Що таке Deepseek і чому вам слід про нього знати? А ще важливіше, чи може він замінити ChatGPT і чи надає він нотатки та резюме зустрічей?

Ми розглянемо все це та багато іншого, включаючи функції, ціни та безпеку. Якщо ви чули про Deepseek, також відомий як китайський ChatGPT з відкритим кодом, але не знаєте, чи підходить він вам, то скоро дізнаєтеся.

Зміст

TL;DR: Що потрібно знати про DeepSeek (2025)

DeepSeek — це нова мовна модель штучного інтелекту, розроблена китайською компанією High-Flyer, яка прагне кинути виклик лідерам галузі, таким як ChatGPT і Claude, завдяки своїй економічній та високоефективній конструкції. Використовуючи архітектуру Mixture of Experts (MoE), DeepSeek активує лише ті частини своєї моделі, які необхідні для виконання кожного завдання, що робить її швидшою та більш ефективною з точки зору використання ресурсів. 

Завдяки заявленим перевагам над GPT-5 і Claude Sonnet 4.5 в галузевих тестах, він привертає увагу своєю точністю, доступністю та потенціалом демократизації доступу до потужного штучного інтелекту.

Однак китайське походження DeepSeek і непрозора політика щодо даних викликали занепокоєння з приводу конфіденційності та безпеки, особливо для підприємств, що працюють відповідно до суворих законів про відповідність даних. Хоча ця технологія є перспективною для розробників і технічних користувачів, її обмежені можливості налаштування та невизначена надійність інфраструктури можуть на даний момент обмежувати її більш широке застосування.

Найкраще підходить для: розробників , дослідників та команд, що працюють з даними, які шукають ефективну та технічно точну альтернативу американським моделям штучного інтелекту.

Уникайте, якщо: Ви працюєте з конфіденційними або регульованими даними, особливо в західних країнах.

Вердикт: DeepSeek — це вражаючий новачок і потенційний руйнівник у гонці штучного інтелекту, але до нього краще підходити обережно, поки його безпека, прозорість і довгострокова надійність не будуть більш повно перевірені.

Що таке DeepSeek насправді?

Головна сторінка DeepSeek станом на листопад 2025 року.

DeepSeek — це передова мовна модель штучного інтелекту, розроблена для конкуренції з такими інструментами, як ChatGPT від OpenAI та Claude Anthropic. Створена з акцентом на ефективність, адаптивність та економічність, DeepSeek швидко привернула увагу своїм революційним потенціалом у сфері бізнесу, досліджень та особистої продуктивності на основі штучного інтелекту.

DeepSeek потрапив у заголовки новин після свого запуску, спричинивши потрясіння на фінансових ринках і викликавши подив своєю заявленою вартістю розробки у всього 6 мільйонів доларів. Якщо це правда, то це на 98,89% менше, ніж 540 мільйонів доларів, які, за повідомленнями, витратила OpenAI лише у 2022 році. Це свідчило б про значну зміну у вартості розробки ШІ, що зробило б потужні моделі ШІ більш доступними для невеликих компаній та науково-дослідних установ.

Однак деякі експерти ставлять під сумнів точність заявленої вартості DeepSeek, припускаючи, що реальні інвестиції в його розробку можуть бути значно вищими, якщо врахувати обчислювальні ресурси, таланти та інфраструктуру. Незалежно від точної цифри, запуск DeepSeek сигналізує про зростаючий виклик домінантності гігантів штучного інтелекту, доводячи, що нові гравці можуть з'являтися з конкурентними моделями за потенційно нижчими витратами.

Чому DeepSeek такий популярний?

DeepSeek привертає увагу з кількох причин. По-перше, він є повністю безкоштовним і не має обмежень у використанні (на відміну від ChatGPT), а його ваги також є відкритими і безкоштовними для використання, хоча повні дані для навчання та бек-енд стек залишаються власністю компанії. Це означає, що будь-хто може переглядати, копіювати, завантажувати та модифікувати ваги моделі, які DeepSeek оприлюднив. Ви можете завантажити навчену модель, запустити її локально, налаштувати або створити власний варіант, але ви не можете побачити оригінальний код навчання, набори даних або конвеєр, що використовувалися для її створення. 

Сфера штучного інтелекту швидко змінюється, і компанії шукають альтернативи OpenAI та Google, причому багато хто з них прагне повністю відмовитися від послуг американських фірм. Розвиток DeepSeek свідчить про те, що компанії хочуть мати більше вибору в сфері технологій штучного інтелекту, особливо моделей, які пропонують конкурентоспроможну продуктивність з більшою прозорістю та гнучкістю.  

Чим викликає суперечки DeepSeek?

Занепокоєння щодо безпеки та етичного використання штучного інтелекту викликало інтерес у користувачів, особливо тих, хто обіймає федеральні посади в США та деяких країнах Європи. Наприклад, DeepSeek відкрито заявляє, що його дані зберігаються на централізованих китайських серверах. Для працівників уряду США це є абсолютно неприйнятним. Насправді, їм це настільки не подобається, що вони заборонили його використання державними службовцями. Ця заборона також поширюється на російські, іранські та північнокорейські моделі штучного інтелекту.

Причина такого заборони?

«Ми перебуваємо в новій холодній війні, і штучний інтелект є стратегічною технологією, що знаходиться в її центрі. КПК не впроваджує інновації — вона краде, масштабує та підриває. Від крадіжки інтелектуальної власності та контрабанди мікросхем до вбудовування штучного інтелекту в системи спостереження та військові платформи, Комуністична партія Китаю поспішає перетворити цю технологію на зброю. Ми повинні провести чітку межу: системи уряду США не можуть працювати на інструментах, створених для обслуговування авторитарних інтересів».

Джон Муленаар, американський конгресмен

По суті, США, будучи благородним, героїчним протагоністом світу, побоюються штучного інтелекту інших країн, оскільки не довіряють їм. Але ми, люди, абсолютно нічого немаємо боятися від OpenAI, Anthropic або будь-якої іншої великої західної технологічної компанії. Ми ж хороші хлопці, не забувайте!

Незважаючи на мій явний сарказм, це дійсно те, у що вірять американські політики (можливо, за винятком частини про хороших хлопців). Вони вважають, що китайський ШІ може бути використаний для шпигунства за ними. І, ймовірно, вони не помиляються. Аналогічно, Китай заборонив ChatGPT від OpenAI, тож це своєрідна відповідь на відповідь. Вони обидва грають в одну гру, а це означає, що, швидше за все, уряди мають доступ до вашої LLM, незалежно від того, яку ви оберете. Просто вони вам про це не кажуть. Ласкаво просимо до світу після приватності. 

На даний момент ці дані, що зберігаються в Китаї, є серйозною проблемою для багатьох західних підприємств. Якщо DeepSeek запровадить нові заходи захисту конфіденційності та безпеки, це може зацікавити користувачів, які побоюються потенційних ризиків для даних, пов'язаних з основними платформами штучного інтелекту.

DeepSeek проти ChatGPT: що краще?

DeepSeek і ChatGPT — це моделі на основі штучного інтелекту, призначені для виконання мовних завдань, але вони створені з урахуванням різних пріоритетів. ChatGPT широко відомий своїми можливостями ведення діалогу, а DeepSeek позиціонується як альтернатива, що фокусується на структурованих відповідях і точності в технічних сферах.

Однак це не все. DeepSeek є відкритим програмним забезпеченням, що дозволяє абсолютно будь-кому запускати власну локальну версію або змінювати її назву на свій розсуд. Воно також є безкоштовним і не має обмежень у використанні. Незважаючи на те, що OpenAI називається «відкритим», ChatGPT не є відкритим програмним забезпеченням, не є безкоштовним у використанні та має низку обмежень у використанні.

Ось короткий огляд того, як вони порівнюються між собою

Швидке порівняння: DeepSeek V3 проти GPT-5 (2025)

Особливість DeepSeek V3 GPT-5 (ChatGPT)
Архітектура / Параметри Модель «Суміш експертів» із загальною кількістю параметрів ~671 млрд (≈37 млрд активних на токен) Архітектура щільного трансформатора (точна кількість параметрів не розголошується)
Вікно контексту До ~128 тис. токенів До ~400 тис. токенів (у преміум-рівнях)
Мультимодальні можливості В основному текстовий; обмежена інтеграція зображень або голосу Повністю мультимодальний — підтримує текст, зображення та голос
Статус відкритого коду Відкрита вага (доступні ваги моделей та контрольні точки) Закритий код (без публічних ваг або коду)
Ціноутворення Безкоштовно для місцевого використання; API від ~0,028 дол. за 1 млн токенів (введення, потрапляння в кеш) Вхід ~1,25 долара за 1 млн токенів; вихід ~10 доларів за 1 млн токенів
Доступ до API Доступні публічний API та опції самостійного хостингу API корпоративного рівня через OpenAI та Microsoft
Точне налаштування Доступно для індивідуального локального розгортання Доступно тільки через платформу OpenAI
Конфіденційність даних Залежить від розгортання; повністю приватний, якщо розміщений на власному сервері Управління здійснює OpenAI (відповідність SOC 2, GDPR)
Швидкість Надзвичайно ефективний (за повідомленнями, ~50 токенів/сек) Подібна генерація в режимі реального часу (~45–50 токенів/сек)
Ключові сильні сторони Економічно ефективний, гнучкий, настроюваний, з потужною логікою та кодом Широкий мультимодальний інтелект, творча вільність, надійність підприємства
Основні обмеження Обмежена мультимодальна підтримка, менше інтеграцій, деякі проблеми з конфіденційністю Закрита екосистема, вища вартість, обмежений контроль користувача

У чому подібність між ChatGPT і DeepSeek?

Обидві моделі генерують текстові відповіді та можуть допомагати у виконанні різноманітних завдань, від відповідей на запитання до складання контенту. Вони широко використовуються в бізнесі, наукових дослідженнях та творчих сферах, допомагаючи користувачам оптимізувати робочі процеси та генерувати ідеї.

Під час популярних тестів моделі OpenAI і DeepSeek демонструють схожі результати в різних категоріях. Наприклад, модель o1 від OpenAI демонструє майже ідентичні результати з моделлю R1 від DeepSeek у таких тестах: AIME 2024, Codeforces, MATH-500, MMLU та SWE-bench Verified. Насправді, згідно з графіком нижче, єдиним тестом, в якому різниця між ними склала більше 1 бала, був GPQA Diamond, де OpenAI посіла перше місце з результатом 75,7 порівняно з 71,5 у DeepSeek.

Хоча я не зміг знайти пряме порівняння найновіших моделей (GPT-5 і DeepSeek V3.1), ось як вони виглядали на початку цього року.

Джерело: AllAboutAI.com

Які основні відмінності між ChatGPT і DeepSeek?

Хоча між ChatGPT і DeepSeek є багато очевидних подібностей з точки зору продуктивності, а як щодо відмінностей?

Згідно з особистими тестами Ваді Заатура, DeepSeek значно перевершує інші інструменти в плані кодування. Він підсумовує це так: «Спойлер:завдяки зосередженню на якості коду, досконалому володінні TypeScript та тестовому покриттіDeepSeek є тим фронтенд-союзником, якого ви так довго шукали».

Він також обговорює результати тестування коду, кажучи: «У 50 завданнях TypeScript React (наприклад, генералізовані типи в хуках) DeepSeek показав точність 94%; ChatGPT — 82%. Для складних типів (наприклад, дискримінованих об'єднань) DeepSeek був на 20% надійнішим».

Однак важливо пам'ятати, що DeepSeek працює тільки з текстом і кодом. Тим часом ChatGPT може не тільки читати зображення, але й створювати їх! Це дає йому абсолютно унікальну перевагу, з якою DeepSeek (поки що) просто не може конкурувати.

Для подальшого порівняння перегляньте Tom’s Guide, де він використовує обидва інструменти для виконання однакових завдань, щоб порівняти результати. Після дев’яти завдань DeepSeek здобуває несподівану перемогу з рахунком 7:2, особливо вигравши в логіці, покроковій математиці, плануванні проектів, навчанні бюджету та навіть написанні текстів для соціальних мереж. Коротко кажучи, він, здається, краще розуміє завдання, навіть якщо вони не пояснюються детально.

Ось ще кілька відмінностей між ChatGPT і DeepSeek:

  • Розв'язання складних проблем: Як згадувалося раніше, DeepSeek, за повідомленнями, демонструє кращі результати у завданнях на структуроване міркування, отримавши 91,6% балів у тесті DROP. Це свідчить про те, що він може бути ефективнішим у відповідях на багатоетапні логічні запити. Для порівняння, ChatGPT не завжди може забезпечити точність у розв'язанні складних проблем.
  • Технічний фокус: Деякі стверджують, що DeepSeek є більш надійним для кодування, математики та обробки структурованих даних, що робить його більш придатним для завдань, які вимагають точності. ChatGPT, хоча і є досить ефективним, іноді надає відповіді, які потребують додаткової перевірки.
  • Підхід до обробки: DeepSeek використовує модель MoE, активуючи лише необхідні частини своєї системи для кожного запиту, що, за повідомленнями, дозволяє генерувати більш цільові відповіді. ChatGPT застосовує більш широкий метод обробки, що може призвести до більш загальних відповідей.
  • Надійність інформації: Деякі джерела вказують на те, що DeepSeek рідше генерує оманливу або невірну інформацію. ChatGPT, хоча і здатний вести дискусії, іноді надає впевнені, але неточні відповіді, особливо в нішевих технічних областях.

У чому ChatGPT може поступатися DeepSeek

У кількох звітах висвітлюються деякі слабкі сторони ChatGPT у технічних додатках:

За даними Forbes, ChatGPT відомий тим, що генерує невірні або оманливі відповіді, іноді заповнюючи прогалини правдоподібними, але невірними деталями.

DeepSeek може бути більш підходящим для розробників, дослідників та тих, хто працює зі структурованими даними, оскільки, як стверджується, він забезпечує більш чіткі та надійні результати в цих областях. Для професіоналів, які покладаються на ШІ для більш міжособистісної роботи, мозкового штурму та взаємодії з клієнтами, ChatGPT залишається сильним вибором завдяки своїм розмовним здібностям та широкій базі знань.

Звичайно, також очевидно, що DeepSeek є відкритим програмним забезпеченням і безкоштовним у використанні, що одразу перевершує ChatGPT з багатьох точок зору.

Хто створив DeepSeek і яке його призначення?

DeepSeek була заснована в 2023 році Ліангом Венфеном, колишнім математичним вундеркіндом і менеджером хедж-фонду. Компанія, що базується в місті Ханчжоу, провінція Чжецзян, працює як дочірня компанія High-Flyer, хедж-фонду, співзасновником якого є Ліанг.

Бачення Ляна щодо DeepSeek полягало у розробці передових моделей штучного інтелекту, які могли б конкурувати з моделями провідних західних компаній, але за значно меншу ціну. Ця амбіція була обумовлена бажанням демократизувати технологію штучного інтелекту, зробивши її більш доступною та ефективною. Використовуючи інноваційні технології та оптимізуючи наявні ресурси, DeepSeek прагнув подолати обмеження, накладені міжнародними торговельними обмеженнями, та високі витрати, які зазвичай пов'язані з розробкою штучного інтелекту.

З того, що ми бачили в ЗМІ, головна мета DeepSeek — створити відкриті великі мовні моделі, які забезпечують високу продуктивність без необхідності використання значних обчислювальних ресурсів. Такий підхід вирішує кілька проблем у галузі штучного інтелекту, зокрема значні фінансові та екологічні витрати на навчання великих моделей, а також бар'єри для входу на ринок для менших організацій, які не мають значного фінансування. Зосередившись на ефективності та доступності, DeepSeek прагне розширити застосування технологій штучного інтелекту в різних секторах.

Можна провести паралелі з децентралізованими технологіями штучного інтелекту на основі блокчейну, такими як Artificial Superintelligence Alliance, однак їхні методи відрізняються, а результати говорять самі за себе. DeepSeek можна завантажити і використовувати вже зараз, але його можливості обмежуються LLM. ASI прагне стати набагато більшою екосистемою, але на даний момент не може похвалитися значними досягненнями в плані фактичного впровадження та кількості користувачів.

Як працює DeepSeek?

DeepSeek побудований з використанням передової технології під назвою Mixture of Experts (MoE), що відрізняє його від багатьох інших моделей штучного інтелекту, таких як GPT-5 або Llama 3. Власна технологія Google Switch Transformer (2021) стала піонером у застосуванні MoE у великих масштабах. Архітектура DeepSeek базується на цій технології, але набагато агресивніше оптимізує маршрутизацію.

Це означає, що замість активації всіх частин моделі для кожного питання або завдання, DeepSeek використовує лише ті конкретні секції свого мозку, які необхідні для виконання завдання. Це допомагає йому працювати швидше та ефективніше, при цьому надаючи високоточні відповіді. У найпростішій формі це схоже на наявність команди фахівців, де для вирішення проблеми залучається лише відповідний експерт.

DeepSeek V3.1, остання версія станом на листопад 2025 року, використовує 37 мільярдів активних параметрів (таких як частини, що приймають рішення) із загальної кількості 671 мільярда параметрів, що робить її потенційно однією з найдосконаліших моделей на ринку. Така конструкція дозволяє їй виконувати складні завдання без зайвих витрат ресурсів.

Для навчання DeepSeek його творці, судячи з усього, використовували величезний обсяг даних з різних областей, таких як мова, кодування та математика. Таке широке навчання допомагає йому розуміти та відповідати на всі види запитів. Наприклад, у тестах на кшталт DROP (який вимірює, наскільки добре він справляється зі складними питаннями на логічне мислення), DeepSeek набрав вражаючі 91,6%, що є найвищим результатом серед усіх моделей ШІ, продемонструвавши високу здатність розуміти та відповідати на складні питання. Claude 3.5 Sonnet набрав 87,1%, а GPT-4 turbo — 86%. Деякі конкуренти, такі як Grok, не мають результатів тесту DROP.

Використовуючи інтелектуальні технології та зосереджуючись на ефективності, DeepSeek має потенціал стати потужним інструментом для підприємств, дослідників та приватних осіб, які потребують надійної та швидкої допомоги штучного інтелекту в багатьох сферах. Він розроблений для точного та швидкого вирішення реальних завдань, що робить його видатним у сфері штучного інтелекту.

інтерфейс deepseeks

Які основні особливості DeepSeek?

DeepSeek позиціонується як високопродуктивна модель штучного інтелекту, призначена для виконання широкого спектру завдань, але як вона насправді працює в реальних умовах? Нижче ми розберемо її основні функції, щоб зрозуміти її сильні сторони та потенційні обмеження.

Обробка природної мови (NLP): чи може вона обробляти складні запити?

DeepSeek призначений для обробки складних мовних завдань, включаючи багатоетапне міркування та структуровану інтерпретацію даних. Як згадувалося раніше, він добре показав себе в тестах, таких як DROP, які перевіряють здатність моделей штучного інтелекту обробляти складні запити.

Хоча це свідчить про високі можливості в області структурованого міркування, залишається невідомим, як він буде працювати в реальних діалогах у порівнянні з ChatGPT, який широко відомий своїми тонкощами і природністю діалогів.

Мультимодальні можливості: чи може обробляти зображення, аудіо або відео?

Деякі моделі штучного інтелекту, такі як GPT-5, підтримують мультимодальний ввід, що дозволяє користувачам обробляти зображення, аудіо та навіть відео. Наразі DeepSeek працює переважно з текстом, однак ви можете зайти на сайт janus-deepseek.com, щоб скористатися їхнім мультимодальним чат-ботом, який розуміє та створює зображення.

У найближчому майбутньому DeepSeek планує випустити мультимодальну систему штучного інтелекту нового покоління, яка поєднує обробку тексту, зображень і голосу. Це мало відбутися в третьому кварталі 2025 року, але, наскільки мені відомо, станом на листопад 2025 року система ще не випущена.

Налаштування: чи можуть підприємства налаштувати DeepSeek відповідно до своїх потреб?

Для впровадження штучного інтелекту в бізнес-середовищі надзвичайно важливою є можливість налаштування. OpenAI надає доступ до API моделей GPT, що дозволяє певною мірою налаштовувати їх, а DeepSeek також використовує API (фактично модифіковану версію OpenAI), тому його можна використовувати аналогічним чином. Крім того, оскільки DeepSeek є відкритим кодом, якщо ви достатньо обізнані в технічних питаннях, ви можете безпосередньо налаштувати код. Недоліком є те, що це вимагатиме від користувачів зберігати свої дані в Китаї, що може суперечити рекомендаціям західних урядів.

Швидкість і час відгуку: наскільки швидко це порівняно з конкурентами?

Однією з переваг DeepSeek є його архітектура MoE, яка вибірково активує частини моделі, а не обробляє все одразу. Теоретично це повинно зробити його швидшим, ніж повністю щільні моделі, такі як ChatGPT. Однак деякі користувачі повідомляють про проблеми з сервером і повільну реакцію, що викликає сумніви щодо його надійності в умовах високого навантаження.

API та інтеграція: наскільки легко підключитись до інших інструментів?

API мають вирішальне значення для підприємств, які прагнуть інтегрувати штучний інтелект у свої робочі процеси. Як і OpenAI та Anthropic API DeepSeek доступний для використання будь-кому. Всю необхідну інформацію ви можете знайти в документації API.

Розробники повинні оцінити, чи забезпечує він такий самий рівень доступності та документації, як і його конкуренти, перш ніж розглядати його для використання у великомасштабних додатках.

Джерело: DeepSeek

Для чого використовується DeepSeek?

DeepSeek призначений для виконання різноманітних завдань у різних галузях. Незалежно від того, чи йдеться про бізнес, дослідження, творчі проекти чи повсякденну продуктивність, його можливості можна використовувати різними способами:

Бізнес-додатки: підтримка клієнтів, автоматизація, генерація контенту

DeepSeek має потенціал для інтеграції в платформи обслуговування клієнтів, допомагаючи компаніям ефективно управляти запитами. Хоча моделі на зразок ChatGPT широко використовуються в чат-ботах, структурований підхід DeepSeek може бути корисним для обробки точних, технічних або заснованих на даних відповідей.

Автоматизація — ще одна сфера, в якій моделі ШІ відіграють вирішальну роль. Гіпотетично, підприємства можуть використовувати DeepSeek для допомоги у створенні звітів, фінансовому аналізі або автоматизації робочих процесів, зменшуючи ручну працю та підвищуючи ефективність. Крім того, команди, що займаються контентом, можуть використовувати DeepSeek для опису продуктів та маркетингових матеріалів, хоча його ефективність у творчих додатках порівняно з більш діалоговими моделями ШІ ще належить перевірити.

Академічне та дослідницьке використання: аналіз даних, узагальнення, переклад мов

Згідно з повідомленнями, сильні сторони DeepSeek у структурованому міркуванні свідчать про те, що він може бути корисним для академічних досліджень та аналізу даних. Дослідники можуть використовувати ШІ для узагальнення великих обсягів інформації, вилучення ключових висновків та допомоги в огляді літератури.

У сфері освіти DeepSeek може підтримувати переклад багатомовного контенту, допомагаючи студентам і фахівцям, які потребують високоякісних перекладів. Якщо його можливості обробки мови відповідають або перевищують існуючі моделі, він може стати корисним інструментом в академічному середовищі для таких завдань, як узагальнення наукових робіт або створення навчальних матеріалів.

Креативне використання: написання текстів, програмування, генерування ідей

Креативні професіонали використовують штучний інтелект для підвищення продуктивності, чи то для створення контенту, мозкового штурму, чи то для написання коду. Структурована обробка DeepSeek може бути особливо корисною для завдань кодування, допомагаючи розробникам виправляти помилки, генерувати скрипти або оптимізувати алгоритми.

Для письменників штучний інтелект може допомогти у створенні конспектів, вдосконаленні змісту або пошуку альтернативних формулювань. Однак, з огляду на технічну спрямованість DeepSeek, його придатність для творчого письма та розповіді історій у порівнянні з більш діалоговими моделями, такими як ChatGPT, залишається невизначеною.

Щоденна продуктивність: створення нотаток, планування, швидкі відповіді

Інструменти штучного інтелекту все частіше використовуються для підвищення особистої продуктивності, допомагаючи користувачам керувати завданнями, робити нотатки та залишатися організованими. DeepSeek може бути інтегрований у цифрових помічників для швидкого пошуку інформації, узагальнення або підтримки планування.

Для осіб, які покладаються на штучний інтелект для підвищення ефективності, DeepSeek може стати альтернативою для структурування та аналізу інформації. Якщо швидкість реагування та надійність програми покращаться, вона може стати корисним інструментом для щоденних завдань, доповнюючи або конкуруючи з існуючими інструментами продуктивності на базі штучного інтелекту.

Перші реакції на DeepSeek

Коли DeepSeek вперше з'явився на ринку, він викликав жваві дискусії в професійних мережах і соціальних платформах. З одного боку, це викликало хвилю захоплення, і багато хто вітав його як довгоочікуваного конкурента таких лідерів у галузі штучного інтелекту, як OpenAI і Google.

Фахівці галузі відзначили його доступність, а заяви про вартість розробки в 6 мільйонів доларів викликали як інтерес, так і скептицизм. Інші були вражені його технічними характеристиками, припустивши, що він може стати проривом у структурованому мисленні та ефективності в застосуванні штучного інтелекту.

Однак з'явилися побоювання щодо його походження та потенційних геополітичних наслідків. Той факт, що DeepSeek підтримується китайським хедж-фондом, викликав дискусії щодо управління даними, конфіденційності та дотримання нормативних вимог. Це особливо актуально для підприємств, що працюють у США та Європі. Деякі побоюються, що ці фактори можуть ускладнити його впровадження, навіть незважаючи на інтерес до його інноваційної архітектури та відкритого доступу.

Дебют DeepSeek викликав суперечливі думки. Хоча багато хто розглядав його як символ прогресу та конкуренції в галузі штучного інтелекту, інші закликали до обережності, наголошуючи на необхідності ретельного тестування та прозорості, перш ніж його можна буде повністю прийняти як життєздатну альтернативу усталеним моделям штучного інтелекту.

З моменту свого запуску DeepSeek повільно випускає оновлення, а випуск нової моделі заплановано на кінець 2025 року. Хоча в перші кілька тижнів після виходу на ринок ця технологія, здавалося, підкорила світ штучного інтелекту, з того часу її вплив поступово зменшився.

З огляду на це, Маріо Навфал вважає, що Кремнієва долина вже працює на китайському штучному інтелекті, незважаючи на застереження урядів. Він підкреслює, що Airbnb обрав Qwen від Alibaba і що ходять чутки про те, що Cursor використовує DeepSeek за лаштунками. Іронічно, але його твіт, ймовірно, був написаний штучним інтелектом.

Твіт: Чи вибирає Кремнієва долина китайську штучну інтелігенцію замість американської?

Наскільки безпечно користуватися DeepSeek?

Інструменти штучного інтелекту є потужними, але вимагають ретельних заходів безпеки для запобігання зловживанню даними. Незалежно від того, чи використовують ChatGPT, Claude чи DeepSeek, підприємства повинні оцінювати, де зберігаються їхні дані, як вони обробляються та чи відповідають вони стандартам відповідності.

DeepSeek, як і інші моделі штучного інтелекту, збирає та обробляє вхідні дані користувачів, але його політика щодо даних та географічні зв'язки вимагають додаткових міркувань. Хоча він пропонує розширені можливості, важливо оцінити, чи відповідає він вашим вимогам щодо безпеки.

Як DeepSeek обробляє дані користувачів?

DeepSeek, відповідно до своєї політики конфіденційності, збирає дані про взаємодію користувачів, включаючи текстові введення, завантажені файли та відгуки. Як і в багатьох інших моделях штучного інтелекту, ці дані використовуються для вдосконалення системи. Однак одна з ключових відмінностей полягає в тому, що сервери DeepSeek розташовані в Китаї, що може вплинути на доступ до даних та управління ними.

Однак це можливо лише в тому випадку, якщо ви використовуєте хмарне сховище. Є й інший варіант: скористатися API для самостійного хостингу власної моделі DeepSeek. Таким чином, дані зберігаються локально, і ви самостійно контролюєте свою конфіденційність. Для цього потрібно більше технічних знань і, можливо, більше коштів на утримання власних серверів, але це розумне рішення для тих, хто цього бажає.

Ключові аспекти безпеки та конфіденційності

  • Де зберігаються дані? Місце зберігання DeepSeek має значення, оскільки закони про конфіденційність даних різняться залежно від країни. Підприємства, що працюють у регіонах із суворими вимогами щодо дотримання вимог до даних, повинні враховувати, де обробляється та зберігається їхня інформація. Завдяки самостійному хостингу ви можете подолати деякі з цих обмежень.
  • Хто має доступ до даних? Хоча DeepSeek заявляє, що дотримується найкращих практик безпеки, китайське законодавство про дані дозволяє державним органам вимагати доступ до інформації, що зберігається в країні. Це може викликати занепокоєння у компаній, які обробляють конфіденційні або регульовані дані.
  • Як довго зберігаються дані? Платформа не оприлюднює конкретні правила зберігання даних, а це означає, що користувачі не мають чіткого уявлення про те, як довго зберігаються їхні дані та коли вони видаляються.
  • Чи зберігає DeepSeek взаємодії? Моделі штучного інтелекту часто зберігають деякі взаємодії, щоб вдосконалити свої відповіді, але обсяг зберігання даних DeepSeek залишається незрозумілим у порівнянні з більш широко задокументованими платформами штучного інтелекту, такими як ChatGPT від OpenAI.
  • Чи цензурує він певні теми? Згідно з повідомленнями ЗМІ, зокрема The Guardian, DeepSeek цензурує відповіді, пов'язані з політично чутливими темами. Хоча модерація контенту існує у всіх моделях штучного інтелекту, користувачі повинні знати, що DeepSeek може надавати обмежені відповіді залежно від теми. Варто зазначити, що це не є проблемою, з якою стикається лише DeepSeek. Вибирайте, що вам більше до вподоби.
  • Що це означає для міжнародних компаній? Для компаній, що працюють у регіонах зі складними міжнародними відносинами, варто врахувати геополітичний аспект використання ШІ. Деякі організації можуть зіткнутися з проблемами дотримання вимог або безпеки, якщо інструменти ШІ підлягатимуть зовнішньому нагляду. TechRadar підкреслює, що навіть генеральний директор OpenAI Сем Альтман визнав досягнення DeepSeek, але припускає, що на майбутню конкуренцію в галузі ШІ можуть вплинути більш широкі проблеми безпеки.

Користувачам у певних галузях, таких як фінанси, юриспруденція або охорона здоров'я, перед впровадженням DeepSeek рекомендується уважно ознайомитися з політикою компанії щодо обробки даних. Знання того, де і як штучний інтелект обробляє інформацію, допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення, що відповідають їхнім потребам у галузі безпеки та дотримання нормативних вимог.

Що таке Janus і Janus-Pro-7B?

27 січня 2025 року компанія DeepSeek оголосила про випуск Janus-Pro-7B — передової моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, призначеної для генерації зображень на основі тексту. Згідно з прес-релізом DeepSeek, Janus-Pro перевершує інші провідні моделі, такі як DALL-E 3 від OpenAI та Stable Diffusion від Stability AI, у тестах на продуктивність.

У серпні 2025 року це було підтверджено незалежними тестами. Вони виявили, що завдання Janus-Pro-7B з перетворення тексту в зображення мали загальний рівень точності 80%, порівняно з 67% у DALL-E. Janus також встановив новий рекорд з точністю 99% для окремих об'єктів.

Таблиця порівняння моделей штучного інтелекту для генерації зображень.
Джерело: Prompthub

Запуск Janus-Pro слідує за попереднім випуском DeepSeek R1, моделі штучного інтелекту, призначеної для логічного виведення та вирішення проблем. Разом ці розробки свідчать про амбіції DeepSeek безпосередньо конкурувати з лідерами галузі в різних дисциплінах штучного інтелекту, від мовних моделей до візуального генерування та штучного інтелекту на основі міркувань.

Чи може DeepSeek робити підсумки зустрічей?

Деякі конкуренти DeepSeek, включаючи ChatGPT, дозволяють користувачам записувати, узагальнювати і навіть робити нотатки під час живих дзвінків. ChatGPT Record є чудовим прикладом, хоча він має багато недоліків у порівнянні зі спеціалізованими інструментами, які були спеціально розроблені для створення нотаток.

Чи може DeepSeek зробити те саме?

Не зовсім. DeepSeek здатний узагальнювати стенограму зустрічі, якщо ви вже маєте цю стенограму з іншого програмного забезпечення. Наприклад, якщо ви маєте Google Meet , ви можете попросити Google створити для вас стенограму, завантажити її в DeepSeek, а потім узагальнити, зробити нотатки, виділити пункти для дій тощо. 

Ось приклад того, як це може працювати:

Однак цей метод є трудомістким і вимагає багато часу. Ще кращим варіантом є використання спеціального AI-нотатника. Віртуальний інструмент для проведення зустрічей, tl;dv може автоматично приєднуватися до ваших дзвінків, записувати та транскрибувати їх, робити нотатки, узагальнювати, виділяти пункти дій та наступні кроки і багато іншого. Він може надавати поради з продажу, які допоможуть вам укласти більше угод; пропонує інтелектуальну підтримку для проведення декількох зустрічей, щоб ви могли виявити закономірності в декількох дзвінках одночасно; і навіть дозволяє планувати періодичні звіти на конкретні теми на ваш вибір, щоб ви отримували оновлення безпосередньо на свою електронну пошту.

Що tl;dv для забезпечення безпеки штучного інтелекту?

tl;dv забезпечити безпеку та конфіденційність даних користувачів, особливо під час інтеграції технологій штучного інтелекту в свою платформу. Ось огляд заходів, які tl;dv :

Шифрування даних та відповідність вимогам

tl;dv протоколи шифрування для захисту записів зустрічей та стенограм як під час передачі, так і під час зберігання. Такий підхід гарантує конфіденційність даних та захист від несанкціонованого доступу. Крім того, tl;dv вимог GDPR, підкреслюючи свою відданість захисту даних та приватності користувачів.

Інтеграція з Claude Anthropic

У партнерстві з Anthropic, tl;dv Claude, систему штучного інтелекту, розроблену з акцентом на безпеку та конфіденційність. Зокрема, tl;dv , що дані клієнтів не використовуються для навчання штучного інтелекту. Були додані механізми для забезпечення безпеки та захисту даних користувачів під час обробки штучним інтелектом.

Анонімізація даних та контроль доступу

Для додаткового захисту конфіденційності користувачів tl;dv дані, що передаються Anthropic. Персональні ідентифікатори, такі як адреси електронної пошти, назви компаній та імена користувачів, видаляються перед обробкою. Крім того, доступ до записів та стенограм зустрічей обмежений лише уповноваженим персоналом, що гарантує конфіденційність чутливої інформації.

Чому tl;dv Claude замість інших моделей штучного інтелекту

Хоча деякі моделі ШІ мають менш прозорі політики безпеки, tl;dv Claude, розроблений Anthropic, завдяки його надійним заходам захисту конфіденційності та етичній структурі ШІ. Це гарантує, що дані користувачів обробляються з урахуванням безпеки та відповідності вимогам, пропонуючи підприємствам більш орієнтоване на конфіденційність рішення ШІ.

Як найкраще використовувати DeepSeek

DeepSeek доступний для користувачів, але спосіб доступу до нього залежить від поточного етапу його випуску та від того, чи потрібно він вам для особистого чи ділового використання.

Як отримати доступ до DeepSeek

DeepSeek пропонує безкоштовний доступ через свій веб-сайт і мобільні додатки, дозволяючи користувачам реєструватися за допомогою облікового запису Google. Розробники також можуть взаємодіяти з відкритим API DeepSeek, який відповідає формату API OpenAI, що спрощує інтеграцію для тих, хто вже працює з інструментами штучного інтелекту.

Як інтегрувати DeepSeek у робочі процеси

Для розробників і підприємств DeepSeek надає API-ключ через DeepSeek Open Platform, що дозволяє компаніям інтегрувати його можливості у свої додатки. Ресурси, включаючи документацію та обговорення спільноти, доступні на GitHub DeepSeek, де користувачі можуть знайти інструкції з налаштування моделі.

Що слід врахувати перед використанням DeepSeek

Хоча DeepSeek позиціонує себе як конкурентоспроможну модель штучного інтелекту, користувачі повинні бути обізнані про проблеми конфіденційності даних. Як зазначалося раніше, політика зберігання даних DeepSeek та розташування його серверів можуть впливати на дотримання нормативних вимог, особливо для підприємств, що працюють у США та Європі.

На відміну від компаній, що займаються штучним інтелектом і базуються в США або ЄС, де закони про конфіденційність даних, такі як GDPR, встановлюють чіткі правила, компанії, що використовують DeepSeek, повинні ретельно перевіряти, як ця система обробляє інформацію про користувачів. Хоча це питання слід враховувати при використанні будь-якої моделі штучного інтелекту, різні регіони мають різні очікування, і підприємства повинні оцінювати ризики перед тим, як інтегрувати DeepSeek у чутливі робочі процеси.

Наскільки хороший DeepSeek? Чи варто його використовувати?

DeepSeek — це чудова програма, з якою можна погратися, і хоча вона показує кращі результати, ніж GPT-5 від OpenAI, у більшості тестів і порівняльних оцінювань, вона все ще має труднощі з довгими розмовами. Оскільки вона безкоштовна і має відкритий код, її точно варто дослідити трохи детальніше. 

Головна проблема полягає в конфіденційності даних. Китайський уряд може отримати доступ до ваших даних. Чи влаштовує вас це, вирішувати вам і вашій компанії.

Підсумовуючи, DeepSeek — це нова модель штучного інтелекту, яка викликала інтерес завдяки своїй ефективності, структурованому мисленню та потенційно нижчій вартості розробки порівняно з конкурентами, такими як ChatGPT і Claude. Вона вирізняється архітектурою Mixture of Experts, яка вибірково активує різні частини моделі для кращої продуктивності в технічних і структурованих завданнях, таких як кодування, аналіз даних і вирішення проблем. Однак вона залишається відносно неперевіреною в більш широких реальних застосуваннях, зокрема в бізнес-інтеграції.

Для розробників і дослідників DeepSeek може стати корисною альтернативою для вирішення складних завдань, пов'язаних з міркуваннями та структурованими даними. Компанії, які шукають рішення в галузі штучного інтелекту, крім OpenAI і Google, можуть вивчити його можливості, але при прийнятті рішення слід враховувати міркування щодо безпеки, конфіденційності даних і відмінностей у законодавстві. Хоча DeepSeek має потенціал, щоб кинути виклик визнаним лідерам у галузі штучного інтелекту, його довгостроковий вплив і надійність ще належить перевірити.

У чому ми впевнені на 100%? У тому, що tl;dvдбає про безпеку та конфіденційність. Почніть користуватися сервісом безкоштовно вже сьогодні.

Часті питання про DeepSeek (2025)

DeepSeek — це велика мовна модель (LLM), розроблена китайською компанією High-Flyer AI. Вона використовує архітектуру Mixture of Experts (MoE) для вибіркової активації частин своєї нейронної мережі, що надає їй інтелекту на рівні GPT, але при цьому є набагато ефективнішою та економічнішою.

Так, ваги моделі DeepSeek є відкритими і безкоштовними для використання, а контрольні точки доступні на таких платформах, як Hugging Face. Однак точніше буде назвати її відкритою за вагами, а не повністю відкритою за кодом: повні дані для навчання, код попереднього навчання та деякі інфраструктурні елементи для тонкого налаштування не оприлюднюються.

Так, в основному. Ви можете завантажити та запустити DeepSeek локально або через сторонні платформи без сплати ліцензійних зборів. Однак використання DeepSeek через офіційний API High-Flyer може спричинити витрати на використання залежно від масштабу та потреб інтеграції, подібно до того, як відкриті моделі, такі як Llama 3, все ще можуть мати платні варіанти хостингу.

Безпека є однією з найбільш обговорюваних тем навколо DeepSeek. Оскільки ця платформа розроблена в Китаї, деякі експерти висловлюють занепокоєння щодо конфіденційності даних та потенційних ризиків, пов'язаних із дотриманням вимог,особливо для користувачів, які підпадають під дію суворих нормативних рамок, таких як GDPR або SOC 2.

Якщо ви самостійно хостите DeepSeek, ваші дані залишаються на ваших серверах, що усуває більшість цих ризиків. Але якщо ви використовуєте хостований API High-Flyer, прозорість обробки даних залишається обмеженою в порівнянні з західними конкурентами, такими як OpenAI або Anthropic.

Сильні сторони DeepSeek полягають в ефективності, вартості та відкритості, тоді як GPT-5 лідирує в мультимодальності, глибині міркування та підтримці підприємств.

Особливість DeepSeek-V3 GPT-5 (ChatGPT)
Архітектура Сукупність експертів (загалом 671 млрд, активних ~37 млрд) Щільний трансформатор
Відкрите програмне забезпечення ✅ Відкриті ваги (Hugging Face) ❌ Закрито
Вартість ~6 мільйонів доларів на навчання (≈99% менше, ніж GPT-4) 500 млн – 1 млрд доларів США (за оцінками)
Швидкість ~50 токенів/сек ~48 токенів/сек
Міркування Дуже сильний (математика/кодування) Загалом міцніший (особливо з інструментами)
Мультимодальність ❌ Тільки текст (Янус окремо) ✅ Текст, зображення, голос
Конфіденційність Залежить від самостійного хостингу Повністю управляється OpenAI
Варіанти використання Розробники, дослідники, науковці в галузі даних Бізнес, креативні галузі, штучний інтелект для підприємств

DeepSeek ідеально підходить для розробників, дослідників та невеликих стартапів у галузі штучного інтелекту, які хочуть експериментувати, самостійно хостувати або створювати власні робочі процеси штучного інтелекту без високих витрат на API. Він також ідеально підходить для тих, хто шукає прозору, модифіковану модель, яку можна точно налаштувати під приватні дані.

  • Обмежена документація порівняно з GPT або Claude

  • Немає вбудованої підтримки мультимодальності (тільки текст)

  • Питання прозорості безпеки (для хостингового використання)

  • Менша екосистема та менше інтеграцій

  • Інфраструктура на початковій стадії (періодична нестабільність API)

Не найближчим часом, але це може стати потужною відкритою альтернативою. GPT-5 все ще домінує в області творчого письма, мультимодальної взаємодії та корпоративного штучного інтелекту. Перспектива DeepSeek полягає в демократизації доступу до передових технологій штучного інтелекту, досягненні більшого з меншими зусиллями та наданні розробникам реального контролю над своїми інструментами.

DeepSeek навіть зазначив у своєму дорожньому карті, що в першу чергу зосереджується на бізнесі, а особисте використання планується лише з 2028 року.