DeepSeek: всё о китайской нейросети, которая обвалила акции NVIDIA

В начале 2025 года стартап DeepSeek обрушил фондовый рынок США на триллион долларов, представив нейросеть, сопоставимую по качеству с GPT-4o, но значительно дешевле и с открытым кодом. В России DeepSeek работает без VPN и подписок, поддерживает русский язык, пишет код, решает сложные задачи и анализирует документы. Материал объясняет, как пользоваться моделью, чем отличаются версии V3 и R1 и как запустить DeepSeek локально на ПК.

Что такое DeepSeek и кто ее создал

DeepSeek — это китайский стартап в области искусственного интеллекта, который ворвался в мировую повестку в начале 2025 года и за несколько дней обвалил фондовый рынок США почти на триллион долларов.

Причина ажиотажа проста: разработчики заявили, что создали модели, не уступающие передовым аналогам OpenAI и Google, но потратили на это в десятки раз меньше денег.

История компании

За проектом стоит 39-летний инженер и предприниматель Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng), который владеет 84% компании.

В 2015 году он основал хедж-фонд High-Flyer, использующий ИИ для управления инвестициями. Уже в 2016 году фонд создал свою первую ИИ-модель, а в 2019-м появилась компания High-Flyer AI, которая занималась разработкой алгоритмов.

В 2021 году Лян закупил тысячи графических ускорителей Nvidia для DeepSeek. В 2023 году High-Flyer сосредоточился на общем ИИ и запустил DeepSeek с 10 тысячами карт Nvidia A100 для разработки языковых моделей.

Почему она стала популярной

Спустя два года после основания DeepSeek перевернул представление о том, сколько должны стоить современные нейросети:

• Дешевизна обучения. В декабре 2024 года вышла модель DeepSeek-V3, сопоставимая с GPT-4o, но с затратами на обучение всего 5,6 миллиона долларов.

Для сравнения: обучение GPT-4o оценивается более чем в 100 миллионов долларов, а LLaMA-3.1 405B потребовала около 60 миллионов.

• Эффективность ресурсов. Инженеры DeepSeek обучили модель с помощью всего 2 тысяч чипов Nvidia H800, тогда как для аналогичных задач обычно нужны десятки тысяч ускорителей.

Например, для Grok-3 от Илона Маска понадобилось 100 тысяч мощных GPU.

• Открытый код. В отличие от OpenAI и Google, DeepSeek выложил код обучения и веса моделей в открытый доступ. Это позволило разработчикам по всему миру использовать и улучшать передовые технологии.

В январе 2025 года DeepSeek выпустил модель R1 с режимом рассуждений, и приложение заняло первое место в топе бесплатных приложений App Store в нескольких странах.

В России, где недоступны ChatGPT и другие западные аналоги, DeepSeek остается в десятке самых популярных бесплатных приложений и занимает второе место в категории «Производительность» после «Алисы» от Яндекса. В следующем блоке рассмотрим основные модели DeepSeek и сравним их с конкурентами.

Основные модели: что лучше — DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 или GPT-4o

У DeepSeek две модели: V3 для быстрых ответов и R1 для глубоких рассуждений. Выбор зависит от задачи. Разберем, чем они отличаются и как выглядят на фоне мировых флагманов, чтобы вы могли выбрать модель под свои задачи.

Разница между базовой моделью и моделью для рассуждений (Reasoning)

DeepSeek-V3. Универсальная модель, которая отвечает сразу, как только получает вопрос. Ее обучили на огромном массиве текстов, кода и знаний, поэтому она умеет:

• поддерживать естественный диалог;

• писать и переводить тексты;

• отвечать на общие вопросы;

• генерировать идеи и креативы.

Главное преимущество модели — скорость. Это хороший вариант для повседневных задач: написать пост, объяснить термин, набросать структуру письма.

DeepSeek-R1. Эта модель работает иначе. Перед тем как дать ответ, она включает режим «мышления вслух». Модель прокручивает несколько вариантов решения, проверяет логику, возвращается назад, если находит ошибку, и только потом выдает финальный результат. Этот процесс называется цепочкой рассуждений (chain of thought).

Где лучше использовать R1:

• сложные математические задачи, где нужны пошаговые вычисления и логические выводы;

• программирование с отладкой, когда нужно не просто написать код, а разобраться, почему он не работает, и исправить ошибку;

• логические головоломки и задачи с подвохом, где важен не только ответ, но и ход мыслей;

• сценарии «что, если», когда нужно перебрать гипотезы и оценить последствия.

R1 думает от нескольких секунд до минуты, и это нормально. В интерфейсе DeepSeek можно нажать кнопку «Показать рассуждения» и посмотреть, как именно нейросеть пришла к такому выводу. Это не только интересно, но и полезно для обучения.

Что выбрать:

На практике удобно держать под рукой обе модели. Для быстрых вопросов и творческих задач подойдет V3. Для сложных расчетов, программирования и аналитики — R1. А иногда их можно комбинировать: пусть R1 разберется в проблеме, а V3 перепишет ответ простым и красивым языком.

Сравнение с GPT-4o и Claude 3.5

DeepSeek вышел на рынок, где уже давно работают два крупных сервиса — GPT и Claude. Чтобы понять, насколько китайский стартап действительно конкурентоспособен, сравним их по ключевым параметрам.

Лучшая стратегия 2026 года — гибридная. Держите под рукой DeepSeek для рутинных задач, GPT-4o — для творчества, а Claude — для сложной аналитики. Это даст 95% качества за 10% цены.

Как пользоваться DeepSeek в России

DeepSeek в России работает без проблем. Веб-версия и мобильные приложения доступны бесплатно и без VPN. Для разработчиков есть дешевый API с понятной документацией. Разберем подробнее, как пользоваться одной из самых доступных нейросетей для российских пользователей и бизнеса.

Веб-версия

Самый простой способ начать — зайти на сайт через браузер. Ничего устанавливать не нужно. Перейдите по адресу chat.deepseek.com и зарегистрируйтесь с помощью email или Google-аккаунта.

Общаться с чат-ботом можно на любом языке — нейросеть будет отвечать на том языке, на котором к ней обратились. Веб-версия полностью бесплатна, и пока в ней нет ограничений по количеству запросов.

Скорость ответа высокая: серверы DeepSeek расположены в Китае, но задержки для российских пользователей некритичны.

Мобильное приложение (iOS / Android)

Для тех, кто хочет иметь нейросеть всегда под рукой, DeepSeek выпустил официальные мобильные приложения для App Store и Google Play.

Где скачать:

• iOS: App Store, достаточно найти «DeepSeek» — приложение с синим логотипом;

• Android: Google Play, RuStore, а также APK-файл с официального сайта.

Приложение полностью синхронизируется с веб-версией по адресу chat.deepseek.com. Достаточно авторизоваться в одной учетной записи, и история диалогов будет общей.

Что умеет приложение:

• виджеты для быстрого доступа;

• загрузка изображений, PDF, Word, Excel и текстовых файлов с последующим анализом содержимого;

• работа в фоне, если включить эту функцию в настройках.

Через API (для разработчиков)

Для тех, кто хочет встроить DeepSeek в свои продукты, автоматизировать задачи или делать массовые запросы, есть официальный API.

Для этого перейдите на platform.deepseek.com, зарегистрируйтесь и создайте API-ключ. Затем можно пополнить баланс на сумму от 2 $ и начать тесты.

API полностью совместим с OpenAI по формату, так что переписать код с ChatGPT на DeepSeek — дело нескольких минут.

Есть пакетная обработка (batch API), потоковый режим (streaming) и поддержка функций (tools).

Внимание. API доступен без ограничений, а оплата принимается с карт любых банков, в том числе российских, через международные платежные системы.

Как запустить DeepSeek локально на своем ПК

Для контроля, работы с чувствительными данными или высокой производительности можно запустить DeepSeek локально через Ollama. Это Open Source-инструмент, который упрощает процесс: скачивает модели, управляет памятью и оптимизирует работу под ваше оборудование. Для запуска достаточно нескольких команд в терминале.

Сначала установите программу с официального сайта ollama.com.

Выберите модель для загрузки: 7B или 14B для видеокарт с 8–12 ГБ памяти или 1.5B для слабого железа.

Чтобы скачать модель, выполните в терминале: ollama run deepseek-r1:7b

Ollama загрузит модель размером 4–15 ГБ и запустит ее в терминале. После загрузки сразу начнется диалог. Модель будет доступна для использования в командной строке.

Пара нюансов:

• чтобы выйти из диалога — /bye;

• чтобы запустить диалог снова — ollama run deepseek-r1:7b;

• чтобы запустить API-сервер для подключения из других программ — ollama serve.

Если вы не привыкли общаться в терминале, можно установить графическую оболочку, например Chatbox AI, с официального сайта. В разделе «Использовать локальную модель» выберите провайдера Ollama API.

На что способна нейросеть: тесты и примеры

Разберемся в возможностях DeepSeek на практике. Посмотрим, как она справляется с написанием кода, олимпиадными задачами и реальными текстами на русском языке. С цифрами, скриншотами и честными выводами.

Написание и отладка программного кода

DeepSeek быстро зарекомендовал себя как сильный инструмент для программирования. Он хорошо понимает синтаксис и логику, умеет писать код с нуля, находить ошибки и делать рефакторинг. Достаточно описать задачу на естественном языке, и модель сгенерирует готовый скрипт или функцию с комментариями и пояснениями.

Пример запроса: «Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает новый список, содержащий только четные числа, умноженные на 2, с обработкой исключений на случай, если в списке есть нечисловые значения»

Модель выдаст аккуратный, хорошо структурированный код с проверками, docstring и примерами использования. А еще покажет пояснение:

Отладка и поиск ошибок. Можно скопировать в чат фрагмент кода, который не работает, и попросить объяснить причину. DeepSeek найдет логические ошибки, опечатки, проблемы с типами данных и предложит исправленный вариант.

Пример: вы вставляете код с багом и пишете: «Почему этот код падает с ошибкой IndexError?» Модель проанализирует код, укажет на конкретную строку и объяснит, как ее исправить.

Рефакторинг и оптимизация. DeepSeek может улучшить существующий код: сделать его более читаемым, убрать дублирование, предложить более эффективные алгоритмы, заменить устаревшие конструкции на современные аналоги.

Объяснение чужого кода. Если вы сталкиваетесь с незнакомой библиотекой или сложной логикой, просто скопируйте фрагмент и попросите объяснить, что здесь происходит. Модель построчно распишет смысл.

Перевод кода с одного языка на другой. Например, с Python на JavaScript или с C++ на Rust. DeepSeek довольно точно сохраняет логику и адаптирует синтаксис.

Решение математических задач

Модель показывает выдающиеся результаты на сложных математических бенчмарках, решая задачи уровня олимпиад и вступительных экзаменов в топовые вузы. Причем делает это не просто подбором ответа, а с полноценными рассуждениями и пояснениями.

Решение уравнений и систем. Модель справляется с линейными и нелинейными уравнениями, системами и дифференциальными уравнениями первого порядка. Она не просто выдает ответ, а показывает ход решения: раскрывает скобки, приводит подобные и объясняет, почему применяется тот или иной метод.

Пример запроса: «Реши систему уравнений: 2x + y = 10, x² + y² = 25».

DeepSeek пошагово выразит y через x, подставит его в уравнение, решит квадратное уравнение и даст два варианта ответа с проверкой.

Интегралы и производные. Модель уверенно берет интегралы, дифференцирует сложные функции и раскладывает их в ряды. Она понимает, когда нужно применить метод подстановки, интегрирование по частям или разложение на простые дроби.

Пример: попросите вычислить ∫ x·sin(x) dx, и DeepSeek не только даст ответ, но и покажет, как пришел к нему через интегрирование по частям.

Теория вероятностей и статистика. DeepSeek умеет рассчитывать вероятности, математическое ожидание, дисперсию и работать с распределениями.

Модель разберет все варианты, посчитает комбинации и даст ответ с пояснениями.

Математический анализ и доказательства. DeepSeek R1 хорошо справляется с задачами, которые требуют логических рассуждений. Например, доказать неравенство, проверить сходимость ряда или найти предел последовательности. Модель может строить доказательства от противного, использовать метод математической индукции и другие инструменты высшей математики.

Если вы даете сложную математическую задачу, R1 включает «мысленный процесс»: записывает гипотезы, пробует разные подходы, возвращается назад, если находит ошибку, и только потом выдает финальное решение. В веб-интерфейсе можно нажать кнопку «Показать рассуждения» и увидеть всю цепочку. Это помогает учиться.

Обратите внимание. В сложных олимпиадных задачах последних лет и там, где требуется нестандартный подход, который редко встречался в обучающих данных, DeepSeek может дать сбой.

Работа с текстами на русском языке

DeepSeek — одна из самых доступных нейросетей для русскоязычных пользователей. Она уверенно понимает русский язык, пишет на нем и справляется с большинством повседневных задач, хотя иногда может звучать немного формально.

В тестах на русском языке модель показывает достойные результаты: например, на задачах Единого национального тестирования Казахстана она достигла точности 91,2–100% в режиме zero-shot.

На открытом российском бенчмарке MERA, который оценивает фундаментальные модели на русском языке, DeepSeek-V3-0324 набрала 0,674 общего балла и заняла 9-е место в рейтинге.

Сильные стороны:

• Понимание сложных задач. DeepSeek хорошо обрабатывает многошаговые запросы, аналитические задачи и структурирует информацию.

• Работа с большими объемами текста. Благодаря контексту 128–256 тысяч токенов модель может одновременно обрабатывать очень длинные документы: книги, отчеты и исследования.

• Логика и рассуждения. В режиме Deep Think (R1) нейросеть демонстрирует сильные способности к построению цепочек рассуждений на русском языке.

• Технические тексты. DeepSeek хорошо пишет и редактирует код, техническую документацию и инструкции, а также объясняет сложные концепции простыми словами.

• Анализ загруженных файлов. DeepSeek умеет читать документы в форматах PDF, Word, Excel и извлекать из них информацию на русском языке.

Как и у любого инструмента, у DeepSeek есть минусы:

• Стилистика и естественность. Язык правильный, но сухой. Модель может не улавливать тонкости, а текст иногда звучит формально и неестественно.

• Креативные тексты. Если попросить DeepSeek написать пост для соцсетей, сценарий или художественный текст, результат может разочаровать.

• Понимание подтекста и эмоций. Модель хорошо работает с фактами, но хуже справляется с сарказмом, намеками и эмоционально окрашенными высказываниями.

• Перевод. DeepSeek переводит с русского на другие языки и обратно на приемлемом уровне, но уступает лидерам рынка.

DeepSeek vs ChatGPT: главные отличия

DeepSeek и ChatGPT часто сравнивают между собой. Несмотря на схожую логику работы LLM, у них есть несколько принципиальных отличий: в уровне цензуры, скорости обработки запросов и стоимости использования, о которой мы говорили выше.

Цензура и ограничения

ChatGPT придерживается строгих правил безопасности и модерации контента. Модель ограничивает ответы на темы, связанные с опасными действиями, медицинскими или юридическими советами, политической пропагандой и другими чувствительными областями.

DeepSeek в целом считается менее ограниченным в ответах. Однако у него есть своя специфика: модель разработана китайской компанией и может избегать или фильтровать вопросы, связанные с китайской политикой и чувствительными темами внутри страны.

Кроме того, из-за политики хранения данных и возможного доступа китайских властей к информации сервис находится под вниманием регуляторов в разных странах.

Скорость работы

DeepSeek быстрее отвечает на технические задачи, например связанные с кодом или аналитическими запросами. В некоторых тестах модель R1 работает в 2–3 раза быстрее ChatGPT, сокращая время обработки примерно на 40%.

Это возможно благодаря архитектуре Mixture of Experts, которая активирует только необходимые параметры для каждого запроса. Такой подход снижает вычислительную нагрузку и ускоряет генерацию кода и ответов.

Преимущества и недостатки DeepSeek

DeepSeek, как и любая ИИ-модель, имеет свои сильные стороны и ограничения. Это важно учитывать, особенно при использовании в работе или интеграции через API.

Плюсы

Бесплатный доступ к возможностям модели. DeepSeek можно пользоваться бесплатно или по очень низким ценам. Поэтому инструмент становится доступнее для разработчиков и стартапов без большого бюджета на ИИ.

Высокий уровень «интеллекта» модели. DeepSeek хорошо справляется со сложными задачами: анализом информации, программированием, логическими рассуждениями и математикой.

Открытый код некоторых моделей. Компании и разработчики могут развернуть их на собственной инфраструктуре, адаптировать под свои задачи и контролировать работу системы.

Минусы

Высокая нагрузка на серверы. Из-за популярности сервис периодически испытывает перегрузки. В такие моменты ответы генерируются медленнее, а сама платформа может быть временно недоступна. Для стабильной работы в продакшене это может стать проблемой.

Вопросы конфиденциальности данных. Поскольку DeepSeek разработан китайской компанией, часть экспертов и регуляторов обращает внимание на риски, связанные с хранением и обработкой данных. В некоторых странах обсуждаются дополнительные проверки безопасности и ограничения на использование сервиса в государственных структурах.

Что в итоге

Мы разобрались в возможностях DeepSeek, изучили, что это за модели и как они работают. DeepSeek перевернул рынок ИИ: бесплатная нейросеть, которая на равных конкурирует с GPT-4o и Claude, стоит копейки в разработке и доступна в России без VPN и ограничений.

Для программирования, математики, анализа документов и технических задач это один из лучших вариантов на рынке. Да, с креативными текстами он справляется хуже, а серверы иногда испытывают перегрузки. Но для 90% повседневных задач DeepSeek более чем достаточен.