DeepSeek (Дипсик) — это семейство языковых ИИ-моделей (LLM, large language models — большие языковые модели), разработанных китайской компанией DeepSeek AI. Проще говоря, это аналог ChatGPT: вы задаёте вопрос или ставите задачу — нейросеть отвечает, пишет текст, решает задачи, генерирует код.

Основатель DeepSeek — Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng), китайский предприниматель и математик, сын школьных учителей из провинции Гуандун. В 2015 году он основал квантовый хедж-фонд (инвестиционный фонд, использующий математические алгоритмы) High-Flyer Capital Management в Ханчжоу.

Ещё до введения американских санкций на экспорт чипов Nvidia фонд успел закупить около 10 000 GPU (графических процессоров — мощных чипов для ИИ). Именно этот запас «железа» позволил Ляну в мае 2023 года запустить DeepSeek как дочерний проект фонда — с фокусом на создание AGI (artificial general intelligence — общего искусственного интеллекта).

В конце 2024 года DeepSeek выпустил модель DeepSeek-V3, которая по тестам вышла на уровень GPT-4o и Claude Sonnet. Шок был не в качестве, а в цене обучения — модель была натренирована всего на 2 000 чипов Nvidia H800 при затратах менее 6 миллионов долларов.

В основе DeepSeek лежит архитектура трансформеров (transformers) — та же, что используется в ChatGPT и других топовых LLM. Ключевой элемент — механизм внимания (attention mechanism): модель при ответе на вопрос анализирует не просто последнее слово, а связи между всеми словами в контексте.

Например, во фразе «Клиент написал нам, но он не купил» модель понимает, что «он» — это «клиент», а не кто-то другой. Именно это делает ответы осмысленными, а не механическими.

DeepSeek V3 имеет 671 миллиард параметров (параметры — это настройки нейросети, чем их больше, тем мощнее модель) и обучался на 14,8 триллиона токенов (токены — это фрагменты текста, примерно 0,75 слова). При этом инженеры DeepSeek применили несколько нестандартных решений:

DeepSeek — это не одна модель, а целое семейство. Вот три ключевые на февраль 2026 года:

DeepSeek-V3 — основная модель для ежедневных задач: написание текстов, ответы на вопросы, помощь в маркетинге, анализ данных. Последнее обновление V3-0324 включает методы обучения с подкреплением из модели R1, что серьёзно улучшило её логические способности.

DeepSeek-R1 — это аналог OpenAI o1: модель не просто выдаёт ответ, а пошагово рассуждает перед ответом. Благодаря режиму DeepThink (режим глубокого мышления) вы видите ход её «мыслей» — это идеально для обучения, сложного анализа, написания кода и решения нестандартных задач.

VL2 (Vision-Language — зрение и язык) — мультимодальная модель, которая работает одновременно с текстом и изображениями. Она умеет анализировать фото, графики, скриншоты и описывать их — полезно для маркетологов, аналитиков, дизайнеров.

Главный вопрос, который задают себе предприниматели и маркетологи: а зачем мне DeepSeek, если есть ChatGPT? Давайте разберём честно.

DeepSeek доступен на русском языке и работает бесплатно. Вот как начать:

Бесплатная и мощная нейросеть открывает реальные возможности для предпринимателей. Вот практические применения:

Особую ценность DeepSeek представляет как движок для ИИ-агентов — автономных помощников, которые выполняют задачи без участия человека. Через открытый API DeepSeek можно встроить в бизнес-процессы: автоответы клиентам, автоматическую квалификацию лидов, обработку заявок.

Это важный раздел, который многие обходят стороной. Давайте честно.

DeepSeek работает под китайской юрисдикцией. Это означает, что по запросу китайских правоохранительных органов разработчики обязаны предоставить доступ к переписке пользователей. Исследователи также обнаружили, что часть данных передаётся на серверы China Mobile — крупнейшего китайского мобильного оператора.

При этом Kaspersky справедливо замечает: это не уникальная проблема DeepSeek — ChatGPT и Gemini так же передают данные по запросу американских правоохранительных органов. Разница лишь в юрисдикции.

Ряд стран и организаций уже ограничили использование DeepSeek:

Независимые тесты PCMag показали, что DeepSeek относительно легко обойти через специальные техники (так называемый «джейлбрейк», jailbreak — взлом ограничений), и тогда модель начинает выдавать потенциально опасную информацию. При этом модель жёстко цензурирует темы, связанные с китайской политикой — на вопросы об уйгурах, Тяньаньмэнь и других чувствительных темах просто отказывается отвечать.

Вот готовый промпт (системная инструкция), который поможет использовать DeepSeek как стратегического маркетинг-ассистента для вашего бизнеса. Вставьте его в начало диалога или в системное поле.

DeepSeek — китайская нейросеть (языковая ИИ-модель), конкурент ChatGPT. Используется для написания текстов, решения задач, написания кода, анализа данных и автоматизации бизнес-процессов. Основное преимущество — бесплатный доступ и открытый исходный код.

DeepSeek бесплатен и открыт, силён в логике, математике и коде, но уступает ChatGPT в творческих задачах и длинных диалогах. Ключевое отличие — DeepThink (режим пошагового рассуждения) доступен бесплатно, тогда как в ChatGPT аналог — только в платной версии.

Для задач без конфиденциальных данных — да, можно использовать. Для корпоративных или персональных данных — нужна осторожность: данные хранятся в Китае и могут быть переданы властям по запросу. Максимально безопасный вариант — локальная установка на собственный сервер.

Да, DeepSeek доступен в России через веб-версию chat.deepseek.com и поддерживает русский язык.

Базовая версия через сайт — полностью бесплатна. Доступ через API (для разработчиков и автоматизации) платный, но значительно дешевле аналогов — это один из главных аргументов в пользу DeepSeek для технических команд.

R1 — это модель для сложного рассуждения (аналог OpenAI o1): она думает вслух, показывает шаги решения и лучше справляется с математикой и логикой. V3 — универсальная модель для повседневных задач: тексты, переписка, код. Для бизнеса удобнее начать с V3.

Да, поскольку DeepSeek — open source (открытый исходный код), его можно развернуть на собственном сервере. Это лучший вариант для тех, кому важна конфиденциальность корпоративных данных.

Команда DeepSeek использовала несколько оптимизаций: архитектуру MoE (Mixture of Experts), синтетические обучающие данные, новые методы оптимизации на GPU Nvidia H800. В итоге — обучение V3 обошлось менее 6 миллионов долларов при бюджетах OpenAI в сотни миллионов.

DeepSeek — это реальный прорыв, а не хайп. Китайские инженеры доказали, что топовый ИИ можно создать в разы дешевле, и дали его миру бесплатно.