Нейросеть Deepseek: наравне с ChatGPT

DeepSeek — недавно стрельнувшая нейросеть, которая уже вызвала интерес у разработчиков, бизнеса и энтузиастов. Этот китайский ИИ с продвинутыми алгоритмами генерации текста, кода и изображений и поддержкой множества языков.
В этом обзоре детально разберём возможности DeepSeek, сравним его с ChatGPT, рассмотрим реакцию западных технологических гигантов, а также обсудим нюансы использования.

DeepSeek: происхождение, разработчики, основные технологии

DeepSeek — китайская компания в сфере искусственного интеллекта, основанная в 2023 году Лян Вэньфэном, соучредителем хедж-фонда High-Flyer. Компания специализируется на разработке открытых больших языковых моделей (LLM) и стремится сделать искусственный общий интеллект (AGI) реальностью. DeepSeek известна своими передовыми моделями, такими как DeepSeek-R1, которые сопоставимы с ведущими западными аналогами (GPT-4 от OpenAI), но при этом разработаны с существенно меньшими затратами.

Технологически DeepSeek фокусируется на алгоритмической эффективности и сотрудничестве с открытым исходным кодом. Компания использует методы: «чистое обучение с подкреплением» и модели «смеси экспертов«, что позволяет тренировать мощные ИИ с меньшими вычислительными ресурсами.

Подход, при котором модель обучается исключительно на основе проб и ошибок, получая «награды» за правильные действия. В отличие от обычного обучения с подкреплением, где сначала используются размеченные данные, «чистое» обучение с подкреплением минимизирует зависимость от предварительно размеченных наборов данных. Это позволяет снизить затраты на обучение, поскольку модель сама выявляет закономерности в процессе взаимодействия с окружающей средой.

Архитектура, в которой несколько нейросетей (экспертов) работают параллельно, а специальный «менеджер» (gating network) определяет, какой эксперт лучше всего справится с конкретной задачей. Это эффективно, потому что вместо активации всей модели при каждом запросе, система задействует только нужные части, экономя вычислительные ресурсы.

Несмотря на ограничения на экспорт чипов, наложенные США, DeepSeek оптимизировала свои инженерные подходы для разработки продвинутых языковых моделей. Это позволило компании снизить затраты на обучение до $6 миллионов, что значительно меньше по сравнению с $100 миллионами, потраченными OpenAI на GPT-4 в 2023 году.

Компания активно продвигает свои модели через открытые платформы GitHub и Hugging Face, c доступом к алгоритмам, моделям и деталям обучения. DeepSeek также известна своей политикой найма, ориентированной на технические способности, а не на опыт работы. Большинство новых сотрудников — недавние выпускники университетов или разработчики с менее установленной карьерой в области ИИ.

Возможности Дипсик

Генерация текста и кода

Дипсик способна создавать связные и осмысленные тексты на различных языках, включая русский. Она помогает в написании статей, эссе, писем и других документов. Кроме того, модель может генерировать программный код на популярных языках программирования, что полезно для разработчиков при решении задач и создании приложений. DeepSeek поддерживает несколько языков программирования и достигает передовых результатов в бенчмарках по программированию.

Запрос: Напиши самый простой чат бот на пайтоне который будет слать уведомления пользователю, как будильник

Кроме написания, нейросеть объясняет что написано и как это работает:

Мобильные приложения

В январе 2025 года разработчики выпустили официальные мобильные приложения DeepSeek, скачать которое можно на Android и iOS. Эти приложения доступны для скачивания в России без ограничений и позволяют использовать возможности нейросети на смартфонах.

Скачать deepseek на Android Скачать deepseek на iOS

Кроме мобильного приложения можно установить Дипсик как отдельный плагин для браузера.

Приложения полностью бесплатны и не требуют подписок или разовых покупок.

Интеграция через DeepSeek API

Для разработчиков предоставляется API, позволяющий интегрировать возможности DeepSeek в собственные приложения и сервисы. API совместим с форматом OpenAI, что упрощает его использование для тех, кто уже знаком с подобными интерфейсами. Документация предоставляет примеры на различных языках программирования, таких как Python, Node.js и, что облегчает начало работы с API.

DeepSeek R1 API поддерживает контекст до 64K токенов, кеширование запросов и потоковую передачу ответов.

Настройка проста: получение API-ключа, конфигурация эндпоинтов и использование SDK, совместимого с OpenAI.
Цены: deepseek-chat — от $0.014 за 1M токенов (в ChatGPT это стоит $7.5), deepseek-reasoner — от $0.14.

Поддержка языков

Дипсик понимает и генерирует тексты на множестве языков, включая русский, английский и другие. Это делает её доступной для широкой аудитории по всему миру. Нейросеть поддерживает множество актуальных языков программирования:

Django, Flask (Python)
Spring (Java)
React, Angular, Vue.js (JavaScript/TypeScript)
TensorFlow, PyTorch (для машинного обучения)
Pandas, NumPy, SciPy (для анализа данных на Python)
Express.js (Node.js)
Ruby on Rails (Ruby)
Laravel (PHP)

Открытый исходный код

Исходные коды и веса моделей выкладываются на GitHub и Hugging Face, что делает их доступными для локального развертывания. Например, модель DeepSeek Coder предназначена для работы с кодом и уже активно используется разработчиками в IDE без необходимости подключения к облачным сервисам.

В отличие от многих китайских сервисов, DeepSeek API и официальный сайт работают в России без VPN. Это упрощает доступ к инструменту и делает его удобным для бизнеса и разработчиков, которым важно бесперебойное подключение.

Сравнительный анализ: DeepSeek V3 vs. ChatGPT

По данным тестов, дипсик превосходит многие западные аналоги как в открытых, так и закрытых сегментах. На платформе Codeforces DeepSeek V3 показала лучшие результаты, чем Llama 3.1 и даже OpenAI GPT-4o:

Более детальное сравнение можно посмотреть на главной странице сайта DeepSeek.

Технологии DeepSeek V3:

Multi-token Prediction (MTP) — предсказание нескольких слов одновременно, что ускоряет обработку текста и улучшает связность ответов.
Mixture of Experts (MoE) — архитектура из 250 нейросетей, где для ответа на один запрос активируются в среднем 8, что делает работу модели эффективной.
Multi-head Latent Attention (MLA) — механизм многократного извлечения ключевых деталей из текста, позволяющий минимизировать потери информации.

Как работать в Дипсик

Выше мы уже дали ссылки на мобильные приложения, на ПК же для начала нужно войти в сервис через гугл аккаунт или зарегистрироваться. Интерфейс будет привычным для тех, кто систематически работает с нейросетью от openAI:

DeepThink — отвечает за логические рассуждения, генерацию кода и анализ сложных данных.
Search — осуществляет поиск информации в Интернете с актуальными данными и ссылками на официальные источники.
Ваш профиль, внутри находятся настройки языка и темы, а также личные данные профиля.
Создание нового чата, сразу под ним находится список прошлых запросов.
Загрузка файлов для дальнейшей работы поддерживает следующие форматы:
- Текстовые файлы: .txt, .csv, .json, .xml, .html, .md (Markdown) и другие текстовые форматы.
- Документы: .pdf, .doc, .docx, .ppt, .pptx, .xls, .xlsx, .odt, .rtf.
- Код: .py, .java, .cpp, .js, .html, .css и другие файлы с исходным кодом.
- Электронные книги: .epub, .mobi.
- Архивы: .zip, .rar (если внутри архива находятся поддерживаемые текстовые файлы).

ВАЖНО!

Обратите внимание, что Дипсик извлекает только текстовое содержимое из этих файлов, без анализа изображений, графиков или других нетекстовых элементов.

Заключение

DeepSeek V3 — мощная альтернатива ChatGPT с открытым кодом и высокой производительностью. Модель быстрее и точнее решает задачи, не требует VPN и предлагает актуальные данные через встроенный поиск.

Китайская нейросеть опережает западных конкурентов в написании кода, аналитике и логических рассуждениях. DeepSeek действительно на равных конкурирует с openAI, куда в итоге перетечет аудитория и как будет выглядеть конка ИИ — узнаем в 2025 году.