Нейросеть DeepSeek: обзор функций, применение и примеры использования

За последние несколько лет развитие крупных языковых моделей (LLM) стало одним из ключевых направлений в области искусственного интеллекта. От первых экспериментов с рекуррентными и сверточными сетями исследователи постепенно перешли к архитектурам на основе внимания — Transformer, предложенным в 2017 году командой Google.

Этот прорыв открыл путь к масштабированию моделей, способных обрабатывать невероятные объемы текстовых данных и генерировать связные, осмысленные ответы на самые разные вопросы.

На фоне доминирования западных разработок все больше внимания привлекают работы китайских исследовательских групп. Страна вкладывает значительные ресурсы в развитие собственных AI-платформ, стремясь получить технологическую независимость и конкурентное преимущество на глобальном рынке.

Одним из последних воплощений этих усилий стала нейросеть DeepSeek, сочетающая в себе как наработки Transformer-архитектуры, так и собственные инновационные методы оптимизации.

В этой статье мы рассмотрим, как использовать DeepSeek для генерации контента, сбора информации и решения задач, а также сравним ее характеристики с западными и отечественными аналогами.

cloud

Что такое DeepSeek AI и как он устроен

DeepSeek — это большая языковая модель (LLM), разработанная и запущенная китайским хедж-фондом High‑Flyer в январе 2025 года.

В основе нейросети лежит трансформерная архитектура, отличающаяся специальным механизмом внимания, который позволяет не просто анализировать фрагменты информации в тексте, но и учитывать их связь друг с другом. 

Диалог с чат-ботом DeepSeek

Помимо трансформерной архитектуры в DeepSeek применяется несколько инноваций — технически не подкованному человеку они будут мало понятны, но их можно описать простыми словами:

• Multi‑Head Latent Attention (MLA). Вместо полных «карт» связей между словами модель хранит их упрощенные «наброски» — компактные латентные векторы. Когда модель нуждается в деталях, она быстро «дорисовывает» необходимые участки, словно распечатывает фрагмент плана библиотеки по запросу, вместо того чтобы постоянно таскать с собой весь тяжелый макет. Это существенно экономит память и ускоряет работу, сохраняя при этом способность учитывать все важные связи между словами.

• Mixture‑of‑Experts (MoE). Вместо одного универсального «эксперта» у модели есть команда виртуальных специалистов, каждый из которых силен в своей области: лингвистике, математике, программировании и множестве других. Специальный «маршрутизатор» оценивает входящую задачу и подключает только тех экспертов, которые лучше всего подойдут для ее решения. Благодаря этому модель сочетает огромную вычислительную мощь с экономным расходом ресурсов, активируя лишь необходимую часть «команды» для каждого запроса.

Таким образом, DeepSeek сочетает проверенные временем трансформерные блоки с инновационными механизмами MLA и MoE, обеспечивая высокую производительность при относительной экономии ресурсов.

Основные возможности DeepSeek: от кода до общения

Нейросеть DeepSeek способна генерировать и обрабатывать контент различного типа — от текста и изображений до кода и документов:

• Ведение диалогов. Выстраивает естественные человеческие диалоги с учетом контекста предыдущих сообщений. Поддерживает множество тонов общения — от формального до неформального. Управляет памятью диалога на длинных сессиях — до 128 000 токенов контекста.

• Изучение специфических тем. Мгновенно отвечает на запросы по широкой тематике: наука, история, культура. Собирает информацию из внешних источников для предоставления более точных данных.

• Креативное письмо и контент‑генерация. Генерирует идеи и помогает в написании статей, рассказов, сценариев, слоганов, маркетинговых текстов, историй, стихов и других типов текстового контента.

• Генерация и понимание кода. Выполняет любые манипуляции с кодом на самых популярных языках программирования: написание, автозавершение, рефакторинг, оптимизация, инспекция, поиск уязвимостей. Более того, модель может генерировать юнит-тесты и документации к функциям. По сути, DeepSeek способна делать с кодом то же, что и человек. Среди языков, которые она понимает: C, C++, C#, Rust, Go, D, Objective‑C, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, XML, PHP, Ruby, Python, Perl, Lua, Bash/Shell/Zsh, PowerShell, Java, Kotlin, Swift, Dart, Haskell, OCaml, F#, Erlang, Elixir, Scala, Clojure, Lisp/Scheme, SQL, JSON, Markdown и множество других.

• Анализ документов и сайтов. Кратко описывает содержимое документов, конспектирует информацию со сторонних сайтов, вычленяет ключевые идеи из больших текстов.

• Перевод с иностранных языков. Переводит текст на десятки языков, сохраняя исходную терминологию и оригинальную стилистику.

В общем, всё, что можно сделать с текстовыми данными, DeepSeek способен сделать — варианты ограничены лишь фантазией конкретного пользователя.

Чат-бот DeepSeek предлагает три ключевых режима работы, каждый из которых оптимизирован под разные типы задач и глубину обработки:

• Обычный. Быстрый и легкий поиск ответов на распространенные вопросы. Имеет ограниченный объем контекстного окна, но оперативно возвращает относительно качественный ответ с минимальной задержкой. Подходит для прямых фактических запросов: определения, краткие пояснения, заметки.

• DeepThink. Глубокое аналитическое исследование темы со сложным рассуждением. Имеет увеличенный объем контекстного окна, но требует гораздо больше времени на генерацию ответа. Выполняет многоступенчатую обработку данных, разбивая задачи на подзадачи. Использует «цепочку рассуждений», формируя промежуточные выводы для последующей генерации ответа. Подходит для запросов, требующих глубокой логики: решение математических задач, написание эссе, детальный разбор научной статьи, комплексное стратегическое планирование.

• Search. Тщательный анализ внешних источников для предоставления актуальной информации. Автоматически выходит в интернет для поиска актуальных данных, новостей, статистики. Использует специализированные API и поисковые движки, проверяет источники, обрабатывает результаты, сопоставляет факты, фильтрует нерелевантную информацию. Подходит для поиска свежих данных и проверки уже имеющихся фактов.

Для наглядного понимания различий между режимами работы DeepSeek лучше всего взглянуть на таблицу с кратким перечислением характеристик:

Таким образом, если нужно быстро просто получить ответ — можно выбрать обычный режим. Для глубокого анализа с серьезными обоснованиями необходим режим DeepThink. Чтобы получить самые свежие и верифицированные данные из внешних источников — стоит воспользоваться режимом Search.

Как пользоваться DeepSeek: интерфейс, доступ и запуск

Несмотря на то, что ИИ DeepSeek не существует в рамках какой-либо обширной экосистемы (как, например, Gemini в Google), нейросеть предлагает несколько вариантов взаимодействия.

Вариант 1. Удаленное приложение

В простом случае существует три способа общения с моделью, размещенной на удаленных серверах DeepSeek:

• Браузерное приложение Desktop

• Мобильное приложение Android

• Мобильное приложение iOS

Все способы представляют собой диалоговое общение с моделью через чат-бота. Во всех случаях пользовательский интерфейс имеет область диалога, поле для ввода сообщений, кнопки прикрепления файлов и панель со списком активных сессий.

Для доступа к модели необходимо либо зарегистрироваться в DeepSeek, указав email-адрес, либо авторизоваться через аккаунт Google.

После этого откроется привычная страница с чат-ботом, на которой можно вести общение с моделью и управлять активными сессиями подобно тому, как это делается во множестве других LLM: ChatGPT, Gemini, Claude и так далее.

Страница авторизации в DeepSeek

Вариант 2. Локальное приложение

Более сложный способ взаимодействия с моделью — установка DeepSeek на локальную машину. Это возможно благодаря открытому исходному коду — в отличие от множества других LLM-сервисов.

DeepSeek можно запустить на Windows, macOS и Linux. Для комфортной работы модели необходимо минимум 8 ГБ оперативной памяти и не менее 10 ГБ свободного места на жестком диске. В дополнение к этому нужно установить интерпретатор Python версии 3.8 или выше.

При локальном использовании DeepSeek взаимодействие с моделью возможно несколькими способами.

Способ 1. Веб-интерфейс. Графический пользовательский интерфейс, который позволяет выполнять поиск по запросами, просматривать логи, подключать внешние хранилища, просматривать метрику, анализировать производительность и много чего еще.

Интерфейс локальной версии отличается от интерфейса публичной версии наличием дополнительных инструментов для управления моделью.

Расширенный пользовательский интерфейс локальной версии DeepSeek (источник: Nodus Labs)

Разумеется, интерфейс локальной версии в первую очередь предназначен для внутреннего использования либо отдельными пользователями, либо целыми компаниями.

Иначе говоря, он не публичный. А еще содержит параметры, понятные только специалисту — в публичной версии таких нет.

Способ 2. Консольный терминал.

Способ 3. REST API. Полноценный REST‑интерфейс, который позволяет выполнять HTTP-запросы к модели, установленной на локальной машине. Например, примерно так выглядит простейший запрос через утилиту curl:

curl -X GET 'http://localhost:8080/api/search?index=my_index&query=поиск' \
  -H "Authorization: Bearer УНИКАЛЬНЫЙ_ТОКЕН"

Выполнение HTTP-запросов можно считать наиболее универсальным способом управления моделью, который не зависит от типа клиента, будь то консольный терминал или сложная программа на языке C++.

Способ 4. Python-скрипт. В DeepSeek была реализована полностью совместимая с OpenAI API обертка для работы с моделью, поэтому для управления моделью можно использовать стандартный клиент OpenAI, но с указанием собственного URL-адреса.

В самом простом случае скрипт, выполняющий запрос к локальному серверу DeepSeek, может выглядеть так:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="УНИКАЛЬНЫЙ_ТОКЕН", base_url="http://localhost:8080")

response = client.chat.completions.create(
	model="deepseek-chat",
	messages=[
		{"role": "system", "content": "Ты полезный ассистент, DeepSeek."},
		{"role": "user", "content": "Привет!"},
	],
	stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

Под капотом DeepSeek обрабатывает этот запрос, вычисляет релевантную информацию LLM-ядром и возвращает сгенерированный ответ.

Таким образом, DeepSeek предлагает унифицированный способ взаимодействия с моделью через программный API, который не требует существенных изменений в клиентском коде — переключение между OpenAI и DeepSeek достигается простым изменением URL-адреса.

Способ 5. JavaScript-скрипт. По аналогии с Python, можно взаимодействовать с DeepSeek с помощью клиента OpenAI на JavaScript.

Вот пример простого скрипта, предназначенного для запуска на платформе Node.js:

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
	baseURL: 'http://localhost:8080',
	apiKey: 'УНИКАЛЬНЫЙ_ТОКЕН'
});

async function main() {
	const completion = await openai.chat.completions.create({
		messages: [{ role: "system", content: "Ты полезный ассистент." }],
		model: "deepseek-chat",
	});

	console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Надо сказать, что именно открытость исходного кода сделала DeepSeek популярной и конкурентоспособной нейросетью на рынке LLM.

Тем не менее, локальный вариант работы с DeepSeek предназначен для продвинутых пользователей, которые имеют как достаточно глубокие познания в моделях машинного обучения, так и соответствующие задачи, требующие локальной установки для их решения.

С подробной информацией о локальной установке модели можно ознакомится либо в официальном репозитории DeepSeek на GitHub, либо на официальной странице в HuggingFace. Там же можно узнать о том, как настроить Deepseek для использования на локальной машине.

Справочная информация о DeepSeek в официальном репозитории на GitHub

Кстати, помимо основных, у DeepSeek есть несколько специальных моделей:

• DeepSeek Coder. Специализированная модель для работы с кодом (анализ и редактирование) на разных языках программирования. Доступна в официальном репозитории на GitHub.

• DeepSeek Math. Специализированная модель для решения и объяснения сложных математических задач, выполнения символьных вычислений и построения формальных доказательств. Доступна в официальном репозитории на GitHub.

• DeepSeek Prover. Специализированная модель для автоматизированного доказательства формальных теорем. Доступна на официальной странице в HuggingFace.

• DeepSeek VL. Модель для мультимодального анализа и генерации текста и изображений. Доступна в официальном репозитории на GitHub.

Тарифные планы DeepSeek

Сервис DeepSeek предоставляет полностью бесплатный доступ к своим основным моделям (DeepSeek-V и DeepSeek-R) через веб-сайт и мобильное приложение. В настоящее время лимиты на число запросов в бесплатной версии отсутствуют.

Платным в DeepSeek является только API, предназначенный для разработчиков приложений. То есть если кто-то хочет интегрировать DeepSeek в собственное приложение, ему потребуется платить за использование API, к которому выполняются запросы.

Оплата в DeepSeek работает по модели «pay-as-you-go» — ежемесячных подписок нет. Это значит, что пользователь платит только за фактическое использование API, измеряемое в токенах.

Минимальных платежей нет – пользователь просто пополняет баланс и расходует его по мере выполнения запросов. При этом пополненный баланс не сгорает со временем.

Более подробно о ценах на API можно почитать в официальной документации DeepSeek.

Для контроля расходов, управления токенами API и просмотра статистики у DeepSeek есть отдельная платформа, которая так и называется — DeepSeek Platform.

На ней же размещены ссылки на документацию и справочные материалы, описывающие базовое использование модели, интеграцию с внешними приложениями и особенности ценообразования.

Основная страница платформы DeepSeek Platform

Промпты для DeepSeek: как задавать команды и получать результат

Несмотря на то, что промпты для DeepSeek могут быть разными, следует придерживаться нескольких общих принципов при их написании.

Ясность и конкретика

Необходимо четко описывать как детали запроса, так и формат ответа. Важно избегать расплывчатых формулировок и при необходимости описывать контекст интересующей темы.

Например, можно явно указывать целевую аудиторию, для которой нужно подготовить интересующую информацию, и примерное описание формата текста ответа:

Я готовлю доклад для школьников 10–11 классов. Мне нужен список 5 самых важных открытий начала XX века с кратким объяснением каждого в формате заголовка с несколькими абзацами текста.

Кстати, для таких запросов можно использовать режим Search — в этом случае DeepSeek подкрепит ответ информацией из внешних источников и лучше проверит факты.

Список из 5 самых важных открытий начала XX века, оформленный согласно запросу пользователя: заголовок и несколько абзацев

В некоторых случаях формат ответа можно описать более детально:

Нужен список из 15 самых важных открытий начала XX века в виде таблицы со следующими столбцами:

- Название открытия (столбец должен называться "Название")

- Авторы открытия (столбец должен называться "Авторы")

- Дата совершения открытия (столбец должен называться "Дата")

- Краткое описание открытия (столбец должен называться "Описание")

- Гипер-ссылки на подтверждающие публикации (столбец должен называться "Источники", а данные иметь формат [1], [2], [3], ... с возможностью кликнуть и перейти на сторонний сайт, но не более 5 ссылок)

Строки в таблице должны быть отсортированы по дате в порядке убывания.

Чем детальнее описан формат ответа, тем лучше. Более того, подготавливая запросы для DeepSeek, не нужно лениться и писать все на скорую руку — имеет смысл детально продумать, что необходимо получить на выходе и в каком виде.

Список из 15 самых важных открытий начала XX века в формате таблицы. Можно заметить, что в интерфейсе DeepSeek таблица обрезается по боками, однако ее можно прокручивать по горизонтали

С помощью текстового описания можно также задавать фильтры для ограничения ответа по дате, географии, языке источников, читаемости (уровню сложности) и множестве других параметров, какие только могут прийти в голову:

Нужна таблица из 15 самых важных открытий начала XX века совершенные на территории России (Российской империи и СССР) в период с 1910 по 1980 годы.

Строки в таблице должны быть отсортированы по дате в порядке убывания, а столбцы должны быть следующими:

- Название открытия (столбец должен называться "Название")

- Авторы открытия (столбец должен называться "Авторы")

- Дата совершения открытия (столбец должен называться "Дата")

Как видно, фильтрация информации задается не привычными для интернет-каталогов и UGC-платформ ползунками или параметрами, а с помощью того же текста.

Таблица со списком из 15 самых важных открытий начала XX века, совершенных на территории Российской империи и СССР в период с 1910 по 1980 годы

Четкая формализация

Помимо конкретики в текстовом описании можно прибегнуть к более жесткой формализации — в том числе и с помощью использования специальных символов:

[Задача]: Создать таблицу из 10 самых важных открытий начала XX века.

[Ограничения]:

- Территория: Российская империя, СССР

- Период: 1910 - 1980 годы

[Структура]:

- Столбцы: номер, название, автора, дата (число, месяц, год)

[Контекст]: Для студентов-историков, специализирующихся историей стран СНГ.

Таким образом формируется четкая структура запроса:

• Задача. Что нужно сделать.

• Контекст. Где искать и для кого.

• Ограничения. Что оставить, а что убрать.

Разумеется, структура может быть произвольной и зависит от задачи.

Таблица со списком из 10 самых важных открытий начала XX века, построенная на основе жесткого формального описания

Продвинутые приемы

Нейросети на основе LLM чрезвычайно гибкие — они поддерживают более сложные и витиеватые паттерны ведения диалога и работы с информацией.

Поэтому для получения более релевантных ответов можно воспользоваться более продвинутыми приемами — в некоторых случаях их можно считать калькой с динамики общения реальных людей.

Вариант 1. Ролевые запросы

Явное предложение модели принять на себя роль определенного человека с конкретным набором качеств может увеличить глубину ответа и задать определенный стиль беседы:

Представь, что ты эксперт по истории России с более чем 30 летним опытом изучения всех тонкостей и нюансов научного контекста Российской империи и Советского союза.

По твоему мнению, какие 10 открытий, произошедших на этой территории, можно считать наиболее важными в XX веке? Хотелось бы услышать краткое описание каждого — буквально в двух словах.

Подобный стиль запросов лучше всего сочетать с режимом DeepThink — так модель глубже войдет в роль и будет лучше понимать контекст беседы.

Список из 10 важнейших открытий XX века на территории Российской империи и Советского союза по мнению DeepSeek, вошедшего в роль исторического эксперта

Вариант 2. Цепочки запросов

Очень часто (на самом деле, почти всегда) для получения исчерпывающего ответа необходимо выполнить несколько запросов. Первые из них подводящие, а вторые — конкретизирующие.

Например, сперва можно задать вопрос, уточняющий некоторую тему:

Какие источники существуют по теме научных открытий XX века на территории России?

А уже после выполнить основной запрос:

На основе этих источников подготовь более подробное, но не слишком длинное описание 5 научных открытий. Формат простой: заголовок и парочка абзацев объяснения.

При выполнении таких запросов лучше всего комбинировать оба режима — DeepThink и Search. Так DeepSeek будет и обращаться к внешним источникам, и лучше обрабатывать собранную информацию, синтезируя исчерпывающий ответ.

Собранные источники и описание 5 научных открытий XX века на территории России

Чем DeepSeek отличается от других ИИ: сравнение и выводы

Во-первых, нужно упомянуть основные особенности DeepSeek, делающие его уникальной платформой для генерации контента:

• Бесплатный доступ. Две основные модели (она для простых задач, другая для сложных) доступны пользователям полностью бесплатно. Денежные средства взимаются только за использование API, который предназначен для разработчиков приложений. Более того, модель оплаты — не подписочная, а за фактическое использование.

• Отсутствие ограничений. Все модели доступны не только бесплатно, но и без ограничений — пользователи могут генерировать столько контента, сколько им требуется. Разумеется, это влияет на скорость генерации (она не самая быстрая), но бесплатный доступ без ограничений перевешивает большую часть недостатков.

• Открытый исходный код. Отраслевые эксперты и ИИ-энтузиасты (впрочем, как и любые другие пользователи) могут быть рады открытым репозиториям на GitHub и HuggingFace, где размещен исходный код DeepSeek.

• Территориальная доступность. Сайт DeepSeek доступен в большинстве стран мира, в том числе и в России.

Во-вторых, можно коротко сравнить DeepSeek с другими LLM-сервисами, которые общепринято считаются лидерами отрасли:

Надежное облако для ваших проектов

Заключение

С одной стороны, DeepSeek — полностью бесплатный сервис, работающий без ограничений по объему и территории. А с другой — достаточно мощная и быстрая модель, которая мало чем уступает другим лидерам отрасли.

Однако вишенкой на торте служит открытость ее исходного кода — любой желающий может скачать его с официального репозитория и запустить на локальной машине.

Все это выгодно отличает DeepSeek от ее конкурентов, делая модель особенно интересной не только для генерации контента, но и для интеграции с внешними приложениями от сторонних разработчиков.

Поэтому когда ChatGPT или Gemini не справляются с задачей, имеет смысл попробовать DeepSeek — вполне возможно, он сможет быстрее и точнее найти нужные ответы.