Что такое DeepSeek V3 и R1.
DeepSeek V3 фокусируется на масштабируемой и эффективной обработке естественного языка. Модель хорошо справляется с задачами, требующими больших вычислительных затрат, такими как разговорный ИИ, многоязычный перевод и генерация контента.
DeepSeek R1, в свою очередь, специализируется на задачах рассуждения, опираясь на обучение с подкреплением (RL). Модель подходит для академических исследований, приложений, решающих задачи, и систем поддержки принятия решений.
Таким образом, DeepSeek V3 больше ориентирован на извлечение данных и творческие задачи, а DeepSeek R1 — на решение технических проблем.
Проверяем как работает нейросеть DeepSeek R1.
Подключиться к и опробовать бесплатно нейросети DeepSeek R1 и DeepSeekV3.
Нейросеть DeepSeek R1: Задаем вопрос:
Вот список современных нейронных сетей и инструментов на их основе, которые помогут в развитии бизнеса и управлении сайтом/блогом:
1. Генерация контента
ChatGPT-5 / Gemini Ultra
→ Написание SEO-статей, создание сценариев видео, генерация идей для постов
→ Пример: Автоматизация наполнения блога 3-4 статьями в неделюCopy.ai
→ Создание рекламных текстов, email-рассылок, заголовков
→ Пример: Генерация 50 вариантов слогана для новой коллекции
2. Обработка изображений
Midjourney v6
→ Создание уникальных иллюстраций для сайта, дизайн баннеров
→ Пример: Генерация 10 вариантов обложки для электронной книгиDALL-E 4
→ Редактирование фото товаров, удаление фона, колоризация
→ Пример: Автоматическая обработка 100+ товарных фото для интернет-магазина
3. Видеоконтент
Synthesia v3
→ Создание видео с цифровыми аватарами для презентаций
→ Пример: Видеоинструкция к продукту на 12 языках за 2 часаRunway ML
→ Автоматический монтаж роликов, добавление эффектов
→ Пример: Генерация тизера продукта из текстового описания
4. Аналитика данных
Google Vertex AI
→ Прогнозирование спроса, анализ поведения клиентов
→ Пример: Выявление 7 ключевых факторов, влияющих на конверсиюMicrosoft Azure Anomaly Detector
→ Мониторинг подозрительных активностей на сайте
→ Пример: Автоматическое оповещение о DDoS-атаках
5. Чат-боты
Intercom Fin
→ Круглосуточная поддержка клиентов с глубоким контекстом
→ Пример: Обработка 85% типовых запросов без участия оператораDrift AI
→ Персональные рекомендации посетителям сайта
→ Пример: Увеличение конверсии на 23% через таргетированные предложения
6. SEO-оптимизация
SurferSEO Neural
→ Анализ топовых конкурентов, автоматическая оптимизация контента
→ Пример: Подбор 120+ LSI-ключей для статьи за 7 минутMarketMuse
→ Построение семантического ядра, оценка качества текста
→ Пример: Увеличение органического трафика на 65% за 3 месяца
7. Персонализация
Dynamic Yield
→ Адаптация контента под каждого посетителя в реальном времени
→ Пример: Показ разных баннеров для B2B и B2C аудиторииAdobe Target
→ A/B-тестирование дизайна с нейросетевым прогнозированием
→ Пример: Выбор оптимальной версии лендинга за 12 часов вместо 7 дней
Совет: Начните с 1-2 инструментов, где эффект будет заметен быстрее всего (например, генерация контента + базовый чат-бот).
Второй вопрос: Российские и Китайские нейросети.
Российские нейросети для бизнеса и сайтов:
1. Генерация контента
GigaChat (Сбер)
→ Написание статей, автоматизация ответов в чатах
→ Пример: Генерация FAQ для сайта на основе ТЗ за 10 минутKandinsky 3.0
→ Создание уникальных иллюстраций, баннеров
→ Пример: Дизайн шапки сайта в корпоративном стиле
2. Аналитика
Яндекс GPT
→ Анализ поведения пользователей, прогнозирование трендов
→ Пример: Определение 5 самых популярных разделов блогаRuGPT-3 (Сбер)
→ SEO-оптимизация текстов, подбор ключевых слов
→ Пример: Переработка 20 статей для улучшения индексации
Китайские нейросети:
1. Мультимедиа
ERNIE Bot (Baidu)
→ Создание мультиязычного контента, переводы
→ Пример: Подготовка англоязычной версии блога за 1 деньiFlytek Spark Desk
→ Озвучка текстов, создание подкастов
→ Пример: Преобразование 50 статей в аудиоформат
2. E-commerce
Alibaba DAMO Academy
→ Автоматизация описаний товаров, прогноз спроса
→ Пример: Генерация 300 карточек товаров для маркетплейсаTencent ML-платформа
→ A/B-тестирование дизайна, рекомендательные системы
→ Пример: Увеличение CTR баннеров на 18%
Бесплатные инструменты:
1. Текст
ChatGPT (Free Tier)
→ Базовая генерация постов, идеи для рубрик
→ Пример: 10 заголовков для новогодней акцииYouWrite (Россия)
→ Корректура текстов, проверка стиля
→ Пример: Исправление 15 ошибок в статье за 2 минуты
2. Изображения
DeepAI
→ Создание простых иллюстраций
→ Пример: Генерация фона для шапки сайтаKandinsky Demo
→ Эксперименты с нейродизайном
→ Пример: 5 концептов логотипа
3. SEO
- SurferSEO Lite
→ Базовый анализ плотности ключевых слов
→ Пример: Выявление 7 недооптимизированных страниц
- ChatGPT (текст) + DeepAI (картинки) → Базовый контент
- Kandinsky Demo → Локализация дизайна
- YouWrite → Корректура
Сравнение нейросетей:
Первое поколение моделей рассуждений DeepSeek с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1, включая шесть плотных моделей, созданных на основе DeepSeek-R1 на основе Llama и Qwen.
DeepSeek R1 модели от 1,5В до 671В параметров
Модели рассуждений первого поколения DeepSeek, достигающие производительности, сопоставимой с OpenAI-o1 в задачах математики, программирования и рассуждений.
Модели
DeepSeek-R1
ollama run deepseek-r1:671b
Дистиллированные модели
Команда DeepSeek продемонстрировала, что закономерности рассуждений более крупных моделей можно перенести в более мелкие модели, что приведет к повышению производительности по сравнению с закономерностями рассуждений, обнаруженными с помощью RL на небольших моделях.
Ниже приведены модели, созданные путем тонкой настройки по сравнению с несколькими плотными моделями, широко используемыми в исследовательском сообществе с использованием данных рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. Результаты оценки показывают, что очищенные меньшие плотные модели работают исключительно хорошо на бенчмарках.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-Дистилл-Лама-8Б
ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1-Дистилл-Лама-70Б
ollama run deepseek-r1:70b
Библиотека моделей GitHab
Ollama поддерживает список моделей, доступных на ollama.com/library
Вот несколько примеров моделей, которые можно загрузить:
| Модель | Параметры | Размер | Скачать |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 7Б | 4.7ГБ | ollama run deepseek-r1 |
| DeepSeek-R1 | 671Б | 404 ГБ | ollama run deepseek-r1:671b |
| Лама 3.3 | 70Б | 43ГБ | ollama run llama3.3 |
| Лама 3.2 | 3Б | 2.0ГБ | ollama run llama3.2 |
| Лама 3.2 | 1Б | 1.3ГБ | ollama run llama3.2:1b |
| Видение Ламы 3.2 | 11Б | 7.9ГБ | ollama run llama3.2-vision |
| Видение Ламы 3.2 | 90Б | 55ГБ | ollama run llama3.2-vision:90b |
| Лама 3.1 | 8Б | 4.7ГБ | ollama run llama3.1 |
| Лама 3.1 | 405Б | 231 ГБ | ollama run llama3.1:405b |
| Фи 4 | 14Б | 9.1ГБ | ollama run phi4 |
| Фи 3 Мини | 3.8Б | 2.3ГБ | ollama run phi3 |
| Джемма 2 | 2Б | 1.6ГБ | ollama run gemma2:2b |
| Джемма 2 | 9Б | 5.5ГБ | ollama run gemma2 |
| Джемма 2 | 27Б | 16 ГБ | ollama run gemma2:27b |
| Мистраль | 7Б | 4.1ГБ | ollama run mistral |
| Лунный сон 2 | 1.4Б | 829 МБ | ollama run moondream |
| Нейронный чат | 7Б | 4.1ГБ | ollama run neural-chat |
| Скворец | 7Б | 4.1ГБ | ollama run starling-lm |
| Код Ламы | 7Б | 3.8ГБ | ollama run codellama |
| Лама 2 без цензуры | 7Б | 3.8ГБ | ollama run llama2-uncensored |
| ЛЛаВА | 7Б | 4,5 ГБ | ollama run llava |
| Солнечная | 10.7Б | 6.1ГБ | ollama run solar |
Примечание
Для работы моделей 7B вам потребуется не менее 8 ГБ оперативной памяти, для работы моделей 13B — 16 ГБ, а для работы моделей 33B — 32 ГБ.
Ollama поддерживает импорт моделей GGUF в Modelfile:
Создайте файл с именем
ModelfileиFROMинструкцией, содержащей локальный путь к файлу модели, которую вы хотите импортировать.FROM ./vicuna-33b.Q4_0.ggufСоздайте модель в Ollama
ollama create example -f Modelfile
Запустить модель
ollama run example
Более подробную информацию см. в руководстве по импорту моделей.
Модели из библиотеки Ollama можно настраивать с помощью подсказки. Например, чтобы настроить llama3.2модель:
ollama pull llama3.2Создать Modelfile:
FROM llama3.2
# set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent]
PARAMETER temperature 1
# set the system message
SYSTEM """
You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
"""
Далее создайте и запустите модель:
ollama create mario -f ./Modelfile
ollama run mario
>>> hi
Hello! It's your friend Mario.
Дополнительную информацию о работе с Modelfile см. в документации по Modelfile .
ollama createиспользуется для создания модели из Modelfile.
ollama create mymodel -f ./Modelfileollama pull llama3.2Эту команду можно также использовать для обновления локальной модели. Будет извлечен только diff.
ollama rm llama3.2ollama cp llama3.2 my-modelДля многострочного ввода вы можете переносить текст с помощью """:
>>> """Hello,
... world!
... """
I'm a basic program that prints the famous "Hello, world!" message to the console.
ollama run llava "What's in this image? /Users/jmorgan/Desktop/smile.png"
Вывод : На изображении изображен желтый смайлик, который, вероятно, является центральным объектом снимка.
ollama run llama3.2 "Summarize this file: $(cat README.md)"Вывод : Ollama — это легкая, расширяемая структура для создания и запуска языковых моделей на локальной машине. Она предоставляет простой API для создания, запуска и управления моделями, а также библиотеку готовых моделей, которые можно легко использовать в различных приложениях.
ollama show llama3.2ollama listollama psollama stop llama3.2ollama serveиспользуется, когда вы хотите запустить Ollama без запуска настольного приложения.
Далее запускаем сервер:
./ollama serveНаконец, в отдельной оболочке запустите модель:
./ollama run llama3.2Ollama имеет REST API для запуска и управления моделями.
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3.2",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "llama3.2",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
]
}'Информацию обо всех конечных точках см. в документации API .
#ИИ_для_бизнеса, #Генеративный_ИИ, #Аналитика_данных, #Автоматизация_контента, #Нейросети_2025, #DeepSeek, #SEO_оптимизация, #Чат-боты_на_ИИ, #Персонализация_контента, #Инструменты_нейросетей