Пока OpenAI, Google и Anthropic предлагают мощные, но закрытые нейросети, компания DeepSeek выпустила ИИ-модель с бесплатным доступом и открытым кодом. Этот шаг обрушил акции конкурентов и вызвал бурные дискуссии. Разберемся, чем так хороша новая нейросеть и почему ее называют прорывом в области ИИ.
Почему столько внимания DeepSeek
Одна из востребованных технологий последних лет — это генеративный ИИ. Его задача — по запросу пользователя создавать новый контент на основе полученных данных. Это помогает автоматизировать рутинные задачи, ускорять процессы и открывает широкие возможности в творчестве, науке и бизнесе.
Среди нейросетей по работе с текстом лидируют ChatGPT, Gemini, Claude и Mistral. Эти модели точны и мощны, но их использование ограничено. Закрытый код не позволяет компаниям дорабатывать нейросети под свои задачи, а разработчикам — создавать на их основе новые продукты. Платная подписка делает продвинутые функции недоступными для стартапов и исследователей.
На этом фоне выход DeepSeek в конце 2024 года стал настоящим событием. Вот что привлекло внимание специалистов и пользователей.
- Свободный доступ. Нейросеть не требует подписки и позволяет использовать все функции без ограничений по количеству запросов. При этом DeepSeek запоминает контекст и обрабатывает до 128 000 токенов — это примерно 250 страниц текста. Этого достаточно, чтобы вести длинный диалог, анализировать объемные документы или писать код.
- Высокая производительность. Нейросеть генерирует осмысленные и логически выстроенные ответы с высокой скоростью. Она подходит для сложных аналитических задач, креативного письма и программирования.
- Открытый исходный код. Разработчики могут адаптировать модель под свои задачи, улучшать ее и внедрять в собственные продукты. Это снижает зависимость от крупных ИИ-компаний и в целом благотворно влияет на развитие отрасли.
- Низкая стоимость доработки. На обучение модели DeepSeek-R1 компания потратила 5,6 млн долларов, тогда как GPT-4 обошлась OpenAI в 100 млн долларов. Это делает технологии ИИ доступнее для новых команд и стартапов.
Запуск DeepSeek оказал серьезное влияние на рынок. Уже в первые дни после релиза акции крупнейших ИИ-компаний пошли вниз, а интерес к open-source модели резко вырос.
Кто создал DeepSeek
Новую нейросеть разработала одноименная компания из Ханчжоу. Ее руководитель Лян Веньфэн — соучредитель инвестфонда High-Flyer. Изначально команда проектировала ИИ для торговли на бирже, но в процессе появились дополнительные ресурсы, которые решили направить на создание нейросети. Так в 2023 году вышла первая версия — DeepSeek-V1, которая стала основой для дальнейшего развития.
Разработка DeepSeek стала ответом на ограничения, введенные США: компания Nvidia перестала поставлять в Китай мощные чипы, необходимые для развития ИИ. Это подтолкнуло разработчиков из Поднебесной к созданию собственного решения. Уже через год после анонса вышла вторая версия — DeepSeek-V2, а в декабре 2024 года — третья, DeepSeek-V3. В январе 2025 года появилась еще одна редакция — DeepSeek-R1. По своим возможностям она не уступают GPT-4o.
Что умеет DeepSeek
Китайская нейросеть — большая языковая модель. Ей под силу любые задачи, связанные с текстами. Она способна:
- отвечать на вопросы: объяснять сложные темы, помогать с учебой, работой и повседневными делами;
- создавать тексты: писать на заданную тему, переводить, редактировать и менять стили;
- помогать с программированием: писать код на Python, JavaScript, Java, находить ошибки и предлагать улучшения;
- давать рекомендации: составлять подборки кино, книг и учебных ресурсов, предлагать советы по тайм-менеджменту и образу жизни;
- генерировать идеи для проектов, стартапов и творчества, помогать с мозговым штурмом;
- создавать контент: стихи, рассказы, сценарии, посты для соцсетей, рекламные тексты;
- работать с данными: анализировать и структурировать информацию, находить закономерности и делать выводы.
DeepSeek использует механизм самообучения — чем чаще ее используют, тем точнее ответы.
Чем отличается от конкурентов
DeepSeek выделяется среди других языковых моделей более естественными ответами. В этом китайская нейросеть превосходит даже ChatGPT-4, чьи ответы иногда звучат слишком формально или повторяют заготовленные шаблоны. Особенно хорошо DeepSeek-R1 справляется с развернутыми диалогами: дольше удерживает контекст и лучше подстраивается под стиль общения.
Версия V3 оптимизирована для скорости и отлично подходит для кратких ответов и анализа текстов. Пользователи отмечают, что китайская нейросеть пока уступает конкурентам в обработке сложных технических и научных данных.
Как работать с DeepSeek на русском языке
Шаг 1. Перейдите на официальный сайт или скачайте приложение. Для работы в браузере нажмите «Start Now». Сервис доступен в России.
Шаг 2. Зарегистрируйтесь. Для этого понадобится аккаунт Google или китайский номер телефона.
Шаг 3. Посмотрите настройки. Откройте в меню «My Profile» и выберите язык и тему — темную или светлую. По умолчанию в обоих пунктах указано «System» — настройки как в системе. Если ничего не менять, нейросеть будет общаться с вами на русском языке, хотя интерфейс на английском.
Шаг 3. Сформулируйте запрос. Укажите контекст, напишите, какой результат вам нужен. Интересно, что даже на общий вопрос DeepSeek выдала хорошо структурированный и логичный ответ.
По умолчанию вы используете версию V3. Но если нажать кнопку «DeepThink» в окне ввода запроса, активируется версия R1. Нейросеть начинает «размышлять» и выдает более релевантные ответы.
Шаг 4. Уточните запрос. Если результат не соответствует ожиданиям, подскажите нейросети, что нужно поправить. В примере с подборкой языков программирования это может быть: «Сократи список», «Учти, что я хочу создавать сайты», «Планирую работать в Data Science».
Шаг 5. Оцените ответ. Так нейросеть подстроится под ваши предпочтения и начнет генерировать подходящие варианты.
Шаг 6. Разделите контексты. Один чат — одна тема. Для работы с кодом, кулинарных экспериментов и постов в Telegram лучше завести разные диалоги.
Какие промпты пригодятся новичкам в IT
Если вы недавно начали обучение, DeepSeek поможет разобраться в сложных темах и закрепить навыки. Вот несколько примеров полезных запросов по разным областям знаний.
- Основы программирования: «Объясни, как работает цикл for в Python, и приведи простой пример кода».
- Разбор ошибок: «Помоги проанализировать эту ошибку в коде на JavaScript и предложи возможные решения».
- Алгоритмическое мышление: «Расскажи, как решить задачу поиска максимального элемента в массиве на C# с объяснением алгоритма».
- Логика: «Опиши, что такое условные операторы в программировании, и приведи примеры их использования в Java».
- Практические кейсы: «Предложи небольшой проект для начинающего веб-разработчика и опиши, какие технологии стоит использовать для его реализации».
Ограничения DeepSeek
Учитывайте их при работе с китайской нейросетью.
- Данные ограничены октябрем 2023 года. Активация кнопки «Search» для поиска информации в сети не всегда исправляет ситуацию. Например, DeepSeek не удалось рассказать о событиях дня.
- Допускает ошибки. Может неверно отвечать на узкоспециализированные запросы. Всегда проверяйте информацию.
- Мономодальная модель. DeepSeek работает только с текстом. Она не может анализировать изображения или видео, как это делает, например, GPT-4o.
DeepSeek: планы на будущее
В ближайшем будущем нейросеть планируют сделать мультимодальной — помимо текста научить ее работать с изображениями, видео и аудио. Это откроет новые возможности в маркетинге, медицине, дизайне и других сферах.
Кроме того, DeepSeek хотят интегрировать с различными сервисами. Например, компании смогут подключать нейросеть к своим чат-ботам, аналитическим системам или облачным платформам. Это упростит автоматизацию бизнес-процессов и повысит эффективность работы с данными.
Еще одно важное направление — улучшение самой модели. Разработчики собираются обучать DeepSeek на новых наборах данных, чтобы она точнее понимала запросы и лучше запоминала контекст. Чем больше примеров и ситуаций она изучит, тем естественнее будут ее ответы. Все это поможет нейросети стать еще полезнее и умнее.
Как DeepSeek изменит рынок ИИ — покажет время. Пока же это одна из самых перспективных и обсуждаемых моделей, которая уже внесла свой вклад в развитие технологий.
