DeepSeek: что это за нейросеть, что умеет и как с ней работать

Что такое DeepSeek и кто её создал

DeepSeek — ИИ-лаборатория, основана в 2023 году, связана с квантовым хедж-фондом High-Flyer. Основатель — Лян Вэньфэн. Одно из главных преимуществ DeepSeek — открытая модель развития и распространения технологий искусственного интеллекта. Многие модели компании и их исходный код размещены в открытом доступе на GitHub и распространяются по лицензиям MIT, Apache 2.0 и другим свободным лицензиям. Благодаря этому разработчики могут адаптировать решения под собственные задачи, дорабатывать их и интегрировать в свои продукты без серьёзных ограничений.

Курс «Vibe Coding» от Эдюсон

Школа	Эдюсон
Стоимость	49 800 руб
Цена в рассрочку	4 150 руб/мес
Длительность курса
Программа трудоустройства	Отсутствует
Формат	Запись лекций

Курс «Нейросети на практике» от Moscow Business Academy

Школа	Moscow Business Academy
Стоимость	69 900 руб
Цена в рассрочку	5 825 руб/мес
Длительность курса
Программа трудоустройства	Отсутствует
Формат	Запись лекций, Онлайн занятия с преподавателем

Курс «RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)» от Karpov.Courses

Школа	Karpov.Courses
Стоимость	27 900 руб
Цена в рассрочку	1 633 руб/мес
Длительность курса
Программа трудоустройства	Отсутствует
Формат	Запись лекций, Онлайн занятия с преподавателем

Ещё одна важная особенность платформы — возможность запускать отдельные модели непосредственно на своём компьютере. Такой подход избавляет от необходимости постоянно пользоваться облачными сервисами и оплачивать подписки, а также позволяет работать даже при отсутствии доступа к интернету. Кроме того, локальное использование повышает уровень безопасности: все данные остаются на устройстве пользователя и не отправляются на сторонние серверы.

По состоянию на начало 2026 года экосистема DeepSeek включает несколько линеек моделей, каждая из которых ориентирована на определённый круг задач. Среди них есть инструменты для универсального общения с ИИ, логических рассуждений, программирования, математических вычислений и обработки данных:

Модель	Описание
DeepSeek-Coder	Специализированная серия моделей для работы с программным кодом. Они умеют дописывать фрагменты программ, генерировать функции, объяснять чужой код, искать ошибки и предлагать варианты рефакторинга. При локальном запуске такие модели удобно интегрировать в среды разработки для получения интеллектуальных подсказок в режиме реального времени.
DeepSeek-Math	Создана для решения математических задач и построения последовательных рассуждений. Модель помогает разбирать сложные примеры, выводить формулы, анализировать ход решения и находить допущенные ошибки.
Janus	Представляет собой мультимодальное семейство моделей, способных работать одновременно с текстом и изображениями. Они распознают информацию на фотографиях и скриншотах, описывают объекты и элементы интерфейса, отвечают на вопросы по содержимому изображений и даже создают иллюстрации по текстовым запросам.

Значительное преимущество DeepSeek — нейросеть доступна в России без каких-либо ограничений. Нейросеть можно использовать на компьютере, в мобильной версии или через приложение.

Модели DeepSeek V3 и R1: в чём разница

Языковая модель DeepSeek-R1 была выпущена в 2025 году и привела к обвалу американских бигтех-компаний. Помимо этого, также существует базовая модель V3. Ниже рассмотрим суть каждой из моделей, их разницу, преимущества и недостатки.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 ориентирована на сложные рассуждения и пошаговое решение задач. Модель умеет анализировать проблему, разбивать ее на отдельные этапы и проверять свои выводы. Благодаря этому она хорошо справляется с математикой, программированием, логическими задачами и исследовательской работой.

У R1 есть две версии — R1-Zero и R1. Первая обучалась исключительно методом обучения с подкреплением (RL), из-за чего научилась эффективно рассуждать, но иногда давала повторяющиеся или не слишком понятные ответы. В версии R1 разработчики добавили дополнительный этап обучения, который сделал ответы более точными и читаемыми.

DeepSeek V3

DeepSeek V3, наоборот, делает ставку на скорость и эффективность. Она построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), при которой для обработки запроса используется только часть параметров модели. Это позволяет снизить нагрузку на вычислительные ресурсы без заметной потери качества. 

V3 хорошо справляется с генерацией текста, написанием кода, многоязычными задачами и созданием контента. Также модель поддерживает технологию предсказания нескольких токенов одновременно, что ускоряет генерацию ответов.

Если говорить простыми словами, то:

• DeepSeek R1 — лучший выбор для сложных задач, требующих анализа и логических рассуждений.
• DeepSeek V3 — более универсальная и быстрая модель, подходящая для повседневного использования, чат-ботов, перевода и генерации контента.

Что умеет нейросеть DeepSeek: возможности и ограничения

На июнь 2026 года пользователям доступна версия DeepSeek V3.2. Нейросеть схожа со всеми остальными популярными моделями (ChatGPT, Grok и т.п.). Доступны следующие возможности:

• Работа с текстами. Нейросеть умеет генерировать, редактировать и разными способами форматировать тексты. Вы можете попросить нейросеть пересказать краткое содержание объемного текста, адаптировать текст под конкретный стиль и многое другое.
• Работа с пользовательским контентом. В чат с нейросетью можно загружать текстовые файлы, таблицы и изображения. Нейросеть может анализировать полученные файлы. Для генерации изображений необходимо воспользоваться семейством Janus.
• Программирование. Пользователь может запросить у нейросети написать код, оптимизировать его, объяснить синтаксис и многое другое. DeepSeek умеет работать с Java, Python, C++ и другими языками.
• ИИ-ассистирование. Через DeepSeek можно решать небольшие повседневные задачи, спрашивать бытовые вопросы, планировать и вести диалог в свободной форме.

Нейросеть не может просматривать сайты в реальном времени. Изображения также генерируются в другом продукте той же экосистемы (Janus).

Как пользоваться DeepSeek: веб, приложение, локальный запуск

DeepSeek доступен в веб-версии, мобильной версии и мобильном приложении для iOS и Android. Для офлайн-запуска модели потребуется установить дополнительные фреймворки.

Веб-версия

Чтобы воспользоваться веб-версией, перейдите на страницу регистрации сервиса и заполните форму. Вы можете зарегистрироваться по почте или авторизоваться через сторонние приложения.

Мобильное приложение

Авторизация и регистрация в мобильном приложении происходит по аналогии с сайтом. Для начала установите мобильное приложение на ваш смартфон, а затем выберите подходящий вам вариант входа.

Локальный запуск

Для локального запуска на компьютере вы можете использовать специальные фреймворки, например LM Studio или Ollama. Допускается работа через терминал или графический интерфейс. Это позволит полноценно запускать множество различных моделей и переключаться между ними при необходимости.

Запускать языковые модели можно двумя способами: через командную строку или с помощью графического интерфейса. Оба варианта позволяют загружать, настраивать и использовать нейросети, поэтому выбор зависит в первую очередь от предпочтений пользователя и уровня его подготовки. 

Перед установкой модели важно оценить возможности своего компьютера. Например, полноразмерная версия DeepSeek-V3 содержит 671 миллиард параметров и занимает сотни гигабайт дискового пространства. Кроме того, для её работы требуется мощное серверное оборудование с большим объёмом видеопамяти. По этой причине запуск такой модели на обычном домашнем компьютере или ноутбуке практически невозможен.

Для локального использования лучше выбирать облегчённые версии нейросетей. Например, модели семейства DeepSeek-R1 с индексом 1.5B занимают около 1 ГБ, а версия 7B — примерно 4,7 ГБ. Такие модели предъявляют значительно меньшие требования к оборудованию и подходят для большинства современных ПК. 

Для комфортной работы с локальными нейросетями желательно иметь не менее 16 ГБ оперативной памяти и производительную видеокарту. Хотя некоторые модели могут работать и без дискретного графического процессора, наличие GPU заметно ускоряет генерацию текста и повышает общую производительность системы.

Если рассматривать процесс в общих чертах, то развернуть локальную нейросеть достаточно просто. Например, при использовании Ollama необходимо выполнить несколько шагов:

• Скачать установочный файл с официального сайта Ollama для своей операционной системы.
• Установить программу, следуя инструкциям мастера установки.
• Открыть терминал и загрузить нужную модель командой. Например:

ollama pull deepseek-r1:7b

• После завершения загрузки запустить модель командой:

ollama run deepseek-r1:7b

По аналогии можно установить и другие модели, доступные в библиотеке Ollama. Для более удобной работы многие пользователи дополнительно устанавливают Open WebUI — графический интерфейс, который позволяет взаимодействовать с нейросетями через браузер и избавляет от необходимости постоянно использовать команды терминала.

Таблица: DeepSeek или ChatGPT

	DeepSeek	ChatGPT
Работа с изображениями	Есть анализ изображений в некоторых версиях, генерация изображений ограничена (возможен в сторонней программе этой же экосистемы).	Доступен не только анализ изображений, но и их генерация. Бесплатная версия позволяет генерировать несколько изображений по описанию прямо в чате.
Доступ в России	Официально доступен без ограничений.	Доступ ограничен.
Качество программирования	Высокое качество, в частности генерация.	Качественно объясняет и генерирует код.
Работа с текстами	Хорошо справляется с длинными и художественными текстами.	Хорошо пишет и адаптирует текст. Больше ориентирован на публицистику.
Голосовой режим	Отсутствует.	Имеется полноценный голосовой режим, запросы можно записывать в формате голосового сообщения.
Платная подписка	Отсутствует, доступ полностью бесплатный.	Имеются платные подписки.
Слабые стороны	Меньше дополнительных функций и интеграция с другими сервисами.	Ограниченные функции для бесплатных тарифов, проблематичный доступ для россиян.

Безопасность и конфиденциальность DeepSeek: что нужно знать

Вопрос, который беспокоит многих сегодня — насколько безопасно пользоваться нейросетями сегодня. Для начала стоит отметить, какие именно данные собирает DeepSeek с устройства пользователя:

• Данные из чатов: текстовые, фото и видео.
• Данные, указанные в аккаунте.
• Информацию об устройстве: модель, тип, операционная система.
• IP-адрес и примерная геопозиция.
• Информацию о браузере.
• Информацию об ошибках.

При этом компания не разглашает информацию о том, как долго хранятся эти данные. Согласно политике конфиденциальности, срок хранения данных зависит от цели сбора. Сами данные могут храниться у разработчиков, а также у китайских правоохранительных органов. Часть данных может передаваться на серверы China Mobile. При этом, не стоит пугаться и думать, что DeepSeek “выделились”: другие нейросети также могут передавать данные органам по запросу.

Как повысить безопасность при использовании DeepSeek

Рассмотрим несколько нюансов, которые помогут повысить безопасность использования DeepSeek на вашем устройстве.

Отключение обучения DeepSeek на ваших данных

В первую очередь для повышения безопасности необходимо отключить обучение на ваших данных. Это касается не только DeepSeek, но и другие варианты искусственного интеллекта. 

Это может угрожать вашей приватности, так как искусственный интеллект может не различить приватную информацию от общедоступной. В теории, далее это может быть использовано в ответах другим людям.

Настройка мобильной версии

• Откройте левую боковую панель.
• Нажмите на три точки рядом с вашим профилем внизу экрана.
• Перейдите в Настройки – Управление данными – Улучшим модель для всех. Отключите ползунок, чтобы модель не училась на ваших данных.

Настройка веб-версии

• Перейдите в настройки. Это для этого откройте боковую панель и нажмите на три точки внизу рядом с именем вашего профиля. Нажмите на кнопку Settings.
• Перейдите в меню Data и отключите кнопку Improve the model for everyone.
• Если вы хотите, чтобы модель не училась на диалогах, которые были открыты до того, как вы перевели ползунок, вы можете обратиться в поддержку на почту privacy@deepseek.com.

Удаление чатов

Старые чаты лучше удалять, особенно если они не содержат нужной вам информации. Это поможет вам снизить вероятность слива информации в сеть при взломе аккаунта или при баге в самой системе.

Управление чатами

Чтобы сохранить конфиденциальность, стоит осторожно относиться к функции делиться чатами. Если вы поделитесь ссылкой на чат с кем-то, в будущем она может попасть в руки тем, с кем вы, возможно, не хотели бы делиться. Предварительно стоит рассчитать риски.

Управление аккаунтом DeepSeek

К сожалению, модель не поддерживает двухфакторную аутентификацию, из-за чего риски потери данных возрастают. Если вам кажется, что вы находитесь в “зоне риска”, вы можете выйти со всех устройств и сменить пароль. 

Чтобы выйти из профиля DeepSeek со всех устройств разом, необходимо пройти следующий маршрут:

• Ввеб-версии: Settings → Profile → Log out of all devices→ Log out.
• В мобильном приложении: Настройки → Управление данными → Выйти со всех устройств.

Чтобы сменить пароль, при входе необходимо нажать на кнопку “Забыли пароль?”. После этого вас попросят указать почту, куда будет направлен код для сброса пароля.

Установка локальной версии

В веб-версии и приложении DeepSeek почти нет настроек приватности. Но модель можно установить на компьютер и использовать без интернета. Тогда ваши запросы не будут отправляться на серверы компании и не будут использоваться для обучения. Минус в том, что локальная версия не умеет искать свежую информацию в интернете.

Проще всего запустить DeepSeek через LM Studio. Программа работает с моделями офлайн и не сохраняет ваши переписки. После установки найдите нужную модель через поиск. Вы увидите несколько версий.

Они отличаются количеством параметров. Чем больше число, тем лучше модель справляется с задачами, но тем мощнее нужен компьютер. Например, модели 7B-13B обычно работают на ноутбуке с 16-32 ГБ оперативной памяти. Более крупные версии требуют гораздо более мощного оборудования. Если компьютер не подходит, LM Studio предупредит об этом. 

Даже при локальной работе стоит проверить, что программа не подключается к интернету. Это можно сделать через команду netstat. Если не хотите разбираться, попросите модель рассказать сегодняшние новости. Если она работает только локально, актуальных новостей в ответе не будет.

Также важно защитить сам компьютер. Вредоносные программы могут перехватывать данные. Для этого можно использовать Kaspersky Premium: он помогает находить и блокировать подозрительные подключения и обнаруживать вредоносное ПО.

Когда DeepSeek не подходит

DeepSeek может быть мощным и полезным инструментом, однако в некоторых ситуациях он может оказаться бессильным или просто нежелательным, например:

• При генерации изображений. Вы можете отправить изображение в чат, однако попросить сгенерировать изображение с нуля у чата не получится.
• При работе с конфиденциальной информацией. Информация в DeepSeek защищена не так сильно, как хотелось бы. Сервис не имеет двухфакторной аутентификации и периодически подвергается критике. В Италии, Австралии, Тайване и Южной Корее сервис вовсе запрещен.

FAQ

Когда можно использовать DeepSeek?

DeepSeek подходит для работы с текстами, анализа документов, программирования, решения математических задач и повседневных запросов. Если важна конфиденциальность, лучше запускать модель локально на компьютере. Тогда данные не будут отправляться на серверы. При этом локальная версия не умеет искать актуальную информацию в интернете.

Вывод

• DeepSeek — мощная и бесплатная нейросеть, которая подходит для большинства повседневных и рабочих задач.
• Для лучшей защиты данных стоит отключить обучение на своих запросах, удалять ненужные чаты и по возможности использовать локальный запуск.

DeepSeek не подходит для задач, где нужны свежие данные из интернета или высокая конфиденциальность при использовании веб-версии.