<b>DeepSeek в проде ломается не на «качестве», а на неправильном выборе режима инференса</b>

<b>DeepSeek в проде ломается не на «качестве», а на неправильном выборе режима инференса</b>

Если берёшь DeepSeek для автоматизации, сразу разделяй задачи: генерация, агентные цепочки и длинный контекст. Для коротких ответов важнее throughput и стабильный latency, для reasoning — цена ошибки, для long-context — не паспортные 128k, а реальная деградация после плотной загрузки промпта.

На практике сначала проверяют три вещи:
— держит ли модель формат ответа без лишнего текста;
— не уходит ли в многословие на простых запросах;
— как падает качество, когда в контекст добавляют шум, логи и несколько инструкций подряд.

Для self-hosted DeepSeek критичны квантизация и движок. На тех же весах разница между vLLM, TGI и llama.cpp часто упирается не в «лучше/хуже», а в batch size, prefill и memory fragmentation. Если у тебя много параллельных коротких запросов — смотри в сторону высоких токенов в секунду. Если важен один длинный диалог — важнее стабильный prompt processing и отсутствие OOM.

Ещё одна типовая ошибка — тащить одну и ту же модель и в роутинг, и в финальный ответ. Лучше дешёвый классификатор на входе, отдельная reasoning-модель на сложные кейсы и маленькая модель для черновиков. Так ты режешь стоимость токена и убираешь лишнюю нагрузку на GPU.

<b>Правильная схема для DeepSeek — не «самая умная модель», а связка из трёх уровней: фильтр, рабочая лошадка и дорогой режим только для сложных запросов.</b>