Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, меняя мир и открывая новые возможности для автоматизации, анализа данных, генерации контента и общения с пользователями. В этой гонке лидируют несколько крупных компаний, включая OpenAI, Google DeepMind и Anthropic. Однако в 2023 году на сцену вышел новый серьезный игрок — китайская компания DeepSeek, заявившая о создании мощных и экономичных нейросетевых моделей, способных конкурировать с лучшими разработками в области ИИ.
DeepSeek стала известна благодаря своим языковым моделям с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), которые сочетают высокую производительность с оптимизированным потреблением вычислительных ресурсов. В отличие от многих западных конкурентов, DeepSeek предлагает открытый исходный код, что делает ее разработки доступными для широкой аудитории разработчиков и исследователей.
Рассмотрим, что такое DeepSeek, как она появилась, какие технологии лежат в основе ее нейросетей, а также сравним ее с ведущими языковыми моделями, такими как GPT-4 и Claude 3.
Что такое нейросеть DeepSeek?

DeepSeek — это семейство нейросетевых моделей, разработанных китайской компанией DeepSeek AI. Главной особенностью этих моделей является использование архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), которая позволяет активировать лишь небольшую часть параметров во время обработки запроса, что существенно снижает нагрузку на вычислительные мощности. Такой подход делает модели DeepSeek более экономичными, быстрыми и масштабируемыми по сравнению с традиционными языковыми моделями.
В основе нейросетей DeepSeek лежат многоязычные большие языковые модели (LLM), обученные на огромных текстовых корпусах. Эти модели способны генерировать текст, анализировать информацию, отвечать на вопросы, помогать в программировании и даже решать математические задачи. Одной из ключевых особенностей DeepSeek является расширенный контекст обработки, что делает модель более эффективной при работе с длинными текстами.
Одним из важнейших преимуществ DeepSeek является открытый исходный код. В отличие от многих закрытых ИИ-систем, таких как GPT-4 или Claude 3, модели DeepSeek доступны для загрузки и локального использования, что делает их привлекательными для разработчиков, исследователей и компаний, которые хотят внедрять ИИ-решения без привязки к облачным сервисам.
История успеха нейросети DeepSeek
За короткий срок DeepSeek прошла путь от стартапа до одного из ведущих разработчиков открытых нейросетей. Ее модели предлагают высокую производительность, низкие затраты на вычисления и возможность локального использования, что делает их привлекательными для исследователей, программистов и компаний, работающих в сфере ИИ.
- Июль 2023 — Основание компании. Компания DeepSeek была основана в городе Ханчжоу, Китай. За проектом стояла команда специалистов в области машинного обучения и обработки естественного языка, которая поставила перед собой цель создать высокопроизводительные нейросети с минимальными затратами на обучение.
- Ноябрь 2023 — Запуск первых языковых моделей. DeepSeek представила свои первые языковые модели DeepSeek-Chat и DeepSeek-Code, которые были ориентированы на генерацию текстов и поддержку программирования. Эти модели вызвали интерес в сообществе разработчиков благодаря поддержке открытого кода и возможности локального использования без необходимости подключения к облачным сервисам.
- Декабрь 2023 — Анонс DeepSeek-LM (Large Model). Компания объявила о разработке большой языковой модели (LLM), которая будет основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Этот метод позволял существенно снизить затраты на вычисления, активируя только часть параметров модели при обработке каждого токена.
- Январь 2024 — Прорыв в технологии обучения. DeepSeek объявила, что ей удалось обучить многоязычную модель на 14,8 триллионах токенов. Основное внимание было уделено английскому и китайскому языкам, а также дополнительной оптимизации для задач по математике и программированию.
- Март 2024 — Открытие кода и интеграция с Hugging Face. DeepSeek сделала свои языковые модели общедоступными и интегрировала их в популярные платформы для работы с ИИ, включая Hugging Face. Это дало возможность разработчикам по всему миру адаптировать и использовать модели DeepSeek для различных задач.
- Июнь 2024 — Запуск DeepSeek-V3. DeepSeek выпустила свою новую модель DeepSeek-V3, которая по своим характеристикам могла конкурировать с ведущими моделями, такими как GPT-4 и Claude 3. Основные улучшения включали: оптимизированную архитектуру MoE, в которой модель активирует только 37 миллиардов параметров из 671 млрд при генерации каждого токена; улучшенный механизм Multi-head Latent Attention (MLA), который позволял работать с расширенным контекстом; снижение затрат на обучение, при этом модель показала высокую эффективность в языковых и кодовых задачах.
- Сентябрь 2024 — Признание на глобальном уровне. DeepSeek-V3 была протестирована независимыми исследовательскими группами и показала результаты, сопоставимые с ведущими мировыми моделями. Это дало компании возможность расширить свою аудиторию и привлечь новых пользователей.
- Декабрь 2024 — Разработка новых моделей. Компания объявила о планах создания DeepSeek-V4, которая должна превзойти текущие языковые модели по качеству понимания сложных логических задач, математического моделирования и естественного языка.
В начале 2025 года российский рынок технологий взорвался новостью о стремительном росте популярности китайской нейросети DeepSeek. Запущенное в январе 2025 года, приложение быстро завоевало сердца пользователей, возглавив рейтинги бесплатных приложений в российском App Store и Google Play. Приложение было скачано более 10 миллионов раз, получив среднюю оценку 4,8 из 5 возможных. Столь впечатляющий успех DeepSeek отразился и на динамике пользовательских запросов. Согласно данным Яндекс.Вордстат, количество еженедельных запросов по ключевому слову «DeepSeek» увеличилось с 1722 в период с 2 по 8 декабря 2024 года до 403847 с 27 января по 2 февраля 2025 года. Такой взлет популярности объясняется не только техническими преимуществами, но и тем, что российские пользователи активно искали альтернативы ChatGPT после введения ряда ограничений на использование западных ИИ-платформ.
Сравнение DeepSeek с популярными нейросетями
Развитие языковых моделей привело к появлению нескольких ключевых игроков на рынке ИИ, таких как GPT-4 (OpenAI), Claude 3 (Anthropic) и Gemini (Google DeepMind). Каждая из этих нейросетей обладает уникальными особенностями, и DeepSeek позиционирует себя как более экономичная и открытая альтернатива. Давайте рассмотрим, как DeepSeek сопоставляется с другими ведущими моделями.
Архитектура и вычислительная эффективность

- Преимущество DeepSeek: Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) модель активирует лишь часть параметров при обработке каждого токена, что снижает затраты на обучение и ускоряет работу. Другие модели используют стандартные трансформеры, где вычисления задействуют всю сеть, что делает их более ресурсоемкими.
Производительность в тестах и задачах

- Преимущество GPT-4o: OpenAI разработала универсальную и мощную модель, которая лидирует в обработке естественного языка, программировании и математических вычислениях.
- Преимущество Claude 3: Лидер в работе с длинными текстами (до 200K токенов), что делает его полезным для юридических и аналитических задач.
- Преимущество Gemini: Поддержка самого длинного контекста (до 1M токенов) позволяет модели анализировать большие объемы данных.
- Преимущество DeepSeek: Отличается хорошей производительностью в программировании, а также способностью работать локально и с открытым кодом.
Стоимость и доступность

- Преимущество DeepSeek: Единственная модель с открытым исходным кодом, которая может быть запущена локально, обеспечивая конфиденциальность данных и независимость от облачных сервисов.
- Преимущество GPT-4o и Claude 3: Доступны через платные подписки, но Claude 3 Sonnet предлагает бесплатную мощную версию.
DeepSeek — это эффективная альтернатива популярным языковым моделям, особенно для разработчиков и компаний, которым важно локальное использование и открытый код. Однако в задачах, связанных с глубоким пониманием текста, сложной математикой и длинным контекстом, модели GPT-4o, Claude 3 и Gemini пока лидируют.