DeepSeek занял ведущие позиции в российских AppStore и Google Play
28 января приложение DeepSeek заняло первое место среди самых популярных приложений в российском AppStore, а в Google Play, наиболее популярной платформе в мире и России, вошло в топ-20, поднявшись с 115-го места. По словам источника в крупной IT-компании, за эту неделю число загрузок DeepSeek в российском Google Play утроилось и превысило 43 тысячи.
DeepSeek, разработанный одноименной китайской компанией, основанной в 2023 году, является чат-ботом на базе большой языковой модели. Такое решение позволяет нейронным сетям с множеством параметров работать с большими объемами текстовых данных. DeepSeek способен создавать тексты в разных жанрах, искать информацию в интернете, расшифровывать диаграммы, объяснять изображения, писать и форматировать код, а также решать сложные задачи на C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust.
DeepSeek-V3 была представлена в конце прошлого года. В технической документации указывается, что эта модель может конкурировать с ведущими американскими аналогами, но требует меньше времени и ресурсов на обучение. Это было достигнуто благодаря использованию графических процессоров Nvidia H800, аренда которых стоила бы около $5,6 млн. Компания не раскрывала полные затраты на проект, но для обучения использовала базовые версии этих процессоров.
Сравнительно меньшие затраты DeepSeek идут в разрез с многомиллиардными инвестициями американских компаний, таких как Microsoft и Alphabet, принадлежащей Google. На этом фоне стоимость акций Nvidia снизилась на 18%, уступив первенство Apple и Microsoft по капитализации.
20 января компания представила модели R1-Zero и R1 на основе DeepSeek-V3. К 27 января приложение на базе этих моделей обогнало ChatGPT в рейтинге бесплатных приложений AppStore в США.
Какой уровень у DeepSeek
Марк Андриссен из Andreessen Horowitz отметил, что проект впечатляет и является «ценным подарком миру» благодаря открытости исходного кода. Президент США Дональд Трамп также прокомментировал успех DeepSeek, отметив его экономичность и быстродействие как положительный фактор.
Александр Крайнов из «Яндекса» высоко оценил качество моделей DeepSeek, отметив, что они сопоставимы с ведущими моделями OpenAI, но требуют меньших ресурсов для обучения. Он подчеркнул доступность моделей и возможность их адаптации под конкретные задачи.
Дарья Самсонова из MTS AI считает, что разработки DeepSeek сопоставимы с продукцией OpenAI, но это удачная компиляция существующих технологий. DeepSeek открыто делится своими моделями, что позволяет компаниям адаптировать их под свои нужды без необходимости оплачивать доступ к API.
Профессор Иван Оселедец из AIRI отметил, что успех DeepSeek вызван сочетанием открытости модели, ее качественными характеристиками и способностью работать на ограниченных вычислительных мощностях. Модель R1 имеет 671 миллиард параметров и доступна в версиях, совместимых с более простой инфраструктурой.