Все говорят про DeepSeek, но я бы советовал присмотреться к Qwen Chat. Работает без VPN, понимает русский, а еще лучше удерживает контекст, чем DeepSeek. Конечно, до GPT-4 ему далеко, но если нужен бесплатный вариант, это достойный кандидат.

Но что бы вы ни выбрали — ChatGPT, DeepSeek или Qwen, если работаете с фактами и данными, всегда перепроверяйте. Процент галлюцинаций никто не отменял, и AI может выдавать неточные или устаревшие сведения.

Опыт использования DeepSeek оставил смешанные впечатления: с одной стороны, нейросеть отлично справляется с перефразированием текста — по качеству сопоставима с платными моделями вроде ChatGPT, с другой — испытывает трудности с проверкой фактов.

Например, написав самостоятельно саму статью, я попросила нейросеть найти аналогичные случаи из российского бизнеса, и она успешно сгенерировала несколько правдоподобных примеров. Однако предоставить ссылки на источники модель не смогла, и иногда она искажает факты или выдает недостоверную информацию.

Таким образом, DeepSeek — удобная нейросеть для быстрого упрощения и шлифовки текста, доступная в России, но полностью полагаться на ее точность нельзя. Она годится только для задач, не требующих проверки фактов. Если важна достоверность, результаты лучше перепроверить. Подобные ограничения присущи и другим нейросетям, включая популярные западные аналоги.

DeepSeek позиционирует себя, как нейросеть, которая хорошо работает с разными языковыми моделями, умеющая отвечать на простом человеческом языке. Но когда я тестировал сервис, то каких-то существенных отличий по сравнению с другими AI не обнаружил. Мне понравилась функция DeepThink, когда ИИ показывает, как он рассуждает в ходе ответа на заданный промпт, но и ChatGPT недавно внедрил аналогичный функционал.

Пока я не вижу принципиально новых возможностей, которые мог бы предложить DeepSeek, и думаю, что он будет конкурировать с ChatGPT по качеству. К тому же, пока DeepSeek сыроват и есть баги, а ChatGPT в этом плане более надежен.

Нейросети берут на себя рутину: анализ данных, шаблонные операции, обработку запросов — освобождая время для основной деятельности и масштабирования.

Плюсы DeepSeek:
— Глубокое понимание контекста, что делает его одним из лучших решений для чат-ботов.
— Скорость генерации кода и идей, а также последовательное раскрытие цепочки размышлений. Именно цепочка размышлений и провела революцию на рынке нейросетей, что заставило всех крупных игроков последовать примеру Deepseek.
— Легкость интеграции в рабочие процессы через Python и API.

Минусы:
— Требует четких инструкций: иногда приходится уточнять запросы, чтобы избежать неточностей.
— Для сложной аналитики нужна дополнительная проверка через внешние инструменты, именно Deepseek может ошибаться в обычных математических расчетах, чего не скажешь про конкурентов.
— Необходимость проверки всех решений и текстов. ИИ не может ответить, что не знает или не справился с заданием. Он будет придумывать, обманывать и предоставлять ложную информацию, лишь бы удовлетворить запрос.

Deepseek отлично подходит для генерации идей, структурирования мыслей, подготовки вопросов к кастдевам или брифингам. С такими задачами он справляется на ура.

Однако есть и недостатки:
— После загрузки и обработки большого файла Deepseek иногда отказывается выполнять команды, выдавая сообщение: «The server is busy. Please try again later.»
— Пока нет возможности анализировать сайты, что ограничивает выполнение некоторых задач.
— Отсутствуют плагины, в отличие от GPT, где есть множество готовых решений, например, AIPRM for ChatGPT, с проверенными промптами и оценками от сообщества.

Тем не менее, для рутинных задач Deepseek — идеальное решение. Он полностью бесплатный, и не нужно переключаться на VPN. Рекомендую!

Один из самых раздражающих моментов работы с DeepSeek — частые перебои в обслуживании. В нашем бизнесе, где сроки и скорость критичны, это создает серьезные проблемы. Такая нестабильность существенно снижает ценность инструмента для повседневного бизнес-применения.

К тому же, не могу не отметить, что DeepSeek однажды сделала довольно продолжительный перерыв в работе через API, что полностью парализовало часть наших автоматизированных процессов. Учитывая этот печальный опыт, есть основания полагать, что подобная ситуация может повториться, и это заставляет задуматься о разработке резервных решений.