Обзор DeepSeek: Лучше ли он, чем ChatGPT? Вы решайте

Вы когда-нибудь находили себя в ситуации, когда говорите с ИИ, как с терапевтом? Только я?

Я признаюсь, я использовал ChatGPT не только для ответов на вопросы. Иногда это мой помощник для жалоб на маленькие неприятности жизни (но давайте сохраним это между нами).

Когда мне нужны ответы, основанные на исследованиях, я обращаюсь к Perplexity. У него есть талант собирать солидную информацию из всего интернета.

Итак, когда я услышал о DeepSeek, я был естественно заинтересован. Может ли это быть следующей большой вещью в ИИ?

Если вы еще не слышали о DeepSeek, вот интересный факт: 27 января 2025 года его приложение стало самым загружаемым бесплатным приложением в магазине приложений Apple в США (AAPL ). Такой взлет не происходит каждый день. DeepSeek делает волны, и я хотел увидеть, оправдывает ли он ажиотаж.

DeepSeek – это компания по разработке ИИ, которая создает открытые крупномасштабные языковые модели (LLM), позиционируя себя как доступную и высокопроизводительную альтернативу более известным конкурентам, таким как ChatGPT. Его модели, включая DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, предназначены для задач, таких как технические вопросы и ответы, генерация кода и решение проблем.

Однако, как и в случае с любым ИИ, он не без недостатков: периодические технические сбои, более строгие фильтры контента и потенциальные проблемы с конфиденциальностью данных.

В этом обзоре DeepSeek я обсуждаю плюсы и минусы, что такое DeepSeek, для кого он лучше всего подходит, и его ключевые функции. Затем я покажу, как я использовал основные функции DeepSeek (DeepThink-R1, поиск в интернете и анализ документов). Я закончу статью, сравнив DeepSeek с моими тремя лучшими альтернативами (ChatGPT, Perplexity и Chatsonic).

Итак, является ли DeepSeek помощником ИИ, которого вы ждали? Или он не оправдывает ожиданий? Давайте углубимся и исследуем все, что он может предложить.

Вердикт

DeepSeek выделяется своей более низкой ценой API, сильной производительностью в технических задачах и открытой гибкостью. Это делает его привлекательным выбором для разработчиков, ищущих настраиваемые решения ИИ. Однако его уязвимость к атакам на подсказки и проблемы с конфиденциальностью, связанные с использованием пользовательских данных, представляют значительные риски, которые следует тщательно учитывать.

Плюсы и минусы

• DeepSeek предлагает более низкую цену API, чем конкуренты
• Модели, такие как R1 и V3, хорошо справляются с задачами, такими как ответы на технические вопросы, генерация кода и решение проблем
• Многие модели DeepSeek являются открытыми или частично открытыми, что позволяет разработчикам настраивать их
• DeepSeek использует методы, такие как Mixture of Experts (MoE) и предсказание нескольких токенов, для более быстрой обработки и снижения использования ресурсов
• DeepSeek предоставляет индивидуальные решения, такие как DeepSeek Coder для программирования и модели для решения математических задач

• Модели не могут блокировать атаки на подсказки, способствующие мошенничеству, дезинформации и риску безопасности
• Проблемы с конфиденциальностью связаны с использованием пользовательских данных для улучшения моделей, что вызывает проблемы с конфиденциальностью

Что такое DeepSeek?

DeepSeek – это китайская компания по разработке искусственного интеллекта, основанная в 2023 году Лян Вэньфэном в Ханчжоу, Китай. Она разрабатывает открытые крупномасштабные языковые модели (LLM) и привлекла значительное внимание за свой чат-бот ИИ, который конкурирует с известными конкурентами, такими как ChatGPT.

Компания возникла из хедж-фонда Лян Вэньфэна High-Flyer. Она была основана с четкой миссией: разработать мощные языковые модели, которые могут конкурировать с платными альтернативами, оставаясь доступными для более широкого сообщества ИИ.

Ее модели ИИ (особенно DeepSeek-V3) могут выполнять задачи, такие 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 (NVDA ) до ограничений на экспорт США, дав компании конкурентное преимущество.

27 января 2025 года приложение DeepSeek стало самым загружаемым бесплатным приложением в магазине приложений Apple в США, что вызвало значительные нарушения на рынке технологических акций. DeepSeek также сделал свой чат-бот ИИ открытым, предоставив бесплатный доступ к его коду для использования, изменения и просмотра.

Обзор доступных моделей

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

DeepSeek V3 – это их крупномасштабная модель с 671 миллиардом параметров, способная справиться с широким спектром задач, включая сложное программирование и общее рассуждение.

Между тем, DeepSeek R1 построен на основе V3 и предназначен специально для продвинутого рассуждения. Он демонстрирует значительно лучшую производительность в таких областях, как математическое рассуждение и генерация кода.

Кроме того, DeepSeek представил более мелкие модели, такие как DeepSeek Janus-Pro-7B (мультимодальная модель с 7 миллиардами параметров), способная понимать и генерировать изображения. DeepSeek Coder и DeepSeek-Coder-V2 – это специализированные модели для задач программирования, с версией V2, имеющей 236 миллиардов параметров.

Технологические особенности и архитектурные инновации

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

1. Архитектура Mixture of Experts (MoE): DeepSeek V3 использует фреймворк MoE, который активирует конкретные параметры на основе входных данных, повышая эффективность без потери производительности.
2. Многоголовое латентное внимание (MLA): это улучшает скорость, снижает использование памяти и лучше справляется с более длинными последовательностями.
3. DeepSeekMoE: этот метод балансирует нагрузку между экспертами, повышая производительность.
4. Стратегия балансировки нагрузки: DeepSeek V3 использует новую стратегию балансировки нагрузки, повышающую производительность без компромиссов в активации экспертов.
5. Предсказание нескольких токенов (MTP): DeepSeek V3 предсказывает несколько токенов одновременно, повышая эффективность.
6. Оптимизация памяти: модель обучается без параллелизма тензоров, что делает обучение на GPU более эффективным и экономичным.
7. Расширенная длина контекста: DeepSeek V3 может справиться с до 128 000 токенов, что делает его лучше для обработки длинных документов.

Эти инновации позволили DeepSeek достичь конкурентной производительности с значительно более низкими вычислительными ресурсами и затратами 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 в курсе отраслевых тенденций.
• Малые предприятия могут использовать DeepSeek для доступа к профессиональным знаниям по более низкой цене. Это эффективно заменяет дорогостоящие консультационные услуги для конкурентного преимущества.
• Профессионалы отрасли могут использовать DeepSeek для получения индивидуальных знаний в специализированных областях, таких как здравоохранение, финансы, юридические услуги и научные исследования.
• Разработчики и исследователи могут использовать DeepSeek в качестве открытой модели для изменения и настройки ИИ для своих проектов.
• Пользователи, экономящие на затратах, могут использовать более низкую цену API DeepSeek, чтобы сэкономить на разработке и бизнес-операциях ИИ.

• Компании, которым нужен целевой ИИ, могут использовать DeepSeek для создания точных, отраслевых приложений.

Ключевые функции DeepSeek

Вот ключевые функции DeepSeek, о которых вы должны знать.

Разнообразие моделей

DeepSeek разработал комплексный набор крупномасштабных языковых моделей, демонстрирующих замечательную универсальность. Его флагманская модель (DeepSeek-V3) имеет впечатляющие 671 миллиард параметров и может справиться с контекстными окнами до 128 000 токенов, что делает ее исключительно мощной для сложного рассуждения и коммуникационных задач.

Вот модели DeepSeek:

• DeepSeek Coder (ноябрь 2023)
• DeepSeek LLM (декабрь 2023)
• DeepSeek-V2 (май 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (июль 2024)
• DeepSeek-V3 (декабрь 2024)
• DeepSeek-R1 (январь 2025)
• Janus-Pro-7B (январь 2025)

Эти модели предназначены для различных задач, включая программирование, общее использование и продвинутое рассуждение.

Архитектурные инновации

DeepSeek разработал передовую архитектуру Mixture of Experts (MoE), которая значительно улучшает вычислительную эффективность. Они используют точную сегментацию экспертов и раздельную изоляцию для улучшения специализации и снижения избыточности.

В дополнение к этому, DeepSeek разработал DualPipe, ускоритель коммуникации для эффективного параллелизма конвейера. DualPipe перекрывает прямую и обратную вычисления, снижает задержку и оптимизирует перемещение данных между GPU, создавая виртуальную единицу обработки данных для эффективного обмена данными между всеми GPU.

Эта комбинация архитектуры MoE и DualPipe позволяет DeepSeek оптимизировать поток данных между GPU для более быстрой и экономичной модели обучения. Например, его модель DeepSeek V3 (с 671 миллиардом параметров) была обучена на 2048 GPU Nvidia H800 за примерно два месяца, что в 10 раз выше, чем у некоторых лидеров отрасли.

Отличие в обучении

Обучение DeepSeek отличается продвинутыми методами обучения с подкреплением. Они разработали систему вознаграждения на основе правил с двумя ключевыми компонентами: вознаграждением за точность и вознаграждением за формат, которые превосходят традиционные нейронные модели вознаграждения. Этот подход позволяет их ИИ учиться более тонким и точным рассуждениям.

Например, его модель R1 продемонстрировала замечательные улучшения в математическом рассуждении, увеличивая оценки pass@1 на AIME 2024 с 15,6% до 71,0%. Компания использовала процесс обучения с обучением с подкреплением. Этот метод позволил модели использовать технику само-проверки в процессе рассуждения.

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

Экономическая эффективность

DeepSeek достиг конкурентной производительности ИИ с заметной экономической эффективностью по сравнению с некоторыми западными моделями.

Хотя первоначальные сообщения о разработке DeepSeek-V3 за 6 миллионов долларов были вводящими в заблуждение, компания продемонстрировала значительные экономические преимущества. Сумма в 6 миллионов долларов представляет только окончательные затраты на обучение, при этом общая стоимость разработки оценивается в 100 миллионов до 1 миллиарда долларов в год.

Несмотря на более высокие общие затраты, подход DeepSeek остается экономически эффективным. Его цена API значительно ниже, чем у конкурентов, таких как OpenAI, предлагая потенциальные экономии для разработчиков и бизнеса.

Эта стратегия ценообразования, в сочетании с открытым подходом и конкурентной производительностью модели, позиционирует DeepSeek как потенциально деструктивную силу в глобальном технологическом ландшафте ИИ.

Специализированные возможности

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

DeepSeek Coder – это серия языковых моделей, ориентированных на программирование, обученных на 2 триллионах токенов, с 87% кода и 13% естественного языка на английском и китайском языках. Доступна в размерах от 1 миллиарда до 33 миллиардов параметров, эти модели обеспечивают передовую производительность на бенчмарках программирования и поддерживают завершение кода на уровне проекта.

Janus-Pro-7B представляет собой прорыв DeepSeek в понимании и генерации изображений. Выпущенная в январе 2025 года, эта модель достигает 80% точности на бенчмарке GenEval, превосходя конкурентов, таких как DALL-E 3 и Stable Diffusion. Построенная на основе DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B использует набор данных из 72 миллионов изображений.

Эти целевые модели отлично справляются с конкретными областями, такими как программирование и генерация изображений, демонстрируя инновационный подход DeepSeek к специализированным решениям ИИ.

Философия доступности

Связанная с демократизацией технологий ИИ, DeepSeek выпускает многие из своих моделей с открытыми или частично открытыми лицензиями. Это позволяет исследователям, разработчикам и компаниям во всем мире получать доступ к передовым возможностям ИИ по значительно сниженным затратам.

DeepSeek принял открытый подход, который способствует совместной инновации, предлагая модели, такие как DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, с доступными лицензиями. Его стратегия ценообразования значительно снижает барьеры для входа, при этом DeepSeek-R1 стоит всего 0,55 доллара за миллион входных токенов, по сравнению с моделью o1 от OpenAI за 15 долларов 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, чтобы ответить на мои вопросы и решить мои проблемы:

1. Выберите “Начать сейчас”
2. Создайте учетную запись
3. Задайте DeepSeek вопрос
4. Используйте модель DeepThink-R1
5. Используйте DeepSeek для поиска в интернете
6. Дайте DeepSeek документ для анализа

Шаг 1: Выберите “Начать сейчас”

Я начал с перехода на deepseek.com и нажатия на “Начать сейчас” для бесплатного доступа к DeepSeek-V3.

Шаг 2: Создайте учетную запись

После создания учетной записи я был впечатлен чистотой интерфейса. Он выглядел очень похоже на ChatGPT!

Взглянув на поле сообщения, я заметил несколько вещей, которые я мог сделать:

• Включить DeepSeek-R1 для решения проблем рассуждения
• Использовать поиск в интернете
• Загрузить документы и изображения

Шаг 3: Задайте DeepSeek вопрос

Я хотел попробовать эти разные функции и сравнить их друг с другом, начав с задания DeepSeek интересного вопроса: "Какие необычные способы измерения времени без использования часов или календарей?"

Я ввел этот вопрос в поле сообщения (без включения DeepThink или поиска) и отправил.

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

Шаг 4: Используйте модель DeepThink-R1

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

Я решил проверить ее возможности, задав вопрос рассуждения и увидев, как хорошо она сможет разбить и решить его: "Если у вас есть неограниченный запас 3-литровых и 5-литровых кувшинов, как вы измерите ровно 4 литра воды?"

Через несколько секунд DeepSeek поделился своим мыслительным процессом, как он подходил к решению проблемы в каждом разговорном тоне голоса, что я нашел очень проницательным!

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

Шаг 5: Используйте DeepSeek для поиска в интернете

Далее я хотел использовать функцию поиска DeepSeek в интернете. Я протестировал это, задав вопрос: "Какие последние прорывы в медицинской диагностике, основанной на ИИ, в этом году?"

Через несколько секунд был сгенерирован ответ на мой запрос.

Я отправил запрос несколько раз, и, к сожалению, DeepSeek не справился из-за технических проблем. Однако это могло быть просто из-за высокой нагрузки на серверы.

Независимо от этого, я оценил, что DeepSeek все равно ответил на вопрос наилучшим образом. Однако информация, которую он предоставил, была устаревшей на два года.

Шаг 6: Дайте DeepSeek документ для анализа

Наконец, я хотел дать DeepSeek изображение для анализа.

Я сделал это, загрузив PDF-документ "Сна о бабочке" Цзюан-цзы и запросив: "Проанализируйте этот отрывок из "Сна о бабочке" Цзюан-цзы и обсудите его последствия для природы реальности и самотождественности".

Через несколько секунд DeepSeek предоставил мне глубокий анализ ключевых тем и философских последствий "Сна о бабочке" Цзюан-цзы, что я нашел очень проницательным!

В целом мой опыт с DeepSeek был в основном положительным. Его функциональность чувствовалась гладкой и интуитивной, особенно при использовании модели DeepThink-R1 и анализа документов.

Хотя я столкнулся с несколькими техническими проблемами, я был впечатлен тем, как глубоко он анализировал проблемы и предоставлял вдумчивые ответы.

Топ-3 альтернативы DeepSeek

Вот лучшие альтернативы DeepSeek, которые вы захотите попробовать.

ChatGPT

Первая альтернатива DeepSeek, которую я бы порекомендовал, – это ChatGPT. Я использую ChatGPT довольно часто для различных вещей. Но то, что я люблю в нем больше всего, – это его способность к разговору и то, как хорошо он справляется с широким спектром запросов, от неформальных разговоров до более сложных тем, таких как программирование или история.

DeepSeek и ChatGPT имеют много общего, например, их способность обрабатывать и генерировать текст в разговорном формате. Однако DeepSeek отличается в технической точности, ориентируясь на задачи, требующие рассуждений, такие как программирование, математика и структурированное решение проблем. Он предназначен более для тех, кто требует скорости и точности в областях, таких как математика, криптография или продвинутые возможности моделей ИИ. DeepSeek имеет 90% точности в математике по сравнению с 83% у ChatGPT. С другой стороны, ChatGPT известен своей дружелюбной природой и способностью к глубокому взаимодействию в более повседневных разговорах.

Если вам нужно помочь с более специализированными, техническими задачами, выберите DeepSeek. Для более интерактивного, увлекательного опыта с гибкостью решать различные темы выберите ChatGPT!

Perplexity

Следующая альтернатива DeepSeek, которую я бы порекомендовал, – это Perplexity. Кроме ChatGPT, это еще один LLM, который мне очень нравится для исследований. Он кажется мне помощником, который не только находит информацию, но и организует ее на основе того, что мне нужно.

Хотя DeepSeek фокусируется на рассуждениях ИИ, программировании и решении проблем, Perplexity отличается в поиске, основанном на ИИ, суммировании и исследовании. Обе платформы сильны в разных областях: DeepSeek отлично справляется с логическими задачами и техническими задачами, а Perplexity лучше подходит для открытия и организации информации.

Perplexity отличается в поиске, основанном на ИИ, извлекая информацию из живых источников интернета для предоставления актуальных результатов. Между тем, DeepSeek фокусируется на продвинутом рассуждении и специализированных задачах с помощью своей сложной модели. Эти модели регулярно обновляются, но не выполняют поиски в интернете в реальном времени.

DeepSeek выделяется своими открытыми моделями, такими как DeepSeek-R1, которые позволяют разработчикам настраивать ИИ для конкретных потребностей. Между тем, Perplexity предлагает удобный инструмент исследования, который кажется продвинутым поисковым движком.

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

Chatsonic

Последняя альтернатива DeepSeek, которую я бы порекомендовал, – это Chatsonic. То, что я люблю в Chatsonic, – это то, как он упрощает задачи маркетинга с помощью своего всеобъемлющего рабочего пространства ИИ и встроенных инструментов оптимизации.

Хотя DeepSeek показал конкурентную производительность в определенных областях, таких как математическое рассуждение, Chatsonic отличается своими маркетинговыми интеграциями и инструментами создания контента.

На одной стороне DeepSeek – это открытая мощность. Он отличается в логике, математике и задачах кодирования, что делает его солидным выбором для технических пользователей, которым требуются точные возможности решения проблем. API-доступ и доступность бесплатных моделей также обеспечивают гибкость для разработчиков и исследователей.

С другой стороны, Chatsonic разработан для маркетологов, писателей и стратегов контента. Он интегрируется с Ahrefs, Google Search Console и WordPress, что делает управление кампаниями и извлечение данных в реальном времени без усилий. В отличие от DeepSeek, который фокусируется на вычислениях, но может быть использован для создания контента и анализа, Chatsonic отдает приоритет брендингу, автоматизации рабочих процессов и выбору моделей ИИ для творческих проектов.

Для продвинутой модели ИИ для решения проблем, программирования и исследования DeepSeek – отличный выбор. Но если ваш фокус – создание контента, маркетинг и автоматизация, выберите Chatsonic!

Обзор DeepSeek: Правильный инструмент для вас?

После тестирования функций DeepSeek (DeepThink-R1, поиск в интернете и анализ документов) я был особенно впечатлен его способностью решать проблемы рассуждения и генерировать вдумчивые, структурированные ответы. Однако некоторые технические проблемы сделали опыт немного нестабильным.

Независимо от этого, DeepSeek показал сильный потенциал, особенно в обработке сложных запросов с глубиной и ясностью. Его интуитивный интерфейс и логические возможности рассуждения действительно выделились для меня. Несмотря на случайные сбои, он остается перспективным инструментом для исследования и анализа!

Если вам нужен мощный, экономичный ИИ для программирования и технических задач, DeepSeek – солидный выбор. Но если вы ищете лучшие альтернативы DeepSeek, я бы рассмотрел эти варианты:

• ChatGPT лучше всего подходит для общих разговоров ИИ, создания контента, генерации идей и программирования. Он предлагает более естественный, интерактивный опыт с высоким уровнем надежности.
• Perplexity лучше всего подходит для исследований и ответов, основанных на фактах. Его поиск, основанный на ИИ, предоставляет актуальные, цитируемые результаты, которые идеально подходят для академических или деловых исследований.
• Chatsonic лучше всего подходит для генерации изображений ИИ, поиска в интернете в реальном времени и взаимодействия с голосом. Он является сильным вариантом для цифровых маркетологов, создателей контента и бизнеса, ищущих ИИ с мультимедийными возможностями.

Спасибо за чтение моего обзора DeepSeek! Надеюсь, он был полезен.

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

Часто задаваемые вопросы

Можно ли доверять DeepSeek?

Возможности ИИ DeepSeek впечатляют, но есть значительные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью из-за его практик хранения данных в Китае. Также есть потенциальные уязвимости к дезинформации. Хотя модель показывает перспективы в областях, таких как математика и программирование, подходите к ней с осторожностью, учитывая ее склонность к генерации вредного контента и отсутствие прозрачности в обработке данных.

Как DeepSeek отличается от ChatGPT?

DeepSeek отличается в технической точности, ориентируясь на задачи, требующие рассуждений, такие как программирование, математика и структурированное решение проблем. Между тем, ChatGPT предлагает более универсальный и разговорный опыт, подходящий для творческого письма, генерации идей и неформальных разговоров. DeepSeek также использует модель само-усиленного обучения без человеческого надзора, что делает его более экономичным и эффективным. Он также предлагает функции, такие как неограниченные подсказки и возможность запуска на локальных машинах.

Для чего используется DeepSeek?

DeepSeek – это фирма по разработке ИИ, которая создает открытые крупномасштабные языковые модели (LLM) для различных задач. Эти LLM особенно сильны в формальном рассуждении, программировании и решении проблем. DeepSeek предлагает несколько услуг, включая веб-интерфейс, мобильное приложение и доступ к API.

Бесплатен ли DeepSeek?

Да, DeepSeek предлагает полностью бесплатный тариф с полным доступом к его основной функциональности. Это означает, что любой может использовать модели DeepSeek-V3 и R1 без ограничений! В отличие от многих сервисов ИИ, которые ограничивают бесплатное использование, DeepSeek предоставляет неограниченный доступ к своему чат-боту и моделям без требования кредитной карты или ежедневных ограничений на запросы.

Кто владеет DeepSeek?

DeepSeek принадлежит High-Flyer, китайскому хедж-фонду. Он был основан Лян Вэньфэном, 40-летним предпринимателем, который окончил Университет Чжэцзяна. Лян Вэньфэн служит генеральным директором DeepSeek и ранее был сооснователем High-Flyer, компании по управлению количественными инвестициями, которая сейчас управляет примерно 8 миллиардами долларов активов.

Почему акции Nvidia падают из-за DeepSeek?

Акции Nvidia рухнули на 17% 27 января 2025 года из-за объявления DeepSeek о модели ИИ, которая достигает аналогичной производительности западных моделей по значительно более низкой стоимости. Это развитие вызвало опасения по поводу будущего спроса на высокопроизводительные чипы ИИ Nvidia, которые являются важными для его бизнеса. Это также вызвало страхи увеличения конкуренции на глобальном рынке ИИ.

Бесплатен ли DeepSeek R1?

DeepSeek R1 предлагает как бесплатные, так и платные тарифы, с ценами, начиная с 0,14 доллара за миллион входных токенов и 0,28 доллара за миллион выходных токенов. Хотя не完全 бесплатно, DeepSeek R1 предоставляет очень доступный вариант по сравнению с другими моделями ИИ, некоторые платформы предлагают ограниченное бесплатное использование или доступ по низкой стоимости.