Обзор DeepSeek: лучше ли он, чем ChatGPT? Решать вам

Вы когда-нибудь ловили себя на том, что разговариваете с ИИ, как будто это ваш психотерапевт? Просто я?

Признаюсь, я использовал ChatGPT для чего-то большего, чем просто ответы на вопросы. Иногда это мой выход, чтобы выплеснуть наружу мелкие разочарования жизни (но давайте оставим это между нами).

Когда мне нужны ответы, подкрепленные исследованиями, я обращаюсь к растерянность. Он обладает способностью собирать воедино надежную информацию со всего Интернета.

Поэтому, когда я услышал о ДипСик, я был, естественно, заинтригован. Может ли это стать следующим большим прорывом в области ИИ?

Если вы еще не слышали о DeepSeek, вот вам интересный факт: 27 января 2025 года его приложение резко выросло в цене и стало самое скачиваемое бесплатное приложение в App Store компании Apple в США Такой стремительный взлет не случается каждый день. DeepSeek производит фурор, и мне хотелось посмотреть, оправдает ли он ажиотаж.

DeepSeek — это компания, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. большие языковые модели (LLM), позиционируя себя как рентабельным и высокопроизводительная альтернатива более известные конкуренты, такие как ChatGPT. Его модели, в том числе DeepSeek-V3 и ДипСик-Р1, предназначены для решения таких задач, как ответы на технические вопросы, генерация кода, и решение проблем.

Однако, как и любой ИИ, он не лишен недостатков: периодических технических сбоев, более строгих фильтров контента и потенциальных проблем с конфиденциальностью данных.

В этом обзоре DeepSeek я расскажу о плюсах и минусах, что это такое, для кого это лучше всего подходит и его основные функции. Затем я покажу вам, как я использовал основные функции DeepSeek (DeepThink-R1, веб-поиск и анализ документов). Я закончу статью сравнением DeepSeek с тремя моими лучшими альтернативами (ChatGPT, растерянность и Чатсоник).

Итак, DeepSeek - это Помощник АИ вы ждали? Или он не дотягивает до конкурентов? Давайте погрузимся и изучим все, что он может предложить.

Вердикт

Что такое DeepSeek?

ДипСик — китайская компания по разработке искусственного интеллекта, основанная в 2023 году Лян Вэньфэн в Ханчжоу, Китай. Он разрабатывает большие языковые модели с открытым исходным кодом (LLM) и привлек значительное внимание к своей AI chatbot что конкуренты имеют таких устоявшихся конкурентов, как ChatGPT.

Компания вышла из хедж-фонда Лян Вэньфэна High-Flyer. Она была основана с четкой миссией: разрабатывать мощные языковые модели, которые конкурируют с платными альтернативами, оставаясь при этом доступными для более широкого сообщества ИИ.

Его модели ИИ (в частности, DeepSeek-V3) могут выполнять такие задачи, как ответы на вопросы, решение логических задач и написание компьютерных программ на уровне, сопоставимом с ведущими системами ИИ. Основатель DeepSeek приобрел большой запас чипов Nvidia A100 до введения экспортных ограничений США, что давало компании конкурентное преимущество.

27 января 2025 года приложение DeepSeek стало самое скачиваемое бесплатное приложение в App Store компании Apple в США, что привело к значительному сбою на рынке акций в сфере технологий. DeepSeek также открыла исходный код своего ИИ-чатбота, предоставив свободный доступ к его коду для использования, модификации и просмотра.

Обзор доступных моделей

DeepSeek разработала несколько основных моделей, включая DeepSeek V3 и DeepSeek R1.

DeepSeek V3 — это их крупномасштабная модель с 671 миллиардом параметров, способная решать широкий спектр задач, включая сложное кодирование и общие рассуждения.

Между тем, DeepSeek R1 построен на основе V3 и специально разработан для продвинутых рассуждений. Он показывает значительно лучшую производительность в таких областях, как математическое рассуждение и генерация кода.

Кроме того, DeepSeek представила меньшие модели, такие как DeepSeek Janus-Pro-7B (мультимодальная модель с 7 миллиардами параметров), которая способна понимать и генерировать изображения. DeepSeek Coder и DeepSeek-Coder-V2 — это специализированные модели для задач кодирования, причем версия V2 имеет 236 миллиардов параметров.

Технологические особенности и архитектурные инновации

DeepSeek V3 (последняя модель компании) включает в себя несколько передовых архитектурных инноваций:

1. Архитектура смешанной экспертной модели (MoE): DeepSeek V3 использует структуру MoE, которая активирует конкретные параметры на основе входных данных, повышение эффективности без потери производительности.
2. Многоголовое скрытое внимание (MLA): повышает скорость, сокращает использование памяти и лучше обрабатывает более длинные последовательности.
3. DeepSeekMoE: этот метод распределяет рабочую нагрузку между экспертами, повышая производительность.
4. Стратегия балансировки нагрузки: DeepSeek V3 использует новую стратегию балансировки нагрузки, повышающую производительность без компромиссов при экспертной активации.
5. Прогнозирование нескольких токенов (MTP): DeepSeek V3 прогнозирует несколько токенов одновременно, что повышает эффективность.
6. Оптимизация памяти: модель обучается без тензорного параллелизма, что делает Обучение ГПУ более эффективно и экономически выгодно.
7. Увеличенная длина контекста: DeepSeek V3 может обрабатывать до 128,000 XNUMX токенов, что делает его более эффективным обработка длинных документов.

Эти инновации позволили DeepSeek достичь конкурентоспособной производительности при значительно меньших вычислительных ресурсах и затратах по сравнению с другими ведущими моделями ИИ.

Для кого лучше всего подходит DeepSeek?

DeepSeek наиболее полезен для следующих типов людей:

• Маркетинговые агентства могут использовать DeepSeek для анализа поведения потребителей на нишевых рынках, создания целевых кампаний и персонализации сообщений, оставаясь впереди отраслевых тенденций.
• Малые предприятия могут использовать DeepSeek для доступа к профессиональным идеям по более низкой цене. Это эффективно заменяет дорогостоящие консалтинговые услуги для получения конкурентного преимущества.
• Профессионалы отрасли могут использовать DeepSeek для получения индивидуальной информации в таких специализированных областях, как здравоохранение, финансы, юридические услугии научные исследования.
• Разработчики и исследователи могут использовать DeepSeek как модель с открытым исходным кодом для модификации и настройки ИИ для своих проектов.
• Экономные пользователи могут воспользоваться более низкими ценами на API DeepSeek, чтобы сэкономить на разработке ИИ и бизнес-операциях.
• Компании, которым необходим целевой ИИ, могут использовать DeepSeek для создания точных отраслевых приложений.

Основные характеристики DeepSeek

Вот основные функции DeepSeek, о которых вам следует знать.

Разнообразие моделей

DeepSeek разработала полный набор больших языковых моделей которые демонстрируют замечательную универсальность. Их флагманская модель (DeepSeek-V3) может похвастаться впечатляющими 671 миллиардом параметров и может обрабатывать контекстные окна до 128,000 XNUMX токенов, что делает ее исключительно мощной для сложных задач рассуждения и коммуникации.

Вот модели DeepSeek:

• DeepSeek Coder (ноябрь 2023 г.)
• DeepSeek LLM (декабрь 2023 г.)
• DeepSeek-V2 (май 2024 г.)
• DeepSeek-Coder-V2 (июль 2024 г.)
• DeepSeek-V3 (декабрь 2024 г.)
• DeepSeek-R1 (январь 2025 г.)
• Янус-Про-7Б (январь 2025 г.)

Эти модели предназначены для различных задач, включая кодирование, универсальное использование и сложные рассуждения.

Архитектурные инновации

DeepSeek стал пионером в области архитектуры Mixture of Experts (MoE), которая значительно повышает вычислительную эффективность. Они используют точную экспертную сегментацию и общую изоляцию для улучшения специализации и снижения избыточности.

В дополнение к этому DeepSeek разработал DualPipe, сложный ускоритель связи для эффективного конвейерного параллелизма. DualPipe перекрывает прямые и обратные вычисления, уменьшает задержку и оптимизирует перемещение данных между графическими процессорами, создавая виртуальный блок обработки данных для эффективного обмена данными между всеми графическими процессорами.

Такое сочетание архитектуры MoE и DualPipe позволяет DeepSeek оптимизировать поток данных между графическими процессорами для более быстрого и доступного обучения модели. Например, их модель DeepSeek V3 (с 671 миллиардом параметров) была обучена на 2,048 графических процессорах Nvidia H800 примерно за два месяца, что в 10 раз превышает эффективность некоторых лидеров отрасли.

Совершенство обучения

Обучение DeepSeek отличается передовыми методами обучения с подкреплением. Они разработали основанную на правилах систему вознаграждений с двумя ключевыми компонентами: вознаграждения за точность и вознаграждения за формат, которые превосходят традиционные нейронные модели вознаграждений. Такой подход позволяет их ИИ изучать более тонкие и точные возможности рассуждения.

Например, их модель R1 продемонстрировала значительные улучшения в математическом мышлении, повышение проходного балла на AIME 1 с 2024% до 15.6%. Компания использовала процесс обучения с усиление обученияЭтот метод позволил модели использовать технику самопроверки как часть процесса рассуждения.

Результатом является подход к обучению, который не только улучшает вычислительное обучение, но и создает модели ИИ, способные к более сложным и надежным рассуждениям при решении сложных задач.

Экономическая эффективность

DeepSeek достигла конкурентоспособной производительности ИИ при заметной экономической эффективности по сравнению с некоторыми западными моделями.

Хотя первоначальные сообщения о разработке DeepSeek-V3 всего за $6 млн были обманчивыми, компания продемонстрировала значительные экономические преимущества. Цифра в $6 млн представляет собой только окончательные затраты на обучение, а общие расходы на разработку оцениваются от $100 млн до $1 млрд в год.

Несмотря на более высокие общие затраты, подход DeepSeek остается экономически эффективным. Их цены на API существенно ниже, чем у конкурентов, таких как OpenAI., что обеспечивает потенциальную экономию средств для разработчиков и предприятий.

Такая ценовая стратегия в сочетании с открытым исходным кодом и конкурентоспособной производительностью модели позиционирует DeepSeek как потенциально разрушительная сила в мировом ландшафте технологий ИИ.

Специализированные возможности

Компания не только создала универсальные модели, но и разработала специализированные решения, такие как DeepSeek Coder и Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder — это серия языковых моделей, ориентированных на программирование, обученных 2 триллиона токенов, из которых 87% — код и 13% — естественный язык на английском и китайском языках. Эти модели, доступные в размерах от 1 до 33 байт параметров, обеспечивают самую высокую производительность в тестах программирования и поддерживают автодополнение кода на уровне проекта.

Janus-Pro-7B представляет собой прорыв DeepSeek в понимании и генерация изображений. Эта модель, выпущенная в январе 2025 года, достигает точности 80% на тесте GenEval, превосходя таких конкурентов, как ДАЛЛ-Э 3 и Стабильная диффузия. Janus-Pro-7B, созданный на основе DeepSeek-LLM-7B, использует набор данных из 72 миллионов изображений.

Эти целевые модели преуспевают в определенных областях, таких как программирование и генерация изображений, демонстрируя инновационный подход DeepSeek к специализированным решениям на основе ИИ.

Философия доступности

Стремясь к демократизации технологии ИИ, DeepSeek выпускает многие из своих моделей с лицензиями с открытым исходным кодом или частично открытым исходным кодом. Это позволяет исследователям, разработчикам и компаниям по всему миру получать доступ к передовым возможностям ИИ по значительно сниженным ценам.

DeepSeek использует методы с открытым исходным кодом, которые способствуют совместным инновациям, предлагая такие модели, как DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1 с доступным лицензированием. Их ценовая стратегия значительно снижает барьеры входа, при этом DeepSeek-R1 оценивается всего в 0.55 долл. за миллион токенов ввода по сравнению с моделью o1 OpenAI в 15 долл. за миллион токенов.

DeepSeek объединяет экспертов и предлагает доступные инструменты ИИ, ускоряя инновации и расширяя глобальный доступ. Это представляет собой значительный шаг к демократизации искусственного интеллекта, разрушая традиционные барьеры стоимости, сложности и вычислительной мощности.

Как использовать DeepSeek

Вот как я использовал все функции DeepSeek для ответа на свои запросы и решения своих проблем:

1. Выберите «Начать сейчас».
2. Зарегистрироваться
3. Задайте вопрос DeepSeek
4. Используйте модель DeepThink-R1
5. Используйте DeepSeek для поиска в Интернете
6. Предоставьте DeepSeek документ для анализа

Шаг 1. Выберите «Начать сейчас».

Я начал с того, что пошел в deepseek.com и нажмите «Начать сейчас», чтобы получить бесплатный доступ к DeepSeek-V3.

Шаг 2: Создать учетную запись

После создания аккаунта я был впечатлен тем, насколько чистым был интерфейс. Он был очень похож на ChatGPT!

Присмотревшись к самому полю сообщения, я заметил несколько вещей, которые можно сделать:

• Включите DeepSeek-R1 для решения задач на рассуждение
• Искать в Интернете
• Загружайте документы и изображения

Шаг 3: Задайте вопрос DeepSeek

Я хотел попробовать эти различные функции и сравнить их друг с другом, начав с того, что задал DeepSeek интересный вопрос: «Каковы некоторые нетрадиционные способы измерения времени без использования часов или календарей?»

Я ввел это в поле сообщения (не включая DeepThink или Search) и нажал «Отправить».

Через несколько секунд DeepSeek сгенерировал ответ, который адекватно ответил на мой вопрос!

Шаг 4: Используйте модель DeepThink-R1

Далее я хотел попробовать модель DeepThink-R1. Эта модель разработана для продвинутого рассуждения и решения проблем. Она отлично подходит для выполнения более сложных задач, таких как логические головоломки и математические задачи.

Я решил проверить его возможности, поставив ему задачу на рассуждение и посмотрев, насколько хорошо он сможет ее разбить и решить: «Если бы у вас был бесконечный запас 3-литровых и 5-литровых кувшинов, как бы вы отмерили ровно 4 литра воды?»

Несколько секунд спустя DeepSeek поделился ходом мыслей, лежащим в основе его подхода к решению проблемы, в каждом тоне разговора, что я нашел очень познавательным.

Он также предоставил два метода решения проблемы! Я был впечатлен.

Шаг 5: Используйте DeepSeek для поиска в Интернете

Далее я хотел использовать функцию веб-поиска DeepSeek. Я проверил это, задав ему следующий вопрос: «Каковы последние прорывы в медицинской диагностике на основе ИИ в этом году?»

Через несколько секунд был сформирован ответ на мой запрос.

Я отправил запрос пару раз и, к сожалению, DeepSeek не справился из-за технических проблем. Однако это может быть просто из-за высокого спроса, перегружавшего серверы.

Несмотря на это, я оценил, что DeepSeek все равно ответил на вопрос в меру своих возможностей. Однако предоставленная им информация устарела на два года.

Шаг 6: Предоставьте DeepSeek документ для анализа

И последнее, но не менее важное: я хотел предоставить DeepSeek изображение для анализа.

Я сделал это, загрузив PDF-документ «Сна о бабочке» Чжуан-цзы и указав запрос: «Проанализируйте этот отрывок из «Сна о бабочке» Чжуан-цзы и обсудите его влияние на природу реальности и самоидентификации».

Несколько секунд спустя DeepSeek предоставил мне подробный обзор ключевых тем и философских смыслов «Сна бабочки» Чжуанцзы, который я нашел очень содержательным!

В целом, мой опыт работы с DeepSeek был в основном положительным. Его функциональность казалась гладкой и интуитивно понятной, особенно при использовании модели DeepThink-R1 и анализе документов.

Хотя мне и пришлось столкнуться с несколькими техническими неполадками, меня впечатлило то, насколько глубоко программа анализирует проблемы и дает содержательные ответы.

Топ-3 альтернативы DeepSeek

Вот лучшие альтернативы DeepSeek, которые вам стоит попробовать.

ChatGPT

растерянность

Следующая альтернатива DeepSeek, которую я бы рекомендовал, — это Perplexity. Помимо ChatGPT, это еще один LLM, который я очень люблю для проведения исследований. Это похоже на то, что у меня есть научный ассистент, который не только находит информацию, но и организует и совершенствует ее на основе того, что мне нужно.

В то время как DeepSeek фокусируется на рассуждениях ИИ, кодировании и решении проблем, Perplexity преуспевает в поиске, обобщении и исследовании на основе ИИ. Обе платформы сильны в разных областях: DeepSeek отлично подходит для сложных логических задач и технических задач, в то время как Perplexity лучше подходит для поиска и организации информации.

Perplexity преуспевает в поиске на основе ИИ, извлекая информацию из живых интернет-источников для предоставления актуальных результатов. Между тем, DeepSeek фокусируется на продвинутых рассуждениях и специализированных задачах, используя свою сложную модель. Эти модели регулярно обновляются, но не выполняют веб-поиск в реальном времени.

DeepSeek выделяется своими моделями с открытым исходным кодом, такими как DeepSeek-R1, которые позволяют разработчикам настраивать ИИ для конкретных нужд. Между тем, Perplexity предлагает удобный для пользователя инструмент исследования, который больше похож на расширенную поисковую систему.

Для ИИ, который помогает вам решать сложные проблемы, генерировать код и работать над логическими задачами, выбирайте DeepSeek. Для ИИ, который улучшает исследования, суммирует контент и предоставляет актуальные ответы, Perplexity — отличный выбор!

Чатсоник

Последняя альтернатива DeepSeek, которую я бы рекомендовал, — это Chatsonic. Что мне нравится в Chatsonic, так это то, как он упрощает маркетинговые задачи с комплексным рабочим пространством ИИ и встроенными инструментами оптимизации.

В то время как DeepSeek продемонстрировал конкурентоспособную производительность в определенных областях, таких как математическое обоснование, Chatsonic выделяется своей бесшовной интеграцией маркетинга и инструментами для создания контента.

С одной стороны, DeepSeek — это мощный инструмент с открытым исходным кодом. Он отлично справляется с задачами логики, математики и кодирования, что делает его надежным выбором для технических пользователей, которым нужно точное решение проблем. Доступ к API и бесплатная доступность модели также обеспечивают гибкость для разработчиков и исследователей.

С другой стороны, Chatsonic создан для маркетологов, писателей и контент-стратегов. Он интегрируется с Ahrefs, Google Search Console и WordPress, что делает извлечение данных в реальном времени и управление кампаниями легкими. В отличие от DeepSeek, который больше фокусируется на вычислениях, но может использоваться для создания и анализа контента, Chatsonic отдает приоритет брендинг, автоматизированные рабочие процессы и многомодельный выбор ИИ для творческих проектов.

Для продвинутой модели ИИ для решения проблем, кодирования и исследований DeepSeek — отличный выбор. Но если вы сосредоточены на создании контента, маркетинге и автоматизации, выбирайте Chatsonic!

Обзор DeepSeek: подходящий вам инструмент?

После тестирования DeepSeek's Функциональность (DeepThink-R1, веб-поиск и анализ документов) особенно впечатлила меня его способностью решать проблемы рассуждения и генерировать продуманные, структурированные ответы. Однако некоторые технические проблемы сделали этот опыт немного непоследовательным.

Несмотря на это, DeepSeek показал большой потенциал, особенно в обработке сложных запросов с глубиной и ясностью. Его интуитивно понятный интерфейс и возможности логического рассуждения действительно выделялись для меня. Несмотря на случайные сбои, он остается многообещающим инструментом для исследований и анализа!

Если вам нужен мощный, экономичный ИИ для кодирования и технических задач, DeepSeek — это надежный выбор. Но если вы ищете лучшие альтернативы DeepSeek, я бы рассмотрел эти варианты:

• ChatGPT лучше всего подходит для общих разговоров об ИИ, создания контента, мозгового штурма и кодирования. Он предлагает более естественный, интерактивный опыт с высокой степенью надежности.
• растерянность лучше всего подходит для исследований и ответов на основе фактов. Его поисковая система на основе искусственного интеллекта предоставляет актуальную, цитируемую информацию, которая отлично подходит для академических или бизнес-исследований.
• Чатсоник лучше всего подходит для генерации изображений на основе ИИ, веб-поиска в реальном времени и голосового взаимодействия. Это сильный вариант для цифровых маркетологов, создателей контента и предприятий, которым нужен ИИ с мультимедийными возможностями.

Спасибо, что прочитали мой обзор DeepSeek! Надеюсь, он оказался вам полезен.

Попробуйте бесплатно основные функции DeepSeek и посмотрите, как вам понравится!

FAQ

Можно ли доверять DeepSeek?

Возможности искусственного интеллекта DeepSeek впечатляют, но существуют значительные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью из-за практики хранения данных в Китае. Существуют также потенциальные уязвимости к дезинформации. Хотя модель показывает многообещающие результаты в таких областях, как математика и кодирование, подходите к ней с осторожностью, учитывая ее подверженность генерации вредоносного контента и отсутствие прозрачности в отношении обработки данных.

Чем DeepSeek отличается от ChatGPT?

DeepSeek отличается технической точностью, фокусируясь на задачах, требующих больших рассуждений, таких как кодирование, математика и структурированное решение проблем. Между тем, ChatGPT предлагает более универсальный и разговорный опыт, подходящий для творческого письма, мозгового штурма и неформальных обсуждений. DeepSeek также использует модель самоусиливающегося обучения без человеческого контроля, что делает его более экономичным и эффективным. Он также предлагает такие функции, как неограниченное количество подсказок и возможность запуска на локальных машинах.

Для чего используется DeepSeek?

DeepSeek — это фирма по разработке искусственного интеллекта, которая создает большие языковые модели с открытым исходным кодом (LLM) для различных задач. Эти LLM особенно сильны в формальном мышлении, кодировании и решении проблем. DeepSeek предлагает множество услуг, включая веб интерфейс, мобильное приложение и доступ к API.

DeepSeek бесплатен?

Да, DeepSeek предлагает полностью бесплатный уровень с полным доступом к его основным функциям. Это означает, что любой может использовать модели DeepSeek-V3 и R1 без ограничений! В отличие от многих служб ИИ, которые ограничивают бесплатное использование, DeepSeek предоставляет неограниченный доступ к своему чат-боту и моделям без необходимости использования кредитной карты или введения ежедневных лимитов запросов.

Кто является владельцем DeepSeek?

DeepSeek принадлежит Высокопоставленный, китайский хедж-фонд. Он был основан Лян Вэньфэн, 40-летний предприниматель, окончивший Чжэцзянский университет. Лян Вэньфэн является генеральным директором DeepSeek и ранее был соучредителем High-Flyer, компании по количественному управлению инвестициями, которая сейчас управляет активами на сумму 8 миллиардов долларов

Почему акции Nvidia падают из-за DeepSeek?

Акции Nvidia упали на 17% 27 января 2025 года из-за Объявление DeepSeek экономически эффективной модели ИИ, которая достигает производительности, схожей с западными моделями, при значительно меньших затратах. Эта разработка вызвала опасения относительно будущего спроса на высокопроизводительные чипы ИИ от Nvidia, которые являются основой ее бизнеса. Она также вызвала опасения по поводу усиления конкуренции на мировой арене искусственного интеллекта.

Является ли DeepSeek R1 бесплатным?

DeepSeek R1 предлагает как бесплатную, так и платную версии, с ценой всего $0.14 за миллион входных токенов и $0.28 за миллион выходных токенов. Хотя DeepSeek R1 не полностью бесплатен, он предоставляет очень доступный вариант по сравнению с другими моделями ИИ, при этом некоторые платформы предлагают ограниченное бесплатное использование или доступ по низкой цене.