DeepSeek — китайская компания, специализирующаяся на разработке моделей искусственного интеллекта и составляющая конкуренцию OpenAI и GPT. В октябре компания представила DeepSeek V3 — языковую модель с открытым исходным кодом, содержащую 671 миллиард параметров и обученную на 14,8 триллионах токенов. В тестах нейросеть превзошла gpt 4o от openai, Llama 3 и Claude 3.5 Sonnet в задачах программирования и обработки текста. Особенность новой модели — полностью открытый код, который позволяет разработчикам не только использовать технологию, но и адаптировать ее для решения специфических задач в сфере искусственного интеллекта.
Ключевые особенности

Новая китайская модель deepseek демонстрирует прорывные характеристики, выделяющие ее среди других решений на рынке:
- Масштабная архитектура. Обеспечивает эффективную работу модели и экономию вычислительных ресурсов.
- Объем обучающих данных. Тренировка с использованием передовых методов искусственного интеллекта позволила достичь глубокого понимания контекста.
- Превосходство в программировании. В тестах Aider Polyglot модель DeepSeek достигла 48.4% успешно решенных задач, значительно опередив GPT и другие нейросети.
- Расширенный контекст. Окно в 128 тысяч токенов обеспечивает качественную обработку данных любого масштаба, от коротких запросов до многостраничных документов.
- Мультиязычность высокого уровня. Глубокое понимание китайского и английского языков позволяет работать с текстами без потери качества перевода и смысловых нюансов.
Тестирование и производительность

DeepSeek V3 прошла серию комплексных испытаний, продемонстрировав исключительные результаты в ключевых областях:
- Тестирование кода Aider Polyglot. Нейросеть достигла 48,4% успешно решенных задач, превосходя показатели gpt 4o и Qwen 2. Модель успешно работает с шестью языками программирования, включая Python, Java и C++.
- Математические тесты CNMO 2024. Китайская модель deepseek набрала 43,2 балла против 10,8 у GPT, демонстрируя высокую точность в алгебре, геометрии и математическом анализе. Это особенно важно для применения в сфере искусственного интеллекта и научных вычислений.
- Алгоритмические задачи Codeforces. Модель показала способность не только писать, но и оптимизировать код, находя более эффективные решения. Открытый исходный код позволяет разработчикам проводить собственные тесты и адаптировать систему под специфические требования проектов.
Эффективность разработки и обучения

Команде deepseek удалось обучить модель всего за два месяца, используя графические процессоры NVIDIA H800. Затраты составили 5,5 миллионов долларов, что значительно меньше по сравнению с 78 миллионами у OpenAI для обучения GPT. Это достижение особенно важно с учетом китайских ограничений на доступ к передовым технологиям обработки данных.



конверсии вашего сайта


в Яндекс-Директ

Уже скачали 1348 раз
Открытый доступ и сравнение версий

DeepSeek предлагает несколько вариантов доступа к своей технологии:
- Открытые модели. Компания поддерживает политику открытого исходного кода, что позволяет разработчикам загружать, изучать и управлять кодом модели. Это принципиально отличает deepseek от закрытых решений вроде GPT.
- Бесплатная версия. Доступна через веб-интерфейс с контекстным окном до 32К токенов. Даже в базовой версии нейросеть демонстрирует высокую производительность при решении задач программирования и анализа данных.
- API для коммерческого использования. Предоставляет полный доступ к возможностям DeepSeek V3, включая расширенное контекстное. Стоимость существенно ниже, чем у аналогичных предложений от OpenAI.
- Локальное развертывание. Модель с исходным кодом можно установить на собственные серверы, что особенно важно для китайских компаний и организаций, работающих с конфиденциальными данными.
В сравнении с конкурентами, модель сочетает преимущества открытых технологий и высокую производительность уровня закрытых систем. В отличие от GPT, deepseek позволяет разработчикам полностью контролировать процесс обработки информации.
Практические применения

DeepSeek V3 уже активно внедряется в различных отраслях, демонстрируя свою универсальность и эффективность. Благодаря открытому исходному коду организации могут адаптировать модель под свои специфические задачи, что особенно важно при работе с конфиденциальными данными.
- Здравоохранение. Модель анализирует медицинские исследования, помогает в интерпретации радиологических снимков и обработке клинических данных для поддержки диагностики. Значительно ускоряет работу с медицинской документацией и историями болезней.
- Финансовый сектор. DeepSeek V3 выполняет комплексный анализ рыночных тенденций, оценивает инвестиционные риски и автоматизирует обработку финансовой документации. Система отслеживает новости и оценивает их потенциальное влияние на рынок.
- Образование. Создает персонализированные учебные материалы с учетом уровня студента и входит в число самых мощных решений для разработки адаптивных систем тестирования. Автоматически генерирует учебные планы и особенно эффективна в обучении языкам благодаря продвинутым мультиязычным возможностям.
- Научные исследования. Автоматизирует обработку экспериментальных данных, анализирует научную литературу и помогает в планировании исследований. Значительно ускоряет процесс написания научных работ и подготовки публикаций.
Модель постоянно находит новые применения благодаря своей гибкости и возможности тонкой настройки под конкретные задачи. Это делает DeepSeek V3 универсальным инструментом для цифровой трансформации бизнеса и научных исследований.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Какие системные требования для локального запуска deepseek?
Для базовой версии требуется GPU с 24ГБ памяти. Полная версия нейросети оптимально работает на графических процессорах NVIDIA серии A100/H100 с 80ГБ памяти для обработки больших объемов данных.
Можно ли использовать модель в коммерческих целях?
Да, открытый исходный код и лицензия позволяют применять DeepSeek V3 в коммерческих проектах. При этом компания предоставляет техническую поддержку для корпоративных клиентов.
Как получить доступ к API?
Компания предлагает гибкие тарифы доступа к API, начиная от $0.001 за 1000 токенов. В отличие от GPT, здесь нет обязательной ежемесячной подписки.
Поддерживается ли работа с другими языками кроме английского и китайского?
Да, модель deepseek демонстрирует высокие результаты при работе с основными европейскими языками. Качество перевода и обработки текстов сопоставимо с показателями специализированных систем.
Как обеспечивается безопасность данных?
При локальном развертывании все данные обрабатываются на серверах клиента. В облачной версии применяются методы искусственного интеллекта для анонимизации sensitive-информации.
Планируются ли обновления модели?
Открытая архитектура позволяет разработчикам самостоятельно улучшать модель. Официальные обновления от команды DeepSeek выходят каждые 3-4 месяца.
Смежные новости индустрии
В сфере искусственного интеллекта происходят значительные изменения. Компания Microsoft совместно с OpenAI задает новые стандарты для нейросетей, планируя достичь полноценного ИИ к 2029 году. Nvidia укрепляет позиции в области обработки данных для машинного обучения, завершив приобретение израильского стартапа Run:ai за 700 миллионов долларов.
- Новые игроки на рынке. Французская Mistral AI представила серию конкурентоспособных моделей, которые удалось обучить за рекордно короткие сроки. Meta продолжает развитие Llama 3, делая ставку на доступность технологий. Китайские компании успешно адаптируют решения для обработки данных большого масштаба, несмотря на экспортные ограничения.
- Прорывы в тестировании. Разработчики получили возможность работать с кодом и модифицировать его для проведения собственных тестов. Google DeepMind достиг значительных успехов в применении ИИ для научных исследований.
- Развитие инфраструктуры. AMD и Intel представили новые процессоры для задач ИИ, составляя конкуренцию решениям NVIDIA. Венчурные фонды активно инвестируют в этичные и бесплатные модели, способные конкурировать с такими гигантами, как OpenAI. IBM представила квантовый процессор с рекордным количеством кубитов.
Регуляторы по всему миру разрабатывают новые стандарты для сферы искусственного интеллекта: от комплексного AI Act до специализированных нормативов. Это создает новые возможности для развития открытых технологий и увеличивает финансирование проектов по объяснимому машинному обучению.