DeepSeek в проде: 5 проверок, без которых open-source модель легко превращается в дорогой эксперимент

DeepSeek в проде: 5 проверок, без которых open-source модель легко превращается в дорогой эксперимент

DeepSeek часто берут за «дешёвую альтернативу», но в проде важны не лозунги, а четыре оси: качество, скорость, цена инференса и лицензия. Перед запуском проверьте, для чего модель реально нужна: генерация текста, код, RAG, классификация, tool-use. Одна и та же модель может быть сильной в reasoning и слабой в стабильном форматировании.

Первое — контекст. Заявленный длинный контекст не равен рабочему: после определённого объёма падает точность извлечения и растёт latency. Второе — квантизация. На int4 можно выиграть VRAM и throughput, но при сложных цепочках рассуждений и длинном prompt'е качество деградирует заметнее, чем ожидают.

Третье — фреймворк инференса. vLLM обычно даёт лучший throughput на батчах и очередях, TGI удобен для сервинга, llama.cpp выигрывает в простых локальных сценариях и на CPU/edge. Четвёртое — совместимость с вашим пайплайном: JSON-ответы, tool-calls, системные промпты, стабильность на длинных диалогах.

Пятый пункт — лицензия и источники весов. Даже сильная модель бесполезна, если её нельзя легально ставить в коммерческий сервис или вы не понимаете условия дистрибуции.

Правило простое: сначала тест на ваших промптах и вашей инфраструктуре, потом масштабирование; иначе экономия на токене быстро съедается переделками.