एक दिन में 589 अरब डॉलर गायब हो गए

जब 27 जनवरी, 2025 को डीपसीक ने पहले 18 दिनों में 16 मिलियन डाउनलोड के साथ अमेरिकी ऐप स्टोर में शीर्ष स्थान हासिल किया, तो व्यापारियों ने उलटा हिसाब लगाया। अगर एक चीनी प्रयोगशाला हार्डवेयर के एक छोटे से हिस्से पर ही यह उपलब्धि हासिल कर सकती है, तो एनवीडिया के चिप्स की भविष्य की मांग अचानक कमजोर दिखने लगी। उस दिन एनवीडिया के शेयर लगभग 17 प्रतिशत गिर गए और बाजार मूल्य में 589 बिलियन डॉलर की गिरावट आई, जो अमेरिकी इतिहास में एक दिन में हुई सबसे बड़ी गिरावट थी। पूरे नैस्डैक पर इसका गहरा असर पड़ा।

एआई क्रिप्टो टोकन में सबसे ज्यादा गिरावट क्यों आई?

क्रिप्टो भी इससे अछूता नहीं रहा। बिटकॉइन लगभग 7 प्रतिशत गिरकर लगभग 97,750 डॉलर पर आ गया, और कुल क्रिप्टो बाजार से 300 बिलियन डॉलर से अधिक की रकम निकल गई। लेकिन सबसे ज्यादा नुकसान एआई टोकन में हुआ। इस श्रेणी में उस दिन लगभग 9 प्रतिशत की गिरावट आई, जबकि पूरे बाजार में लगभग 5 प्रतिशत की गिरावट दर्ज की गई। रेंडर में 12.6 प्रतिशत और Fetch.ai में लगभग 10 प्रतिशत की गिरावट आई। इसका कारण चिंताजनक है। एआई टोकन का काफी मूल्य एनवीडिया की तरह ही इस कहानी पर आधारित था: एआई को कंप्यूटिंग की बहुत आवश्यकता होती है, कंप्यूटिंग सीमित है, इसलिए कंप्यूटिंग या जीपीयू बेचने वाली कोई भी चीज कीमती है। डीपसीक ने इस कहानी में खामी पैदा कर दी, और इस पर सबसे ज्यादा निर्भर टोकन को सबसे ज्यादा नुकसान हुआ। यह गिरावट ज्यादा देर तक नहीं टिकी; कुछ ही दिनों में बिटकॉइन ने अपने अधिकांश नुकसान की भरपाई कर ली क्योंकि विश्लेषकों ने इस घबराहट को अतिप्रतिक्रिया बताया। लेकिन एआई-टोकन क्षेत्र काफी लंबे समय तक अस्थिर रहा, यह इस बात का संकेत है कि बाजार पूरी कहानी का पुनर्मूल्यांकन कर रहा था, न कि केवल एक दिन की गिरावट का सामना कर रहा था।

डीपसीक के बाद एआई क्रिप्टो टोकन

यहां एक नया मोड़ है। जिस झटके ने एआई टोकन को बुरी तरह प्रभावित किया, उसी ने उन्हें दीर्घकालिक तर्क भी दे दिया। यदि अत्याधुनिक मॉडल सस्ते और खुले हो सकते हैं, तो बड़े बंद प्रयोगशालाओं की सीमाएं कम हो जाती हैं, और खुला, सेंसरशिप-मुक्त एआई अवसंरचना कम मूल्यवान नहीं, बल्कि अधिक मूल्यवान प्रतीत होने लगती है। आकाश जैसे विकेन्द्रीकृत कंप्यूटिंग नेटवर्क, रेंडर जैसे रेंडरिंग नेटवर्क और बिटेंसर जैसे मशीन इंटेलिजेंस बाजार, सभी एक ऐसी दुनिया का प्रस्ताव रखते हैं जहां एआई तीन अमेरिकी कंपनियों तक सीमित नहीं है। डीपसीक ने उस दुनिया को और करीब ला दिया। बिटेंसर, जिसका टीएओ टोकन प्रतिस्पर्धी मशीन लर्निंग मॉडल के नेटवर्क को पुरस्कृत करता है, इस विचार पर सबसे स्पष्ट दांव है: एक कॉर्पोरेट मस्तिष्क के बजाय खुली बुद्धिमत्ता के लिए एक बाजार। क्या ये नेटवर्क वास्तव में अत्याधुनिक एआई प्रदान कर सकते हैं, यह अभी तक सिद्ध नहीं हुआ है, लेकिन डीपसीक ने संदेह का भार बंद प्रयोगशालाओं पर डाल दिया है।

बाज़ार ने इस पर ध्यान दिया। मई 2025 तक, ग्रेस्केल ने एक समर्पित एआई क्रिप्टो सेक्टर को औपचारिक रूप दिया, जिसमें लगभग 21 बिलियन डॉलर मूल्य के 20 टोकन शामिल थे, जो 2023 की शुरुआत में 4.5 बिलियन डॉलर से लगभग 4.7 गुना अधिक था। बस सावधान रहें। इस लॉन्च ने स्कैमर्स को भी आकर्षित किया: एक ही दिन में, 75 से अधिक नकली "डीपसीक" मेमेकॉइन सामने आए, और उनका पीछा करने वाले व्यापारियों को 100 मिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान हुआ। डीपसीक ने कभी कोई टोकन लॉन्च नहीं किया। इसके विपरीत कोई भी दावा एक जाल है।

क्या डीपसीक एआई का उपयोग करना सुरक्षित है? प्रतिबंध और गोपनीयता

यहीं पर सावधानी बरतना उचित है। आधिकारिक डीपसीक ऐप या वेबसाइट का उपयोग करने पर आपका डेटा, जिसमें आपके प्रॉम्प्ट भी शामिल हैं, चीन के सर्वरों तक पहुँचता है और चीनी कानून द्वारा शासित गोपनीयता नीति के तहत इसका प्रबंधन किया जाता है। कई सरकारों ने इसे एक समस्या माना। इटली ने डेटा सुरक्षा को लेकर 30 जनवरी, 2025 को डीपसीक पर प्रतिबंध लगा दिया। अमेरिका के एक दर्जन से अधिक राज्यों ने 2025 की शुरुआत तक इसे आधिकारिक उपकरणों पर प्रतिबंधित कर दिया, और कांग्रेस ने सरकारी उपकरणों पर डीपसीक के उपयोग पर रोक लगाने वाला अधिनियम पेश किया। यह मॉडल चीनी सामग्री नियमों को भी दर्शाता है, राजनीतिक रूप से संवेदनशील विषयों से बचता है या उन्हें छिपाता है। डीपसीक के तरीकों की आलोचना भी हुई है। 2000 की शुरुआत में, एंथ्रोपिक ने प्रयोगशाला पर प्रशिक्षण के लिए लाखों क्लाउड वार्तालापों को एकत्रित करने के लिए हजारों फर्जी खातों का उपयोग करने का आरोप लगाया, जिसका डीपसीक खंडन करता है। इस मितव्ययी-प्रतिभाशाली कहानी का एक विवादास्पद पहलू भी है।

इन सब बातों से तकनीक का इस्तेमाल असुरक्षित नहीं हो जाता। चूंकि वेट्स ओपन सोर्स हैं, इसलिए गोपनीयता को लेकर सजग उपयोगकर्ता या कंपनी मॉडल को डाउनलोड करके स्थानीय रूप से चला सकती है, और डेटा किसी भी तरह से लीक नहीं होगा। होस्ट किया गया ऐप जोखिम है। ओपन मॉडल बचाव का रास्ता है।

DeepSeek AI का उपयोग कैसे करें: स्थानीय तैनाती

आपके पास तीन तरीके हैं। सबसे आसान तरीका है deepseek.com पर उपलब्ध मुफ़्त चैटबॉट या मोबाइल ऐप, जो सामान्य प्रश्नों के लिए ठीक है, बशर्ते गोपनीयता को लेकर कोई चिंता न हो। दूसरा तरीका है DeepSeek API, जो इतना सस्ता है कि डेवलपर भारी वर्कलोड को इसके माध्यम से रूट कर सकते हैं; DeepSeek API के दस्तावेज़ आपको सेटअप प्रक्रिया में मार्गदर्शन करते हैं, और DeepSeek Coder प्रोग्रामिंग के लिए विशेष रूप से तैयार किया गया है। तीसरा और संवेदनशील कार्यों के लिए सबसे सुरक्षित तरीका है स्थानीय तैनाती: Hugging Face से ओपन वेट्स डाउनलोड करें या अपने हार्डवेयर पर Ollama जैसे टूल के माध्यम से इसका छोटा संस्करण चलाएं। मॉडल वही है, लेकिन डेटा लीक होने का कोई खतरा नहीं है। सामान्य प्रश्नों के लिए मुफ़्त ऐप पर्याप्त है; निजी या विनियमित डेटा को संभालने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, अतिरिक्त सेटअप के बावजूद स्थानीय तैनाती बेहतर विकल्प है।

डीपसीक का एआई और क्रिप्टो के लिए क्या महत्व है?

डीपसीक से मिलने वाला स्थायी सबक चीन की जीत से बहुत कम संबंधित है। असल बदलाव यह है कि अत्याधुनिक एआई अनुमान से कहीं अधिक तेज़ी से सस्ता और सुलभ हो गया। आम उपयोगकर्ताओं के लिए, इसका मतलब है कम लागत पर बेहतर उपकरण। वहीं, निजी प्रयोगशालाओं के लिए, इसका मतलब है कि जीपीयू का दबदबा उनके अनुमान से कहीं कमज़ोर है। और क्रिप्टोकरेंसी के लिए, इसके दोनों पहलू हैं: दुर्लभता की कहानी पर आधारित एआई टोकन को झटका लगा, जबकि खुले, विकेंद्रीकृत एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करने वालों को अस्तित्व का एक नया कारण मिल गया। इसलिए असली सवाल यह नहीं है कि डीपसीक अच्छा है या नहीं। यह स्पष्ट रूप से अच्छा है। सवाल यह है कि जब बुद्धिमत्ता महंगी नहीं रह जाएगी, तब भी किसे भुगतान मिलेगा?

Mathis Curcio

Mathis Curcio is a senior content strategist and NFT specialist at Plisio. With over 5 years of experience in the Web3 space, Mathis focuses on the evolution of NFT ecosystems, digital collectibles, and decentralized ownership models. He creates accessible, insight-driven content that bridges the gap between blockchain innovation and mainstream adoption. His expertise spans NFT market trends, use cases across art and gaming, and the infrastructure powering next-generation tokenized assets.