Гайд по DeepSeek: когда пользоваться и заменяет ли она другие нейросети
DeepSeek — бесплатная нейросеть от китайских разработчиков. Она доступна в виде веб-версии и мобильного приложения. Главный плюс нейронки в том, что она полностью бесплатная и доступна в России без ограничений. Для регистрации нужен Google-аккаунт или Gmail. Через сервис mail.ru зарегистрироваться не получится.
Сейчас DeepSeek работает на модели V3.2. В обычном режиме она сопоставима с GPT-5.1 и Claude Sonnet 4.5 — подходит для генерации контента, общения, решения повседневных задач. Если включить режим DeepThink, модель переключается на глубокий анализ и пошаговые рассуждения — это конкурент GPT-5 Thinking mode для математики, логики и сложных вопросов.
Научитесь правильно общаться с LLM-моделями и использовать их инструменты. Простые пошаговые уроки: от выбора нейросети и составления точных промптов до работы с Deep Research, Canvas и создания кастомных GPT-ботов
- Миникурс
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
Главный экран сервиса DeepSeek
Интерфейс DeepSeek, как и в ChatGPT, делится на 2 блока: профиль с историей чатов и рабочее поле для запросов.
В левой части сервиса хранятся диалоги с нейросетью, ссылка на установку мобильного приложения и кнопка личного профиля.
Чтобы скрыть боковую панель с историей чата и не отвлекаться на нее во время работы, нажмите значок «Close sidebar».
В рабочем поле DeepSeek можно ввести запрос и прикрепить до 50 файлов размером до 100 МБ каждый. Поддерживаемые форматы: DOCX, TXT, JSON, CSV, XLSX, PDF, PNG, PPTX. Нейросеть распознает в изображениях и презентациях только текст.
Сейчас пользователи жалуются на проблемы с анализом изображений в DeepSeek, поэтому лучше использовать для запросов текстовые документы.
После загрузки файла напишите задачу в поле запросов, нажмите «Enter» или стрелку для отправки сообщения боту. Он сгенерирует ответ.
Для работы с запросами есть дополнительные функции: режим DeepThink для углубленного анализа данных (модель R1) и режим Search для поиска информации в сети.
После запроса в чате появляется ответное сообщение, в котором есть специальные кнопки. Они позволяют:
- скопировать ответ в буфер обмена;
- перегенерировать ответ;
- поставить ответу лайк или дизлайк.
Реакции на ответ (лайк или дизлайк) помогают разработчикам сервиса обучать и совершенствовать нейросеть.
Как и в ChatGPT, в чате DeepSeek можно редактировать свои запросы. Для этого кликните на иконку карандаша, которая появится при наведении курсора на сообщение.
Когда перепишете вопрос и сохраните его, появится вторая ветка общения с ботом. Между ветками можно переключаться.
Как получить API-ключи DeepSeek
Кроме доступа через веб-платформу и мобильное приложение, DeepSeek можно встроить в свои собственные приложения и боты через API.
Чтобы получить ключи, нужно зарегистрироваться на платформе DeepSeek. Или авторизовываться, если аккаунт уже есть. Перейти в раздел «Top up» и пополнить баланс на 10+ долларов. Этого хватит на тесты и +/- месяц активной работы.
После того как прикрепили карту нажимаем «API keys» → «Create new secret key» → копируем.
Готово, все нужные API получены. Можем работать со скриптами.
Важно! Сейчас из-за перегрузки серверов DeepSeek пополнение аккаунта для использования API ключей недоступно. Как только ситуация изменится, я дам апдейт в канале.
DeepSeek для генерации текста
Я несколько дней тестировал DeepSeek с точки зрения генерации текстов и всего, что с ним связано: писал планы, текстовые фрагменты, анализировал полноту раскрытия темы. Тесты проводились с DeepSeek V3, ChatGPT-4o и Claude Sonnet 3.5 — с тех пор вышли обновлённые версии этих моделей, но общие закономерности сохраняются. Лучше всего нейронка справляется с анализом, но начнем по порядку.
Как DeepSeek генерирует планы
Везде использовал одинаковый запрос:
Твоя задача — сгенерировать план для статьи по теме — [Business model Lean Canvas. каждый блок модели должен идти отдельным подзаголовком.]. ЦА текста — [предприниматели и менеджеры-управленцы, которые или в теме основных понятий менеджмента вроде Kanban, Scrum. Они в целом этим интересуются, что-то где-то знают, хотят какие-то пробелы в своих знаниях устранить то есть они такие ну в целом тем интересуется начинает там что-то погружаться и через наш блог какие-то непонятки проясняют].
Делай такой план, чтобы его понял даже ученик 5 класса. В плане должны быть четкие подзаголовки. После подзаголовков пиши по пунктам, о чем нужно рассказывать в этом блоке текста.
Сначала мы должны плавно ввести читателя в статью. Это значит, что в плане должно быть короткое введение с нативным переходом к основной теме статьи. Подзаголовки должны быть простыми и понятными. Из них должно быть понятно, о чем пойдет речь в конкретном блоке.
Подзаголовки должны быть согласованы между собой. Так можно: как я пришел к инвестированию → где узнал про УК → как начать инвестировать через УК. Так нельзя: что такое инвестирование → УК – место для инвестирования → шанс попробовать. План должен быть подробным. Чтобы по нему сразу было понятно, о чем нужно писать в конкретном разделе.
Вот пример плана на другую тему, который мне нравится: [пример плана]
Ты не должен его копировать и использовать столько же пунктов. Это просто пример плана, который мне нравится
У ChatGPT и DeepSeek была одинаковая проблема — они просто копировали пример плана, который я показывал и переписывали под мою тему. При этом DeepSeek делал такой план, из которого вообще было непонятно, о чем писать в статье.
План получался очень сухим и сколько бы я не пытался расширить его или добавить дополнительной информации, нейронка никак меня не понимала каждый раз делала только хуже и хуже.
ChatGPT выдал более подробный план. Из него хотя бы было понятно, о чем пойдет речь в конкретном блоке. Но в целом план был далек от идеала, потому что, например, блок №2 хорошо бы разбить на еще несколько блоков. Там слишком много информации и из-за этого в готовой статьи будет сильный перегруз: все блоки будут занимать 2-4 абазца, а блок №2 — несколько страниц.
Но больше всего мне понравился план от Claude Sonnet-3.5. Он был не таким объемным, как у ChatGPT, но при этом была понятна главная мысль каждого блока и было понятно, как можно раскрыть тему.
Как DeepSeek генерирует тексты
Пишет DeepSeek хуже всех из тройки.
Вот для примера фрагмент текста от DeepSeek (сделан в режиме Deep Think), который он писал по моему пропту и предоставленной информации с сайта с описанием методологии:
Напиши текст для этого раздела статьи: основные шаги в методологии SAFe + информация
СТИЛЬ ПИСЬМА:
1. Ты не пишешь вводный абзац.
2. Избегай сложного жаргона. Пример: “Привет, сегодня я расскажу, как писать…”.
3. Разбивай длинные предложения. Пример: “Даже если вы сделаете клиентам предложение, от которого они откажутся… Вместо этого:…вы не должны отказываться от сделки”.
4. Текст всегда отвечает на вопросы читателя. Ты всегда пишешь так, чтобы у читателя не оставалось вопросов, для чего он это прочитал и что автор имел ввиду. Пример такого текста: Ремонт и помощь на дороге. Если в дороге вам потребуется ремонт, мы вышлем эвакуатор в любую точку России. Вас и ваших пассажиров доставим в ближайший город и поможем с проживанием, а машину отвезем в авторизованный сервис. Когда машина будет готова, доставим ее к вам. Бронирование и организация путешествий. Мы помогаем спланировать длинные путешествия с посещением множества городов и со сложными требованиями – например, если вам нужно особое питание, коляски и детские кроватки, кемпинг или экстремальный спорт. Мы спланируем перемещения, организуем трансфер, все забронируем и обо всём договоримся.
5. Пиши простым языком. Так, чтобы тебя понял ученик 5 класса.
6. Используй примеры и сравнения. Пример: “Создать email-курса с помощью ИИ проще, чем нанять копирайтера, дизайнера и продюсера”.
7. Пиши максимально подробно. Разжевывай любую. Помни! Ты нейросеть и знаешь все. А твой читатель не знает ничего. Каждый абзац —3-5 предложений. Одно предложение — до 10 слов. Пиши со смыслом. Пиши по правилам русского языка 2024 года. И помни, что на дворе 2024 год: никто не пишет витиеватыми конструкциями и сложными словами вроде калейдоскоп, нагромождены и т. д. Все любят простоту.
8. НЕ используй риторические вопросы. Пример: “Хорошая новость? Мой 3-этапный процесс может быть применен к любому бизнесу”.
9. НЕ используй эмодзи или хэштеги.
10. НЕ используй слова вроде “овладейте, освойте или революционный”.
Сам по себе текст верный. Нейронка даже расставила ссылки на источники. Но проблема в другом — это не информационный текст. Такую статью не смогут читать люди, потому что информация чересчур структурирована и усвоить ее при обычном прочтении практически невозможно.
Если попытаться превратить этот набор списков в обычный текст — нейросеть выдаст очень сухой текст. И его все равно придется сильно дорабатывать:
Это больше похоже на черновик, но не на статью. Если отключить в DeepSeek режим Deep Think, нейронка начинает писать нормальные абзацы текста. Но в этом случае качество текстов снижается:
Нейросеть пишет связный текст и выполняет требования промпта. Но при этом текст получается поверхностным и если его отредактировать, в каждом абзаце останется 1–2 предложения.
ChatGPT и Claude справляются лучше. Их тексты получаются суховатыми, но при этом пользы в них больше и отредактировать их будет проще.
ChatGPT дает много лишней информации, которую нужно будет убирать из текста.
А Claude выдает сухие предложения. Поэтому его ответ придется наоборот расширять.
Но результат все равно лучше, чем у DeepSeek.
Как DeepSeek анализирует тексты
Под анализом я имею в виду проверку, насколько хорошо автор раскрыл тему статьи и использовал заданные ключевые слова.
Проанализировать статью можно простым промптом:
Твоя задача — проверить текст про [тема] на полноту раскрытия темы и сказать, есть ли в ней какие-то ошибки с точки зрения [методологии, фактов и т. д.].
В статье должны быть использованы все перечисленные ключевые слова [список]
С этой задачей DeepSeek справляется отлично в режиме DeepThink. Он хорошо анализирует тексты, дает много рекомендаций и считает, сколько еще ключей нужно включить.
ChatGPT, например, даже в модели o3-mini-high проигнорировал просьбу об анализе ключей. А учитывая, что в неделю к этой модели можно отправлять около 50 запросов, то разбивать такую задачу на несколько невыгодно.
Claude тоже проигнорировал задачу об анализе.
Поэтому DeepSeek здесь побеждает — он лучше анализирует тексты и справляется с комплексными задачами.
Как DeepSeek справляется с анализом большого объема информации
У DeepSeek достаточно большое контекстное окно. Контекстное окно — это объём информации, который нейросеть может использовать для обработки запросов.
У DeepSeek V3.2 контекстное окно 128 тыс. токенов — это примерно 300-400 страниц текста. Режим Reasoner (DeepThink) работает с тем же объемом.
Для сравнения:
- У ChatGPT-4o контекстное окно 128 тыс. токенов.
- У GPT-5 — 400 тыс. токенов.
- У Claude Sonnet 4.5 — 200 тыс. токенов стандартно, до 1 млн в бета-режиме.
- У Gemini 3 Pro — 1 миллион токенов.
Проверим, как DeepSeek справляется с анализом большого объема информации. Для этого попробуем провести скоринг резюме и сделать бриф на основе данных клиента.
Гайд по этим задачам недавно вышли в Нейроцехе. Там мы использовали Gemini от Google и ChatGPT.
В случае с брифом DeepSeek неплохо проанализировал бриф и сделал ТЗ по всем правилам промпта. Но при этом не задал дополнительных вопросов: какого объема должен быть текст, какие ключевые слова использовать и какой тип статей я вообще хотел бы получить.
В целом ответ очень сильно похож на тот, что выдал ChatGPT:
При этом DeepSeek ответил явно хуже, чем гугловская Gemini:
Нейросеть Гугла не стала придумывать, какой тип статей мне нужен или какие ключевые слова стоит использовать. Уточнил объем статьи, tof и др. В общем, с помощью этих вопросов получится сделать более детальное ТЗ, чем в DeepSeek.
Сравним на еще одной задаче — скоринг резюме. Здесь нейросети нужно проанализировать резюме соискателей по конкретным пунктам и сказать, с кем можно провести собеседование и кто достоин оффера.
Здесь DeepSeek справился хуже. Я проанализировал одного и того же кандидата в Gemini и DeepSeek и получил сильно разные оценки.
Gemini оценил кандиндата на 6 баллов и предположил, что человека можно пригласить на собеседование.
А DeepSeek поставил кандидату 9 баллов и сказал, что человека можно брать сразу.
И такое суждение ошибочно — уровень соответствия кандидата действительно был средним и ему было отказано в устройстве на работу.
Для справки. Когда я проверял промпты для скоринга резьме в ChatGPT, тот тоже не справлялся и выдавал ответы, похожие на ответы DeepSeek. Причина скорее всего в недостаточном контекстном окне.
Вывод — DeepSeek анализирует примерно также, как ChatGPT, и его можно использовать при работе с небольшими задачами. Но если в задаче много вводных и контекста, лучше воспользоваться Gemini. Он лучше за счет большего контекстного окна.
Еще один минус DeepSeek — он не умеет строить графики и диаграммы как ChatGPT и Claude.
Как DeepSeek ищет информацию в интернете
Сравнивать будем с ChatGPT, у которого тоже есть встроенный поиск. Начнем с простого — попросим нейронки подготовить таблицу по стоимости биткоина на каждое 31 декабря каждого года, начиная с 2015 года.
DeepSeek для анализа использовал 4 источника и выдал ответ с точностью до сотых.
ChatGPT выдал приблизительные значения. Ответы основаны на 2 источниках.
Видно, что цены в таблицах похожие. Сильное отличие только в 2023 и 2024 гг. Если проверить на графике — обе нейронки соврали. Но DeepSeek оказался ближе к правде, а ChatGPT сильно соврал.
Теперь проверим на более сложном запросе:
Найди исследования не старше 2020 года о влиянии автомобилей на глобальное потепление
ChatGPT нашел 4 исследования. Все они моложе 2020 года.
Вот только в первом исследовании нет практически ничего о глобальном потеплении. Второе исследование подходит, а 3 и 4 просто не существует.
DeepSeek нашел куда больше исследований и они отвечают на мой запрос. Правда, некоторые из них старше 2020 года. Зато все эти исследования существуют.
В общем, DeepSeek лучше справляется с поиском и анализом информации в сети.
Стоит ли использовать DeepSeek
Мы сравнили DeepSeek с другими нейросетями на основе задач, которые чаще всего возникают у участников Нейроцеха. Видно, что с генерацией контента нейронка справляется хуже конкурентов. С анализом информации — на уровне конкурентов. Поэтому использовать сервис однозначно стоит. Особенно, если не хотите заморачиваться с обходом блокировок или продлевать подписку на другие сервисы.
Также у DeepSeek сильно дешевле стоят запросы через API. DeepSeek V3.2 за обработку 1 миллиона входящих токенов берет $0,28, за исходящие — $0,42. Если контекст повторяется между запросами, срабатывает кэширование и цена входящих падает до $0,028 — это в 10 раз дешевле. Для сравнения: GPT-5 стоит $1,25 за входящие и $10 за исходящие, GPT-4o — $2,5 и $10, Claude Sonnet 4.5 — $3 и $15.
Вместо заключения: промпты для DeepSeek
DeepSeek хорошо работает с детализированными промтами. Чем конкретнее вы опишете задачу, целевую аудиторию и желаемый формат, тем точнее будет результат.
Промт для анализа текста на полноту раскрытия темы:
Твоя задача — проверить текст про [тема] на полноту раскрытия темы и сказать, есть ли в ней какие-то ошибки с точки зрения [методологии, фактов и т. д.].
В статье должны быть использованы все перечисленные ключевые слова: [список]
Дай рекомендации, что нужно добавить или исправить.
Промт для генерации плана статьи:
Сгенерируй план для статьи по теме [тема]. ЦА текста — [описание аудитории: кто они, что уже знают, зачем читают].
Требования к плану:
– Короткое введение с переходом к основной теме
– Подзаголовки простые и информативные
– После каждого подзаголовка — пункты о чем писать в этом блоке
– Подзаголовки согласованы между собой по стилю
Промт для создания технического задания из брифа:
На основе этого брифа клиента составь техническое задание для копирайтера.
Бриф: [вставить бриф]
В ТЗ укажи: тему, целевую аудиторию, ключевые тезисы, структуру статьи, требования к стилю. Если в брифе не хватает информации, задай уточняющие вопросы.
Режим DeepThink лучше включать для задач, где нужен анализ: проверка фактов, скоринг, сравнение вариантов. Для генерации текстов обычный режим работает быстрее и выдает более читаемый результат.
Читайте также:
- Кейс