DeepSeek: как использовать китайский аналог ChatGPT бесплатно

В январе 2025-го о китайской нейронке DeepSeek не слышал разве что тот, кто живёт под камнем и избегает любых новостей о технологиях. Её называют убийцей ChatGPT — и хотя так говорят примерно про каждый новый чат-бот, это тот редкий случай, когда индустрия действительно напряглась. Но обо всём по порядку.

Что за DeepSeek

Это китайская компания, занимающаяся разработками в области искусственного интеллекта, основанная в 2023 году. Компанию поддерживает хедж-фонд High-Flyer — но не по доброте душевной, а потому что у них один создатель, Лян Вэньфэн. Он вместе с парой университетских приятелей ещё с 2015-го занимался экспериментальными моделями для торговли на фондовой бирже. 

Позднее для разработок в компании открыли целое подразделение High-Flyer AI, а в 2023‑м анонсировали и вскоре выпустили DeepSeek — большую языковую модель широкого применения. По сути, DeepSeek — это субпродукт High-Flyer без уклона в финансовый сектор.

До недавнего времени на слуху была только модель DeepSeek Coder — как понятно из названия, она специализируется на написании и доработке кода. К релизу DeepSeek V2.5 её включили в основную модель чат-бота: общаясь с DeepSeek, вы автоматически получаете доступ ко всем возможностям DeepSeek Coder. Позднее вышла DeepSeek V3, тоже сразу с Coder внутри.

А потом случился январь 2025 года, когда DeepSeek выпустила новую модель R1 (которая на самом деле является улучшением V3) и захватила внимание не только нейросетевых энтузиастов, но и всех, кто просто оказался поблизости. Посудите сами: это бесплатный чат-бот, возможности которого по бенчмаркам сопоставимы с GPT-4^o и Claude‑3.5 — а в некоторых тестах даже их превосходят. И это учитывая, что на обучение DeepSeek V3 ушло 55 дней и чуть меньше 5,6 миллиона долларов.

Почему так? Никто пока не понимает, включая OpenAI. Есть мнение, что китайцы просто не могут раскрыть все карты, потому что находятся под санкциями и не имеют возможности свободно закупать видеокарты Nvidia, необходимые для обучения нейросети. Другие же сомневаются, что все правильно считают: обучение моделей GPT и Claude, с которыми сравнивают DeepSeek, по предварительным оценкам стоило от 10 до 30 миллионов долларов за версию. 

Да, это дороже DeepSeek, но это и не 100 миллионов долларов обучения GPT‑4, которые обычно приводят в сравнение (при этом DeepSeek, напомним, сравнивают с GPT-4^o и GPT-o1). К тому же DeepSeek не раскрывала стоимость обучения R1, данные есть только по V3. 

Пока в индустрии пытаются разобраться, какое экономическое чудо сотворили китайцы, а акции Nvidia и IT-компаний летят вниз (правда, всего на день), нейронкой активно стали интересоваться и пользоваться все, кому хоть сколь-нибудь любопытны ChatGPT и ему подобные.

Что умеет нейросеть

Примерно то же самое, что соседи по цеху: всячески работать с текстами (генерировать и дорабатывать сгенерированное, улучшать пользовательские тексты, сохраняя исходный стиль), просто объяснять сложные вещи, помогать с изучением иностранного языка, искать фильмы по обрывочным воспоминаниям и просто болтать. 

Также она помогает с кодом: пишет с нуля, дорабатывает, объясняет, почему что-то не работает, помогает в обучении. Как уже упоминалось, до внезапного всплеска интереса это было основным преимуществом нейросети.

Сейчас же фокус сместился, и главными фишками стали две функции:

• DeepThink — настройка, которая заставляет нейросеть думать пошагово: анализировать запрос пользователя, продумывать структуру ответа и возможные нюансы, а только после этого собственно выдавать результат. Это не только повышает качество ответов, но и позволяет понять, на каком этапе бот свернул не туда: расшифровка размышлений доступа пользователю.
• Поиск — разрешает DeepSeek искать информацию в интернете, когда это необходимо. Это позволяет предоставлять в ответе актуальные сведения (исходно она не знает ничего дальше 2023 года) и перепроверять данные. 

С файлами нейронка тоже работает, но в сильно ограниченном режиме: поддерживается только загрузка изображений и документов, и исключительно для распознавания текста. То есть можно скормить ей PDF с инструкцией к стиралке на непонятном языке и попросить разобраться, куда нажимать. Разбираться с тем, что изображено на картинке, или генерировать картинки самостоятельно DeepSeek не будет.

Где это попробовать

Есть четыре варианта (но вам, скорее всего, будет достаточно первых двух).

Веб-версия

Самый простой метод: перейдите на официальный сайт и нажмите Start Now, чтобы открыть окно авторизации. После входа в аккаунт откроется окно чат-бота. В России всё работает без каких-либо ограничений.

Хотя сайт на английском, сама нейросеть понимает русский язык и автоматически перейдёт на него, как только вы напишете что-то по-русски.

Сайт DeepSeek →

Мобильное приложение

Официальные клиенты для iOS и Android вышли в середине января и сразу произвели фурор в App Store и Google Play. Они вошли в топы загрузок сначала в США, а потом и в России.

Как и в случае с веб-версией, никаких проблем с установкой и использованием приложений из России нет: можно просто загружать из магазинов. Главное — убедиться, что качаете именно настоящую версию.

Обратите внимание: на момент написания этой статьи приложения что на iOS, что на Android не адаптированы под планшеты. На устройстве с большим экраном запустится такое же небольшое окошко, как на смартфоне, а по краям появится просто чёрная заливка. О какой-то отдельной версии или хотя бы альбомной ориентации говорить не приходится, поэтому как минимум на планшетах предпочтение стоит отдавать веб-версии.

Локальная установка

Способ для обладателей сколь-либо мощных компьютеров и тех, кто хочет иметь возможность запускать нейронку локально без подключения к интернету. Заморочиться, что логично, придётся сильнее, чем с предыдущими вариантами.

Запустить DeepSeek локально можно на Windows, macOS или Linux через бесплатный фреймворк Ollama, установить его можно с официального сайта. После этого в терминале или командной строке нужно будет ввести команду для установки языковой модели, например: 

ollama run deepseek-r1:70b

Все доступные варианты DeepSeek и других моделей указаны в библиотеке Ollama.

Все остальные варианты в разной степени урезаны, что можно понять по числу перед B в названии: 70B — 70 миллиардов параметров, 1.5B — 1,5 миллиарда параметров. Именно подборка параметров позволяет нейросети выбирать лучшие ответы и меньше галлюцинировать, но обращение к ним нагружает устройство, на котором запущена нейросеть. 

Чем легче модель, тем ниже к ней требования по железу, но хуже качество выдачи. Это отражается как в сути ответов, так и в форме: у маленьких моделей могут проскакивать рандомные иероглифы, слова и куски слов на других языках, а также куски кода. 

API

Способ для тех, кто хочет встроить нейросеть в свой сервис: пользователи будут обращаться к чат-боту через ваш интерфейс, но обрабатывать запросы смогут на серверах DeepSeek. 

Доступно две версии модели: Chat (DeepSeek V3, заточен под разговоры и объяснения) и Reasoner (DeepSeep R1, приоритет на вдумчивом решении задач). От модели зависит стоимость работы с нейросетью по API: от 1,4 до 14 центов за миллион токенов на ввод и 28 центов за миллион токенов на вывод. Токеном считается слово или его кусок, на которые модель разбивает запрос для дальнейшей обработки либо выводит в качестве ответа.

Как пользоваться DeepSeek

Мы будем ориентироваться на версии с универсальным интерфейсом — то есть на официальном сайте и в мобильных приложениях. Для их использования достаточно авторизоваться через почту или Google-аккаунт — и можно переписываться. Есть нюанс: разработчики предупреждают, что из-за масштабных вредоносных атак регистрация новых аккаунтов временами может сбоить.

Интерфейс и основные механики взаимодействия с ботом идентичны аналогам от OpenAI, Microsoft, «Яндекса» и так далее. Перед вами диалоговое окно с полем для ввода текста с парой дополнительных кнопок внизу, слева — панель с историей чатов. Если вы используете чат-бота с нескольких устройств, но с одним аккаунтом, переписки будут синхронизироваться.

Для начала работы достаточно набрать первое сообщение. Перед отправкой можно нажать на кнопки DeepThink или «Поиск», чтобы изменить механику поведения бота. 

Как уже упоминалось, DeepThink заставляет нейросеть отвечать более вдумчиво, но ценой скорости ответа: на рассуждение может уйти до 20 секунд, и только после этого начнётся вывод сообщения. Если вопрос несерьёзный и вы просто развлекаетесь, вероятно, кнопку лучше не нажимать, но в остальных случаях есть смысл потерпеть ради более качественной выдачи.

«Поиск» позволяет нейронке использовать источники и более свежую информацию, но из-за наплыва пользователей и атак на сервера к функции практически невозможно получить доступ вне зависимости от времени. Если вы это читаете, когда всё уже работает, не забудьте ограничивать этот доступ в промпте: упоминайте, что вам нужны только достоверные источники, и отсекайте информацию до конкретного года, чтобы не получить смесь из шуточных постов с Reddit и старых исследований.

В остальном рекомендации идентичны любому чат-боту: давайте нейросети контекст (примеры предыдущих текстов, если просите сделать посты для соцсетей, желаемый формат ответа, решённые задачи того же типа и так далее), разбивайте сложные запросы на цепочку простых, рассказывайте об аудитории.

Если вы выбрали локальную версию DeepSeek, общаться с нейросетью придётся через командную строку — и там же получать ответ. При работе через API выдача будет, соответственно, через интерфейс, в который интегрирована нейросеть.

Сколько это стоит

Для абсолютного большинства пользователей — нисколько. Как уже упоминалось, доступ через API платный, тогда как все остальные методы доступа бесплатные и безлимитные (по крайней мере, на момент написания этой статьи). Если не планируете встраивать DeepSeek в свои сервисы, заморачиваться с поиском способов оплаты не придётся.

Что в итоге

С релизом версии R1, позволяющей боту размышлять над ответом и выходить в интернет, DeepSeek стал ультимативным помощником с текстами и кодом, а также поиском информации в Сети. В редкие времена, когда доступ к поиску не ограничен из-за наплыва желающих, работает всё действительно очень бодро.

Резко популярным бот стал в первую очередь из-за бесплатного доступа, сравнений с ChatGPT и Claude, а также разговоров о том, насколько дёшево обошлось компании обучение модели. Последнее не только взволновало журналистов и гигантов рынка, но и немножко уронило фондовый рынок. В России же чат-бот набрал популярность, потому что для его использования не нужно виртуально переселяться в другую страну или искать обходные пути для оплаты там, где карты «Мир» не принимают.

По факту же DeepSeek — это хороший бесплатный чат-бот с парой крутых фишек вроде глубокого рассуждения и поиска в интернете. У него есть недостатки вроде излишней болтливости и желания налить воды практически в любой ответ, а также проблемы с доступом к фактчекингу в интернете из-за высокой нагрузки. Но при цене в ноль рублей и ноль копеек на подобное охотно закрываешь глаза. 

Впрочем, в будущем у сервиса может быть не всё так радужно. Когда разработчики DeepSeek неминуемо начнут закручивать гайки и более активно монетизировать проект, встанут вопросы о том, как именно сайт и приложения обращаются с пользовательскими данными. На самом деле они уже потихоньку появляются, особенно после утечки базы данных с информацией о пользователях и текстом их переписок с чат-ботом.