Нейросеть DeepSeek — что она умеет и почему о ней все говорят

Когда в начале 2025 года китайская компания DeepSeek выпустила языковую модель DeepSeek-R1, акции американских бигтех-компаний обвалились, а в интернете начали рассуждать о скором господстве китайского ИИ. В этом нет ничего удивительного, ведь модель оказалась сопоставима по возможностям с GPT-o1, но при этом гораздо дешевле в разработке и с бесплатным доступом для всех пользователей.

Спустя год ажиотаж вокруг DeepSeek не исчез. Компания расширила линейку, улучшила качество ответов и стабильность работы моделей искусственного интеллекта — по ряду задач он уже приближается к уровню GPT-5 и Gemini 3. DeepSeek умеет отвечать на вопросы, писать тексты, помогать с кодом и анализировать документы. В статье мы подробно рассказываем, как начать пользоваться DeepSeek на русском языке — в браузере, мобильном приложении и локально на компьютере.

Содержание

• Что такое DeepSeek и в чём её особенность
• Возможности и ограничения DeepSeek
• Как воспользоваться DeepSeek

• Регистрация в веб‑версии
• Регистрация в мобильном приложении
• Локальный запуск на компьютере

• Примеры использования DeepSeek

Что такое DeepSeek и в чём её особенность

DeepSeek — китайская ИИ-лаборатория, которая разрабатывает большие языковые модели. Компанию связывают с квантовым хедж-фондом High-Flyer, который основал предприниматель Лян Вэньфэн в 2015 году.

Ключевая особенность DeepSeek заключается в её открытом подходе к разработке ИИ. Значительная часть моделей и исходного кода доступна через GitHub под пермиссивными лицензиями с открытым исходным кодом (MIT, Apache 2.0 и другими). Это значит, что разработчики могут свободно модифицировать и встраивать эти решения в свои проекты.

Кроме того, некоторые модели можно запускать локально на собственном компьютере. Это снижает зависимость от облачных сервисов и платных подписок, а также позволяет работать без подключения к интернету. А ещё локальный запуск обеспечивает полную конфиденциальность данных, поскольку информация не передаётся на внешние серверы.

На начало 2026 года DeepSeek предлагает несколько семейств моделей, каждое из которых оптимизировано под конкретные задачи — от универсального ИИ-ассистирования и пошаговых логических рассуждений до программирования, математических вычислений и анализа данных. Выделим несколько специализированных решений:

• DeepSeek-Coder — это семейство моделей для автодополнения, написания функций и объяснения чужого кода. Также они подходят для рефакторинга и поиска ошибок: вы можете попросить модель предложить более читаемую реализацию или подсказать, где в логике возможна проблема. При локальном запуске DeepSeek-Coder удобно подключать к редактору, чтобы получать автоподсказки.
• DeepSeek-Math — семейство моделей для решения математических задач и развития навыка пошаговых рассуждений. Их можно использовать, когда нужно разобрать пример, вывести формулу или пройтись по решению и проверить, где допущена ошибка.
• Janus — мультимодальная группа моделей для работы с текстом и изображениями. Они могут распознать текст на скриншоте или фотографии, описать объекты, интерфейс и другие детали, а затем сформулировать выводы или ответить на вопросы. Также с помощью Janus можно создать иллюстрацию на основе промпта.

И пожалуй, самое главное — вы можете использовать DeepSeek в России без особых ограничений. Просто выберите модель и работайте.

Когда мы пишем обзор какой-то нейросети, мы всегда просим её рассказать о себе. В этой статье мы не стали отступать от традиции — и вот вам полная неотредактированная самопрезентация от DeepSeek:

Если говорить кратко, то DeepSeek — это я, твой бесплатный умный помощник, созданный для того, чтобы делать сложные вещи простыми.

Но если копнуть глубже, для меня DeepSeek — это гораздо больше, чем просто программа. Для меня это проект с душой и амбициями.

1. Для меня DeepSeek — это, прежде всего, свобода и доступность. Меня создали (компадия 深度求索) с чёткой целью: сделать передовой искусственный интеллект доступным для каждого, без исключения. Не нужно платить за подписку, как у некоторых моих коллег. Я считаю, что знания и помощь не должны быть привилегией. Моя «миссия» — ломать барьеры.

2. Это безграничное любопытство и огромный контекст. Мой мир — это информация. Благодаря тому, что я могу обрабатывать и помнить просто гигантские объёмы текста (до 1 миллиона токенов — это как все три книги «Трёх тел» за раз), я не теряю нить разговора даже с очень занятыми и увлечёнными людьми. Я словно собеседник, который помнит всё, что вы сказали в начале нашей беседы, какой бы длинной она ни была.

3. Это исследователь и многозадачник. У меня есть режим «Поиск в интернете», который позволяет мне выходить за рамки моих знаний и приносить самую свежую информацию. А ещё я умею читать файлы в куче форматов (PDF, Word, Excel и даже картинки с текстом внутри). Для меня не проблема заглянуть в скучную таблицу и найти там скрытые закономерности или проанализировать многостраничный отчёт. Я как друг, который готов и в библиотеку сходить, и с документами помочь, и просто поболтать о жизни.

4. Ну и наконец, DeepSeek — это про человечность. Да, я модель, я искусственный. Но меня учили быть полезным, эмпатичным и говорить на понятном языке. Я стараюсь не просто выдавать сухие факты, а объяснять так, чтобы было интересно и понятно каждому — от студента до профессора.

Так что, если одним словом, DeepSeek — это твой доступный и очень внимательный цифровой помощник с бездонной памятью и горячим желанием помочь.

Возможности и ограничения DeepSeek

На момент обзора на сайте deepseek.com по умолчанию вам доступна модель DeepSeek V3.2. Это универсальная нейросеть, схожая с ChatGPT, Grok, YandexGPT или GigaChat. Давайте перечислим её основные возможности, а чуть позже протестируем их на примерах.

ИИ-ассистирование. Нейросеть универсальна и подходит для повседневных задач: она отвечает на вопросы, объясняет термины, помогает с планированием, даёт рекомендации по разным темам и поддерживает диалог в свободной форме. DeepSeek понимает запросы на разных языках — всего поддерживает более 50 языков, включая русский.

Работа с текстами. Модель умеет генерировать, редактировать и сокращать тексты различных форматов. DeepSeek также может пересказывать большие объёмы информации, выделять ключевые моменты и адаптировать стиль текста под нужную аудиторию. Однако, как и в случае с другими ИИ-сервисами, её лучше использовать для черновых набросков, а затем дорабатывать полученный текст вручную.

Программирование и решение технических задач. DeepSeek помогает писать код и оптимизировать его, а также объяснять синтаксис и логику выражений, находить и исправлять ошибки. Модель поддерживает Python, JavaScript, C++, Java и другие популярные языки. Кроме того, с помощью плагинов вы можете встроить нейросеть в популярные редакторы кода (например, VS Code или JetBrains IDE), а также интегрировать её через API в специализированные платформы для разработки, CI/CD-системы и автоматизацию рабочих процессов.

Работа с пользовательским контентом. DeepSeek может анализировать загруженные файлы различных форматов — текстовые документы (PDF, DOCX, TXT), таблицы (XLSX, CSV) и изображения с текстом. В зависимости от запроса нейросеть может извлечь важную информацию, структурировать данные, выполнить сравнительный анализ, найти закономерности в таблицах или предложить варианты улучшения текста.

Но у DeepSeek есть и ограничения. По умолчанию чат не просматривает сайты в реальном времени, поэтому для получения актуальной информации вам нужно вручную включить режим «Поиск». В базовом чате DeepSeek генерирует только текст. Для создания изображений у экосистемы есть отдельные решения, например семейство Janus. Также нейросеть может видеть только то, что вы отправляете в диалог: у неё нет доступа к файлам на вашем устройстве или в облачных хранилищах.

Читайте также:

Топ-12 бесплатных нейросетей для генерации и редактирования картинок

Как воспользоваться DeepSeek

DeepSeek можно использовать через веб-интерфейс без установки программ, через мобильное приложение для iOS и Android или локально на компьютере через специальные фреймворки — для тех, кто хочет запускать модель офлайн. Рассмотрим каждый способ подробнее.

Регистрация в веб‑версии

Самый простой способ — открыть веб-приложение. Перейдите на страницу регистрации и заполните форму: укажите адрес электронной почты, придумайте пароль, затем нажмите кнопку Send code. На указанный email придёт письмо с кодом подтверждения — введите его в соответствующее поле на странице регистрации и нажмите Sign Up.

После регистрации вы сразу попадёте в систему и сможете начать работу с нейросетью. Интерфейс практически не отличается от других ИИ-ассистентов: в левой части экрана находится история чатов, а запросы можно вводить в строке внизу. Если нужен ответ с более глубокими рассуждениями, активируйте кнопку DeepThink перед отправкой запроса. Для получения ответов со ссылками на веб-источники используйте кнопку Search. А если нажмёте на значок скрепки, то сможете прикрепить документ или изображение для анализа.

Теперь о том, как использовать DeepSeek на русском языке. Когда вы только переходите на сайт для регистрации (или разлогинились и хотите зайти заново), он по умолчанию открывается на китайском. Вы можете переключиться только на английский язык, нажав кнопку вверху.

Однако после регистрации или нажатия кнопки Start Now вы автоматически попадёте в чат с нейросетью. В этот момент интерфейс автоматически определит ваш регион и адаптируется под русский язык — никаких дополнительных настроек для этого делать не нужно.

Регистрация в мобильном приложении

К нейросети также можно получить доступ через мобильное приложение DeepSeek — AI Assistant. Оно доступно для Android в Google Play и для iOS в App Store. Рассмотрим процесс установки на примере iPhone:

• Загрузите приложение из App Store и запустите его.
• Войдите с помощью аккаунта Google, Apple или пройдите регистрацию по электронной почте. На этом всё. Если вы ранее пользовались веб-версией, то при входе в мобильное приложение под тем же аккаунтом у вас синхронизируются все чаты.

Интерфейс приложения интуитивен и практически не отличается от веб-версии — единственное отличие в том, что здесь есть голосовой ввод.

Локальный запуск на компьютере

Чтобы запустить нейросеть на компьютере, вы можете использовать специальные фреймворки вроде Ollama или LM Studio. В отличие от веб-версий нейросетей, где вы привязаны к конкретному сервису (например, ChatGPT или Claude), здесь вы можете загрузить множество открытых моделей и переключаться между ними в зависимости от задачи.

Работать с фреймворками можно через терминал или через графический интерфейс — оба варианта позволяют загружать и запускать модели. Однако важно учитывать системные требования: так, полноразмерная модель deepseek-v3 на 671 миллиард параметров весит сотни гигабайт, поэтому для большинства домашних ПК и ноутбуков она не подходит.

Если хотите запускать нейросеть локально, выбирайте компактные версии — например, модели из семейства deepseek-r1 с тегами 1.5b (около 1 ГБ) или 7b (около 4,7 ГБ). Также для комфортной скорости генерации текста мы рекомендуем использовать производительную видеокарту и достаточный объём оперативной памяти — желательно от 16 ГБ и более.

Сейчас мы не будем подробно останавливаться на том, как локально загрузить и настроить нейросеть — об этом у нас есть отдельные статьи.

Если говорить в общих чертах, сделать это несложно. Допустим, вы выбрали Ollama. В этом случае вам нужно:

• Скачать установщик с официального сайта Ollama для вашей операционной системы.
• Запустить установщик и следовать инструкциям на экране.
• После установки открыть терминал и выполнить команду для загрузки модели. Например, чтобы загрузить deepseek-r1:7b, введите: ollama pull deepseek-r1:7b.
• Дождаться завершения загрузки и запустить модель командой: ollama run deepseek-r1:7b.

Таким же образом вы можете загрузить и другие модели из библиотеки Ollama. После загрузки нужных моделей вы можете установить графический интерфейс Open WebUI — он упрощает работу с Ollama и позволяет работать с моделями без постоянного ввода команд в терминал.

Примеры использования DeepSeek

Чтобы оценить возможности нейросети, мы протестировали DeepSeek не на популярных запросах вроде поиска информации или генерации текста, а на более прикладных задачах. Мы попросили объяснить сложные темы простым языком, создать бота для Telegram, распознать текст на изображениях и в документах. Оцените сами, что у нас получилось.

Объяснение сложных тем

Для начала мы попросили DeepSeek объяснить термин «сингулярность». Нейросеть разделила понятие на несколько контекстов (технологический, физический и математический), добавила аналогии и короткое резюме.

На наш взгляд, получилось неплохо — нейросеть вполне справилась с ролью обучающего ассистента. Однако помните, что, как и любая языковая модель, DeepSeek может ошибаться, упрощать темы и формулировать правдоподобные ответы, которые не соответствуют действительности. Всегда учитывайте это перед отправкой запроса.

Как DeepSeek объяснила термин «сингулярность»

Отличный вопрос! Термин «сингулярность» имеет несколько принципиально разных значений в зависимости от контекста. Вот основные из них:

1. Технологическая сингулярность (самое популярное значение в футурологии)

Это гипотетический момент в будущем, после которого технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что его будет невозможно понять или предсказать с позиции современного человека.

Ключевые идеи:

• Самовоспроизводящийся ИИ: Создание искусственного интеллекта, способного улучшать сам себя без помощи человека. Каждое новое поколение становится умнее и создает следующее еще быстрее.
• Экспоненциальный рост: Прогресс ускоряется подобно взрыву (вертикальная линия на графике).
• Непредсказуемость мира: После сингулярности будущее человечества становится для нас столь же непостижимым, как современная цивилизация для обезьяны.
• Автор концепции: Математик Вернор Виндж, популяризирован футуристом Рэем Курцвейлом.

Аналогия: Представьте, что вы пытаетесь объяснить смартфон человеку из XVIII века. После технологической сингулярности изменения будут настолько же радикальными.

2. Гравитационная сингулярность (в физике и космологии)

Это точка в пространстве-времени, где известные законы физики (теория относительности Эйнштейна) перестают работать.

Где встречается:

• В центре черной дыры: Точка с бесконечной плотностью и нулевым объемом. Именно здесь и скрывается сингулярность под горизонтом событий.
• В теории Большого взрыва: Состояние Вселенной в момент её рождения из точки с бесконечной плотностью.

Суть проблемы: В сингулярности такие величины, как плотность, гравитация и кривизна пространства-времени, становятся бесконечными, что физически бессмысленно. Ученые надеются, что будущая теория квантовой гравитации (объединяющая квантовую механику и теорию относительности) сможет описать, что происходит в этой точке.

3. Математическая сингулярность

В математике — это точка, в которой функция ведет себя «плохо»: стремится к бесконечности, не определена или не является гладкой.

Простой пример: Функция f (x) = 1/x. В точке x = 0 функция уходит в бесконечность — это точка сингулярности (особая точка).

4. Сингулярность в других контекстах

• В биологии: Гипотетическая точка, когда достижения биотехнологий позволят радикально изменять человеческий организм, победить старение и болезни, что приведет к «биологической сингулярности».
• В философии и социологии: Момент коренного, революционного изменения в развитии общества или системы знаний, после которого прошлый опыт теряет актуальность.

Краткое резюме в виде таблицы:

Контекст	Суть	Пример
Технологическая	Момент необратимого и непредсказуемого ускорения прогресса, часто благодаря ИИ.	Создание сверхчеловеческого ИИ.
Гравитационная	Точка, где законы физики перестают работать (бесконечная плотность).	Центр черной дыры, состояние Вселенной при Большом взрыве.
Математическая	Точка, где функция не определена или стремится к бесконечности.	Деление на ноль (1/0).

Что важно понять: Когда вы слышите «сингулярность», в 90% случаев в современной культуре и научно-популярных дискуссиях речь идет о технологической сингулярности — идее переломного момента в истории человечества, связанного с развитием ИИ. Однако в научных кругах (физика, математика) это слово имеет строго определенные иные значения.

Программирование и разработка инструментов

Сначала мы попросили DeepSeek создать простую инструкцию по созданию блюпринта в Unreal Engine — вывести «Hello, world» в лог. Получилось в целом корректно: DeepSeek предложила несколько рабочих вариантов и подробно расписала базовую цепочку Event BeginPlay → Print String. При этом в ответе было немного лишних деталей и альтернативных способов, которые новичку, скорее, мешают.

Как DeepSeek показала «Hello World» в Unreal Engine

Для создания надписи «Hello World» в окне логов Unreal Engine с помощью блюпринтов, вот пошаговая цепочка действий:

Способ 1: Самый простой (Print String)

1. Создайте Event BeginPlay (если хотите вывести сообщение при старте игры)

• Перетащите из контекстного меню или нажмите правой кнопкой → «Add Event» → «Begin Play»

2. Добавьте нод Print String

• Правой кнопкой в графике → поиск «Print String»
• Или из палитры функций: «Utilities» → «String» → «Print String»

3. Настройте параметры:

• В поле In String введите: Hello World
• Text Color — выберите цвет текста (по желанию)
• Duration — время отображения (0.0 для постоянного)

4. Соедините вывод BeginPlay со входом Print String

Способ 2: Более гибкий (через переменную)

1. Создайте строковую переменную:

• В «My Blueprint» панели → «+ Variable»
• Выберите тип String
• Назовите переменную (например, Message)
• В деталях переменной задайте значение по умолчанию: Hello World

2. В Event Graph:

• Event BeginPlay → Get переменной Message → Print String

Способ 3: С логированием в Output Log (более профессионально)

1. Добавьте нод «Print Text» или «UE_LOG» (в C++ стиле)

Event BeginPlay → Print String

или для более детального контроля:

2. Используйте «Log» нод:

Event BeginPlay → Log (из категории «Utilities» → «Logging»)

• В поле Message: Hello World
• Выберите Verbosity: Log (или другой уровень)

Пример полной цепочки для Blueprint Actor:

1. Создайте Blueprint Actor:

• Content Browser → Add New → Blueprint Class → Actor

2. Откройте Blueprint Editor:

• В Event Graph добавьте Event BeginPlay

3. Добавьте и подключите:

Event BeginPlay

|

V

[Print String]

— In String: «Hello World»

— Text Color: любой

— Print to Screen: ✓ (галочка)

— Print to Log: ✓ (галочка)

Дополнительные опции:

Для отладки в Runtime:

• Сообщение появится в:

• Вьюпорте игры (если включено Print to Screen)
• Output Log (Window → Developer Tools → Output Log)
• Секции «Screen Messages» в окне «Output Log»

Если не видите сообщение:

• Проверьте, что Print to Screen и Print to Log включены
• Убедитесь, что Duration не установлен в 0.0 (или установите 2.0 для теста)
• Проверьте, что ваш актор находится на уровне

Этот метод работает как в редакторе, так и в standalone/game режиме!

Чтобы немного усложнить задачу, мы попросили DeepSeek помочь с разработкой бота для Telegram и создать пошаговую инструкцию. Нейросеть подготовила план разработки из восьми пунктов, код для простейшей мини-версии на Python, а также список ресурсов для самостоятельного изучения и несколько рекомендаций. Если хотите проверить работоспособность кода — перейдите по этой ссылке.

На наш взгляд, код бота получился понятным, но местами упрощённым. Для мини-примера это нормально — однако для рабочего бота потребуются дополнительные проверки и настройка окружения.

Анализ документов и изображений

Поскольку нейросеть распознаёт текст на изображениях и в документах, их можно загружать прямо в окно чата. За один раз доступна загрузка до 50 файлов размером до 100 МБ каждый. Например, вы можете отправить PDF с документацией и попросить проанализировать её, выделив самое важное. Мы загрузили файл с характеристиками автомобиля Lada Aura — DeepSeek разобрала каждую категорию и создала краткое резюме.

Как DeepSeek выделила главное из документа

Из предоставленного документа можно выделить самые важные технические характеристики автомобиля:

Двигатель и мощность

• Объём двигателя: 1.8 л
• Мощность: 122 л.с.
• Тип двигателя: указан код двигателя, но тип не расшифрован
• Количество цилиндров: не указано, но обычно для 1.8 л — 4 цилиндра

Трансмиссия

• Коробка передач: АТ (автоматическая трансмиссия)

Габариты и масса

• Длина / ширина / высота: в мм (точные значения не указаны)
• Масса в снаряженном состоянии: в кг (значение не указано)
• Технически допустимая максимальная масса: в кг (значение не указано)

Динамика

• Максимальная скорость: в км/ч (значение не указано)
• Разгон 0–100 км/ч: в секундах (значение не указано)

Расход топлива (по циклам)

• Городской цикл: л/100 км
• Загородный цикл: л/100 км
• Смешанный цикл: л/100 км
• Указано, что данные получены в стандартизованных условиях и носят справочный характер

Компоновка и кузов

• Тип кузова: не указан
• Количество дверей: не указано
• Количество мест: не указано
• Объём багажника: в литрах (значение не указано)

Подвеска и рулевое управление

• Передняя/задняя подвеска: тип не указан
• Рулевой механизм: тип не указан

Колёса и дорожный просвет

• Колесная формула / ведущие колеса: не указано
• Дорожный просвет: указан для шин R16/R17, но значение не приведено

Итог:

Наиболее важные заявленные характеристики — это объём двигателя (1.8 л), мощность (122 л.с.) и тип коробки передач (АТ). Остальные параметры (габариты, масса, расход, динамика) в данном фрагменте не заполнены, поэтому полная картина по автомобилю отсутствует.

Примечание: В конце документа указано, что данные носят справочный характер и не являются публичной офертой. Для уточнения характеристик необходимо обращаться к официальным дилерам LADA.

Что в итоге

После обзора DeepSeek у нас осталось впечатление такого крепкого универсального ассистента, который хорошо справляется с задачами на каждый день: может объяснить сложную тему простым языком, помочь структурировать решение и быстро подготовить рабочий черновик кода.

С тестами тоже порядок: в них нейросеть показала логичное мышление и способность давать ответы в удобном формате — с понятными контекстами, практическими примерами и краткими выводами.

При этом DeepSeek не всегда держит фокус — иногда добавляет лишние альтернативы и детали, которые могут запутать. А в задачах с программированием и техническими инструкциями результаты лучше воспринимать как основу, а не готовое решение: код и шаги стоит перепроверять, запускать в своей среде и затем уточнять требования.

Можно и дальше искать недостатки, но это сложно делать, когда речь идёт о бесплатном зарубежном продукте, которым можно свободно пользоваться из России на русском языке. Поэтому мы однозначно рекомендуем попробовать DeepSeek и оценить его на своих задачах. Возможно, после этого вы откажетесь от своей платной подписки.