Én betegnelse for chatbot, modeller og API
DeepSeek bruges om både en kinesisk AI-virksomhed, dens familie af sprogmodeller og de tjenester, der giver adgang til modellerne. Derfor kan navnet betyde lidt forskelligt afhængigt af sammenhængen:
- Chatbotten er den brugerflade, hvor du skriver spørgsmål og får svar.
- Modellerne er teknologien bag svarene. DeepSeek-V3 og DeepSeek-R1 er eksempler på modelnavne.
- API-platformen giver udviklere mulighed for at koble modellerne til egne systemer, produkter og arbejdsgange.
For en marketingmedarbejder er chatbotten typisk den mest direkte indgang. For en virksomhed, der vil bygge en intern skriveassistent eller automatisere tekstbehandling, er API-adgangen mere relevant.
Sådan fungerer DeepSeek
DeepSeek bygger på store sprogmodeller, også kaldet large language models eller LLM’er. Modellerne er trænet til at genkende mønstre i tekst og generere svar ved løbende at forudsige næste token. En token er en lille tekstenhed, eksempelvis et ord eller en del af et ord.
Du giver modellen en prompt: en instruktion, et spørgsmål eller noget materiale, den skal arbejde med. Modellen bruger inputtet som grundlag for sit svar. Det kan være en forklaring, en omskrevet tekst, et resumé eller et stykke kode.
Nogle modeller er særligt rettet mod reasoning, altså opgaver, der kræver flere trin i problemløsningen. Funktioner og muligheder afhænger dog af den konkrete model og af, om du bruger chatten, API’et eller en specialiseret model. En funktion i én DeepSeek-model findes ikke nødvendigvis i alle andre.
Hvad kan DeepSeek bruges til i marketing?
DeepSeek kan især hjælpe med tekstbaserede opgaver, hvor du har brug for forslag, bearbejdning eller overblik:
- Idéudvikling: Få forskellige vinkler på en kampagne eller et emne.
- Første udkast: Lav forslag til annoncetekster, produktbeskrivelser eller nyhedsbreve.
- Redigering: Forkort en tekst, ændr tonen eller gør et fagligt afsnit lettere at forstå.
- Opsummering: Træk hovedpointer ud af længere dokumenter eller andet tekstmateriale.
- Kodning: Få hjælp til kodeudkast og tekniske spørgsmål.
Værdien ligger ofte i at komme hurtigere fra råmateriale til et brugbart udkast. Du skal stadig vurdere, om teksten er korrekt, relevant for målgruppen og i tråd med virksomhedens tone.
Et konkret eksempel på en prompt
Skal du skrive annoncer for et produkt, kan du give DeepSeek produktbeskrivelsen og bede om:
Skriv fem korte annonceforslag til indkøbsansvarlige. Brug kun oplysningerne i produktbeskrivelsen nedenfor. Fokusér på nem vedligeholdelse, undgå superlativer, og afslut hvert forslag med en opfordring til at læse mere.
Det giver modellen et tydeligere grundlag end blot »skriv en god annonce«. Målgruppe, kildemateriale og konkrete krav gør outputtet lettere at vurdere og redigere. Instruktionen om kun at bruge produktbeskrivelsen er dog ikke en garanti mod opdigtede oplysninger.
API og åbne modelvægte giver flere muligheder
Et API er en grænseflade, som lader systemer udveksle data. Med DeepSeeks API kan en virksomhed eksempelvis bygge en intern skriveassistent, der modtager en tekst og returnerer et resumé eller et redigeringsforslag.
Udvalgte DeepSeek-modeller er også frigivet med åbne modelvægte. Vægtene er de indlærte værdier, der styrer modellens behandling af input. Det gør det muligt for tekniske teams at undersøge, tilpasse eller selv drive modellen frem for udelukkende at bruge DeepSeeks tjeneste.
Open-weight og open source er ikke nødvendigvis det samme. Undersøg derfor, hvilke dele af den konkrete model der er frigivet, og hvilke licensvilkår der gælder.
Begrænsninger, du skal kende
DeepSeek kan formulere overbevisende svar, som alligevel indeholder fejl. Et flydende svar er ikke et faktatjek. Kontrollér derfor især navne, tal, produktpåstande og andre oplysninger, før du publicerer materialet.
Når du sammenligner DeepSeek med andre AI-chatbots, bør du teste den konkrete model på dine egne opgaver. Se på tekstkvalitet, behovet for efterredigering og mulighederne for integration frem for kun at sammenligne platformenes navne.
Afklar også virksomhedens krav til databehandling, før du indtaster kundeoplysninger eller fortroligt materiale. Chat, API og en selvhostet model er forskellige måder at bruge teknologien på og bør vurderes hver for sig.