DeepSeek-R1, большая языковая модель китайского происхождения, выделяется открытым доступом и возможностью локального развертывания. Ее можно запустить, используя ollama, на компьютере с достаточным объемом оперативной памяти и, при желании, с графическим ускорителем. Доступны дистиллированные версии с меньшим количеством параметров для менее мощных компьютеров, но с компромиссом по точности. DeepSeek-R1 показала себя конкурентоспособной по результатам тестов с другими известными языковыми моделями, особенно в точных науках.
В ходе интервью DeepSeek продемонстрировала склонность к англоязычному мышлению, даже при запросах на русском. Хотя облачная версия лучше справляется с языком запроса, в некоторых случаях она может «протекать» на китайском. DeepSeek показала разную результативность в различных областях знаний. Например, в математических и химических задачах ее результаты варьировались, но в биологии, например, в задачах по генетике, часто демонстрировала ошибки. Но особенно выделяется склонность DeepSeek к самоидентификации с моделями OpenAI.
В философских вопросах, таких как «в чем смысл жизни», ответы моделей были предсказуемыми и расплывчатыми. В творческих задачах, например, в сочинении рассказа с ограниченным набором букв, модели оказались не очень успешными. В то же время, модели не имеют предубеждений по поводу гастрономических фантазий и готовы с готовностью обсуждать кулинарию из «свиных крылышек», не отрицая их существования.
Несмотря на открытый доступ и отсутствие ограничений для пользователей из России, DeepSeek может быть подвержена ограничениям со стороны веб-интерфейса при большом количестве запросов. Важно отметить, что как и у других языковых моделей, DeepSeek может допускать ошибки, и результаты ее работы стоит рассматривать критически. Тем не менее, это действительно интересная модель для дальнейшего изучения и экспериментов.
Изображение носит иллюстративный характер
В ходе интервью DeepSeek продемонстрировала склонность к англоязычному мышлению, даже при запросах на русском. Хотя облачная версия лучше справляется с языком запроса, в некоторых случаях она может «протекать» на китайском. DeepSeek показала разную результативность в различных областях знаний. Например, в математических и химических задачах ее результаты варьировались, но в биологии, например, в задачах по генетике, часто демонстрировала ошибки. Но особенно выделяется склонность DeepSeek к самоидентификации с моделями OpenAI.
В философских вопросах, таких как «в чем смысл жизни», ответы моделей были предсказуемыми и расплывчатыми. В творческих задачах, например, в сочинении рассказа с ограниченным набором букв, модели оказались не очень успешными. В то же время, модели не имеют предубеждений по поводу гастрономических фантазий и готовы с готовностью обсуждать кулинарию из «свиных крылышек», не отрицая их существования.
Несмотря на открытый доступ и отсутствие ограничений для пользователей из России, DeepSeek может быть подвержена ограничениям со стороны веб-интерфейса при большом количестве запросов. Важно отметить, что как и у других языковых моделей, DeepSeek может допускать ошибки, и результаты ее работы стоит рассматривать критически. Тем не менее, это действительно интересная модель для дальнейшего изучения и экспериментов.
