Огляд DeepSeek: це краще, ніж ChatGPT? Ви вирішуєте

Ви коли-небудь спілкувалися зі штучним інтелектом так, ніби це ваш терапевт? тільки я?

Зізнаюся, я використовував ChatGPT більше, ніж просто відповідати на запитання. Іноді мені подобається висловлюватися про маленькі життєві розчарування (але залишимо це між нами).

Коли мені потрібні відповіді, підтверджені дослідженнями, я звертаюся до Розгубленість. Він має вміння збирати надійну інформацію з Інтернету.

Тож коли я почув про DeepSeek, я, природно, був заінтригований. Чи може це стати наступною великою справою в ШІ?

Якщо ви ще не чули про DeepSeek, ось цікавий факт: 27 січня 2025 року його додаток різко зріс і став найбільш завантажувана безкоштовна програма в Apple App Store у США Такий метеоритний підйом трапляється не щодня. DeepSeek викликає хвилі, і я хотів побачити, чи виправдає він ажіотаж.

DeepSeek — це компанія зі штучним інтелектом, яка займається розробкою відкритого коду великі мовні моделі (LLMs), позиціонуючи себе як a рентабельним і високоефективна альтернатива більш визнані конкуренти, такі як ChatGPT. Його моделі, в т.ч DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1, призначені для таких завдань, як відповіді на технічні запитання, генерація кодуі вирішення проблем.

Однак, як і в будь-якому штучному інтелекті, він не позбавлений недоліків: випадкові технічні збої, суворіші фільтри вмісту та потенційні проблеми з конфіденційністю даних.

У цьому огляді DeepSeek я обговорю його переваги та недоліки, що це таке, для кого він найкраще підходить та які його ключові функції. Потім я покажу вам, як я використовував основні функції DeepSeek (DeepThink-R1, веб-пошук та аналіз документів). Я завершу статтю порівнянням DeepSeek з моїми трьома найкращими альтернативами (ChatGPT, Розгубленість та chatsonic).

Отже, це DeepSeek AI-помічник ти чекав? Або він не відповідає конкурентам? Давайте зануримося та дослідимо все, що він може запропонувати.

Вердикт

Що таке DeepSeek?

DeepSeek — китайська компанія зі штучного інтелекту, заснована в 2023 році Лян Веньфен в Ханчжоу, Китай. Він розробляє великі мовні моделі (LLM) із відкритим кодом і привернув значну увагу за це AI чат що суперники створили конкурентів, таких як ChatGPT.

Компанія виникла з хедж-фонду High-Flyer Лян Веньфена. Вона була заснована з чіткою місією: розробляти потужні мовні моделі, які конкуруватимуть з платними альтернативами, залишаючись доступними для ширшої спільноти штучного інтелекту.

Його моделі штучного інтелекту (зокрема DeepSeek-V3) можуть виконувати такі завдання, як відповіді на запитання, вирішення логічних задач і написання комп'ютерних програм на рівні, порівнянному з провідними системами ШІ. Засновник DeepSeek придбав великий запас чіпів Nvidia A100 перед експортними обмеженнями США, що дало компанії конкурентну перевагу.

27 січня 2025 року застосунок DeepSeek став найчастіше завантажуваний безкоштовний додаток в App Store від Apple у Сполучених Штатах, що спричинило значні збої на фондовому ринку технологій. DeepSeek також зробив свій чат-бот штучного інтелекту відкритим вихідним кодом, дозволяючи вільний доступ до його коду для використання, модифікації та перегляду.

Огляд доступних моделей

DeepSeek розробив кілька основних моделей, включаючи DeepSeek V3 і DeepSeek R1.

DeepSeek V3 — це їхня великомасштабна модель із 671 мільярдом параметрів, яка здатна виконувати широкий спектр завдань, включаючи складне кодування та загальні міркування.

Тим часом DeepSeek R1 побудовано на основі V3 і спеціально розроблено для розширеного міркування. Він показує значно кращу продуктивність у таких сферах, як математичні міркування та генерація коду.

Крім того, DeepSeek представив менші моделі, такі як DeepSeek Janus-Pro-7B (мультимодальна модель із 7 мільярдами параметрів), яка здатна розуміти та генерувати зображення. DeepSeek Coder і DeepSeek-Coder-V2 — це спеціалізовані моделі для завдань кодування, версія V2 має 236 мільярдів параметрів.

Технологічні особливості та архітектурні інновації

DeepSeek V3 (найновіша модель компанії) включає кілька передових архітектурних інновацій:

1. Архітектура Mixture of Experts (MoE): DeepSeek V3 використовує структуру MoE, яка активує конкретні параметри на основі вхідних даних, підвищуючи ефективність без втрати продуктивності.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): це покращує швидкість, зменшує використання пам’яті та краще обробляє довші послідовності.
3. DeepSeekMoE: ця техніка балансує робоче навантаження між експертами, покращуючи продуктивність.
4. Стратегія балансування навантаження: DeepSeek V3 використовує нову стратегію балансування навантаження, покращуючи продуктивність без компромісів під час експертної активації.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 прогнозує кілька токенів одночасно для підвищення ефективності.
6. Оптимізація пам'яті: модель тренується без тензорного паралелізму, створення Навчання GPU більш ефективним і рентабельним.
7. Розширена довжина контексту: DeepSeek V3 може обробляти до 128,000 XNUMX токенів, що робить його кращим обробка довгих документів.

Ці інновації дозволили DeepSeek досягти конкурентоспроможності зі значно меншими обчислювальними ресурсами та витратами порівняно з іншими провідними моделями ШІ.

Для кого найкраще підходить DeepSeek?

DeepSeek є найбільш корисним для таких типів людей:

• Маркетингові агенції можуть використовувати DeepSeek для аналізу поведінки споживачів у нішевих ринках, створення цільових кампаній і персоналізації повідомлень, залишаючись попереду галузевих тенденцій.
• Малі підприємства можуть використовувати DeepSeek для доступу до професійної інформації за нижчою ціною. Це фактично замінює дорогі консультаційні послуги для досягнення конкурентної переваги.
• Професіонали галузі можуть використовувати DeepSeek, щоб отримати індивідуальну інформацію в таких спеціалізованих галузях, як охорона здоров’я, фінанси, юридичні послуги, та наукові дослідження.
• Розробники та дослідники можуть використовувати DeepSeek як модель з відкритим вихідним кодом, щоб змінювати та налаштовувати ШІ для своїх проектів.
• Користувачі, які розуміють витрати, можуть використовувати нижчу ціну API DeepSeek, щоб заощадити на розробці ШІ та бізнес-операціях.
• Компанії, яким потрібен цільовий ШІ, можуть використовувати DeepSeek для створення точних галузевих програм.

Ключові характеристики DeepSeek

Ось ключові функції DeepSeek, про які вам слід знати.

Різноманітність моделей

DeepSeek розробив a комплексний набір великих мовних моделей які демонструють надзвичайну універсальність. Їх флагманська модель (DeepSeek-V3) може похвалитися вражаючими 671 мільярдом параметрів і може обробляти контекстні вікна до 128,000 XNUMX токенів, що робить її надзвичайно потужною для складних міркувань і комунікаційних завдань.

Ось моделі DeepSeek:

• DeepSeek Coder (листопад 2023 р.)
• DeepSeek LLM (грудень 2023 р.)
• DeepSeek-V2 (травень 2024 р.)
• DeepSeek-Coder-V2 (липень 2024 р.)
• DeepSeek-V3 (грудень 2024)
• DeepSeek-R1 (січень 2025)
• Janus-Pro-7B (січень 2025)

Ці моделі призначені для різних завдань, включаючи кодування, використання загального призначення та розширене міркування.

Архітектурні інновації

DeepSeek запровадив передову архітектуру Mixture of Experts (MoE), яка значно підвищує ефективність обчислень. Вони використовують точну експертну сегментацію та спільну ізоляцію для покращення спеціалізації та зменшення надмірності.

Доповнюючи це, DeepSeek розробив DualPipe, складний комунікаційний прискорювач для ефективного паралелізму конвеєрів. DualPipe перекриває прямі та зворотні обчислення, зменшує затримку та оптимізує переміщення даних між графічними процесорами шляхом створення віртуального блоку обробки даних для ефективного обміну даними між усіма графічними процесорами.

Ця комбінація архітектури MoE і DualPipe дозволяє DeepSeek оптимізувати потік даних між графічними процесорами для швидшого та доступнішого навчання моделі. Наприклад, їхня модель DeepSeek V3 (з 671 мільярдом параметрів) була навчена на 2,048 графічних процесорах Nvidia H800 приблизно за два місяці для досягнення в 10 разів вищої ефективності, ніж деякі лідери галузі.

Досконалість навчання

Навчання DeepSeek відрізняється передовими методами навчання з підкріпленням. Вони розробили систему винагород на основі правил з двома ключовими компонентами: винагородами за точність та винагородами за формат, які перевершують традиційні нейронні моделі винагород. Такий підхід дозволяє їхньому штучному інтелекту вивчати більш тонкі та точні можливості мислення.

Наприклад, їхня модель R1 продемонструвала значне вдосконалення математичних міркувань, підвищення балів pass@1 на AIME 2024 з 15.6% до 71.0%. Компанія використовувала навчальний процес с навчання. Цей метод дозволив моделі використовувати техніку самоперевірки як частину процесу міркування.

Результатом є навчальний підхід, який не тільки покращує обчислювальне навчання, але й створює моделі штучного інтелекту, здатні до більш складних і надійних міркувань над складними завданнями.

Економічна ефективність

DeepSeek досяг конкурентоспроможної продуктивності ШІ з помітною економічною ефективністю порівняно з деякими західними моделями.

Хоча початкові повідомлення про розробку DeepSeek-V3 всього за 6 мільйонів доларів були оманливими, компанія продемонструвала значні економічні переваги. Цифра в 6 мільйонів доларів — це лише остаточні витрати на навчання, а загальні витрати на розвиток оцінюються від 100 до 1 мільярда доларів на рік.

Незважаючи на вищі загальні витрати, підхід DeepSeek залишається економічно ефективним. Їхні ціни на API значно нижчі, ніж у конкурентів, таких як OpenAI, пропонуючи потенційну економію для розробників і компаній.

Ця цінова стратегія в поєднанні з підходом до відкритого коду та конкурентоспроможною моделлю позиціонує DeepSeek як потенційно руйнівною силою в глобальному ландшафті технологій ШІ.

Спеціалізовані можливості

Компанія не тільки створила універсальні моделі, але й розробила спеціалізовані рішення, такі як DeepSeek Coder і Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder — це серія мовних моделей, орієнтованих на програмування, на яких навчаються 2 трильйони токенів, з 87% коду та 13% природною мовою англійською та китайською. Доступні в розмірах від 1B до 33B параметрів, ці моделі забезпечують найсучаснішу продуктивність у тестах програмування та підтримують завершення коду на рівні проекту.

Janus-Pro-7B являє собою прорив DeepSeek у розумінні та генерування зображень. Ця модель, випущена в січні 2025 року, досягає 80% точності за тестом GenEval, перевершуючи таких конкурентів, як ВІД-Є 3 та Стабільна дифузія. Створений на основі DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B використовує набір даних із 72 мільйонів зображень.

Ці цільові моделі досягають успіху в певних галузях, таких як програмування та генерація зображень, демонструючи інноваційний підхід DeepSeek до спеціалізованих рішень на основі штучного інтелекту.

Філософія доступності

Прагнучи демократизувати технологію штучного інтелекту, DeepSeek випускає багато своїх моделей з відкритим або частково відкритим кодом. Це дозволяє дослідникам, розробникам і компаніям по всьому світу отримувати доступ до передових можливостей штучного інтелекту за значно меншими витратами.

DeepSeek використовує методи з відкритим кодом, що сприяють спільним інноваціям, пропонуючи такі моделі, як DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1, з доступним ліцензуванням. Їхня цінова стратегія значно знижує бар'єри входу, при цьому ціна DeepSeek-R1 становить лише 0.55 долара за мільйон вхідних токенів, порівняно з моделлю OpenAI o1, яка коштує 15 доларів за мільйон токенів.

DeepSeek об’єднує експертів і пропонує доступні інструменти ШІ, прискорюючи інновації та розширюючи глобальний доступ. Це є значним кроком до демократизації штучного інтелекту, руйнуючи традиційні бар’єри вартості, складності та обчислювальної потужності.

Як використовувати DeepSeek

Ось як я використав усі функції DeepSeek, щоб відповісти на свої запити та вирішити свої проблеми:

1. Виберіть Почати зараз
2. Створити аккаунт
3. Задайте DeepSeek запитання
4. Використовуйте модель DeepThink-R1
5. Використовуйте DeepSeek для пошуку в Інтернеті
6. Надайте DeepSeek документ для аналізу

Крок 1. Виберіть Почати зараз

Я почав з того, що пішов до deepseek.com і натисніть «Почати зараз», щоб отримати безкоштовний доступ до DeepSeek-V3.

Крок 2: Створіть обліковий запис

Після створення облікового запису я був вражений тим, наскільки чистим був інтерфейс. Це було дуже схоже на ChatGPT!

Придивившись уважніше до самого поля повідомлення, я помітив кілька речей, які я міг зробити:

• Увімкніть DeepSeek-R1, щоб розв’язувати проблеми міркування
• Шукати в Інтернеті
• Завантажте документи та зображення

Крок 3. Задайте DeepSeek запитання

Я хотів спробувати ці різні функції та порівняти їх між собою, почавши з того, що поставив DeepSeek цікаве запитання: «Які є нетрадиційні способи вимірювання часу без використання годинників чи календарів?»

Я ввів це в поле повідомлення (не вмикаючи DeepThink або Search) і натиснув «Надіслати».

Через кілька секунд DeepSeek згенерував відповідь, яка адекватно відповіла на моє запитання!

Крок 4. Використовуйте модель DeepThink-R1

Далі я хотів спробувати модель DeepThink-R1. Ця модель розроблена для поглибленого мислення та вирішення проблем. Вона чудово підходить для виконання складніших завдань, таких як логічні головоломки та математичні задачі.

Я вирішив перевірити його можливості, поставивши йому задачу на міркування та подивившись, наскільки добре він зможе її розкласти та вирішити: «Якби у вас був нескінченний запас 3-літрових і 5-літрових глечиків, як би ви відміряли рівно 4 літри води ?»

Через кілька секунд DeepSeek поділився процесом мислення, що стоїть за тим, як він підходив до вирішення проблеми в кожному розмовному тоні, який я вважав дуже проникливим.

Він також надав два способи вирішення проблеми! Я був вражений.

Крок 5. Використовуйте DeepSeek для пошуку в Інтернеті

Далі я хотів використати функцію веб-пошуку DeepSeek. Я протестував це, поставивши таке запитання: «Які останні прориви в медичній діагностиці на основі штучного інтелекту цього року?»

Через кілька секунд згенеровано відповідь на мій запит.

Я кілька разів надсилав запит, і, на жаль, DeepSeek не працював через технічні проблеми. Однак це може бути лише через високий попит, який перевантажує сервери.

Незважаючи на це, я вдячний, що DeepSeek все ж таки відповів на запитання якнайкраще. Однак надана інформація була застарілою на два роки.

Крок 6. Надайте DeepSeek документ для аналізу

І останнє, але не менш важливе, я хотів надати DeepSeek зображення для аналізу.

Я зробив це, завантаживши PDF-документ «Сну метелика» Чжуан-цзи та надавши запит: «Проаналізуйте цей уривок з «Сну метелика» Чжуан-цзи та обговоріть його вплив на природу реальності та самоідентичності».

Через кілька секунд DeepSeek надав мені поглиблений погляд на ключові теми та філософські наслідки «Сну метелика» Чжуан-цзи, який я вважаю дуже проникливим!

Загалом мій досвід роботи з DeepSeek був переважно позитивним. Його функціональність була легкою та інтуїтивно зрозумілою, особливо під час використання моделі DeepThink-R1 та аналізу документів.

Хоча я зіткнувся з кількома технічними недоліками, я був вражений тим, наскільки глибоко він аналізував проблеми та давав продумані відповіді.

3 найкращі альтернативи DeepSeek

Ось найкращі альтернативи DeepSeek, які ви захочете спробувати.

ChatGPT

Розгубленість

Наступною альтернативою DeepSeek, яку я б рекомендував, є Perplexity. Окрім ChatGPT, це ще один LLM, який я дуже люблю використовувати для проведення досліджень. Це відчуття, ніби у мене є асистент-дослідник, який не лише знаходить інформацію, але й організовує та уточнює її відповідно до моїх потреб.

У той час як DeepSeek зосереджується на міркуванні, кодуванні та вирішенні проблем зі штучним інтелектом, Perplexity перевершує пошук, узагальнення та дослідження за допомогою штучного інтелекту. Обидві платформи сильні в різних сферах: DeepSeek чудово підходить для важких логічних завдань і технічних завдань, тоді як Perplexity краще для виявлення та організації інформації.

Perplexity чудово справляється з пошуком на основі штучного інтелекту, збираючи інформацію з активних інтернет-джерел для надання актуальних результатів. Тим часом DeepSeek зосереджується на складних міркуваннях та спеціалізованих завданнях, використовуючи свою складну модель. Ці моделі регулярно оновлюються, але не виконують веб-пошук у режимі реального часу.

DeepSeek виділяється своїми моделями з відкритим вихідним кодом, наприклад DeepSeek-R1, яка дозволяє розробникам налаштовувати штучний інтелект для конкретних потреб. Тим часом Perplexity пропонує зручний інструмент дослідження, який більше нагадує просунуту пошукову систему.

Якщо ШІ допомагає вирішувати складні проблеми, генерувати код і працювати над логічними завданнями, виберіть DeepSeek. Для штучного інтелекту, який покращує дослідження, узагальнює вміст і надає актуальні відповіді, Perplexity є чудовим вибором!

Chatsonic

Останньою альтернативою DeepSeek, яку я б рекомендував, є Chatsonic. Що мені подобається в Chatsonic, так це те, як він спрощує маркетингові завдання з його універсальним робочим простором штучного інтелекту та вбудованими інструментами оптимізації.

У той час як DeepSeek продемонстрував конкурентоспроможність у певних сферах, як-от математичне міркування, Chatsonic виділяється своєю бездоганною маркетинговою інтеграцією та інструментами для створення контенту.

З одного боку, DeepSeek — це потужна компанія з відкритим кодом. Він відмінно справляється з логічними, математичними та програмними завданнями, що робить його хорошим вибором для технічних користувачів, яким потрібне точне вирішення проблем. Доступ до API і безкоштовна доступність моделі також забезпечують гнучкість для розробників і дослідників.

З іншого боку, Chatsonic створений для маркетологів, письменників і контент-стратегів. Він інтегрується з Ahrefs, Google Search Console і WordPress, що полегшує пошук даних у реальному часі та керування кампаніями. На відміну від DeepSeek, який більше зосереджується на обчисленнях, але може використовуватися для створення й аналізу вмісту, Chatsonic визначає пріоритети брендинг, автоматизовані робочі процеси та багатомодельний вибір ШІ для творчих проектів.

DeepSeek є чудовим вибором для вдосконаленої моделі ШІ для вирішення проблем, кодування та дослідження. Але якщо ви зосереджені на створенні контенту, маркетингу та автоматизації, оберіть Chatsonic!

Огляд DeepSeek: правильний інструмент для вас?

Після тестування DeepSeek функціональні можливості (DeepThink-R1, веб-пошук і аналіз документів), мене особливо вразила його здатність вирішувати проблеми міркування та генерувати продумані, структуровані відповіді. Однак деякі технічні проблеми зробили досвід дещо непослідовним.

Незважаючи на це, DeepSeek продемонстрував великий потенціал, особливо в обробці складних запитів із глибиною та ясністю. Його інтуїтивно зрозумілий інтерфейс і можливості логічного мислення справді вразили мене. Незважаючи на випадкові збої, він залишається перспективним інструментом для дослідження та аналізу!

Якщо вам потрібен потужний та економічно ефективний штучний інтелект для кодування та технічних завдань, DeepSeek — чудовий вибір. Але якщо ви шукаєте найкращі альтернативи DeepSeek, я б розглянув ці варіанти:

• ChatGPT найкраще підходить для загальних розмов зі штучним інтелектом, створення контенту, мозкового штурму та кодування. Він пропонує більш природний інтерактивний досвід із високим ступенем надійності.
• Розгубленість найкраще підходить для досліджень та відповідей на основі фактів. Його пошукова система на базі штучного інтелекту надає актуальну, цитовану інформацію, що чудово підходить для академічних або бізнес-досліджень.
• Chatsonic найкраще підходить для створення зображень на базі штучного інтелекту, веб-пошуку в режимі реального часу та голосової взаємодії. Це потужний варіант для цифрових маркетологів, творців контенту та компаній, які шукають штучний інтелект з мультимедійними можливостями.

Дякую, що прочитали мій огляд DeepSeek! Сподіваюся, вам це було корисно.

Спробуйте основні функції DeepSeek безкоштовно і подивіться, як вам це сподобається!

Поширені запитання

Чи можна довіряти DeepSeek?

Можливості штучного інтелекту DeepSeek вражають, але існують значні проблеми з конфіденційністю та безпекою через практику зберігання даних у Китаї. Існують також потенційні вразливості до дезінформації. Хоча модель демонструє багатообіцяючі результати в таких галузях, як математика та кодування, слід підходити до неї з обережністю, враховуючи її схильність до створення шкідливого контенту та відсутність прозорості щодо обробки даних.

Чим DeepSeek відрізняється від ChatGPT?

DeepSeek вирізняється технічною точністю, зосереджуючись на складних міркуваннях, таких як кодування, математика та структуроване вирішення проблем. Тим часом ChatGPT пропонує більш універсальний і розмовний досвід, який підходить для творчого написання, мозкового штурму та випадкових дискусій. DeepSeek також використовує модель самопідкріплюваного навчання без нагляду людини, що робить її економічнішою та ефективнішою. Він також пропонує такі функції, як необмежена кількість підказок і можливість запуску на локальних машинах.

Для чого використовується DeepSeek?

DeepSeek — це фірма з розробки ШІ, яка створює великі мовні моделі (LLM) з відкритим кодом для різних завдань. Ці магістратури особливо сильні у формальному міркуванні, кодуванні та вирішенні проблем. DeepSeek пропонує кілька послуг, включаючи a веб-інтерфейс, мобільний додаток і доступ до API.

Чи DeepSeek безкоштовний?

Так, DeepSeek пропонує абсолютно безкоштовний рівень з повним доступом до основних функцій. Це означає, що кожен може використовувати моделі DeepSeek-V3 і R1 без обмежень! На відміну від багатьох служб штучного інтелекту, які обмежують безкоштовне використання, DeepSeek надає необмежений доступ до свого чат-бота та моделей, не вимагаючи кредитної картки чи накладаючи щоденні обмеження на запити.

Хто є власником DeepSeek?

DeepSeek належить High-Flyer, китайський хедж-фонд. Його заснував Лян Веньфен40-річний підприємець, який закінчив Чжецзянський університет. Лян Веньфен є генеральним директором DeepSeek і раніше був співзасновником High-Flyer, компанії з кількісного управління інвестиціями, яка зараз управляє активами на суму 8 мільярдів доларів США.

Чому акції Nvidia падають через DeepSeek?

Акції Nvidia впали на 17% 27 січня 2025 року через... Оголошення DeepSeek економічно ефективної моделі штучного інтелекту, яка досягає аналогічної продуктивності, як і західні моделі, за значно нижчою вартістю. Цей розвиток подій викликав занепокоєння щодо майбутнього попиту на високопродуктивні чіпи штучного інтелекту Nvidia, які є основою її бізнесу. Це також викликало побоювання щодо посилення конкуренції на світовій арені штучного інтелекту.

Чи є DeepSeek R1 безкоштовним?

DeepSeek R1 пропонує як безкоштовні, так і платні рівні, ціна становить лише 0.14 дол. США за мільйон вхідних токенів і 0.28 дол. США за мільйон вихідних токенів. Незважаючи на те, що DeepSeek R1 не є абсолютно безкоштовним, він пропонує дуже доступний варіант порівняно з іншими моделями штучного інтелекту, оскільки деякі платформи пропонують обмежене безкоштовне використання або недорогий доступ.