Каждый год в технологическом мире случается что-то, что заставляет лидеров индустрии пересмотреть свои стратегии. Начало 2025 года запомнится именно таким моментом. Китайская компания DeepSeek выпустила модели, которые потрясли фондовый рынок, заставив акции Nvidia упасть на 18% буквально за день. Что же такого особенного создали инженеры из Ханчжоу?
Речь о прорыве, который доказал простую истину: умная архитектура способна победить грубую вычислительную силу. DeepSeek научилась создавать модели искусственного интеллекта, сопоставимые с GPT-4, тратя на обучение в 15-20 раз меньше денег. Представьте себе гонщика, который обгоняет спорткары на обычном седане за счёт знания трассы и мастерства пилотирования. Примерно это и произошло.
Рождение из хедж-фонда
История DeepSeek началась не в технологическом инкубаторе, а в финансовой сфере. Лян Вэньфэн, основатель хедж-фонда High-Flyer, к 2021 году полностью автоматизировал торговлю на бирже с помощью алгоритмов глубокого обучения. Когда фонд начал управлять активами на 10 миллиардов долларов, Лян понял: вычислительная мощность, созданная для финансов, способна решать гораздо более амбициозные задачи.
В апреле 2023 года он объявил о создании лаборатории общего искусственного интеллекта. Через три месяца лаборатория превратилась в независимую компанию Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co. Финансирование пошло из прибыли High-Flyer, что дало редкую для стартапов свободу. Никакого давления венчурных инвесторов, требующих быстрой монетизации. Только чистое исследование.
К середине 2024 года Лян контролировал 84% акций через подставные структуры, а команда насчитывала всего около 160 человек. Маленький коллектив, решающий задачи, над которыми бьются тысячи инженеров западных корпораций. Как им это удаётся? Ответ кроется в технологиях.
Mixture-of-Experts и принцип "меньше значит больше"
Классические большие языковые модели похожи на огромные библиотеки, где для ответа на любой вопрос приходится просматривать все полки. DeepSeek пошла другим путём. Модель V3 содержит 671 миллиард параметров, но для каждого конкретного запроса активируется лишь 37 миллиардов.
Это называется Mixture-of-Experts (MoE). Внутри нейросети работают десятки специализированных "экспертов", каждый из которых отточен под определённые типы задач. Умный маршрутизатор мгновенно определяет, кому из экспертов передать запрос. Программирование? К одному набору. Математика? К другому. Философский вопрос? К третьему.
Результат ошеломляет. Модель V3 показывает качество на уровне GPT-4 при стоимости обучения около 6 миллионов долларов, тогда как западные аналоги требуют сотни миллионов. Экономия не абстрактная. Через API DeepSeek запросы стоят в 20-25 раз дешевле, чем у OpenAI. Для малого бизнеса это разница между "невозможно" и "легко внедрить".
Multi-Head Latent Attention и революция в памяти
Вторая инновация касается технической проблемы, которая годами мучила разработчиков. При работе с длинными текстами классические трансформеры заполняют память огромными массивами данных, называемыми KV-кешем. Чем длиннее контекст, тем больше памяти требуется, и в какой-то момент система просто задыхается.
DeepSeek придумала Multi-Head Latent Attention (MLA). Вместо хранения полного кеша модель сжимает его в компактное латентное представление. Математически это выглядит как проекция огромной матрицы в пространство меньшей размерности, причём так, чтобы не потерять критически важную информацию.
На практике MLA сокращает объём KV-кеша на 93% по сравнению со стандартным механизмом внимания, позволяя работать с контекстами до 128 тысяч токенов на обычном оборудовании. Это примерно 90-100 тысяч слов. Представьте, что можно загрузить в нейросеть целую книгу и задавать по ней вопросы, получая точные ответы с учётом всех деталей.
DeepSeek-R1 как модель, которая умеет думать
Январь 2025 года стал переломным. DeepSeek выпустила модель R1, которая напрямую конкурирует с серией o1 от OpenAI. Ключевое отличие: R1 показывает процесс рассуждения. Вы задаёте сложную математическую задачу, и видите, как модель шаг за шагом выстраивает логическую цепочку, проверяет себя, исправляет ошибки и приходит к ответу.
Обучение R1 началось с эксперимента под названием R1-Zero. Это модель, обученная исключительно методом обучения с подкреплением, без предварительной настройки на готовых примерах. Она научилась рассуждать самостоятельно, как ребёнок, который учится решать задачи методом проб и ошибок.
В тестах американской математической олимпиады AIME модель достигла 79.8%, превзойдя показатели o1 от OpenAI. В программировании R1 набрала 2029 баллов на платформе Codeforces, что соответствует уровню топовых участников соревнований. И всё это при открытом исходном коде под лицензией MIT.
Технология дистилляции позволила "сжать" знания огромной модели в компактные версии. Есть варианты от 1.5 до 70 миллиардов параметров. Даже самая маленькая версия сохраняет около 90% производительности флагмана, но работает на потребительском оборудовании.
Новый метод mHC и стабильность для гигантов
В январе 2026 года DeepSeek преподнесла новый сюрприз. Команда из 19 исследователей во главе с Ляном Вэньфэном опубликовала работу о методе Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC). Аналитики назвали подход прорывом в масштабировании языковых моделей.
Суть проблемы такова: при увеличении глубины нейросети обучение становится нестабильным. Сигналы либо "взрываются", усиливаясь до абсурдных значений, либо "исчезают", превращаясь в ноль. Метод mHC работает как строгий регулятор потока, устанавливая "умные светофоры" и жёсткие правила движения для сигналов.
Математический алгоритм проецирует пространство связей на специальное многообразие, гарантируя, что сигнал остаётся сбалансированным. В результате риск взрыва снижается в 3000 раз, при этом затраты на память возрастают всего на 6.7%. Модель получает всю мощь широких каналов связи, но работает так же стабильно, как классические архитектуры.
Ожидается, что mHC станет основой для DeepSeek-V4, выход которой запланирован на февраль 2026 года. По информации инсайдеров, новая модель V4 будет обладать мощными возможностями в программировании, превосходя существующие решения в архитектурном проектировании и работе с длинным контекстом.
Глобальное влияние и геополитика
DeepSeek не просто создала технологический продукт. Компания запустила волну изменений по всему миру. Согласно отчёту Microsoft, в развивающихся странах DeepSeek захватила значительную долю рынка: 56% в Беларуси, 49% на Кубе, 43% в России. В самом Китае этот показатель достигает 89%.
Почему такой успех? Первая причина: отсутствие платной подписки. DeepSeek работает бесплатно через веб-интерфейс и мобильные приложения, поддерживает русский язык и доступна без обхода блокировок. Для стран, где западные сервисы ограничены или слишком дороги, это настоящий подарок.
Вторая причина: открытость. Модели можно скачать, запустить локально на своих серверах, модифицировать под конкретные задачи. Университеты, стартапы, исследователи получили инструмент, который раньше был доступен только крупным корпорациям с миллиардными бюджетами.
Однако есть и обратная сторона. Все пользовательские данные хранятся на серверах в Китае, подпадая под местное законодательство. Компания оставляет за собой право использовать входные данные и результаты для обучения моделей. Это вызвало волну расследований в Европе. Италия, Дания, Чехия запретили госслужащим использовать DeepSeek на рабочих устройствах из-за рисков утечки конфиденциальной информации.
Тестирование показало, что более свежие версии моделей, выпущенные в мае 2025 года, демонстрируют более жёсткое следование цензуре, принятой в КНР. Модель уклоняется от обсуждения политически чувствительных тем, связанных с критикой правительства. Это закономерно для китайской компании, но создаёт ограничения для глобального использования.
Применение от программирования до медицины
Где всё это используется на практике? Программирование - первая сфера. DeepSeek-Coder V2 поддерживает 338 языков программирования, работает с контекстом 128 тысяч токенов, что позволяет анализировать целые репозитории кода. В тестах HumanEval модель достигает 90.2%, опережая GPT-4 Turbo на момент его выхода.
Разработчики используют DeepSeek для генерации кода, рефакторинга, поиска ошибок, написания документации. Расширенный контекст позволяет модели "видеть" структуру всего проекта, а не отдельных файлов. Это меняет подход к программированию: от точечной помощи к системному пониманию архитектуры.
Медицина - вторая область. В китайских клиниках тестируют R1 для поддержки диагностики, планирования операций, персонализированной терапии. Модель способна проанализировать историю болезни, симптомы, результаты анализов и предложить варианты диагноза с подробными рассуждениями. Врач видит логику, может оспорить шаги, дополнить данными.
Бизнес-аналитика, обучение, создание контента, перевод - список применений растёт. Ключевое преимущество DeepSeek: низкая стоимость позволяет экспериментировать без страха потратить бюджет. Стартап может встроить мощный ИИ в свой продукт, платя копейки за миллионы запросов.
DeepSeek-V3.2 с агентами и разрежённым вниманием
В декабре 2025 года появилась серия V3.2 с двумя значимыми улучшениями. Первое - технология DeepSeek Sparse Attention (DSA). Вместо обработки всех токенов контекста модель динамически выбирает лишь наиболее релевантные. Специальный "индексатор" определяет примерно 2048 ключевых токенов для каждого шага, превращая квадратичную сложность внимания в квазилинейную.
Результат: стоимость API снизилась на 50%, скорость работы с длинными документами выросла в 2-3 раза, потребление памяти сократилось на 30-40%. При этом качество ответов не пострадало. Технически элегантное решение, которое делает длинные контексты действительно практичными.
Второе улучшение - интеграция рассуждения в использование инструментов. V3.2 может поддерживать цепочку мыслей в ходе выполнения нескольких последовательных вызовов функций. Например: поиск информации в интернете, затем вычисления на основе найденного, затем написание кода для автоматизации процесса. Модель не теряет контекст между этапами, помнит промежуточные результаты, корректирует план по ходу действий.
Для обучения этой способности DeepSeek синтезировала более 85 тысяч сложных инструкций в 1800 различных средах, включая реальные Jupyter-ноутбуки и веб-интерфейсы. Специальная версия V3.2-Speciale ориентирована на максимальную глубину рассуждений, показывая результаты олимпийского уровня в математике и программировании.
Уроки для индустрии
DeepSeek доказала, что гонка вычислительных мощностей - не единственный путь к передовому ИИ. Умная архитектура, глубокая оптимизация программного обеспечения, фокус на эффективности способны компенсировать недостаток ресурсов. Это важный сигнал для всей индустрии.
Компании вроде OpenAI, Google, Anthropic годами наращивали инвестиции в инфраструктуру, исходя из логики: больше GPU - лучше модели. DeepSeek перевернула эту формулу. Теперь лидеры рынка вынуждены больше внимания уделять эффективности, а не только масштабу.
Открытость кода играет двойную роль. С одной стороны, она демократизирует доступ к передовым технологиям, снижает цифровой разрыв между странами, даёт исследователям материал для экспериментов. С другой - повышает риски злоупотреблений. Мощная модель в открытом доступе может использоваться для создания дезинформации, кибератак, обхода систем защиты.
Вопрос приватности остаётся острым. Пока пользовательские данные хранятся в Китае, западные компании будут ограничивать применение DeepSeek в корпоративной среде. Это создаёт раскол: развивающиеся страны принимают китайский ИИ, развитые остаются осторожными.
Февраль 2026 года покажет, насколько далеко зашла DeepSeek в своих разработках. Выход V4 станет очередной проверкой способности компании удивлять индустрию. Если обещания по кодингу оправдаются, мы увидим новый виток конкуренции, где китайские разработки будут определять стандарты, а не догонять западных лидеров. Игра уже изменилась. Остаётся наблюдать, как будут отвечать те, кто считал себя вне конкуренции.
Канал сайта в Telegram
Канал сайта на YouTube