Нейросеть DeepSeek: что умеет и как конкурирует с ChatGPT

Китайские модели кодят, «говорят» на русском и зарождают сомнения в эффективности крупных вложений в ИИ.

В январе 2025 года китайская нейросеть DeepSeek сдвинула чат-бот компании OpenAI с пьедестала: обогнала ChatGPT по количеству скачиваний в App Store, заставила инвесторов задуматься об эффективности их вложений, а заодно — обвалила акции Nvidia и ещё нескольких технологических гигантов, в том числе Intel. Правда ли, что DeepSeek — серьёзный конкурент ChatGPT, и как пользоваться нейросетью в России (спойлер: очень легко и бесплатно) — в этом тексте.

Содержание:

DeepSeek — это стартап, или китайская исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, которая выросла из хедж-фондовой компании High-Flyer в 2023 году. Тогда основатель компании Лян Вэньфэн инициировал разработку нового ИИ с открытым кодом, который должен был конкурировать с другими LLM (с англ. large language model — «большая языковая модель»), в частности с GPT-4. Забегая вперёд: у разработчиков это получилось.

Предисловие: создание китайской нейросети обошлось всего в $5 млн. Для сравнения: OpenAI потратила $100 млн только на разработку GPT-4. Низкая стоимость и результаты работы DeepSeek заставили инвесторов усомниться, что в развитие ИИ стоит вкладывать миллиарды долларов. Это может стать переломным моментом для индустрии.

Вокруг DeepSeek-R1 спустя несколько дней после запуска поднялась шумиха. Новости об обвале акций и кибератаках появлялись практически каждый час.

На момент публикации статьи (28 января 2025 года) DeepSeek-R1 — новейшая модель, которая:

У DeepSeek также есть приложение. Скачать его можно в App Store, Google Play или просканировав QR-код на сайте (кнопка «Get DeepSeek App» на главной странице).

Чат-бот и приложение бесплатны, а вот доступ к API DeepSeek платный: от $0,14 за миллион токенов (наименьшая единица текста). Стоимость и скорость ответа зависят от модели и кеширования контента.

Кроме этого, нейросетью можно пользоваться локально — прямо на ПК. Нужно только установить бесплатный фреймворк для запуска и управления большими языковыми моделями (LLM) Ollama:

Лайфхак: рассчитать минимальные требования для работы с определённой LLM-моделью можно в этом калькуляторе.

Зачем скачивать DeepSeek на компьютер?

Бонус для разработчиков: благодаря открытому коду DeepSeek можно обернуть в собственный интерфейс или доработать.

В веб-версии рабочая область нейросети напоминает ChatGPT. В окне чат-бота нужно написать промпт — задание, которое должна выполнить нейросеть.

Начнём новый чат. В нём попросим DeepSeek написать программу движения робота, останавливающегося при достижении чёрной линии. Нейросеть сгенерировала код на языке Python, добавила комментарии, объяснила свою логику и привела пример для использования кода на платформе LEGO Mindstorms EV3 (на MicroPython).

В новом чате спросим у нейросети, как она понимает смысл пушкинских строк. Результат: нейросеть составила текст, который можно использовать в школьном реферате. Она объяснила общий смысл, указала источник строк и сделала подробный анализ смысла произведения.

В чат-боте попросим сгенерировать картинку по промпту: «Драконы празднуют день рождения в офисе». Если включить функцию DeepThinking (R1), нейросеть дополнит промпт деталями, пропишет цветовую гамму и настроение. Интересно, что в «мыслительном процессе» DeepSeek сообщает, что генерировать картинку будет в DALL-e, но на деле присылает ссылку на изображение, созданное в нейросети pollinations.ai.

И это не единственная ошибка самоидентификации у DeepSeek. В «общении» нейросеть называет себя ChatGPT. Эксперт по машинному обучению Аакаш Кумар Найн считает, что происходит это из-за того, что «многие данные, доступные в интернете, уже были загрязнены GPT».

С помощью кнопки-скрепки загрузим в чат скриншот с характеристиками кофемашины и попросим нейросеть определить, какое давление у помпы. Результат: DeepSeek дала правильный ответ, но кроме этого поделилась рекомендацией — какое давление будет оптимальным для приготовления эспрессо.

А как вы думаете, DeepSeek правда может изменить рынок нейросетей? Будут ли инвесторы отдавать предпочтение небольшим компаниям-разработчикам вместо зарекомендовавших себя, но дорогих гигантов?