Обзор DeepSeek: Основные характеристики и области применения (ноябрь 2025)

Что такое Deepseek и почему он должен быть вам интересен? Что еще более важно, может ли он заменить ChatGPT и предоставляет ли он заметки и резюме встреч?

Мы рассмотрим все это и многое другое, включая функции, цены и безопасность. Если вы слышали о Deepseek, так же известном как китайский ChatGPT с открытым исходным кодом, но не знаете, подходит ли он вам, то скоро узнаете.

TL;DR: Что нужно знать о DeepSeek (2025)

DeepSeek - это новая языковая модель искусственного интеллекта, созданная китайской компанией High-Flyer и призванная бросить вызов таким лидерам индустрии, как ChatGPT и Claude, благодаря своей экономичной и высокопроизводительной конструкции. Используя архитектуру Mixture of Experts (MoE), DeepSeek активирует только те части своей модели, которые необходимы для каждой задачи, что делает ее более быстрой и ресурсоэффективной.

Утверждая, что в отраслевых бенчмарках она превосходит GPT-5 и Claude Sonnet 4.5, она привлекает внимание своей точностью, доступностью и потенциалом демократизации доступа к мощному искусственному интеллекту.

Однако китайское происхождение DeepSeek и непрозрачная политика в отношении данных вызвали опасения по поводу конфиденциальности и безопасности, особенно у компаний, работающих в соответствии со строгими законами о соблюдении данных. Несмотря на то, что для разработчиков и технических пользователей эта технология многообещающа, ее ограниченные возможности тонкой настройки и неопределенная надежность инфраструктуры могут пока ограничить более широкое применение.

Лучше всего подходит для: Разработчикам, исследователям и командам, ориентированным на работу с данными, которые ищут эффективную и технически точную альтернативу американским моделям на основе искусственного интеллекта.

Избегайте, если: Вы работаете с конфиденциальными или регулируемыми данными, особенно в западных странах.

Вердикт: DeepSeek - впечатляющий новичок и потенциальный разрушитель в гонке ИИ, но к нему лучше относиться с осторожностью, пока его безопасность, прозрачность и долгосрочная надежность не будут полностью проверены.

Что на самом деле представляет собой DeepSeek?

DeepSeek - это продвинутая языковая модель ИИ, созданная для того, чтобы конкурировать с такими инструментами, как ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic. Созданная с упором на эффективность, адаптивность и рентабельность, DeepSeek быстро завоевала внимание благодаря своему разрушительному потенциалу в сфере бизнеса, исследований и личной продуктивности на основе ИИ.

DeepSeek попал в заголовки газет после своего запуска, нарушив работу финансовых рынков и вызвав недоумение благодаря заявленной стоимости разработки - всего 6 миллионов долларов. Если это правда, то это на 98,89 % меньше, чем 540 миллионов долларов, которые, как сообщается, OpenAI потратит только в 2022 году. Это свидетельствует о существенном изменении стоимости разработки ИИ, делая мощные модели ИИ более доступными для небольших компаний и исследовательских институтов.

Однако некоторые эксперты сомневаются в точности заявленной стоимости DeepSeek, предполагая, что реальные инвестиции в разработку могут быть значительно выше, если учесть вычислительные ресурсы, таланты и инфраструктуру. Независимо от точной цифры, запуск DeepSeek сигнализирует о растущем вызове доминированию гигантов ИИ, доказывая, что могут появиться новые игроки с конкурентоспособными моделями при потенциально более низких затратах.

Почему DeepSeek так популярен?

DeepSeek привлекает к себе внимание по нескольким причинам. Во-первых, он совершенно бесплатен и не имеет ограничений на использование (в отличие от ChatGPT), а его веса также являются открытым исходным кодом и бесплатны для использования, хотя полные данные обучения и бэкэнд-стек остаются собственными. Это означает, что любой желающий может просматривать, копировать, загружать и изменять веса модели, которые DeepSeek выложила в открытый доступ. Вы можете скачать обученную модель, запустить ее локально, доработать или построить свой собственный вариант, но вы не сможете увидеть оригинальный код обучения, наборы данных или конвейер, использованный для ее создания.

Ландшафт искусственного интеллекта быстро меняется, и компании ищут альтернативы помимо OpenAI и Google, а многие рассматривают возможность полного отказа от услуг американских компаний. Развитие DeepSeek говорит о том, что компании хотят иметь больше возможностей для выбора технологий ИИ, особенно моделей, которые предлагают конкурентоспособную производительность при большей прозрачности и гибкости.

Что такого спорного в DeepSeek?

Опасения по поводу безопасности и этичности использования ИИ вызвали интерес у пользователей, особенно у тех, кто занимает федеральные должности в США и некоторых странах Европы. Например, DeepSeek открыто говорит о том, что его данные хранятся на централизованных китайских серверах. Для государственных служащих США это большое "нет-нет". На самом деле, им это настолько не нравится, что они запретили пользоваться этим сервисом государственным служащим. Этот запрет также распространяется на российские, иранские или северокорейские модели ИИ.

Причина такого запрета?

"Мы находимся в состоянии новой холодной войны, и ИИ - стратегическая технология в центре. КПК не занимается инновациями - она ворует, масштабирует и подрывает. От кражи интеллектуальной собственности и контрабанды чипов до внедрения ИИ в системы наблюдения и военные платформы - Китайская коммунистическая партия стремится использовать эту технологию в качестве оружия. Мы должны провести четкую линию: Правительственные системы США не могут работать на инструментах, созданных для обслуживания авторитарных интересов".

Джон Муленаар, американский конгрессмен

По сути, США, будучи благородным и героическим протагонистом мира, боятся ИИ других стран, потому что не доверяют им. Но нам, людям, совершенно нечего бояться OpenAI, Anthropic или любой другой западной крупной технологической компании, если уж на то пошло. Мы - хорошие парни, помните!

Несмотря на мой сарказм, это действительно то, во что верят американские политики (возможно, не те, которые хорошие парни). Они считают, что китайский ИИ может быть использован для шпионажа за ними. И, вероятно, они не ошибаются. Аналогично, Китай запретил ChatGPT от OpenAI, так что это - "синица в руке". Они оба играют в одну и ту же игру, а это значит, что очень вероятно, что у правительств есть черный доступ к выбранному вами LLM, независимо от того, какой из них вы выбрали. Они просто не говорят вам об этом. Добро пожаловать в мир пост-приватности.

При нынешнем положении дел данные, хранящиеся в Китае, являются большим тревожным сигналом для многих западных предприятий. Если DeepSeek введет новые гарантии конфиденциальности и безопасности, это может привлечь пользователей, которые с опаской относятся к потенциальным рискам, связанным с основными платформами ИИ.

DeepSeek против ChatGPT: Кто из них лучше?

DeepSeek и ChatGPT - обе модели искусственного интеллекта, предназначенные для решения языковых задач, но они созданы с учетом разных приоритетов. Если ChatGPT широко известен своими разговорными способностями, то DeepSeek позиционируется как альтернатива, ориентированная на структурированные ответы и точность в технических областях.

Однако все гораздо сложнее. DeepSeek имеет открытый исходный код, что позволяет абсолютно любому человеку запускать свою собственную локальную версию или делать ребрендинг по своему усмотрению. Кроме того, она бесплатна без ограничений на использование. Несмотря на то, что OpenAI называют "открытым", ChatGPT не является открытым исходным кодом, не бесплатен для использования и поставляется с кучей ограничений на использование.

Вот краткое описание их сравнительных характеристик

Быстрое сравнение: DeepSeek V3 против GPT-5 (2025)

Характеристика	DeepSeek V3	GPT-5 (ChatGPT)
Архитектура / Параметры	Модель смеси экспертов с ~671B общих параметров (≈37B активных на токен)	Архитектура плотного трансформера (точное количество параметров не раскрывается)
Контекстное окно	До ~128 тысяч токенов	До ~400K токенов (в премиум-уровнях)
Мультимодальные возможности	Преимущественно текстовые; ограниченная интеграция изображений и голоса	Полностью мультимодальный - поддерживает текст, изображение и голос
Статус открытого источника	Открытый вес (имеются модельные веса и контрольные точки)	Закрытый источник (нет публичных весов или кода)
Цены	Бесплатно для локального использования; API от ~$0,028 за 1М токенов (ввод, попадание в кэш)	Вход ~$1,25 за 1 млн токенов; выход ~$10 за 1 млн токенов
Доступ к API	Доступны публичный API и варианты самостоятельного хостинга	API корпоративного уровня через OpenAI и Microsoft
Тонкая настройка	Доступно для пользовательских локальных развертываний	Доступно только через платформу OpenAI
Конфиденциальность данных	Зависит от развертывания; при самостоятельном размещении - полностью частный.	Управляется компанией OpenAI (SOC 2, GDPR-совместимый)
Скорость	Чрезвычайно высокая производительность (~50 токенов/сек).	Аналогичная генерация в режиме реального времени (~45-50 токенов/сек)
Основные сильные стороны	Экономичная, гибкая, настраиваемая, сильная в логике и кодовых рассуждениях	Широкий мультимодальный интеллект, творческая жилка, надежность на предприятии
Основные ограничения	Ограниченная мультимодальная поддержка, меньшее количество интеграций, некоторые проблемы с конфиденциальностью	Закрытая экосистема, высокая стоимость, ограниченный контроль пользователей

В чем сходство между ChatGPT и DeepSeek?

Обе модели генерируют текстовые ответы и могут помочь в решении самых разных задач - от ответов на вопросы до составления контента. Они широко используются в бизнесе, исследованиях и творческих сферах, помогая пользователям оптимизировать рабочие процессы и генерировать идеи.

В популярных тестах модели OpenAI и DeepSeek демонстрируют схожие результаты по целому ряду категорий. Например, модель o1 от OpenAI показала практически одинаковые результаты с моделью R1 от DeepSeek в следующих тестах: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU и SWE-bench Verified. Согласно приведенному ниже графику, единственным тестом, в котором разница между ними составила более 1 балла, был GPQA Diamond, где OpenAI занял первое место с результатом 75,7 против 71,5 у DeepSeek.

Хотя я не смог найти прямого сравнения последних моделей (GPT-5 и DeepSeek V3.1), вот как они выглядели в сравнении друг с другом в начале этого года.

В чем ключевые различия между ChatGPT и DeepSeek?

Если с точки зрения производительности между ChatGPT и DeepSeek есть много общего, то что же можно сказать о различиях?

Согласно личным тестам Вади Заатура, DeepSeek намного лучше, когда дело доходит до кодирования. Он резюмирует это следующим образом: "Спойлер: Фокус DeepSeek на качестве кода, мастерстве TypeScript и покрытии тестами делает его фронтенд-союзником, которого вы так жаждали".

Он также рассказывает о результатах бенчмарков кодирования: "В 50 задачах TypeScript React (например, дженерики в хуках) DeepSeek показал точность 94 %, а ChatGPT - 82 %. Для сложных типов (например, дискриминируемых союзов) DeepSeek оказался на 20 % надежнее".

Однако важно помнить, что DeepSeek работает только с текстом и кодом. В то время как ChatGPT может не только читать изображения, но и создавать их! Это дает ему совершенно уникальное преимущество, с которым DeepSeek просто не может конкурировать (пока).

Для более детального сравнения посмотрите руководство Тома, в котором он предлагает обеим программам выполнить одинаковые задания, чтобы сравнить результаты. После девяти заданий DeepSeek одерживает неожиданную победу со счетом 7:2, особенно в логике, пошаговой математике, планировании проектов, бюджетном коучинге и даже написании текстов для социальных сетей. Короче говоря, кажется, что он лучше понимает подсказки, даже если они не объясняются подробно.

Вот еще несколько отличий между ChatGPT и DeepSeek:

Решение сложных задач: Как уже говорилось, DeepSeek лучше справляется с задачами структурированного рассуждения, набрав 91,6% баллов в бенчмарке DROP. Это говорит о том, что он может быть сильнее при ответе на многошаговые логические запросы. ChatGPT, в свою очередь, может не всегда сохранять точность при решении сложных задач.
Технический фокус: Некоторые утверждают, что DeepSeek более надежен в кодировании, математике и обработке структурированных данных, что делает его более подходящим для задач, требующих точности. ChatGPT, несмотря на свои возможности, иногда выдает ответы, требующие дополнительной проверки.
Подход к обработке: DeepSeek использует модель MoE, активируя только необходимые части своей системы для каждого запроса, что, как сообщается, позволяет ему генерировать более целенаправленные ответы. ChatGPT применяет более широкий метод обработки, который может привести к более общим ответам.
Достоверность информации: Некоторые источники предполагают, что DeepSeek с меньшей вероятностью будет генерировать недостоверную или неправильную информацию. ChatGPT, хотя и способен вести дискуссии, иногда дает уверенные, но неточные ответы, особенно в нишевых технических областях.

В чем ChatGPT может уступать DeepSeek

В нескольких отчетах подчеркиваются некоторые недостатки ChatGPT в технических приложениях:

По данным Forbes, известно, что ChatGPT генерирует неправильные или вводящие в заблуждение ответы, иногда заполняя пробелы правдоподобными, но неверными деталями.

DeepSeek может больше подойти разработчикам, исследователям и тем, кто работает со структурированными данными, поскольку, как утверждается, он обеспечивает более четкие и надежные результаты в этих областях. Для профессионалов, которые используют ИИ для межличностной работы, мозговых штурмов и взаимодействия с клиентами, ChatGPT остается сильным выбором благодаря его разговорным способностям и широкой базе знаний.

Конечно, не стоит забывать и о том, что DeepSeek имеет открытый исходный код и бесплатен для использования, что одним махом превосходит ChatGPT с разных сторон.

Кто создал DeepSeek и каково его назначение?

Компания DeepSeek была основана в 2023 году Лян Вэньфэном, бывшим математиком и управляющим хедж-фондом. Компания базируется в Ханчжоу, провинция Чжэцзян, и является дочерней компанией High-Flyer, хедж-фонда, одним из основателей которого был Лян.

Лианг создал DeepSeek с целью разработки передовых моделей ИИ, которые могли бы соперничать с моделями ведущих западных компаний, но при этом стоили бы в разы дешевле. Это стремление было обусловлено желанием демократизировать технологию ИИ, сделав ее более доступной и эффективной. Используя инновационные методы и оптимизируя имеющиеся ресурсы, DeepSeek стремилась преодолеть ограничения, налагаемые международной торговлей, и высокие затраты, обычно связанные с разработкой ИИ.

Судя по информации, опубликованной в СМИ, основной целью DeepSeek является создание открытых языковых моделей, обеспечивающих высокую производительность без необходимости использования значительных вычислительных ресурсов. Такой подход решает несколько проблем в индустрии ИИ, включая значительные финансовые и экологические затраты на обучение больших моделей, а также барьеры для входа на рынок для небольших организаций, не имеющих значительного финансирования. Уделяя особое внимание эффективности и доступности, DeepSeek стремится расширить внедрение технологий ИИ в различных отраслях.

Можно провести сравнение с децентрализованными технологиями ИИ на основе блокчейна, такими как Artificial Superintelligence Alliance, однако их методы отличаются, а результаты говорят сами за себя. Если DeepSeek можно загрузить и использовать прямо сейчас, то его возможности ограничены LLM. ASI намеревается стать гораздо более масштабной экосистемой, но на данный момент она мало чем может похвастаться в плане фактического внедрения и пользовательской базы.

Как работает DeepSeek?

DeepSeek построен с использованием передовой техники под названием "смесь экспертов" (MoE), что отличает его от многих других моделей ИИ, таких как GPT-5 или Llama 3. Собственный Switch Transformer (2021) компании Google стал пионером применения MoE в масштабе. Архитектура DeepSeek опирается на это направление, но оптимизирует маршрутизацию гораздо более агрессивно.

Это означает, что вместо того, чтобы активировать все части модели для каждого вопроса или задачи, DeepSeek задействует только те участки мозга, которые необходимы для работы. Это помогает ему работать быстрее и эффективнее, но при этом давать высокоточные ответы. В самом простом виде это похоже на команду специалистов, когда для решения проблемы привлекается только нужный эксперт.

DeepSeek V3.1, последняя версия на ноябрь 2025 года, использует 37 миллиардов активных параметров (например, деталей для принятия решений) из 671 миллиарда общих параметров, что делает ее потенциально одной из самых продвинутых моделей на свете. Такая конструкция позволяет ему выполнять сложные задачи без лишней траты ресурсов.

Для обучения DeepSeek его создатели использовали огромное количество данных из разных областей, таких как язык, кодирование и математика. Такое разностороннее обучение помогает ему понимать и отвечать на все виды запросов. Например, в таких тестах, как DROP (измеряет, насколько хорошо он справляется с каверзными вопросами), DeepSeek набрал впечатляющие 91,6 %- самый высокий результат среди всех моделей ИИ, что говорит о его высокой способности понимать и отвечать на сложные вопросы. Claude 3.5 Sonnet набрал 87,1 %, а GPT-4 turbo - 86 %. У некоторых конкурентов, например у Grok, оценки DROP не указаны.

Благодаря использованию интеллектуальных технологий и эффективности DeepSeek может стать мощным инструментом для компаний, исследователей и частных лиц, которым нужна надежная и быстрая помощь ИИ во многих областях. Он создан для точного и быстрого решения реальных задач, что делает его одним из лидеров в области ИИ.

Каковы ключевые особенности DeepSeek?

DeepSeek позиционируется как высокопроизводительная модель искусственного интеллекта, предназначенная для решения широкого спектра задач, но как она на самом деле работает в реальных приложениях? Ниже мы разберем ее ключевые особенности, чтобы понять ее сильные стороны и потенциальные ограничения.

Обработка естественного языка (NLP): Может ли она обрабатывать сложные запросы?

DeepSeek предназначен для обработки сложных языковых задач, включая многоступенчатые рассуждения и интерпретацию структурированных данных. Как уже упоминалось, он показал хорошие результаты в таких бенчмарках, как DROP, которые проверяют способность моделей ИИ обрабатывать сложные запросы.

Это говорит о сильных возможностях в структурированных рассуждениях, но еще предстоит выяснить, как он проявит себя в реальном разговорном взаимодействии по сравнению с ChatGPT, который широко известен своим тонким и естественным диалогом.

Мультимодальные возможности: Может ли он обрабатывать изображения, аудио или видео?

Некоторые модели ИИ, такие как GPT-5, поддерживают мультимодальный ввод, позволяя пользователям обрабатывать изображения, аудио и даже видео. В настоящее время сама система DeepSeek работает преимущественно с текстом, однако вы можете зайти на сайт janus-deepseek.com и получить доступ к их мультимодальному чат-боту, который может понимать и создавать изображения.

В ближайшем будущем DeepSeek намерена выпустить мультимодальную систему ИИ нового поколения, сочетающую в себе обработку текста, изображений и голоса. Это должно было произойти в третьем квартале 2025 года, но, насколько мне известно, по состоянию на ноябрь 2025 года система так и не была выпущена.

Персонализация: Могут ли предприятия настраивать DeepSeek под свои нужды?

Для внедрения ИИ в бизнес очень важна настройка. В то время как OpenAI предоставляет API-доступ к GPT-моделям, позволяя в некоторой степени настраивать их, DeepSeek также использует API (фактически модифицированную версию OpenAI), поэтому его можно использовать аналогичным образом. Кроме того, поскольку DeepSeek имеет открытый исходный код, если вы достаточно подкованы, вы можете настраивать код напрямую. Недостатком является то, что пользователям придется хранить свои данные в Китае, что может противоречить рекомендациям западных правительств.

Скорость и время отклика: насколько быстро он работает по сравнению с конкурентами?

Одним из преимуществ DeepSeek является его архитектура MoE, которая выборочно активирует части модели, а не обрабатывает все сразу. Теоретически это должно ускорить работу DeepSeek по сравнению с полностью плотными моделями, такими как ChatGPT. Однако некоторые пользователи сообщали о проблемах с сервером и медленном времени отклика, что ставит под сомнение его надежность в сценариях с высоким спросом.

API и интеграция: Насколько легко подключиться к другим инструментам?

API очень важны для компаний, которые хотят внедрить искусственный интеллект в свои рабочие процессы. Как и OpenAI и Anthropic , API DeepSeek доступен для использования всем желающим. Всю необходимую информацию вы можете найти в документации по API.

Разработчикам придется оценить, обеспечивает ли он такой же уровень доступности и документации, как и его конкуренты, прежде чем рассматривать его для крупномасштабных приложений.

Для чего используется DeepSeek?

DeepSeek предназначен для решения самых разных задач в различных отраслях. Будь то бизнес, исследования, творческие проекты или повседневная производительность, его возможности предназначены для использования различными способами:

Бизнес-приложения: Поддержка клиентов, автоматизация, генерация контента

DeepSeek может быть интегрирован в платформы обслуживания клиентов, помогая компаниям эффективно обрабатывать запросы. Хотя такие модели, как ChatGPT, широко используются в сервисах чатботов, структурированный подход DeepSeek может быть полезен для обработки точных, технических или основанных на данных ответов.

Автоматизация - еще одна область, где модели ИИ играют важную роль. Предприятия гипотетически могут использовать DeepSeek для составления отчетов, финансового анализа или автоматизации рабочих процессов, сокращая ручные операции и повышая эффективность. Кроме того, контент-команды могут использовать DeepSeek для составления описаний продуктов и маркетинговых материалов, хотя его эффективность в творческих приложениях по сравнению с более разговорными моделями ИИ еще предстоит выяснить.

Академическое и исследовательское применение: Анализ данных, обобщение, языковой перевод

Заявленные сильные стороны DeepSeek в структурированных рассуждениях позволяют предположить, что он может быть полезен для академических исследований и анализа данных. Исследователи могут использовать ИИ для обобщения больших объемов информации, извлечения ключевых моментов и помощи в проведении обзоров литературы.

В сфере образования DeepSeek может поддерживать перевод многоязычного контента, помогая студентам и специалистам, нуждающимся в качественном переводе. Если его возможности по обработке языка будут соответствовать или превосходить существующие модели, он может стать полезным инструментом в академической среде для решения таких задач, как резюмирование научных работ или создание учебных материалов.

Творческое применение: Написание, кодирование, мозговой штурм идей

Профессионалы творческих профессий используют ИИ для повышения производительности, будь то подготовка контента, мозговой штурм или написание кода. Структурированная обработка DeepSeek может сделать его особенно полезным для задач кодирования, помогая разработчикам отлаживать проблемы, генерировать скрипты или оптимизировать алгоритмы.

Писателям ИИ может помочь в составлении конспектов, доработке контента или поиске альтернативных формулировок. Однако, учитывая техническую направленность DeepSeek, его пригодность для написания творческих текстов и рассказов по сравнению с более разговорными моделями, такими как ChatGPT, остается неясной.

Повседневная продуктивность: Записи, планирование, быстрые ответы

Инструменты искусственного интеллекта все чаще используются для повышения личной продуктивности, помогая пользователям управлять задачами, делать заметки и оставаться организованными. DeepSeek может быть интегрирован в цифровые помощники для быстрого поиска информации, подведения итогов или составления расписания.

Для людей, которые полагаются на ИИ для повышения эффективности, DeepSeek может стать альтернативой для структурирования и анализа информации. Если скорость отклика и надежность устройства повысятся, его можно будет позиционировать как полезный инструмент для решения повседневных задач, дополняющий или конкурирующий с существующими инструментами для повышения производительности, работающими на основе ИИ.

Первые реакции на DeepSeek

Когда DeepSeek только появился, он вызвал оживленные дискуссии в профессиональных сетях и на социальных платформах. С одной стороны, это была волна восторга, многие называли ее долгожданным соперником таких признанных лидеров в области ИИ, как OpenAI и Google.

Специалисты отрасли отметили его доступность: заявления о стоимости разработки в 6 миллионов долларов вызвали как интригу, так и скептицизм. Другие были впечатлены его техническими показателями, предполагая, что он может стать переломным моментом в области структурированных рассуждений и эффективности приложений ИИ.

Однако возникли опасения по поводу ее происхождения и потенциальных геополитических последствий. Тот факт, что за DeepSeek стоит китайский хедж-фонд, вызвал дискуссии об управлении данными, конфиденциальности и соблюдении нормативных требований. Это особенно актуально для компаний, работающих в США и Европе. Некоторые опасаются, что эти факторы могут осложнить внедрение системы, даже несмотря на то, что она вызывает интерес своей инновационной архитектурой и доступностью с открытым исходным кодом.

Дебют DeepSeek разделил мнения. Многие рассматривали его как символ прогресса и конкуренции в сфере ИИ, другие же призывали к осторожности, подчеркивая необходимость тщательного тестирования и прозрачности, прежде чем он будет полностью принят в качестве жизнеспособной альтернативы устоявшимся моделям ИИ.

С момента запуска DeepSeek не спешит выпускать обновления, а выпуск очередной модели запланирован на конец 2025 года. Хотя в первые несколько недель работы DeepSeek произвел фурор в мире ИИ, впоследствии его влияние ослабло.

Марио Навфал считает, что Кремниевая долина уже работает на китайском ИИ, несмотря на предупреждения правительств. Он подчеркивает, что Airbnb использует Qwen от Alibaba и что ходят слухи о том, что Cursor использует DeepSeek за кулисами. По иронии судьбы, его твит, скорее всего, был написан искусственным интеллектом.

Насколько безопасен DeepSeek для использования?

Инструменты искусственного интеллекта являются мощными, но требуют тщательных мер безопасности для предотвращения неправомерного использования данных. Используя ChatGPT, Claude или DeepSeek, компании должны оценить, где хранятся их данные, как они обрабатываются и соответствуют ли стандартам соответствия.

DeepSeek, как и другие модели искусственного интеллекта, собирает и обрабатывает данные, поступающие от пользователей, однако политика обработки данных и географическая привязка заставляют задуматься о дополнительных аспектах. Несмотря на расширенные возможности, важно оценить, соответствует ли она вашим требованиям безопасности.

Как DeepSeek обрабатывает данные пользователей?

Согласно политике конфиденциальности, DeepSeek собирает данные о взаимодействии с пользователями, включая текстовые данные, загруженные файлы и отзывы. Как и многие другие модели ИИ, эти данные используются для улучшения системы. Однако одно из ключевых отличий заключается в том, что серверы DeepSeek расположены в Китае, что может повлиять на доступ к данным и управление ими.

Однако это возможно только в том случае, если вы полагаетесь на облачное хранилище. Есть и другой вариант: использовать API для самостоятельного хостинга собственной модели DeepSeek. В этом случае хранение данных остается локальным, и вы сами отвечаете за свою конфиденциальность. Это требует больше технических знаний и, возможно, больше денег на содержание собственных серверов, но это разумный обходной путь для тех, кто этого хочет.

Основные соображения по безопасности и конфиденциальности

Где хранятся данные? Место хранения данных DeepSeek имеет значение, поскольку законы о конфиденциальности данных в разных странах различны. Компании, работающие в регионах со строгими требованиями к соблюдению законов о защите данных, должны учитывать, где обрабатывается и хранится их информация. Самостоятельное размещение позволяет преодолеть некоторые из этих ограничений.
Кто имеет доступ к данным? Хотя компания DeepSeek заявляет, что следует передовым методам обеспечения безопасности, китайские законы о защите информации позволяют государственным органам запрашивать доступ к информации, хранящейся на территории страны. Это может вызвать опасения у компаний, работающих с конфиденциальными или регулируемыми данными.
Как долго хранятся данные? Платформа не раскрывает публично конкретные правила хранения данных, поэтому пользователи не имеют четкого представления о том, как долго хранятся их данные и когда они будут удалены.
Хранит ли DeepSeek данные о взаимодействиях? Модели искусственного интеллекта часто сохраняют некоторые взаимодействия для уточнения своих ответов, но объем хранимых DeepSeek данных остается неясным по сравнению с более широко документированными платформами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT от OpenAI.
Цензурирует ли он определенные темы? По сообщениям СМИ, в том числе The Guardian, было замечено, что DeepSeek подвергает цензуре ответы, связанные с политическими темами. Хотя модерация контента существует во всех моделях ИИ, пользователи должны знать, что DeepSeek может давать ограниченные ответы в зависимости от темы. Хотя стоит отметить, что с этой проблемой сталкивается не только DeepSeek. Выбирайте свой яд.
Что это значит для международного бизнеса? Компаниям, работающим в регионах со сложными международными отношениями, стоит обратить внимание на геополитический аспект использования ИИ. Некоторые организации могут столкнуться с проблемами соблюдения нормативных требований или безопасности, если инструменты ИИ будут подвергаться внешнему надзору. TechRadar отмечает, что даже генеральный директор OpenAI Сэм Альтман признал успехи DeepSeek, но предполагает, что на будущую конкуренцию ИИ могут повлиять более широкие проблемы безопасности.

Пользователям в некоторых отраслях, таких как финансы, юриспруденция или здравоохранение, рекомендуется тщательно изучить политику DeepSeek в отношении данных перед внедрением. Знание того, где и как ИИ обрабатывает информацию, поможет компаниям сделать осознанный выбор, соответствующий их требованиям безопасности и нормативно-правового соответствия.

Что такое Janus и Janus-Pro-7B?

27 января 2025 года компания DeepSeek объявила о выпуске Janus-Pro-7B, передовой модели ИИ с открытым исходным кодом, предназначенной для генерации текста в изображения. Согласно пресс-релизу DeepSeek, Janus-Pro превосходит другие ведущие модели, такие как DALL-E 3 от OpenAI и Stability AI от Stable Diffusion, в эталонных тестах.

В августе 2025 года это подтвердили сторонние тесты. Они обнаружили, что общая точность выполнения задач по переводу текста в изображение у Janus-Pro-7B составила 80 %, в то время как у DALL-E - 67 %. Janus также установил новый стандарт - 99 % точности распознавания одного объекта.

Запуск Janus-Pro последовал за выпуском компанией DeepSeek модели R1, предназначенной для логических умозаключений и решения задач. Вместе эти разработки свидетельствуют о стремлении DeepSeek напрямую конкурировать с лидерами отрасли в различных дисциплинах ИИ, от языковых моделей до визуальной генерации и ИИ, основанного на рассуждениях.

Может ли DeepSeek подводить итоги совещаний?

Некоторые из конкурентов DeepSeek, в том числе ChatGPT, позволяют пользователям записывать, подводить итоги и даже делать заметки во время живых разговоров. ChatGPT Record - отличный пример, хотя он страдает от множества проблем по сравнению со специализированными инструментами, которые были созданы специально для ведения заметок.

Может ли DeepSeek сделать то же самое?

Не совсем так. DeepSeek может подытожить стенограмму собрания, если у вас уже есть стенограмма из другого программного обеспечения. Например, если у вас есть звонок Google Meet , вы можете попросить Google создать для вас стенограмму, загрузить ее в DeepSeek, а затем заставить его подводить итоги, делать заметки, выделять пункты действий и т. д.

Вот пример того, как это может работать:

Однако этот метод отнимает много времени и сил. Еще лучший вариант - использовать специализированный ИИ-блокнот. Инструмент для проведения виртуальных встреч, например tl;dv , может автоматически присоединяться к вашим звонкам, записывать и расшифровывать их, делать заметки, подводить итоги, выделять пункты действий и следующие шаги и многое другое. Он может давать советы по коучингу продаж, чтобы помочь вам заключать больше сделок; он предлагает аналитику для нескольких встреч, чтобы вы могли выявить закономерности в нескольких звонках одновременно; и он даже позволяет планировать повторяющиеся отчеты по конкретным темам по вашему выбору, чтобы вы получали обновления прямо на свой почтовый ящик.

Что делает tl;dv для обеспечения безопасности ИИ?

tl;dv стремится обеспечить безопасность и конфиденциальность пользовательских данных, особенно при внедрении технологий искусственного интеллекта в свою платформу. Вот обзор мер, которые были приняты tl;dv :

Шифрование данных и соответствие нормативным требованиям

tl;dv использует протоколы шифрования для защиты записей и стенограмм совещаний как при передаче, так и при хранении. Такой подход обеспечивает конфиденциальность и защиту данных от несанкционированного доступа. Кроме того, tl;dv придерживается правил GDPR, что подчеркивает ее приверженность защите данных и конфиденциальности пользователей.

Интеграция с Клодом Anthropic

В сотрудничестве с Anthropic компания tl;dv интегрировала Claude, систему искусственного интеллекта, разработанную с учетом требований безопасности и конфиденциальности. В частности, tl;dv гарантирует, что никакие данные клиентов не используются для обучения ИИ. Были добавлены механизмы, обеспечивающие безопасность и сохранность пользовательских данных во время обработки ИИ.

Анонимизация данных и контроль доступа

Для дополнительной защиты конфиденциальности пользователей tl;dv анонимизирует данные, передаваемые Anthropic. Личные идентификаторы, такие как адреса электронной почты, названия компаний и имена пользователей, удаляются перед обработкой. Кроме того, доступ к записям и стенограммам совещаний предоставляется только уполномоченному персоналу, что гарантирует сохранение конфиденциальности конфиденциальной информации.

Почему tl;dv выбрал Клода вместо других моделей искусственного интеллекта

Хотя некоторые модели ИИ имеют менее прозрачную политику безопасности, tl;dv интегрирует Claude, разработанную компанией Anthropic, благодаря ее надежным гарантиям конфиденциальности и этическим основам ИИ. Это гарантирует, что пользовательские данные будут обрабатываться с учетом требований безопасности и соответствия нормативным требованиям, предлагая компаниям решение ИИ с более высоким уровнем конфиденциальности.

Как лучше использовать DeepSeek

DeepSeek доступен для изучения, но то, как вы получите к нему доступ, зависит от текущей стадии его выпуска и от того, нужен ли он вам для личного или рабочего использования.

Как получить доступ к DeepSeek

DeepSeek предлагает бесплатный доступ через свой веб-сайт и мобильные приложения, позволяя пользователям регистрироваться с помощью учетной записи Google. Разработчики также могут взаимодействовать с API DeepSeek с открытым исходным кодом, который соответствует формату API OpenAI, что упрощает интеграцию для тех, кто уже работает с инструментами ИИ.

Как интегрировать DeepSeek в рабочие процессы

Для разработчиков и предприятий DeepSeek предоставляет API-ключ через DeepSeek Open Platform, позволяя компаниям интегрировать возможности модели в свои приложения. Ресурсы, включая документацию и обсуждения в сообществе, доступны на GitHub компании DeepSeek, где пользователи могут найти руководства по настройке модели.

Насколько хорош DeepSeek? Стоит ли она того?

С DeepSeek можно просто поиграть, и хотя в подавляющем большинстве бенчмарков и тестов он показывает лучшие результаты, чем GPT-5 от OpenAI, он все же испытывает трудности при длительных разговорах. Поскольку он бесплатный и с открытым исходным кодом, его определенно стоит изучить подробнее.

Основная проблема заключается в конфиденциальности данных. Китайское правительство может получить доступ к вашим данным. Согласны ли вы с этим, зависит только от вас и вашего бизнеса.

Итак, DeepSeek - это новая модель искусственного интеллекта, вызвавшая интерес благодаря своей эффективности, структурированности рассуждений и потенциально низкой стоимости разработки по сравнению с такими конкурентами, как ChatGPT и Claude. Она выделяется своей архитектурой Mixture of Experts, которая выборочно активирует различные части модели для лучшей производительности в технических и структурированных задачах, таких как кодирование, анализ данных и решение проблем. Тем не менее, она остается относительно непроверенной в более широких реальных приложениях, особенно в бизнес-интеграции.

Для разработчиков и исследователей DeepSeek может стать полезной альтернативой для решения сложных задач, связанных с рассуждениями и структурированными данными. Предприятия, ищущие решения в области ИИ за пределами OpenAI и Google, могут изучить его возможности, однако при принятии решения следует учитывать соображения безопасности, конфиденциальности данных и различия в нормативно-правовой базе. Хотя у DeepSeek есть потенциал, чтобы бросить вызов признанным лидерам в области ИИ, его долгосрочное влияние и надежность еще предстоит увидеть.

Единственное, в чем мы уверены, так это в том, что tl;dvобеспечивает безопасность и конфиденциальность. Начните работу сегодня бесплатно.

Часто задаваемые вопросы о DeepSeek (2025)

Что такое DeepSeek?

DeepSeek - это большая языковая модель (LLM), разработанная китайской компанией High-Flyer AI. Она использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) для выборочной активации частей нейронной сети, что обеспечивает ей интеллект уровня GPT и при этом гораздо более эффективную и экономичную работу.

Является ли DeepSeek открытым исходным кодом?

Да, весовые коэффициенты моделей DeepSeek открыты и бесплатны для использования, а контрольные точки доступны на таких платформах, как Hugging Face. Однако правильнее называть ее открытой, а не полностью открытой: полные данные обучения, код предварительного обучения и некоторая инфраструктура тонкой настройки не опубликованы в открытом доступе.

Действительно ли DeepSeek бесплатен?

Да, по большей части. Вы можете загрузить и запустить DeepSeek локально или через сторонние платформы без оплаты лицензионных платежей. Однако использование DeepSeek через официальный API High-Flyer может повлечь за собой расходы на использование в зависимости от масштаба и потребностей в интеграции, подобно тому, как открытые модели вроде Llama 3 могут иметь платные хостинги.

Является ли DeepSeek безопасным и приватным?

Безопасность - одна из самых обсуждаемых тем вокруг DeepSeek. Поскольку он разработан в Китае, некоторые эксперты выражают опасения по поводу конфиденциальности данных и потенциальных рисков соответствия нормативным требованиям, особенно для пользователей, работающих в таких строгих рамках, как GDPR или SOC 2.

Если вы самостоятельно размещаете DeepSeek, ваши данные остаются на ваших серверах, что устраняет большинство из этих рисков. Но если вы используете хостинговый API High-Flyer, прозрачность работы с данными остается ограниченной по сравнению с западными конкурентами, такими как OpenAI или Anthropic.

Чем DeepSeek отличается от ChatGPT (GPT-5)?

Сильные стороны DeepSeek - эффективность, стоимость и открытость, в то время как GPT-5 лидирует по мультимодальности, глубине рассуждений и поддержке предприятий.

Характеристика	DeepSeek-V3	GPT-5 (ChatGPT)
Архитектура	Смесь экспертов (671B всего, ~37B активных)	Плотный трансформатор
Открытый исходный код	✅ Открытые веса (обнимающее лицо)	❌ Закрыто
Стоимость	Обучение за ~6 миллионов долларов (на ≈99% меньше, чем в GPT-4)	500 млн - 1 млрд долл.
Скорость	~50 токенов/сек	~48 токенов/сек
Рассуждения	Очень сильный (математика/код)	Сильнее в целом (особенно с инструментами)
Мультимодальность	❌ Только текст (Янус отдельно)	✅ Текст, изображение, голос
Политика конфиденциальности	Зависит от самостоятельного хостинга	Полностью управляется OpenAI
Примеры использования	Разработчики, исследователи, наука о данных	Предприятия, творческие работники, корпоративный ИИ

Для кого лучше всего подходит DeepSeek?

DeepSeek идеально подходит для разработчиков, исследователей и небольших ИИ-стартапов, которые хотят возиться, самостоятельно размещать или создавать пользовательские ИИ-процессы без высоких затрат на API. Он также идеально подходит для тех, кто ищет прозрачную, модифицируемую модель, которую можно точно настроить на частных данных.

Каковы недостатки DeepSeek?

Ограниченная документация по сравнению с GPT или Claude
Нет встроенной мультимодальной поддержки (только текст)
Проблемы прозрачности безопасности (для использования на хостинге)
Меньшая экосистема и меньшее количество интеграций
Инфраструктура на ранней стадии (периодическая нестабильность API)

Заменит ли DeepSeek ChatGPT?

Не в ближайшее время, но он может стать мощной открытой альтернативой. GPT-5 по-прежнему доминирует в области творческого письма, мультимодального взаимодействия и корпоративного ИИ. Перспективы DeepSeek заключаются в демократизации доступа к передовому ИИ, в том, чтобы делать больше с меньшими затратами и давать разработчикам реальный контроль над своими инструментами.

DeepSeek даже заявила в своем собственном дорожном плане, что в первую очередь они ориентированы на бизнес, а с 2028 года - только на личное использование.

Обзор DeepSeek: Основные характеристики и области применения (2025)