Za 6 milionów dolarów pobili OpenAI. Teraz przygotowują następny cios.
Styczeń 2025 roku przejdzie do historii AI jako moment, w którym chiński startup z Hangzhou udowodnił, że nie potrzebujesz setek milionów dolarów, żeby zbudować model klasy światowej. DeepSeek R1 kosztował w treningu mniej więcej tyle, co warszawskie mieszkanie na Powiślu – i dorównał lub pokonał najlepsze modele OpenAI, Anthropic i Google.
Rok później, w lutym 2026, wszystkie oczy są znów skierowane na DeepSeek. Przygotowują właśnie model V4/R4, który ma dorównać lub przewyższyć Claude i GPT w zadaniach programistycznych przy obsłudze ponad miliona tokenów kontekstu. Ale czy to narzędzie ma sens dla polskiego użytkownika?
W tym artykule dowiesz się:
- Czym DeepSeek różni się od ChatGPT, Claude i Gemini
- Kiedy warto go użyć (a kiedy lepiej sięgnąć po konkurencję)
- Jakie ma wady i przewagi
- Jak działa jego niespotykaną architektura MoE
- Co mówią eksperci o „efekcie DeepSeek”
- Nietypowe zastosowania, o których pewnie nie słyszałeś
Co to jest DeepSeek i skąd się wziął
DeepSeek to rodzina modeli AI stworzona przez chiński startup z siedzibą w Hangzhou, finansowany przez fundusz hedgingowy High-Flyer o wartości 8 miliardów dolarów. Założycielem jest Liang Wenfeng, były menedżer funduszu, który postanowił zainwestować w sztuczną inteligencję w 2023 roku.
W przeciwieństwie do większości startupów AI, DeepSeek nie szukał zewnętrznych inwestorów. Wszystko finansuje z własnej kieszeni High-Flyer. To dało im niesamowitą swobodę – mogli eksperymentować z architekturą, publikować badania open source i nie przejmować się presją inwestorów domagających się szybkich zysków.
Przełom przyszedł w styczniu 2025, kiedy DeepSeek wypuścił model R1. Był to model „reasoning” (rozumowania), który:
- Kosztował około 6 milionów dolarów w treningu (konkurencja wydaje setki milionów)
- Pobił OpenAI o1 na teście matematycznym AIME (79.8% vs 73.2%)
- Osiągnął 97.4% na zbiorze MATH-500
- Działał na słabszych chipach Nvidia (H800 zamiast H100/B200)
- Był całkowicie open source (licencja MIT)
Reakcja rynku była natychmiastowa i brutalna. W ciągu jednego dnia, 27 stycznia 2025:
- Nvidia straciła 600 miliardów dolarów kapitalizacji
- Broadcom spadł o 17%
- Cały sektor AI stracił około 1 biliona dolarów
- Aplikacja DeepSeek stała się #1 w App Store, wyprzedzając ChatGPT
Rodzina modeli DeepSeek w 2026:
- DeepSeek V3 – model ogólnego zastosowania (chat, pisanie, analiza)
- DeepSeek R1 – model „reasoning” do zadań wymagających rozumowania
- DeepSeek VL2 – model vision-language do analizy obrazów
- DeepSeek V4/R4 – zapowiedziany na luty 2026, skoncentrowany na kodowaniu
Wszystkie te modele łączy jedna rzecz: architektura MoE (Mixture of Experts) i niesamowita efektywność kosztowa.
Kiedy warto z niego korzystać
DeepSeek to nie kolejny klon ChatGPT. Ma swoje mocne strony i konkretne przypadki użycia, w których błyszczy.
Idealny do:
- Złożonych zadań matematycznych i logicznych
- Model R1 w trybie „Think” pokazuje cały proces rozumowania
- Wyniki na poziomie 97.4% na MATH-500
- Świetny do nauki – widzisz, jak AI dochodzi do rozwiązania
- Programowania i debugowania
- DeepSeek V3 przewyższa GPT-4.5 w zadaniach kodowania
- Nadchodzący V4 ma obsługiwać ponad milion tokenów kontekstu
- Pamięta cały projekt, nie gubi kontekstu
- Tańszy niż konkurencja dla dużych projektów (API $0.28 vs $5 za milion tokenów input u GPT-4)
- Budżetowych projektów wymagających dużej liczby zapytań
- 95% taniej niż OpenAI o1
- Cache-hit za $0.028/M tokenów (90% taniej od cache miss)
- Darmowy interfejs webowy bez limitu wiadomości (może być throttling przy dużym ruchu)
- Eksperymentów z open source
- Licencja MIT – możesz modyfikować i używać komercyjnie
- Wersje zdestylowane (1.5B-70B parametrów) do uruchomienia lokalnie
- Społeczność open source (#1 projekt AI na GitHub w 2025)
- Zadań wymagających przejrzystości rozumowania
- Tryb „Think” pokazuje cały łańcuch myślenia (Chain of Thought)
- Krytyczne w medycynie, finansach, audytach
- Możesz śledzić, dlaczego AI podjęło daną decyzję
Kiedy lepiej wybrać konkurencję:
| Sytuacja | Lepszy wybór | Dlaczego |
|---|---|---|
| Pisanie po polsku | ChatGPT, Claude | DeepSeek słabiej radzi sobie z językiem polskim (mniej danych treningowych) |
| Szybkie odpowiedzi | ChatGPT, Gemini | Tryb „Think” w R1 może trwać 10-15 sekund |
| Multimodalne zadania (2026) | GPT-4 Vision, Gemini Pro | VL2 ma ograniczony kontekst (4K tokenów) |
| Wrażliwe dane firmowe | Claude, ChatGPT Enterprise | Dane mogą przechodzić przez serwery w Chinach |
| Tworzenie obrazów | DALL-E, Midjourney | DeepSeek nie generuje obrazów |
Złota zasada: Jeśli zadanie wymaga matematyki, kodowania, długiego kontekstu lub wielu zapytań (koszty) – DeepSeek. Jeśli potrzebujesz kreatywnego pisania po polsku, szybkich odpowiedzi lub generowania obrazów – sięgnij po ChatGPT lub Claude.
Czym różni się od konkurencji – przewagi i braki
DeepSeek zbudował swoją pozycję na trzech filarach: efektywność, open source i rozumowanie. Ale diabeł tkwi w szczegółach.
Przewagi DeepSeek
1. Mixture of Experts (MoE) – genialna architektura
Tradycyjne modele aktywują wszystkie parametry przy każdym zapytaniu. DeepSeek ma 671 miliardów parametrów, ale aktywuje tylko 37 miliardów na token. To jak mieć zespół 671 ekspertów, ale każde pytanie trafia tylko do właściwych 37.
Efekt:
- 10x niższe koszty inference
- Szybsze odpowiedzi mimo ogromnego rozmiaru
- Mniejsze zużycie pamięci GPU
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
Zamiast przetwarzać każdy token względem każdego (jak w standardowych transformerach), DeepSeek kompresuje informacje. Dla kontekstu 100K tokenów to różnica między 10 miliardami a kilkoma milionami porównań.
3. Ceny, które rujnują konkurencję
| Model | Input ($/1M tokens) | Output ($/1M tokens) | Oszczędność vs GPT-4 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | 95% |
| GPT-4 | $5.00 | $15.00 | – |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 93% |
| Gemini 3.0 Pro | $1.25 | $10.00 | 85% |
4. Chain of Thought widzialny na żywo
Większość modeli myśli „w ukryciu”. DeepSeek R1 w trybie „Think” pokazuje cały proces:
- Jak rozbija problem na części
- Jakie rozważa alternatywy
- Gdzie się koryguje
To game-changer dla edukacji i audytów.
5. Open source bez kompromisów
Licencja MIT oznacza, że możesz:
- Modyfikować kod
- Używać komercyjnie
- Uruchomić lokalnie (na dwóch RTX 4090 lub jednym RTX 5090)
- Nie płacić nic poza kosztami hardware
Braki i problemy
1. Język polski – słaby punkt
DeepSeek trenowano głównie na danych anglojęzycznych i chińskich. Polski to margines. Wyniki:
- Gorsze wyczucie kontekstu kulturowego
- Błędy gramatyczne w złożonych zdaniach
- Ograniczona znajomość polskich realiów
Przykład: Zapytaj DeepSeek i ChatGPT o różnicę między „pójściem na piwo” a „piciem piwa” – ChatGPT rozumie kulturowy kontekst (spotkanie towarzyskie vs czynność), DeepSeek traktuje to dosłownie.
2. Prywatność i cenzura
Badania z 2025 pokazały, że DeepSeek:
- Wewnętrznie rozumuje o wrażliwych tematach politycznych
- Ale usuwa to rozumowanie z finalnej odpowiedzi
- Musi przestrzegać chińskich przepisów o treściach
Raport MIT (marzec 2025): „W trybie Think widać, że model rozważa różne perspektywy na kwestie polityczne, ale końcowa odpowiedź jest już ocenzurowana zgodnie z wymogami chińskich regulatorów.”
3. Wolniejszy w trybie rozumowania
ChatGPT odpowiada w 2 sekundy. DeepSeek R1 w trybie „Think” może potrzebować 10-15 sekund.
To nie problem dla:
- Analizy kodu
- Złożonych obliczeń
- Zadań batch processing
Ale katastrofa dla:
- Chatbotów obsługi klienta
- Aplikacji real-time
- Szybkich pytań typu „co to znaczy?”
4. Multimodalne ograniczenia
DeepSeek VL2 (vision-language):
- Tylko 4K tokenów kontekstu (vs 128K w GPT-4 Vision)
- Brak generowania obrazów
- Analiza obrazów OK, ale nie na poziomie GPT-4V
5. Dostępność i stabilność
Po wiralowym starcie w styczniu 2025:
- Częste awarie serwera
- Throttling dla darmowych użytkowników
- Czasowe zamrożenie rejestracji nowych kont API
- Ataki DDoS
Do 2026 sytuacja się poprawiła, ale w szczytowych godzinach (UTC 8-16) można doświadczyć wolniejszych odpowiedzi.
Tabela porównawcza: Prompt słaby vs skuteczny
| Zadanie | Prompt słaby | Prompt skuteczny |
|---|---|---|
| Matematyka | „Rozwiąż równanie x² + 5x + 6 = 0” | „Używając trybu Think, rozwiąż krok po kroku równanie x² + 5x + 6 = 0 i wyjaśnij każdy krok” |
| Kodowanie | „Napisz funkcję sortującą listę” | „Napisz funkcję sortującą listę w Pythonie. Wymagania: obsługa liczb i stringów, parametr reverse, testy jednostkowe” |
| Tłumaczenie | „Przetłumacz ten tekst” | „Jesteś native speakerem polskiego. Przetłumacz ten tekst zachowując: ton, kontekst kulturowy i idiomy. Pokaż alternatywy dla wieloznacznych fraz” |
Rzeczy, których (pewnie) nie wiesz o DeepSeek
DeepSeek to nie tylko tani model AI. To całe zjawisko, które zmienia rynek. Oto fakty, o których mało kto mówi:
1. DeepSeek to… fundusz hedgingowy
High-Flyer Capital, fundusz wartości 8 mld dolarów, finansuje całą operację. Nie biorą zewnętrznego kapitału. To oznacza, że mogą:
- Publikować wszystko jako open source (nie boją się utraty przewagi)
- Eksperymentować bez presji inwestorów
- Traktować AI jako długoterminową grę
Liang Wenfeng, założyciel, zbudował fortunę na trading quantitative. Teraz stosuje te same zasady do AI: efektywność, matematyka, zero marnowania zasobów.
2. Trenowali na „słabszych” chipach – i wygrali
Przez sankcje USA, DeepSeek nie miał dostępu do najnowszych GPU Nvidia (H100, B200). Używali starszych H800.
To zmusiło ich do wymyślenia sprytniejszych rozwiązań:
- Architektura MoE
- Multi-Head Latent Attention
- FP8 mixed precision training
Paradoks: Ograniczenia technologiczne doprowadziły do przełomowej architektury, która jest lepsza niż „brute-force” podejście konkurencji.
3. mHC – metoda treningowa, która zmienia reguły gry
1 stycznia 2026 DeepSeek opublikował paper o Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC). Współautorem jest sam założyciel, Liang Wenfeng.
O co chodzi: Tradycyjne modele mają problem ze stabilnością przy skalowaniu. mHC rozwiązuje to przez lepsze przepływy informacji między warstwami. Efekt:
- Można trenować większe modele na tym samym hardware
- Mniej niestabilności podczas treningu
- Niższe koszty
Eksperci przewidują, że mHC pojawi się w DeepSeek V4/R4 (luty 2026) i będzie kolejnym przełomem.
4. Engram – pamięć biologicznie inspirowana
13 stycznia 2026 DeepSeek opublikował paper o „Engram” – architekturze pamięci inspirowanej ludzkim mózgiem.
Jak to działa:
- Separuje statyczną wiedzę (fakty) od dynamicznego rozumowania (myślenie)
- Lookup faktów w O(1) – natychmiastowo
- GPU koncentruje się tylko na skomplikowanych zadaniach
Model V4 ma używać Engramu do obsługi 1M+ tokenów kontekstu bez marnowania mocy obliczeniowej.
5. Smart Cities w Chinach używają DeepSeek
DeepSeek jest integralną częścią chińskiego programu „AI+” i eksperymentów ze smart cities jak Xiong’an. Używają go do:
- Optymalizacji ruchu drogowego
- Prognozowania zużycia energii
- Analizy danych miejskich
- Koordynacji usług publicznych
6. „DeepSeek Effect” – Paradoks Jevonsa w AI
Ekonomiści zauważyli ciekawy paradoks: Gdy DeepSeek obniżył koszty AI o 95%, zapotrzebowanie eksplodowało.
To dokładnie Paradoks Jevonsa: lepsza efektywność nie zmniejsza konsumpcji – zwiększa ją. Wynik:
- Nvidia, mimo początkowego krachu, odbiła się do rekordowych poziomów w 2026
- Popyt na GPU rośnie, bo więcej firm może sobie pozwolić na AI
- Microsoft/OpenAI przeprojektowali Stargate Project ($500 mld) na rozproszone centra danych
7. Destylacja z R1 do V3 – sekretna broń
DeepSeek opracował metodę „destylacji” rozumowania z R1 (model thinking) do V3 (model ogólny). Efekt:
- V3 dostał możliwości reasoning bez spowolnienia R1
- Zachowuje naturalny styl odpowiedzi
- Połączenie prędkości i jakości myślenia
Nietypowe zastosowania w Polsce (2026):
- Audyty finansowe – DeepSeek analizuje długie dokumenty (128K kontekstu) i pokazuje łańcuch rozumowania przy każdej nieprawidłowości
- Edukacja techniczna – Studenci informatyki używają DeepSeek do nauki algorytmów, bo widzą krok po kroku, jak AI rozwiązuje problemy
- Analiza prawna – Kancelarie używają do przeszukiwania długich umów i precedensów
- Optymalizacja dostaw – Firmy logistyczne używają do prognozowania tras i zarządzania flotą
Cytaty ekspertów i komentarz redakcji AIPORT.pl
Co mówią eksperci:
„DeepSeek R1 to moment Sputnika dla zachodniej branży AI. Przez lata twierdziliśmy, że kontrola eksportu chipów da nam trwałą przewagę. R1 udowodnił, że efektywność może pokonać surową moc obliczeniową.”
Chris Miller, autor „Chip War”
„Trenowanie R1 za 6 milionów dolarów kiedy konkurencja wydaje setki milionów to nie szczęście. To fundamentalna zmiana w podejściu do architektury AI. Industry nie będzie już taki sam.”
Haritha Khandabattu, analityk Gartner
„DeepSeek pokazał, że open source może dorównać closed source w AI. To nie tylko technologiczne osiągnięcie – to polityczne oświadczenie o demokratyzacji AI.”
Zespół badawczy MIT, raport z listopada 2025
„Efekt DeepSeek spowodował największy jednodniowy spadek kapitalizacji w historii – $600 miliardów z Nvidia. Ale rok później rynek to przetrawił i zaakceptował nową rzeczywistość: AI będzie tańsze i bardziej dostępne.”
Brian Colello, analityk senior, Morningstar
„Największym osiągnięciem DeepSeek nie jest technologia, tylko udowodnienie, że nie potrzebujesz być w Dolinie Krzemowej, nie potrzebujesz dostępu do najlepszych chipów i nie potrzebujesz 500 milionów dolarów, żeby zbudować frontier model.”
Dan Ives, Wedbush Securities
Reakcje użytkowników (Reddit, Twitter/X, styczeń 2025 – luty 2026):
„Używam DeepSeek do debugowania od 3 miesięcy. Za 10 dolarów miesięcznie robię tyle zapytań, co u OpenAI za 200. I szczerze? W kodzie jest lepszy.”
@dev_in_warsaw, developer Python
„Największy minus: polski. ChatGPT rozumie kontekst, DeepSeek tłumaczy literalnie. Ale do matematyki i algorytmów? Miażdży GPT-4.”
u/PolishTechie na r/MachineLearning
„Tryb Think to game-changer dla nauczania. Studenci widzą, JAK AI myśli. Nie ma lepszego narzędzia do nauki rozumowania matematycznego.”
@prof_AGH, wykładowca informatyki
Komentarz redakcji AIPORT.pl
DeepSeek to przede wszystkim dowód na to, że era „zwycięzcy bierze wszystko” w AI się kończy. Przez lata przekonywano nas, że tylko firmy z Doliny Krzemowej, z dostępem do najlepszych chipów i budżetami w setkach milionów dolarów mogą budować frontier models. DeepSeek to obalił.
Ale nie dajmy się ponieść entuzjazmowi. Dla polskiego użytkownika DeepSeek to wciąż kompromis. Jeśli pracujesz głównie po polsku, tworzysz teksty marketingowe, czy piszesz do klientów – ChatGPT i Claude wciąż rządzą. DeepSeek błyszczy w niszach: programowanie, matematyka, długie konteksty, budżetowe projekty wymagające tysięcy zapytań.
Co ważniejsze – DeepSeek zmienił rynek. OpenAI i Anthropic musiały drastycznie obniżyć ceny. Google przyspieszyło rozwój Gemini. Meta zwiększyła inwestycje w Llama 4. To my, użytkownicy, wygrywamy – lepsze modele za niższe ceny.
Najbardziej ekscytujący jest nadchodzący V4/R4. Jeśli plotki się potwierdzą i rzeczywiście pobije Claude/GPT w kodowaniu przy 1M+ tokenów kontekstu… to będzie trzęsienie ziemi. Szczególnie dla developerów pracujących z dużymi codebase.
Nasza rekomendacja? Wypróbuj DeepSeek. Interfejs webowy jest darmowy. API daje 5 milionów tokenów za darmo na start. Zobacz, czy pasuje do Twojego workflow. Jeśli pracujesz z kodem, matematyką lub potrzebujesz analizować długie dokumenty – jest szansa, że zostaniesz. Jeśli piszesz po polsku dla ludzi – ChatGPT i Claude wciąż będą lepszym wyborem.
Piotr Wolniewicz, Redakcja AIPORT.pl
FAQ – najczęstsze pytania o DeepSeek
Czy DeepSeek jest naprawdę darmowy?
Tak i nie. Interfejs webowy (chat.deepseek.com) jest darmowy bez limitu wiadomości, ale może doświadczać throttlingu (wolniejszych odpowiedzi) w godzinach szczytu. API daje 5 milionów tokenów za darmo przy rejestracji (ważne 30 dni), potem przechodzisz na model pay-as-you-go: $0.28 za milion tokenów input, $0.42 za milion output. To wciąż 95% taniej niż OpenAI.
Czy mogę uruchomić DeepSeek lokalnie na swoim komputerze?
Tak, pełny model R1 (671B parametrów) wymaga potężnego hardware – dwa RTX 4090 lub jeden RTX 5090. Ale DeepSeek oferuje wersje zdestylowane: 1.5B, 7B, 14B, 32B i 70B parametrów. Modele 7B i 14B możesz uruchomić na zwykłym laptopie gamingowym (16-32 GB RAM). Wszystkie są dostępne na Hugging Face pod licencją MIT.
Czy dane, które wysyłam do DeepSeek są bezpieczne?
To zależy, co rozumiesz przez „bezpieczne”. DeepSeek nie sprzedaje Twoich danych. Ale jako chiński startup musi przestrzegać chińskich przepisów, co oznacza, że dane mogą potencjalnie przechodzić przez serwery w Chinach. Dla wrażliwych danych firmowych lepiej używać ChatGPT Enterprise, Claude for Work lub uruchomić DeepSeek lokalnie. Do zwykłych zapytań (kod, nauka, hobby) – jest bezpiecznie.
Dlaczego DeepSeek jest tyle razy tańszy od ChatGPT?
Trzy powody: architektura MoE (aktywuje tylko 37B z 671B parametrów), niższe koszty operacyjne w Chinach i strategia biznesowa (High-Flyer finansuje to jako długoterminową inwestycję, nie szuka szybkiego zwrotu). Plus brak marketingu – ChatGPT wydaje miliony na reklamy, DeepSeek rośnie organicznie przez open source i word-of-mouth.
Czy DeepSeek zastąpi ChatGPT i Claude?
Nie w najbliższym czasie, ale może wymusić na nich zmiany. ChatGPT i Claude mają przewagę w języku polskim, multimodalności (obrazy, dźwięk), stabilności serwisów i ekosystemie (pluginy, integracje). DeepSeek jest lepszy w kodzie, matematyce i kosztach. Raczej zobaczymy koegzystencję: różne narzędzia do różnych zadań.
Co to jest tryb „Think” i kiedy go używać?
Tryb „Think” (dostępny w modelu R1 jako deepseek-reasoner w API) pokazuje cały łańcuch rozumowania AI przed finalną odpowiedzią. Używaj go do: złożonych problemów matematycznych, debugowania kodu, analiz wymagających przejrzystości (audyty, medycyna, finanse). Unikaj dla: prostych pytań („ile to 2+2”), czatu towarzyskiego, sytuacji gdzie liczy się prędkość (obsługa klienta). Think mode kosztuje więcej (płacisz za tokeny rozumowania) i trwa 10-15 sekund zamiast 2 sekund.
Czy DeepSeek rozumie język polski?
Tak, ale słabiej niż ChatGPT czy Claude. DeepSeek trenowano głównie na angielskim i chińskim. Polski stanowi mały procent danych treningowych. Efekt: radzi sobie z prostymi tłumaczeniami, może pisać po polsku, ale gubi kontekst kulturowy, idiomy i subtelności języka. Do pisania treści po polsku ChatGPT i Claude są lepszym wyborem.
Jakie są plany DeepSeek na 2026?
Oficjalnie: model V4/R4 zapowiedziany na połowę lutego 2026 (około 17 lutego, Chiński Nowy Rok). Ma skupiać się na kodowaniu, obsługiwać 1M+ tokenów kontekstu i używać nowej architektury pamięci Engram. Nieoficjalnie: spekulacje o autonomicznych agentach do końca 2026, integracja z robotyką i samochodami autonomicznymi. DeepSeek publikuje research papers przed dużymi release’ami, więc śledź ich GitHub.
Czy mogę używać DeepSeek komercyjnie?
Tak! Licencja MIT pozwala na pełne użycie komercyjne – możesz modyfikować model, wbudować go w swój produkt, sprzedawać usługi oparte na DeepSeek. Jedyne co musisz zrobić to zachować informację o licencji MIT. API również możesz używać komercyjnie – po prostu płacisz za tokeny według cennika.
Co jeśli DeepSeek padnie albo przestanie działać?
To realne ryzyko. DeepSeek doświadczył już awarii serwerów i ataków DDoS w 2025. Jeśli polegasz na DeepSeek krytycznie, miej plan B: uruchom model lokalnie (masz prawo do tego przez licencję MIT) lub używaj hybrydy z ChatGPT/Claude jako backup. Do krytycznych systemów produkcyjnych (banki, szpitale) lepiej używać Claude Enterprise lub Azure OpenAI z gwarancjami SLA.
Podsumowanie
DeepSeek zmienił reguły gry. Udowodnił, że nie potrzebujesz fortuny i najlepszych chipów, żeby zbudować AI na światowym poziomie. Model za 6 milionów dolarów pobił gigantów kosztujących setki milionów. To nie szczęście – to przewrót w myśleniu o architekturze, efektywności i dostępności AI.
Dla polskiego użytkownika DeepSeek to nie jest zamiennik ChatGPT „jeden do jednego”. Jeśli piszesz po polsku, tworzysz treści marketingowe czy obsługujesz klientów – zostań przy ChatGPT lub Claude. Ale jeśli kodujesz, liczysz, analizujesz długie dokumenty albo po prostu chcesz zaoszczędzić 95% kosztów API – DeepSeek to strzał w dziesiątkę.
Najlepsze? To dopiero początek. V4/R4 już za rogiem (luty 2026), mHC i Engram obiecują kolejne przełomy, a cała branża AI musi teraz gonić lub wymyślić się na nowo.
Nie czekaj na ideał. Wypróbuj DeepSeek już dziś – interfejs webowy jest darmowy, API daje 5 milionów tokenów na start. Zobacz, czy pasuje do Twojego workflow. I jeśli znajdziesz ciekawe zastosowanie, daj znać w komentarzach – budujmy razem polską społeczność DeepSeek!
A teraz pytanie do Ciebie: testowałeś już DeepSeek? Jakie są Twoje doświadczenia? Podziel się w komentarzach albo wrzuć ten artykuł do znajomych programistów – mogą zaoszczędzić kupę kasy na API.
