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

Вы когда-нибудь говорили с ИИ, как с терапевтом? Только я?

Я признаюсь, я использовал ChatGPT не только для ответов на вопросы. Иногда это мой помощник для разговора о маленьких разочарованиях жизни (но давайте сохраним это между нами).

Когда мне нужны исследования, подтвержденные ответы, я обращаюсь к Perplexity. У него есть талант собирать солидную информацию со всего интернета.

Итак, когда я услышал о DeepSeek, я был естественно заинтересован. Может ли это быть следующим большим шагом в ИИ?

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

DeepSeek – это компания по искусственному интеллекту, которая разрабатывает открытые крупные 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 любая ИИ, она не без своих недостатков: периодические технические сбои, более строгие фильтры контента и потенциальные проблемы с конфиденциальностью данных.

В этом обзоре DeepSeek я обсуждаю плюсы и минусы, что это такое, для кого это лучше всего, 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 погрузимся 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 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 потребления ресурсов
• DeepSeek предоставляет адаптированные решения, такие как DeepSeek Coder для программирования и модели для решения математических задач

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

Что такое DeepSeek?

DeepSeek – это китайская компания по искусственному интеллекту, основанная в 2023 году Лян Вэньфэном в Ханчжоу, Китай. Она разрабатывает открытые крупные 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 до ограничений на экспорт США, дав компании конкурентное преимущество.

27 января 2025 года приложение DeepSeek стало самым загружаемым бесплатным приложением в App Store Apple в США, что вызвало значительные нарушения на рынке технологий. DeepSeek также открыла свой чат-бот ИИ, предоставив бесплатный доступ к его коду для использования, изменения 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 справляться с широким спектром задач, включая сложное программирование и общее рассуждение.

Между тем, DeepSeek R1 построена на основе V3 и предназначена для расширенного рассуждения. Она демонстрирует значительно лучшую производительность в таких областях, как математическое рассуждение и генерация кода.

Кроме того, DeepSeek представила 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, причем версия V2 имеет 236 миллиардов параметров.

Технологические особенности и архитектурные инновации

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

1. Архитектура Mixture of Experts (MoE): DeepSeek V3 использует архитектуру MoE, которая активирует определенные параметры на основе входных данных, повышая эффективность без потери производительности.
2. Многоголовое латентное внимание (MLA): это улучшает скорость, снижает потребление памяти и лучше справляется с более длинными последовательностями.
3. DeepSeekMoE: этот метод балансирует нагрузку между экспертами, улучшая производительность.
4. Стратегия балансировки нагрузки: DeepSeek V3 использует новую стратегию балансировки нагрузки, улучшая производительность без компромисса 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 справляться с до 128 000 токенов, что делает его лучше для обработки длинных документов.

Эти инновации позволили DeepSeek достичь конкурентной производительности с значительно меньшими вычислительными ресурсами и затратами по сравнению с другими ведущими моделями ИИ.

Для кого 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 тенденций отрасли.
• Малые предприятия могут использовать DeepSeek, чтобы получить профессиональные знания по более низкой цене. Это эффективно заменяет дорогостоящие консультационные услуги для конкурентного преимущества.
• Профессионалы отрасли могут использовать DeepSeek, чтобы получить адаптированные знания в специализированных областях, таких как здравоохранение, финансы, юридические услуги и научные исследования.
• Разработчики и исследователи могут использовать DeepSeek как открытую модель для изменения и настройки ИИ для своих проектов.
• Экономически сознательные пользователи могут использовать более низкую цену API DeepSeek, чтобы сэкономить на разработке и бизнес-операциях.

• Компании, нуждающиеся в целевом ИИ, могут использовать DeepSeek, чтобы построить точные, отраслевые приложения.

Ключевые функции DeepSeek

Вот ключевые функции DeepSeek, о которых вы должны знать.

Разнообразие моделей

DeepSeek разработала комплексный набор крупных языковых моделей, демонстрирующих замечательную универсальность. Их флагманская модель (DeepSeek-V3) имеет впечатляющие 671 миллиард параметров и может справляться 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 расширенное рассуждение.

Архитектурные инновации

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

В дополнение к этому DeepSeek разработала DualPipe, ускоритель коммуникации для эффективного параллелизма конвейера. DualPipe перекрывает прямую и обратную вычислительную нагрузку, 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 быстрого и экономичного обучения модели. Например, их модель DeepSeek V3 (с 671 миллиардом параметров) была обучена на 2048 GPU Nvidia H800 за примерно два месяца, что обеспечило в 10 раз более высокую эффективность, чем у некоторых лидеров отрасли.

Отличие в обучении

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

Например, их 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 самоочевидности 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 достигла 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. Цифра 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. Их цена API значительно ниже, чем у конкурентов, таких как OpenAI, предлагая потенциальную экономию затрат для разработчиков и бизнеса.

Эта стратегия ценообразования, в сочетании с открытым подходом и конкурентной производительностью модели, позиционирует DeepSeek как потенциально деструктивную силу в глобальном ландшафте технологий 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. Доступна в размерах от 1 миллиарда до 33 миллиардов параметров, эти модели обеспечивают производительность на уровне состояния искусства 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 превосходят в конкретных областях, таких как программирование и генерация изображений, демонстрируя инновационный подход DeepSeek к специализированным решениям ИИ.

Философия доступности

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

DeepSeek приняла открытые методы, которые способствуют инновациям, предлагая модели, такие как DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, с доступной лицензией. Их стратегия ценообразования значительно снижает барьеры для входа, причем DeepSeek-R1 стоит всего 0,55 доллара за миллион входных токенов, по сравнению с моделью o1 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, насколько чист был интерфейс. Он выглядел очень похожим на ChatGPT!

При ближайшем рассмотрении поля сообщения я заметил несколько вещей, которые я мог сделать:

• Включить DeepSeek-R1 для решения проблем рассуждения
• Поиск в интернете
• Загрузка документов и изображений

Шаг 3: Задайте DeepSeek вопрос

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

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

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

Шаг 4: Используйте модель DeepThink-R1

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

Я решил проверить ее возможности, задав вопрос рассуждения и увидев, насколько хорошо она может разбить и решить его: “Если у вас есть неограниченный запас 3-литровых и 5-литровых кувшинов, как бы вы измерили ровно 4 литра воды?”

Через несколько секунд DeepSeek поделилась мыслительным процессом, которым она руководствовалась при решении проблемы, что я нашел очень проницательным!

Она также предоставила два метода решения проблемы! Я был впечатлен.

Шаг 5: Используйте DeepSeek для поиска в интернете

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

Через несколько секунд сгенерировался ответ на мой запрос.

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

Независимо от этого, я оценил, что DeepSeek все равно ответила на вопрос наилучшим образом. Однако предоставленная информация была устаревшей на два года.

Шаг 6: Дайте DeepSeek документ для анализа

Наконец, я хотел дать DeepSeek изображение для анализа.

Я сделал это, загрузив документ PDF с отрывком из “Сна о бабочке” Чжуан-цзы и запросом: “Проанализируйте этот отрывок из "Сна о бабочке" Чжуан-цзы и обсудите его последствия для природы реальности и самотождественности.”

Через несколько секунд DeepSeek предоставила мне глубокий анализ ключевых тем и философских последствий “Сна о бабочке” Чжуан-цзы, который я нашел очень проницательным!

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

Хотя я столкнулся с несколькими техническими проблемами, я был впечатлен тем, насколько глубоко она анализировала проблемы и предоставляла вдумчивые ответы.

Три лучших альтернативы DeepSeek

Вот лучшие альтернативы DeepSeek, которые вы захотите попробовать.

ChatGPT

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

DeepSeek и ChatGPT имеют много общего, например, способность обрабатывать и генерировать текст в разговорном формате. Однако DeepSeek превосходит в технической точности, фокусируясь на задачах, требующих рассуждений, таких как программирование, математика и структурированное решение проблем. DeepSeek также использует саморефлексивную модель обучения без надзора человека, что делает ее более экономически эффективной и эффективной. Она также предлагает функции, такие как неограниченные подсказки и возможность запуска на локальных машинах.

Если вам нужна помощь в более специализированных, технических задачах, выберите DeepSeek. Для более интерактивного, увлекательного опыта с гибкостью решать широкий спектр тем выберите ChatGPT!

Perplexity

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

Хотя DeepSeek фокусируется на рассуждениях ИИ, программировании и решении проблем, Perplexity превосходит в ИИ-ориентированном поиске, суммировании и исследовании. Обе платформы сильны в разных областях: DeepSeek идеальна для логически сложных задач и технических проблем, а Perplexity лучше подходит для открытия и организации информации.

Perplexity превосходит в ИИ-ориентированном поиске, извлекая информацию из живых интернет-источников для предоставления актуальных результатов. Между тем, DeepSeek фокусируется на расширенном рассуждении и специализированных задачах с помощью своей сложной модели. Эти модели регулярно обновляются, но не выполняют поиска в интернете в реальном времени.

DeepSeek выделяется своими открытыми моделями, такими как DeepSeek-R1, которые позволяют разработчикам настраивать ИИ для своих потребностей. Между тем, Perplexity предлагает удобный инструмент для исследования, который feels более как передовой поисковый движок, предоставляющий актуальную, цитируемую информацию, идеальную для академических или бизнес-исследований.

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

Chatsonic

Последняя альтернатива DeepSeek, которую я бы рекомендовал, – это Chatsonic. То, что я люблю в Chatsonic, – это то, как он упрощает маркетинговые задачи с помощью своего все-в-одном рабочего пространства ИИ и встроенных инструментов оптимизации.

Хотя DeepSeek продемонстрировала конкурентную производительность в таких областях, как математическое рассуждение, Chatsonic выделяется своими безшовными маркетинговыми интеграциями и инструментами создания контента.

С одной стороны, DeepSeek – это открытая сила. Она превосходит в логике, математике и задачах программирования, что делает ее солидным выбором для технических пользователей, которым нужна точная решаемость проблем. API-доступ и бесплатная доступность моделей также обеспечивают гибкость для разработчиков и исследователей.

С другой стороны, Chatsonic предназначен для маркетологов, писателей и стратегов контента. Он интегрируется с Ahrefs, Google Search Console и WordPress, что делает получение данных и управление кампаниями в реальном времени без усилий. В отличие от DeepSeek, который фокусируется более на вычислениях, но может быть использован для создания и анализа контента, Chatsonic отдает приоритет брендингу, автоматизированным рабочим процессам и многомодельному выбору ИИ для творческих проектов.

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

Обзор DeepSeek: Правильный инструмент для вас?

После проверки 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 не последовательным.

Независимо от этого, DeepSeek показала сильный потенциал, особенно в обработке сложных запросов с глубиной и ясностью. Ее интуитивно понятный 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, экономически эффективный ИИ для программирования и технических задач, DeepSeek – это солидный выбор. Но если вы ищете лучшие альтернативы DeepSeek, я бы рассмотрел эти варианты:

• ChatGPT идеален для общих разговоров ИИ, создания контента, мозгового штурма и программирования. Он предлагает более естественный, интерактивный опыт с высоким уровнем надежности.
• Perplexity идеален для исследования и фактологических ответов. Его ИИ-ориентированный поисковый движок предоставляет актуальную, цитируемую информацию, идеальную для академических или бизнес-исследований.
• Chatsonic идеален для генерации изображений ИИ, поиска в интернете в реальном времени и голосовых взаимодействий. Это сильный вариант для цифровых маркетологов, создателей контента и бизнеса, ищущего ИИ с мультимедийными возможностями.

Спасибо за чтение моего обзора DeepSeek! Надеюсь, вы нашли его полезным.

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 ее практик хранения данных в Китае. Также есть потенциальные уязвимости к дезинформации. Хотя модель показывает перспективы в таких областях, как математика и программирование, подходите к ней с осторожностью, учитывая ее склонность к генерации вредоносного контента и отсутствие прозрачности в обработке данных.

Как DeepSeek отличается от ChatGPT?

DeepSeek превосходит в технической точности, фокусируясь на задачах, требующих рассуждений, таких как программирование, математика и структурированное решение проблем. Между тем, ChatGPT предлагает более универсальный и разговорный опыт, подходящий для творческого письма, мозгового штурма и случайных разговоров. DeepSeek также использует саморефлексивную модель обучения без надзора человека, что делает ее более экономически эффективной и эффективной. Она также предлагает функции, такие как неограниченные подсказки и возможность запуска на локальных машинах.

Что используется DeepSeek?

DeepSeek – это компания по разработке ИИ, которая создает открытые крупные 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 совершенно бесплатный уровень 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 введения дневных ограничений на запросы.

Кто владеет DeepSeek?

DeepSeek принадлежит High-Flyer, китайскому хедж-фонду. Она была основана Лян Вэньфэном, 40-летним предпринимателем, который окончил Университет Чжэцзяна. Лян Вэньфэн является генеральным директором DeepSeek и ранее был сооснователем High-Flyer, компании по управлению количественными инвестициями, которая в настоящее время управляет отчетными 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 обеспокоенность по поводу будущего спроса на высокопроизводительные чипы ИИ Nvidia, которые являются ключевыми для ее бизнеса. Это также вызвало страхи усиления конкуренции на глобальном рынке искусственного интеллекта.

Бесплатен ли DeepSeek R1?

DeepSeek R1 предлагает как бесплатные, так и платные уровни, с ценой от 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, на которых некоторые платформы предлагают ограниченное бесплатное использование или низкозатратный доступ.