DeepSeek VS ChatGPT: сравнение нашумевшего китайца с аналогами

DeepSeek VS ChatGPT

В конце января Китайские разработчики презентовали миру DeepSeek, чем шокировали мировую индустрию разработчиков в области нейросетей. Досталось не только ИИ, но и американской  технологической компании — Nvidia. Китайцы буквально обвалили фондовый рынок. 

В этой статье разберем, чем отличается новинка от мирового гиганта — Chat GPT-4.

Чем отличается ДипСик

Дип Сик — как швейцарский нож для цифровых задач, только «сделано в Китае» и с открытым кодом. Представьте нейросеть, которая: пишет код вместо вас, генерирует тексты с пониманием контекста и даже разбирает ваши файлы, как архивный детектив. Да, это не ChatGPT, который иногда напоминает болтливого знакомого. Здесь всё приземлённее: меньше абстрактных рассуждений, больше конкретики — например, может собрать скрипт на Python, пока вы пьёте кофе, или вытащить ключевые данные из груды документов.  

Больше инструкций, реальных кейсов и примеров из практики по AI для бизнеса, работы и жизни в Telegram-канале, подпишитесь!

Фишка ДипСик? Гибкость.

Под капотом — инструменты, которые можно кастомизировать под свои нужды, будь то автоматизация рутины или анализ данных. И да, это не «волшебная таблетка», но для тех, кто любит ковыряться в настройках и ценит open-source, — находка. Вместо обещаний «революции» — рабочий стол без лишних вкладок.

Эта развивающаяся нейросеть позиционирует себя как привлекательную альтернативу ChatGPT от OpenAI. В этой статье мы углубимся в особенности, производительность и общую ценность DeepSeek R1.

DeepSeek vs ChatGPT: как устроены их «мозги»

Представьте, что ChatGPT — это гигантский универсальный склад, где всё под рукой: от поэзии до квантовой физики. Его архитектура — как монолитная глыба с 1,8 триллиона «нейронных связей». Он мастерски жонглирует словами, пишет сценарии и решает задачи. Но за эту универсальность платят все: обучение обошлось в 100+ млн долларов, а работать с ним — как отапливать дворец ради чашки чая.  

DeepSeek-R1 — скорее команда узких спецов, собранных в одном офисе. Его архитектура MoE (Mixture of Experts) напоминает кнопку «выбрать эксперта»: из 671 миллиардов параметров.
Нужно написать код? Зовёт программиста.
Разобрать документ? Подключает аналитика.
Это как если бы ChatGPT вместо одного мозга использовал десяток меньших, но заточенных под конкретные задачи.  

Где экономика бьёт рекорды:

— ДипСик обучили за 55 дней на 2048 видеокартах, потратив 5,5 миллионов долларов — как собрать стартап в гараже против бюджета голливудского блокбастера.  

— ChatGPT же требует столько ресурсов, будто его тренируют для полёта на Марс.  

Как обучаются нейросети?

DeepSeek использует “обучение с подкреплением” — как ребёнок, который методом проб и ошибок учится кататься на велосипеде. Меньше зубрёжки по учебникам, больше практики. ChatGPT — выпускник элитного вуза, который знает всё, но иногда перегружает ответы деталями.  

Все зависит от ваших запросов

— Если задача — креатив или многослойные рассуждения (типа «напиши диссертацию о квантовой запутанности»), ChatGPT пока вне конкуренции.  

— Если цель — быстро и дёшево решить конкретную проблему проанализировать данные, сгенерировать код), ДипСик справится на отлично. 

Основные отличия DeepSeek и ChatGPT

  1. Архитектура  

DeepSeek (R1):  

  — Использует гибридную архитектуру MoE (Mixture of Experts) — как «команда узких специалистов».  

  — Из 671 млрд параметров задействует только 37 млрд на запрос, что экономит ресурсы.  

  — Оптимизирован для конкретных задач (кодирование, анализ данных).  

— ChatGPT (GPT-4):  

  — Плотная монолитная модель с 1.8 трлн параметров — работает как «универсальный гений».  

  — Все параметры активны всегда, что требует больше вычислительной мощности.  

  — Лучше справляется с творчеством и многослойными рассуждениями.  

2. Экономика и ресурсы 

ДипСик

  — Обучение за 5,5 миллиона долларов — в 10 раз дешевле ChatGPT.  

  — Энергоэффективность: активирует только нужные части модели.  

ChatGPT:  

  — Стоимость обучения оценивается в больше чем в 100 миллионов долларов.  

  — Для работы требуется больше серверных мощностей.  

3. Функционал 

DeepSeek: 

  — Бесплатный доступ к анализу документов, интернет-поиску.  

  — Заточен под практические задачи: автоматизация, код, данные.  

  — Лучше понимает китайский рынок (локализация запросов).  

ChatGPT:  

  — Многие продвинутые функции (поиск в сети, анализ файлов) — доступны только по платной подписке.  

  — Силён в генерации текстов —  креативе, диалогах с контекстом.  

4. Языки и локализация  

Дип Сик: 

  — Поддерживает русский, но менее точен в нюансах и сложных контекстах.  

  — Идеален для китайских запросов (например, поиск местных сервисов).  

ChatGPT: 

  — Глубже понимает сарказм, идиомы, культурные отсылки на английском и русском.  

  — Мультиязычность: точнее переводит и адаптирует стиль.  

5. Для кого?  

Выбрать DeepSeek, если:  

  — Нужен бесплатный инструмент для рутинных задач (код, анализ данных).  

  — Работаете с китайским контентом или API-интеграциями.  

  — Цените энергоэффективность и скорость.  

Выбрать ChatGPT, если: 

  — Важны креативность и глубина ответов (эссе, сценарии, дискуссии).  

  — Нужна поддержка сложных языковых нюансов.  

  — Готовы платить за расширенный функционал.  

DeepSeek — это «рабочая лошадка» для конкретных задач, ChatGPT — «философ и художник» в мире нейросетей. Выбор зависит от целей: экономия и эффективность vs. универсальность и глубина.

Чтобы было проще ориентироваться, мы составили сравнительную таблицу нейросетей: 

DeepSeek-R1ChatGPT-4
API и интеграцияОткрытый исходный код (Apache 2.0)- Бесплатный доступ к API с квотами- Поддержка WebhooksПроприетарный API (платный, от $0.03/1K токенов)- Интеграция через OpenAI SDK
Языки и локализацияПриоритет: Китайский (точность ~98%)- Русский: базовый синтаксис (точность ~82%)- Поддержка 15 языковПриоритет: Английский (точность ~99%)- Русский: продвинутый контекст (точность ~94%)- Поддержка 50+ языков
БезопасностьСертификация: KC, GB 18030 (китайские стандарты)- Локальное развертываниеСертификация: SOC 2, GDPR- Фильтрация контента через Moderation API
Ограничения— Низкая точность в философских/этических диалогах- Нет мультимодальности (только текст)— Высокая стоимость API для масштабных проектов- Ограниченная кастомизация модели
Экосистема— Интеграция с Alibaba Cloud, Tencent- Готовые шаблоны для e-commerce и логистики— Партнерства с Microsoft (Azure), Salesforce- Поддержка плагинов (DALL-E, Wolfram)

На данный момент сложно делать однозначные выводы по поводу ДипСик, нейросеть только вышла и постоянно развивается. 

Доступность в России и бесплатный функционал, безусловно дает большое преимущество этой модели. Как будут развиваться события в индустрии ИИ, предсказать достаточно трудно.

Больше инструкций, реальных кейсов и примеров из практики по AI для бизнеса, работы и жизни в Telegram-канале, подпишитесь!

guest
0 комментариев
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии