DeepSeek: ИИ-модель с открытым кодом и почему она важна для GEO в 2026 году

DeepSeek, китайская компания, занимающаяся исследованиями в области ИИ, и созданное ею семейство больших языковых моделей с открытым кодом. Они выпущены под свободной лицензией MIT, поэтому любой может развернуть их у себя, дообучить и использовать в коммерческих целях. Прорывные модели DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1 (с упором на рассуждение) привлекли внимание всего мира: они достигли производительности, сопоставимой с ведущими системами OpenAI, а на обучение потратили лишь малую долю обычного бюджета.

Для маркетологов и издателей DeepSeek важен по той же причине, что и ChatGPT, Gemini и Perplexity: это ещё один движок, который читает, обобщает и цитирует веб-контент, когда люди задают ему вопросы. По мере распространения ассистентов на основе открытых моделей вроде DeepSeek встаёт вопрос: достаточно ли хорошо структурирован ваш контент, чтобы эти системы могли его найти, довериться ему и сослаться на него.

Что такое DeepSeek?

DeepSeek, ИИ-лаборатория, вошедшая в основное русло наряду с OpenAI, Google, Anthropic и Meta. Вместо того чтобы держать веса моделей в секрете, DeepSeek публикует их на платформах вроде Hugging Face и GitHub, и эта стратегия делает модели настоящими LLM с открытым кодом. Линейка охватывает программирование, рассуждение, математику, задачи на стыке зрения и языка и доказательство теорем, но бренд определяют два релиза.

DeepSeek-V3, выпущенная 27 декабря 2024 года,, модель с 671 млрд параметров, которая превзошла Llama 3.1 и Qwen 2.5 и сравнялась с GPT-4o. DeepSeek-R1, выпущенная 20 января 2025 года,, флагманская модель с рассуждением, которая соперничает с o1 от OpenAI в математических и логических задачах. Позднее R1 прошла рецензирование и была опубликована в журнале Nature, что необычно для передовой модели и служит научным подтверждением.

Как работает DeepSeek: смесь экспертов и рассуждение

DeepSeek-V3 использует архитектуру «смесь экспертов»: модель содержит множество специализированных экспертных сетей и направляет каждый входной запрос только к нужным. Из 671 млрд параметров на каждый токен активируются лишь 37 млрд, поэтому вывод обходится гораздо дешевле, чем у плотной модели того же размера. Команда также применила стратегию балансировки нагрузки без вспомогательной функции потерь и контекстное окно в 128 тысяч токенов.

DeepSeek-R1 строится на основе V3 и добавляет явное рассуждение. Перед ответом она формирует пошаговую цепочку рассуждений, поэтому относится к более широкой категории моделей с рассуждением. Этот взвешенный многошаговый стиль жертвует скоростью ради точности в сложных задачах, и тот же компромисс лежит в основе подходов с вычислениями на этапе тестирования во всей отрасли.

Как обучали DeepSeek-R1

R1 примечательна тем, насколько сильно она опирается на обучение с подкреплением. Сначала команда применила к базовой модели крупномасштабное обучение с подкреплением без какого-либо контролируемого дообучения и получила версию DeepSeek-R1-Zero, у которой доля успешных решений на AIME 2024 выросла с 15,6 процента до 71,0 процента только за счёт подкрепления. Затем были добавлены синтетические данные для рассуждения, дополнительное обучение с подкреплением, отбраковывающая выборка примерно из 600 тысяч примеров рассуждения и 200 тысяч общих примеров и завершающий этап выравнивания.

Лаборатория также дистиллировала R1 в более компактные модели от 1,5 до 70 млрд параметров, показав, что крупномасштабное рассуждение можно передать небольшим системам. Во многом это стало возможным благодаря синтетическим данным и методам подкрепления, а не всё более крупным наборам данных, размеченным людьми, и этот рецепт быстро изучили другие открытые лаборатории.

Почему DeepSeek потряс отрасль: стоимость и открытость

Главной новостью стала стоимость. DeepSeek сообщила, что обучение V3 заняло около 2,788 млн GPU-часов и обошлось примерно в 5,6 млн долларов, тогда как по широко цитируемым оценкам модели вроде GPT-4 стоили от 50 до 100 млн долларов, а дополнительное обучение R1 обошлось почти в 294 тысячи долларов. Достижение результатов уровня передовых моделей при таком бюджете поставило под сомнение представление, что конкурировать могут лишь несколько хорошо финансируемых лабораторий.

Открытость усилила эффект. Поскольку модели распространяются на условиях MIT, разработчики могут запускать их в закрытом контуре, дообучать на собственных данных и не платить за каждый вызов API. Такая доступность означает, что на DeepSeek работает всё больше сторонних ассистентов и инструментов, и именно поэтому о ней говорят в разговорах о видимости в ИИ-поиске.

Почему DeepSeek важен для SEO и GEO

Каждый ассистент на основе DeepSeek, ещё одна площадка, где ваш бренд могут показать или проигнорировать. Когда пользователь задаёт вопрос инструменту на базе DeepSeek, модель опирается на данные обучения и, в конфигурациях с поиском, на живые источники, которые она может загрузить. Если ваш контент понятен, хорошо структурирован и авторитетен, его чаще цитируют; если он поверхностный или плохо разбирается, его пропускают.

В этом суть оптимизации под генеративные поисковые системы и оптимизации под цитирование в ИИ: оптимизировать не под одну позицию, а под роль надёжного источника во множестве ИИ-систем. Поскольку открытые модели размножаются быстро, включение DeepSeek в стратегию кроссплатформенной видимости в ИИ не даст вам слишком сильно сделать ставку на одного ассистента.

Как попасть в ответы DeepSeek

Основы те же, что и в другой работе по GEO. Отвечайте на вопросы прямо и в начале, чтобы модель могла извлечь чёткое утверждение, не гадая. Обеспечьте настоящую тематическую глубину по подвопросам, которые изучит модель с рассуждением, и сохраняйте согласованность фактов на страницах, чтобы модели не приходилось выбирать между противоречивыми утверждениями на вашем же сайте.

С технической стороны используйте структурированные данные, усиливайте внутреннюю перелинковку и убедитесь, что ваши страницы доступны для ИИ-краулеров и поисковых систем, питающих эти инструменты. Опора на дисциплинированный подбор ключевых слов и планирование контента поможет нацелиться на именно те вопросы, которые пользователи задают DeepSeek и похожим ассистентам.

Сценарии использования и вся линейка DeepSeek

DeepSeek-R1 хорошо справляется с творческим письмом, ответами на вопросы, редактированием, резюмированием и пониманием длинного контекста, а варианты с рассуждением ориентированы на математику, программирование и многошаговое планирование. Помимо флагманской пары, лаборатория выпустила специализированные модели: DeepSeek-Prover для формального доказательства теорем, серию Janus для мультимодальных задач с изображениями и более поздние гибридные релизы, сочетающие режимы рассуждения и прямого ответа для сокращения расхода токенов.

Для организаций открытая лицензия позволяет развернуть модель в закрытом контуре без ограничений API, что привлекает команды со строгими требованиями к данным. Эта гибкость в сочетании с низкой стоимостью объясняет, почему DeepSeek быстро распространился и среди стартапов, и среди крупных компаний.

Проблемы и ограничения

Открытую модель DeepSeek может развернуть кто угодно, поэтому качество и безопасность во многом зависят от настроек оператора, а не от защитных механизмов единственного поставщика. Ответы любой большой языковой модели могут содержать ошибки или галлюцинации ИИ, поэтому перед использованием в ответственных ситуациях их нужно проверять.

Есть и вопросы управления. Поскольку модель разработана в Китае, DeepSeek вызывает у некоторых организаций вопросы об обработке данных и политике, особенно при использовании облачного сервиса, а не закрытого развёртывания. Модели с рассуждением также расходуют больше токенов и вычислительных ресурсов на каждый ответ, поэтому глубина окупается в основном в действительно сложных задачах, а не в простых справках.

Заключение

DeepSeek сочетает производительность уровня передовых моделей с открытой лицензией и удивительно низкими затратами на обучение, и поэтому её модели V3 и R1 изменили представления о том, кто может создавать конкурентоспособный ИИ. Для маркетологов DeepSeek, ещё один движок, который читает и цитирует веб, поэтому путь к видимости такой же, как для любого ассистента: чёткие ответы, глубокий охват, чистая структура и страницы, доступные для сканирования.

Чтобы пойти дальше, свяжите это с оптимизацией под цитирование в ИИ и LLM с открытым кодом, а также используйте инструменты исследования и планирования контента Sorank, чтобы нацелиться на вопросы, которые пользователи задают ИИ-ассистентам. Источники: BentoML, Inferless и InfoQ.