DeepSeek — это китайская компания по разработке искусственного интеллекта, которая создала открытую нейросеть R1. В январе 2025 года она шокировала мир, доказав, что мощный ИИ можно создать за $5,5 млн вместо сотен миллионов. Модель обогнала ChatGPT в App Store и работает на архитектуре Mixture-of-Experts, которая использует только 5,5% параметров для каждого запроса.
DeepSeek — это китайская компания по разработке искусственного интеллекта, которая в январе 2025 года перевернула ИИ-индустрию. Она создала нейросеть R1 за $5,5 миллиона (в 340 раз дешевле конкурентов) и обогнала ChatGPT в App Store за считанные дни. Акции Nvidia упали на 17%, капитализация потеряла около $600 миллиардов. Президент США назвал это “звонком-пробуждением”, а венчурные инвесторы заговорили о новом “Спутнике” в гонке искусственного интеллекта.
Что же случилось? DeepSeek доказал простую, но шокирующую вещь: создать мощный ИИ можно не за сотни миллионов, а за каких-то несколько миллионов долларов. И при этом он не уступает, а кое-где и превосходит западных гигантов.
Часто задаваемые вопросы о DeepSeek
❓ Что такое DeepSeek?
DeepSeek — китайская компания по разработке ИИ, основанная в июле 2023 года. Создала открытую нейросеть R1 с 671 млрд параметров за $5,5 млн. Модель работает на архитектуре Mixture-of-Experts и доступна бесплатно.
❓ Почему DeepSeek такой дешевый?
Использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), которая активирует только 5,5% параметров для каждого запроса. Это снижает вычисления на 75% по сравнению с плотными моделями типа ChatGPT.
❓ DeepSeek доступен в Украине?
Да, DeepSeek доступен без VPN через сайт deepseek.com и мобильное приложение. Полностью бесплатен для базового использования. API стоит в 20-30 раз дешевле OpenAI.
❓ В чем преимущество DeepSeek перед ChatGPT?
DeepSeek бесплатен, превосходит ChatGPT в математике (87,5% на AIME 2025 vs 74%), быстрее генерирует код, имеет открытый исходный код. Режим DeepThink показывает пошаговую логику решения задач.
Эволюция гонки: как ИИ-индустрия пришла к DeepSeek
Вспомните 2022 год. OpenAI выпускает ChatGPT, и весь мир сходит с ума. Казалось, что только компании с многомиллиардными бюджетами могут создать что-то стоящее в области больших языковых моделей. Google потратил на Gemini кучу денег. Meta вложил миллиарды в Llama. На обучение GPT-4 было потрачено $100 миллионов. Все верили в один закон: чем больше денег и процессоров — тем умнее модель.
Но в этой гонке вооружений была проблема. Модели становились всё более прожорливыми в плане ресурсов, а реальная польза росла не так быстро. Это как если бы автомобили становились мощнее, но расход бензина рос быстрее скорости. Индустрия упиралась в потолок — законы масштабирования начинали давать сбой.
И тут появляется DeepSeek. Компания потратила на обучение модели V3 всего $5,58 млн. Это меньше, чем стоит элитная квартира в центре Киева.
А финальное дообучение модели R1 обошлось в $294 тысячи — примерно как бюджетный Tesla. Разница с конкурентами? В 340 раз.
Секрет оказался не в том, чтобы бросать деньги на проблему, а в умном подходе к архитектуре.
Итог раздела
До 2025 года ИИ-индустрия считала, что качество модели напрямую зависит от бюджета. DeepSeek разрушил этот миф, создав модель за $5,5 млн — в 340 раз дешевле конкурентов. Ключ к успеху — не деньги, а умная архитектура.
Что такое DeepSeek: китайский стартап, изменивший правила игры
DeepSeek — это китайская компания по разработке искусственного интеллекта, основанная в июле 2023 года Лян Вэньфэном. Он же создал хедж-фонд High-Flyer, который и финансирует всё это предприятие. Компания базируется в Ханчжоу, провинция Чжэцзян. Там работает меньше 200 человек — для сравнения, в OpenAI больше 4500 сотрудников.
📍Местоположение: Ханчжоу, провинция Чжэцзян, Китай
👥Команда: менее 200 сотрудников (OpenAI — 4500+)
💰Финансирование: хедж-фонд High-Flyer (основатель Лян Вэньфэн)
📅Первая модель: ноябрь 2023 года
DeepSeek начал как исследовательский проект. Первая модель вышла в ноябре 2023 года, но особого шума не наделала. Компания спокойно итерировала, выпускала новые версии, делилась результатами в академических работах. И вдруг — бум. Январь 2025-го. Модель DeepSeek-R1 запускается вместе с мобильным приложением, и к 27 января она обгоняет ChatGPT как самое скачиваемое бесплатное приложение в американском App Store.
Почему это важно? DeepSeek делает свои модели открытыми. Все весы модели выпущены под лицензией MIT — самой либеральной из существующих. Вы можете скачать их, модифицировать, использовать в коммерческих проектах. Это полная противоположность закрытым моделям OpenAI.
Итог раздела
DeepSeek — китайский стартап из 200 человек, который за полтора года прошел путь от неизвестной лаборатории до лидера App Store. Открытый код под лицензией MIT — главное отличие от закрытых моделей OpenAI.
Архитектура Mixture-of-Experts: почему DeepSeek такой эффективный
Что это за MoE-архитектура?
Представьте себе огромную корпорацию. В ней работает 671 тысяча сотрудников — это количество параметров модели DeepSeek R1. Теперь вопрос: для решения конкретной задачи нужно ли собирать всех 671 тысячу человек в одну комнату? Конечно, нет. Вы соберете команду из 37 человек — узких специалистов, которые разбираются именно в этой проблеме.
💡 Простая аналогия
При генерации ответа используется только 5,5% от общего числа параметров, причем их набор динамически подбирается в зависимости от конкретного пользовательского запроса. Для математики активируются одни “эксперты”, для написания кода — другие, для философских рассуждений — третьи.
Чем MoE отличается от обычной архитектуры?
ChatGPT построен на плотной (dense) архитектуре. Это как монолитный супермаркет, где для любой покупки вы проходите мимо всех отделов. DeepSeek — это торговый центр с отдельными бутиками. Вам нужна обувь? Идете прямо в обувной магазин, минуя остальные 200 точек.
Результат? DeepSeek снижает количество вычислений на 75%, при этом качество и скорость ответов не страдают. Это не магия — это просто инженерная элегантность. Зачем нагружать весь мозг модели, когда можно активировать только нужную часть?
Какую проблему это решает для обычных пользователей?
Меньше вычислений = меньше энергии = дешевле использование. Обучение модели DeepSeek V3 обошлось в $5,58 миллиона, что в десятки раз дешевле, чем у ChatGPT. И эта экономия передается пользователям — DeepSeek полностью бесплатен для базового использования.
Из таблицы видно ключевое преимущество DeepSeek: при сопоставимом качестве модель полностью бесплатна и в десятки раз дешевле в обучении. Архитектура MoE позволяет использовать только 5,5% параметров вместо 100%, что радикально снижает вычислительные затраты. Для технических задач — математики и программирования — DeepSeek превосходит ChatGPT, показывая 87,5% точности на бенчмарке AIME 2025.
Итог раздела
Архитектура Mixture-of-Experts — секрет эффективности DeepSeek. Вместо активации всех 671 млрд параметров модель использует только 5,5% для каждого запроса. Это снижает затраты на 75% без потери качества — главный прорыв 2025 года.
DeepSeek R1: модель, которая умеет думать
В январе 2025 года DeepSeek выпустил свою “reasoning model” — модель рассуждения R1. Что это значит?
Как работает reasoning в R1?
Обычные языковые модели работают как скоростной поезд. Вопрос залетает — ответ вылетает. Быстро, но иногда поверхностно. R1 работает иначе. Она делает паузу, “думает” — генерирует внутренние токены рассуждения, которые вы даже видите в интерфейсе. В модели R1-0528 среднее количество токенов рассуждений выросло с 12 тысяч до 23 тысяч на один вопрос.
Это как если бы вы попросили математика решить сложную задачу. Хороший математик не выдаст ответ сразу — он возьмет лист бумаги, начнет расписывать промежуточные шаги, проверит несколько подходов, отбросит неверные пути. Именно так работает R1.
🧮 Пример работы режима DeepThink
Запрос: “Найди корни уравнения x² + 5x + 6 = 0”
DeepSeek показывает: анализ дискриминанта → расчет по формуле → проверку ответа → итоговый результат с объяснением.
ChatGPT просто выдаст: “x₁ = -2, x₂ = -3”
Обучение с подкреплением без человека
DeepSeek-R1-Zero был обучен с использованием крупномасштабного обучения с подкреплением (RL) без предварительной тонкой настройки под наблюдением человека (SFT). Проще говоря, модель сама научилась рассуждать методом проб и ошибок. Ей давали задачи, она пробовала разные способы решения, получала “награду” за правильные ответы.
Это прорыв. Раньше считалось, что для обучения моделей нужны тонны размеченных человеком данных. DeepSeek показал: можно и без этого.
Итог раздела
DeepSeek R1 — первая reasoning model с открытым кодом. Показывает процесс “мышления” через 12-23 тысячи токенов рассуждений. Обучена без разметки человеком через reinforcement learning — методологический прорыв в ИИ.
Взгляд с другой стороны: в чем DeepSeek проигрывает
Давайте будем честны. DeepSeek — не идеал, и у него есть серьезные проблемы.
⚠️Первая проблема — цензура. Модель следует официальной идеологии Коммунистической партии Китая и применяет цензуру в ответах на вопросы. Спросите про Тяньаньмэнь 1989 года или про Си Цзиньпина — получите уклончивый ответ или отказ. Это встроено на уровне обучения и финальной настройки.
⚠️Вторая проблема — приватность данных. Италия заблокировала DeepSeek в январе 2025 года из-за проблем с защитой данных. Германия последовала в июне 2025-го. Регуляторы ЕС обеспокоены тем, что данные пользователей передаются в Китай без должной защиты.
⚠️Третья проблема — качество на некоторых задачах. В простых диалогах, генерации креативного текста, написании эссе ChatGPT все еще лучше. DeepSeek заточен под логику, математику, код. В “человечности” общения он уступает.
Но вот что интересно. Для технических задач — программирования, анализа данных, решения математических задач — DeepSeek часто обгоняет конкурентов. На бенчмарке AIME 2025 точность составила 87,5%. Это очень серьезный результат.
Итог раздела
У DeepSeek три серьезных недостатка: цензура КПК, проблемы с приватностью (блокировки в ЕС) и слабость в креативных задачах. Но в технических областях — математике, коде, анализе — он превосходит ChatGPT.
DeepSeek vs ChatGPT: кто кого?
Хватит теории. Давайте сравним на практике.
✓Стоимость использования: DeepSeek полностью бесплатен. ChatGPT требует платную подписку от $20 в месяц для доступа к GPT-4o.
✓Программирование: DeepSeek быстрее генерирует рабочие решения и часто добавляет полезные детали, такие как комментарии к строкам. Для разработчиков это огромный плюс.
✓Математика и логика: DeepSeek вырывается вперед. Режим DeepThink показывает пошаговую логику решения задачи — идеально для обучения.
✗Креативное письмо: ChatGPT пока впереди. Он лучше понимает нюансы, эмоции, создает более живой текст.
≈Скорость: Здесь паритет. Обе модели отвечают быстро.
Итог раздела
DeepSeek побеждает в цене (бесплатно), программировании и математике. ChatGPT лучше в креативном письме и живом диалоге. Скорость одинаковая. Выбор зависит от задач: технические проекты — DeepSeek, креатив — ChatGPT.
Модели DeepSeek: что выбрать
DeepSeek выпустил несколько версий своих моделей. Какая вам подойдет?
R1DeepSeek-R1 (январь 2025) — базовая модель рассуждения с 671 миллиардом параметров. Это флагман линейки. Поддерживает контекст до 128 тысяч токенов.
R1-0528DeepSeek-R1-0528 (май 2025) — обновленная версия с поддержкой системных промптов, JSON-вывода и вызова функций. Подходит для создания AI-агентов.
V3.1DeepSeek-V3.1 (август 2025) — гибридная модель с режимами thinking и non-thinking. Можете выбирать, нужно ли глубокое рассуждение или быстрый ответ.
DistilledОблегченные версии — модели, обученные на данных большой R1. Например, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Меньше размером, но сохраняют большую часть возможностей.
Итог раздела
Линейка DeepSeek включает R1 (флагман для сложных задач), R1-0528 (для AI-агентов), V3.1 (гибридный режим) и distilled-версии для локального запуска. Все модели открытые, под лицензией MIT.
Как начать пользоваться DeepSeek
Хорошая новость: DeepSeek доступен без VPN и региональных ограничений. Достаточно зайти на сайт deepseek.com или скачать мобильное приложение.
Интерфейс интуитивный. Можете включить режим глубокого рассуждения (Deep Think), чтобы видеть, как модель “думает” над задачей. Есть поиск в интернете — когда он не перегружен, работает быстро.
Для разработчиков доступен API. Стоимость смешная по сравнению с OpenAI — примерно в 20-30 раз дешевле.
🚀 Как начать работать с DeepSeek
1Перейдите на deepseek.com (без VPN)
2Зарегистрируйтесь через email или Google-аккаунт
3Включите режим Deep Think для сложных задач
4Для API получите ключ в настройках профиля
Итог раздела
DeepSeek полностью доступен без VPN и региональных ограничений. Регистрация занимает минуту, базовое использование бесплатно. Режим Deep Think показывает процесс рассуждения. API для разработчиков в 20-30 раз дешевле OpenAI.
Будущее DeepSeek: что дальше
DeepSeek разрабатывает ИИ-модель с продвинутыми функциями AI-агента для конкуренции с OpenAI, выпуск запланирован на конец 2025 года. Агенты — это следующая ступень эволюции ИИ. Модель, которая не просто отвечает на вопросы, а выполняет многошаговые действия от имени пользователя.
Рецензируемая версия исследования о DeepSeek R1 была опубликована в журнале Nature в сентябре 2025 года. Это важный момент — академическое признание методологии компании.
DeepSeek доказал: инновации в ИИ не требуют миллиардных инвестиций. Нужна умная архитектура, эффективные алгоритмы обучения и немного дерзости.
Что это значит для индустрии? Конкуренция усилится. OpenAI уже снизил цены. Google внедрил льготные тарифы для Gemini. Meta активизировал разработку Llama.
А для обычных пользователей это значит одно: мощный ИИ становится доступным. Не за $20 в месяц. Совсем бесплатно.
Итого: DeepSeek в трех абзацах
DeepSeek — это китайская компания, которая в 2025 году перевернула ИИ-индустрию, показав, что создать модель уровня ChatGPT можно за миллионы, а не сотни миллионов долларов.
Архитектура Mixture-of-Experts делает модель эффективной и дешевой в использовании. Модель R1 умеет глубоко рассуждать, особенно хороша в математике и программировании.
Есть недостатки — цензура, вопросы приватности. Но для технических задач это серьезный инструмент, который к тому же бесплатен.
+ Поки що немає коментарів
Додайте свій коментар