<b>DeepSeek в проде: 4 проверки, которые экономят недели на интеграции</b>

<b>DeepSeek в проде: 4 проверки, которые экономят недели на интеграции</b>

DeepSeek часто берут как «дешёвую замену», но в проде важнее не цена, а режим работы модели. Смотри на четыре вещи: длина контекста, устойчивость к длинным промптам, поведение на tool-calling и скорость генерации на твоём железе.

Первый фильтр — формат задач. Для коротких классификаций и рутинного текста подойдут компактные варианты, для сложных цепочек рассуждений нужен запас по контексту и памяти. Если задача требует строгого JSON, обязательно тестируй пустые поля, вложенные массивы и отказоустойчивость при обрыве ответа.

Второй фильтр — инференс-стек. На одном и том же весе vLLM даёт удобный батчинг и хороший throughput, TGI часто проще встроить в сервисную схему, llama.cpp полезен там, где важны GGUF и CPU/GPU-микс. Ошибка многих команд — сравнивать модель по одному запросу, а не по p95 latency и tokens/sec под реальной нагрузкой.

Третий фильтр — квантизация. INT4 может быть нормой для черновиков и внутренних ассистентов, но если у модели начинает «плыть» структура ответа или падает точность на длинных инструкциях, откатывайся на INT8 или fp16. Считать нужно не только VRAM, но и цену ошибки: лишние 4 ГБ памяти дешевле, чем ручная правка ответов.

Если нужна модель в прод, сначала прогони её через свой набор из 50–200 типовых запросов. Не «на глаз», а по метрикам: валидность JSON, стабильность на длинном контексте, latency и процент переспросов. Именно это отделяет полезный open-source LLM от красивого демо.