Огляд DeepSeek: Чи кращий за ChatGPT? Ви вирішуєте

Чи колись ви розмовляли з штучним інтелектом, як із терапевтом? Только я?

Я зізнаюсь, я використовував ChatGPT не тільки для отримання відповідей на питання. Іноді це мій улюблений спосіб позбутися дрібних розчарувань життя (але не кажіть нікому).

Коли мені потрібні відповіді, підтверджені дослідженнями, я звертаюсь до Perplexity. У нього є талант зібрати разом солідну інформацію з усього інтернету.

І коли я почув про DeepSeek, я був природно зацікавлений. Чи це буде наступна велика справа в галузі штучного інтелекту?

Якщо ви ще не чули про DeepSeek, ось цікавий факт: 27 січня 2025 року його додаток став найбільш завантажуваним безкоштовним додатком в App Store США. Такий стрімкий підйом не трапляється щодня. DeepSeek робить хвилі, і я хотів побачити, чи він виправдовує гіп.

DeepSeek – це компанія штучного інтелекту, яка розробляє відкриті великі мовні моделі (LLM), позиціонуючи себе як економічно ефективну і високопродуктивну альтернативу більш встановленим конкурентам, таким як ChatGPT. Її моделі, включаючи DeepSeek-V3 і DeepSeek-R1, призначені для завдань, таких як технічне питання, генерація коду та вирішення проблем.

Однак, як і будь-який штучний інтелект, він не позбавлений недоліків: періодичні технічні збої, суворіші фільтри контенту та потенційні проблеми з приватністю даних.

У цьому огляді DeepSeek я обговорю про переваги та недоліки, що таке DeepSeek, для кого він найкращий, і його ключові функції. Потім я покажу, як я використовував основні функції DeepSeek (DeepThink-R1, пошук в інтернеті та аналіз документів). Я закінчу статтю, порівнявши DeepSeek з моїми трьома альтернативами (ChatGPT, Perplexity і Chatsonic).

Чи є DeepSeek штучним інтелектом, якого ви чекали? Чи він не виправдовує очікувань? Давайте розберемось і дослідимо все, що він може запропонувати.

Вердикт

DeepSeek виділяється нижчою ціною API, високою продуктивністю в технічних завданнях і відкритими можливостями. Це робить його привабливим вибором для розробників, які шукають налаштовані рішення штучного інтелекту. Однак його вразливість до атак за допомогою запитів і проблеми з приватністю щодо використання даних користувачів становлять значні ризики, які потрібно ретельно розглянути.

Що таке DeepSeek?

DeepSeek – це китайська компанія штучного інтелекту, заснована в 2023 році Liang Wenfeng в Ханчжоу, Китай. Вона розробляє відкриті великі мовні моделі (LLM) і привернула значну увагу своєю чат-ботом штучного інтелекту, який конкурує з встановленими конкурентами, такими як ChatGPT.

Компанія виникла з хедж-фонду Liang Wenfeng’s High-Flyer. Вона була заснована з ясною місією: розробити потужні мовні моделі, які конкурують з платними альтернативами, залишаючись доступними для ширшої спільноти штучного інтелекту.

Її моделі штучного інтелекту (особливо DeepSeek-V3) можуть виконувати завдання, такі як відповіді на питання, вирішення логічних проблем та написання комп’ютерних програм на рівні, порівнянному з провідними системами штучного інтелекту. Засновник DeepSeek придбав великий запас чіпів Nvidia A100 (NVDA ) до обмежень на експорт США, що дало компанії конкурентну перевагу.

27 січня 2025 року додаток DeepSeek став найбільш завантажуваним безкоштовним додатком в App Store США, що викликало значні збурення на ринку технологічних акцій. DeepSeek також зробив свій чат-бот штучного інтелекту відкритим, що дозволяє вільний доступ до його коду для використання, модифікації та перегляду.

Перегляд доступних моделей

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

DeepSeek V3 – це їх великомасштабна модель з 671 мільярдом параметрів, здатна обробляти широкий спектр завдань, включаючи складне програмування та загальне міркування.

Тим часом DeepSeek R1 побудований на основі V3 і спеціально розроблений для просунутого міркування. Він демонструє значно кращу продуктивність у таких областях, як математичне міркування та генерація коду.

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

Технологічні функції та архітектурні інновації

DeepSeek V3 (остання модель компанії) включає кілька просунутих архітектурних інновацій:

1. Архітектура Mixture of Experts (MoE): DeepSeek V3 використовує框워크 MoE, який активує конкретні параметри на основі введення, підвищуючи ефективність без втрати продуктивності.
2. Багатоголове латентне увага (MLA): це покращує швидкість, зменшує використання пам’яті та обробляє довші послідовності краще.
3. DeepSeekMoE: ця техніка балансує навантаження між експертами, покращуючи продуктивність.
4. Стратегія балансування навантаження: DeepSeek V3 використовує нову стратегію балансування навантаження, покращуючи продуктивність без компромісів у активації експертів.
5. Прогнозування декількох токенів (MTP): DeepSeek V3 передбачає декілька токенів одночасно, підвищуючи ефективність.
6. Оптимізація пам’яті: модель тренується без паралелізму тензорів, що робить тренування на GPU більш ефективним і економічним.
7. Розширена довжина контексту: DeepSeek V3 може обробляти до 128 000 токенів, що робить його кращим у обробці довгих документів.

Ці інновації дозволили DeepSeek досягти конкурентної продуктивності з значно нижчими обчислювальними ресурсами та витратами порівняно з іншими провідними моделями штучного інтелекту.

Для кого підходить DeepSeek?

DeepSeek найбільш корисний для таких типів людей:

• Рекламні агентства можуть використовувати DeepSeek для аналізу поведінки споживачів на нішевих ринках, створення цільових кампаній та персоналізації повідомлень, залишаючись попереду промислових тенденцій.
• Малі підприємства можуть використовувати DeepSeek для доступу до професійних знань за нижчою ціною. Це ефективно замінює дорогу консультаційну службу для конкурентної переваги.
• Професіонали галузі можуть використовувати DeepSeek для отримання спеціалізованих знань у галузях, таких як охорона здоров’я, фінанси, юридичні послуги та науковий дослід.
• Розробники та дослідники можуть використовувати DeepSeek як відкриту модель для модифікації та налаштування штучного інтелекту для своїх проєктів.
• Користувачі, які економлять кошти, можуть використовувати нижчу ціну API DeepSeek для економії на розробці та бізнес-операціях.

• Компанії, які потребують цільового штучного інтелекту, можуть використовувати DeepSeek для створення точних, галузевих застосунків.

Ключові функції DeepSeek

Ось ключові функції DeepSeek, про які ви повинні знати.

Різноманітність моделей

DeepSeek розробила комплексний набір великих мовних моделей, які демонструють вражаючу універсальність. Її флагманська модель (DeepSeek-V3) має вражаючі 671 мільярд параметрів і може обробляти контекстні вікна до 128 000 токенів, що робить її винятково потужною для складного міркування та комунікаційних завдань.

Ось моделі DeepSeek:

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

Ці моделі розроблені для різних завдань, включаючи програмування, загальне використання та просунуте міркування.

Архітектурна інновація

DeepSeek стала піонером просунутої архітектури Mixture of Experts (MoE), яка суттєво покращує обчислювальну ефективність. Вони використовують точну сегментацію експертів та спільну ізоляцію для покращення спеціалізації та зменшення надмірності.

Доповнюючи це, DeepSeek розробила DualPipe, просунуту прискорювач зв’язку для ефективного паралелізму конвеєра. DualPipe перекриває прямий і зворотний обчислення, зменшує затримку та оптимізує рух даних між GPU, створюючи віртуальну одиницю обробки даних для ефективного обміну даними між усіма GPU.

Це поєднання архітектури MoE та DualPipe дозволяє DeepSeek оптимізувати потік даних між GPU для швидшого та більш економічного навчання моделей. Наприклад, їх модель DeepSeek V3 (з 671 мільярдом параметрів) була навчена на 2048 GPU Nvidia H800 за близько два місяці з 10-кратною ефективністю порівняно з деякими лідерами галузі.

Відмінне навчання

Навчання DeepSeek виділяється просунутими техніками підкріпленого навчання. Вони розробили систему винагород на основі правил з двома ключовими компонентами: винагороди за точність та винагороди за формат, які перевершують традиційні нейронні моделі винагород. Цій підхід дозволяє їхньому штучному інтелекту вивчити більш нюансоване та точне міркування.

Наприклад, їх модель R1 продемонструвала вражаючі покращення у математичному міркуванні, збільшуючи показники pass@1 на AIME 2024 з 15,6% до 71,0%. Компанія використовувала процес навчання з підкріпленним навчанням. Цей метод дозволив моделі використовувати техніку самоперевірки як частини свого міркувального процесу.

Результатом є підхід до навчання, який не тільки покращує обчислювальне навчання, але й створює моделі штучного інтелекту, здатні до більш складного та надійного міркування у складних завданнях.

Економічна ефективність

DeepSeek досягла конкурентної продуктивності штучного інтелекту з помітною економічною ефективністю порівняно з деякими західними моделями.

Хоча початкові повідомлення про розробку DeepSeek-V3 за лише 6 мільйонів доларів були оманливими, компанія продемонструвала суттєві економічні переваги. Цифра у 6 мільйонів доларів представляє лише кінцеві витрати на навчання, тоді як загальні витрати на розробку оцінюються між 100 мільйонами та 1 мільярдом доларів на рік.

Незважаючи на вищі загальні витрати, підхід DeepSeek залишається економічно ефективним. Її ціни на API суттєво нижчі, ніж у конкурентів, таких як OpenAI, що пропонує потенційну економію для розробників та підприємств.

Ця стратегія ціноутворення, у поєднанні з відкритим підходом та конкурентною продуктивністю моделей, позиціонує DeepSeek як потенційно деструктивну силу у глобальному ландшафті технологій штучного інтелекту.

Спеціалізовані можливості

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

DeepSeek Coder – це серія мовних моделей, орієнтованих на програмування, навчених на 2 трильйони токенів, з 87% коду та 13% природної мови англійською та китайською. Доступні у розмірах від 1B до 33B параметрів, ці моделі демонструють найвищу продуктивність на бенчмарках програмування та підтримують завершення коду на рівні проєктів.

Janus-Pro-7B представляє собою прорив DeepSeek у розумінні та генерації зображень. Видача у січні 2025 року, ця модель досягає 80% точності на бенчмарку GenEval, перевершуючи конкурентів, таких як DALL-E 3 та Stable Diffusion. Розроблена на основі DeepSeek-LLM-7B, Janus-Pro-7B використовує набір даних з 72 мільйонів зображень.

Ці цільові моделі виділяються у спеціальних галузях, таких як програмування та генерація зображень, демонструючи інноваційний підхід DeepSeek до спеціалізованих рішень штучного інтелекту.

Філософія доступності

Віддавши себе місії демократизації технологій штучного інтелекту, DeepSeek випускає багато своїх моделей з відкритими або частково відкритими ліцензіями. Це дозволяє дослідникам, розробникам та підприємствам усього світу отримувати доступ до передових можливостей штучного інтелекту за суттєво знижених витрат.

DeepSeek прийняла відкритий підхід, який сприяє колаборативній інновації, пропонуючи моделі, такі як DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1, з доступними ліцензіями. Її стратегія ціноутворення суттєво знижує бар’єри для входу, причому DeepSeek-R1 коштує лише 0,55 долара за мільйон введених токенів, порівняно з моделлю o1 OpenAI за 15 доларів за мільйон токенів.

DeepSeek об’єднує експертів та пропонує доступні інструменти штучного інтелекту, прискорюючи інновації та розширюючи глобальний доступ. Це суттєвий крок до демократизації штучного інтелекту, ліквідації традиційних бар’єрів вартості, складності та обчислювальної потужності.

Як використовувати DeepSeek

Ось, як я використовував усі функції DeepSeek для отримання відповідей на мої запитання та вирішення моїх проблем:

1. Виберіть “Почніть зараз”
2. Створіть обліковий запис
3. Задайте DeepSeek питання
4. Використайте модель DeepThink-R1
5. Використайте DeepSeek для пошуку в інтернеті
6. Надайте DeepSeek документ для аналізу

Крок 1: Виберіть “Почніть зараз”

Я почав з відвідування deepseek.com та натиснення кнопки “Почніть зараз” для безкоштовного доступу до DeepSeek-V3.

Крок 2: Створіть обліковий запис

Після створення облікового запису я був вражений чистотою інтерфейсу. Він виглядав дуже схоже на ChatGPT!

При ближчому розгляді поля вводу самого повідомлення я помітив кілька речей, які я міг зробити:

• Увімкнути DeepSeek-R1 для вирішення завдань міркування
• Пошук у інтернеті
• Завантаження документів та зображень

Крок 3: Задайте DeepSeek питання

Я хотів спробувати різні функції та порівняти їх між собою, починаючи з питання DeepSeek: “Які нестандартні способи вимірювання часу без використання годинників чи календарів?”

Я ввів це питання у поле вводу повідомлення (без увімкнення DeepThink або пошуку) та натиснув кнопку “Надіслати”.

Через кілька секунд DeepSeek сгенерував відповідь, яка задовільно відповіла на моє питання!

Крок 4: Використайте модель DeepThink-R1

Далі я хотів спробувати модель DeepThink-R1. Ця модель розроблена для просунутого міркування та вирішення завдань. Вона ідеальна для виконання більш складних завдань, таких як логічні головоломки та математичні виклики.

Я вирішив протестувати її можливості, поставивши їй завдання міркування та побачивши, як добре вона зможе розбити та вирішити його: “Як ви будете вимірювати точно 4 літри води, якщо у вас є нескінченний запас 3-літрових та 5-літрових кантин?”

Через кілька секунд DeepSeek поділився процесом міркування, яким він підійшов до вирішення завдання у кожному розмовному тоні голосу, що мені дуже сподобалося!

Він також надав два методи для вирішення завдання! Я був вражений.

Крок 5: Використайте DeepSeek для пошуку в інтернеті

Далі я хотів використати функцію пошуку в інтернеті DeepSeek. Я протестував її, поставивши їй питання: “Які останні прориви у сфері штучного інтелекту в медичній діагностиці цього року?”

Через кілька секунд сгенерував відповідь на моє питання.

Я надіслав запит кілька разів, і, на жаль, DeepSeek не спрацював через технічні проблеми. Однак це могло бути викликано високим попитом, який перевантажив сервери.

Незважаючи на це, я оцінив те, що DeepSeek все-таки відповів на питання найкраще, як міг. Однак інформація, яку він надав, була застарілою на два роки.

Крок 6: Надайте DeepSeek документ для аналізу

Останнім, я хотів надати DeepSeek зображення для аналізу.

Я зробив це, завантаживши PDF-документ “Сон метелика” Цзюанцзи та поставивши запит: “Проаналізуйте цей уривок з “Сну метелика” Цзюанцзи та обговоріть його наслідки для природи реальності та самототожності.”

Через кілька секунд DeepSeek надав мені глибокий аналіз ключових тем та філософських наслідків “Сну метелика” Цзюанцзи, який мені дуже сподобався!

У цілому, мій досвід з DeepSeek був переважно позитивним. Його функціональність відчувалася гладкою та інтуїтивною, особливо при використанні моделі DeepThink-R1 та аналізу документів.

Хоча я зустрів кілька технічних збоїв, я був вражений тим, як глибоко він аналізував завдання та надавав вдумливі відповіді.

Топ-3 альтернативи DeepSeek

Ось найкращі альтернативи DeepSeek, які ви захочете спробувати.

ChatGPT

Першою альтернативою DeepSeek, яку я рекомендую, є ChatGPT. Я використовую ChatGPT досить часто для різних речей. Але що мені найбільше подобається в ньому, так це його розмовна здатність та те, як добре він обробляє широкий спектр запитів, від неформальної бесіди до більш складних тем, таких як програмування чи історія.

DeepSeek і ChatGPT мають багато спільного, наприклад, їхню здатність обробляти та генерувати текст у розмовному форматі. Однак DeepSeek виділяється у високих бенчмарках для спеціалізованих завдань, таких як програмування та математика. Він орієнтований більше на тих, хто потребує швидкості та точності у галузях, таких як математика, криптографія чи просунуті можливості моделей штучного інтелекту. DeepSeek має рівень точності 90% у математиці порівняно з 83% у ChatGPT. З іншого боку, ChatGPT відомий своєю дружньою природою та здатністю глибоко займатися більш загальними, повсякденними розмовами.

Якщо вам потрібна допомога у більш спеціалізованих, технічних завданнях, виберіть DeepSeek. Для більш інтерактивного, привабливого досвіду з гнучкістю для виконання різноманітних тем виберіть ChatGPT!

Perplexity

Наступною альтернативою DeepSeek, яку я рекомендую, є Perplexity. Окрім ChatGPT, це ще одна велика мова модель, яку я дуже люблю для досліджень. Вона відчувається як дослідницький помічник, який не тільки знаходить інформацію, але й організовує та уточнює її на основі моїх потреб.

Хоча DeepSeek зосереджується на міркуванні штучного інтелекту, програмуванні та вирішенні завдань, Perplexity виділяється у штучному інтелекті, пошукові запитах, підсумках та дослідженнях. Обидві платформи сильні у різних областях: DeepSeek ідеальна для завдань, пов’язаних з логікою, тоді як Perplexity краще підходить для відкриття та організації інформації.

Perplexity виділяється у штучному інтелекті, пошукові запитах, витягуючи інформацію з живих інтернет-джерел для надання актуальних результатів. Тим часом DeepSeek зосереджується на просунутому міркуванні та спеціалізованих завданнях, використовуючи свої просунуті моделі. Ці моделі регулярно оновлюються, але не виконують реального часу інтернет-пошуку.

DeepSeek виділяється своїми відкритими моделями, такими як DeepSeek-R1, які дозволяють розробникам налаштовувати штучний інтелект для своїх потреб. Тоді як Perplexity пропонує інструмент дослідження, який відчувається як просунутий пошуковий двигун.

Для штучного інтелекту, який допомагає вирішувати складні завдання, генерувати код та працювати над логічними завданнями, виберіть DeepSeek. Для штучного інтелекту, який покращує дослідження, підсумовує контент та надає актуальні відповіді, Perplexity – це чудовий вибір!

Chatsonic

Останньою альтернативою DeepSeek, яку я рекомендую, є Chatsonic. Що мені найбільше подобається в Chatsonic, так це те, як він спрощує маркетингові завдання за допомогою свого всеосяжного робочого простору штучного інтелекту та вбудованих інструментів оптимізації.

Хоча DeepSeek продемонстрував конкурентну продуктивність у певних областях, таких як математичне міркування, Chatsonic виділяється своїми безшовними маркетинговими інтеграціями та інструментами створення контенту.

На одному боці DeepSeek – це відкрита потужність. Він виділяється у логіці, математиці та програмуванні, роблячи його солідним вибором для технічних користувачів, яким потрібна точність у галузях, таких як математика, криптографія або просунуті можливості моделей штучного інтелекту. API-доступ та безкоштовна модель також пропонують гнучкість для розробників та дослідників. Тоді як Chatsonic розроблений для маркетологів, письменників та фахівців з контенту. Він інтегрується з Ahrefs, Google Search Console та WordPress, роблячи отримання даних у реальному часі та управління кампаніями беззаперечним. На відміну від DeepSeek, який зосереджується на обчисленнях, але може бути використаний для створення контенту та аналізу, Chatsonic пріоритезує брендинг, автоматизовані робочі процеси та вибір моделей штучного інтелекту для творчих проєктів.

Для просунутої моделі штучного інтелекту для вирішення завдань, програмування та дослідження виберіть DeepSeek. Але якщо ваша увага зосереджена на створенні контенту, маркетингу та автоматизації, виберіть Chatsonic!

Огляд DeepSeek: Правильний інструмент для вас?

Після тестування функцій DeepSeek (DeepThink-R1, пошук в інтернеті та аналіз документів), я був особливо вражений його здатністю вирішувати завдання міркування та генерувати вдумливі, структуровані відповіді. Однак деякі технічні проблеми зробили досвід трохи нерівним.

Незважаючи на це, DeepSeek продемонстрував великий потенціал, особливо у обробці складних запитів з глибиною та ясністю. Його інтуїтивний інтерфейс та логічне міркування справді виділилися для мене. Хоча іноді траплялися збої, він залишається перспективним інструментом для дослідження та аналізу!

Якщо вам потрібен потужний, економічно ефективний штучний інтелект для програмування та технічних завдань, DeepSeek – це солідний вибір. Але якщо ви шукаєте найкращі альтернативи DeepSeek, я рекомендую ці варіанти:

• ChatGPT – найкращий для загальних розмов штучного інтелекту, створення контенту, генерації ідей та програмування. Він пропонує більш природний, інтерактивний досвід з високим рівнем надійності.
• Perplexity – найкращий для досліджень та фактологічних відповідей. Його штучний інтелект, пошукові запити, надають актуальні результати, витягнуті з живих інтернет-джерел, що робить його ідеальним для академічних чи бізнес-досліджень.
• Chatsonic – найкращий для генерації зображень штучного інтелекту, пошуку в інтернеті в реальному часі та голосових взаємодій. Він є сильним варіантом для цифрових маркетологів, творців контенту та підприємств, які шукають штучний інтелект з мультимедійними можливостями.

Дякую за читання моєї рецензії на DeepSeek! Сподіваюсь, вона була вам корисною.

Спробуйте основні функції DeepSeek безкоштовно та побачите, як вам сподобається!

Часто задавані питання

Чи можна довіряти DeepSeek?

Можливості штучного інтелекту DeepSeek вражаючі, але існують суттєві проблеми з приватністю та безпекою через його практику зберігання даних у Китаї. Також існують потенційні вразливості до дезінформації. Хоча модель показує перспективи у галузях, таких як математика та програмування, підходьте до неї з обережністю через її схильність до генерації шкідливого контенту та відсутність прозорості щодо обробки даних.

Як DeepSeek відрізняється від ChatGPT?

DeepSeek виділяється технічною точністю, зосереджуючись на завданнях, пов’язаних з міркуванням, таких як програмування, математика та структуроване вирішення завдань. Тоді як ChatGPT пропонує більш універсальний та розмовний досвід, придатний для творчого письма, генерації ідей та неформальних розмов. DeepSeek також використовує модель самонавчання без нагляду людини, що робить його більш економічно ефективним. Він також пропонує функції, такі як необмежені запити та можливість запуску на локальних машинах.

Для чого використовується DeepSeek?

DeepSeek – це фірма з розробки штучного інтелекту, яка створює відкриті великі мовні моделі (LLM) для різних завдань. Ці LLM особливо сильні у формальному міркуванні, програмуванні та вирішенні завдань. DeepSeek пропонує різні послуги, включаючи веб-інтерфейс, мобільний додаток та доступ до API.

Чи є DeepSeek безкоштовним?

Так, DeepSeek пропонує повністю безкоштовний тариф з повним доступом до своїх основних функцій. Це означає, що будь-хто може використовувати моделі DeepSeek-V3 та R1 без обмежень! На відміну від багатьох сервісів штучного інтелекту, які обмежують безкоштовне використання, DeepSeek пропонує необмежений доступ до свого чат-бота та моделей без вимог кредитної картки чи обмежень на щоденні запити.

Хто є власником DeepSeek?

DeepSeek належить High-Flyer, китайському хедж-фонду. Його заснував Liang Wenfeng, 40-річний підприємець, який закінчив Університет Чжецян. Liang Wenfeng є генеральним директором DeepSeek і раніше був співзасновником High-Flyer, компанії з квантитативного інвестиційного управління, яка зараз керує звітними 8 мільярдами доларів активів

Чому акції Nvidia падуть через DeepSeek?

Акції Nvidia впали на 17% 27 січня 2025 року через оголошення DeepSeek про економічно ефективну модель штучного інтелекту, яка досягає подібної продуктивності західних моделей при значно нижчій вартості. Це викликало побоювання щодо майбутнього попиту на високопродуктивні чіпи Nvidia, які є ключовими для її бізнесу. Це також викликало страхи щодо збільшення конкуренції у глобальній сфері штучного інтелекту.

Чи є DeepSeek R1 безкоштовним?

DeepSeek R1 пропонує як безкоштовні, так і платні тарифи, з ціною, починаючи з 0,14 долара за мільйон введених токенів та 0,28 долара за мільйон виведених токенів. Хоча він не зовсім безкоштовний, DeepSeek R1 пропонує дуже доступний варіант порівняно з іншими моделями штучного інтелекту, деякі з яких пропонують обмежене безкоштовне використання або низькозатратний доступ.