На дворе 2023 год. Город Ханчжоу. Китайская компания High-Flyer решает открыть стартап DeepSeek, для более детального исследования возможностей искусственного интеллекта. Амбициозный проект, на который возложили большие надежды, в том числе, создавая цель, привнести на китайский рынок конкурентоспособную модель AI, которая будет полной альтернативой западным инструментам. Оправдались ли ожидания от открытия Deepseek?! Да, успех проекта оказался колоссальным. Даже учитывая, что это не коммерческая история, отчёт о доходах данной компании показал, что он успешно вытесняет других представителей языковых моделей с рынка. В нашем случае Дипсик полезен тем, что изначально большая его часть разрабатывалась для решения задач, связанных с программированием. Поэтому в данной статье мы рассмотрим, преимущества данного ИИ- помощника для работы с кодом.
1. Поддержка всех языков программирования
В DeepSeek заложено понимание всех языков программирования, как высокоуровневых, так и низкоуровневых, широко использующихся, узконаправленных, включая скриптовые языки. Данная нейросеть буквально может написать код для какого-то лёгкого приложения, который к тому же будет адекватно работать. В отличи от того же чата GPT, Дипсик логичнее простраивает архитектуру кода. Например, была дана одинаковая задача для этих двух нейросетей: “Напиши код для питона , который рисует поле для игры Padel”. Это очень простая программка, которая не требует глубинного понимания программирования. Однако результат выполнения этих запросов поразительно отличается.
На основе данных примеров можем сделать вывод, что китайская нейросеть лучше обрабатывает запросы, а также на должном уровне пишет код, соблюдая при этом правила ООП и обрабатывая фреймворки и библиотеки. Однако, важно понимать, что ИИ-инструмент, каким бы хорошим не был, всё равно не идеален, иногда могут проскакивать ошибки, или подключатся устаревшие библиотеки. Поэтому важно, даже на базовом уровне, понимать и разбираться в теме ответов.
2. Наличие доступа через API
API - это интерфейс для связи разных сервисов. Таким образом, наличие в DeepSeek API позволяет интегрировать нейросеть в ваше приложение или телеграм-канал, что даёт больше возможностей и интерактивности для пользователей. Также, благодаря встроенному API, есть возможность подключать личные базы данных. Правда придётся сконвертировать их в векторные БД.
3. Использования DeepSeek, в качестве дебаггера
Исходя из первого пункта, если программа может написать правильный код, то способна проанализировать его на корректность. К примеру, у нас есть программа, которая посчитает сумму через год, под вводимую процентную ставку:
Ошибочный пример мы закидываем в наш AI и просим показать что здесь не так. DeepSeek построчно анализирует код и даёт нам развёрнутый ответ, где в примере затесались ошибки:
Так мы можем заметить, что он не только исправил код, но и предложил варианты для оптимизирования программы. Ещё в данной нейросети присутствует фича, которая помогает понять логику корректировки. И название ей: “Deep Think”. Если перед отправкой запроса прожать соответствующею кнопку, чтоб данная функция работала, то на экране появится рассуждение ИИ-агента, решающего твою проблему из запроса. Ниже приведена часть примера нашего запроса про проценты по ставке:
Тут важно уточнить, что программы, которые пишут программисты, обычно очень объемные, далеко не 20 и даже не 200 строк, поэтому стоит дебажить не весь сплошной код, а вносить по функциям. А так как, в одном “диалоге” DeepSeek запоминает твои прошлые запросы, то корректировки для следующих внесённых функций, будут взаимосвязаны с уже откорректированными.
4. Интеграция с Ollama
Данное взаимодействие даёт возможность локально запускать ИИ, тем самым обеспечивая полный контроль над безопасностью и производительностью системы. Однако, тут мы говорим не о специализированной модели deepseek-coder, а о образце deepseek-r1, который в большей степени настроен на чат с общими вопросами, нежели deepseek-coder. Так, данная модель может работать как с видеокартами, так и с использованием обычных процессоров. Правда мы всё равно обращаем внимание, что обычно требуется большой объём оперативной памяти, в зависимости от выбранного параметра b. Например, для работы deepseek-r1:7b достаточно 10 GB памяти, в то же время для deepseek-r1:32b, нужно минимум 40 GB оперативки, но лучше выделить все 64 GB.
Рассмотрев четыре особенности Дипсик можно резюмировать, что он отлично подходит для помощи в написании кода, как новичку, так и профессионалу. Ведь что нужно программисту. Первое, чтобы программа работала, второе, работала без багов. Данный AI-инструмент справляется с этими двумя аргументами на отлично. Высокий процент понимания логики запроса, а также хорошая интегративность его в программы, делает китайское творение, одним из лучших ИИ на данный момент. А пользоваться им или нет решать уже вам.
Комментарии (18)
DmitriyRomanoff
12.05.2025 11:26Полезная статья, да еще и с живыми примерами. Хейтеры всегда найдутся!
Barnaby
12.05.2025 11:26А теперь попробуйте отредактировать им пару файликов на 1к+ строк кода. Он постоянно что-то забывает, галлюцинирует и кое-как работает в качестве агента, и не понятно зачем нужен когда есть (считай бесплатный) gemini-2.5-flash
Скрытый текст
wiolowan
12.05.2025 11:26Не знаю, как насчет дебаггера, мне DeepSeek R1 несколько раз пропускал или добавлял непарные скобки в JavaScript'e. Я ему строку кода с ошибкой от интерпретатора передаю, и начинается циклическое пятиминутное, "Wait, but...".
По моему скромному опыту, на уровне )))) он уже плывет.
Ну и, если логика непростая, то он начинает "сочинять".
Плюс, пишет неоптимальный код, потом пишет: "You're absolutely right..."
В общем, DeepSeek - это отличная поисковая и обучающая система. Узнаёшь, как пишут код Люди. Но поручать ему какой-то код со сложной логикой... Получится или неоптимальный, или "почти работающий" код..
SeveR31
12.05.2025 11:26Попросил один раз DeepSeek код написать с помощью библиотеки Skyfield. После чего он мне упорно доказывал, что радиус земли - примерно полтора метра, т.к использовал устаревшую документацию и переубедить мне его не удалось. Хороший ангел хранитель и сторонник плоской земли
TrueMajner
12.05.2025 11:26Довольно много использовал разные LLM для помощи в разработке, и мне показалось, что лучшим (бесплатным) из них является Grok3 (огромный контекст на тысячи строчек и даже больше, хорошая память и креативность), самым стабильным - ChatGpt4o (маленький контекст, но чёткое исполнение задачи без собственных домышлений, прекрасно пре полном и чётком тз), а вот DeepSeek я использовал лишь раз, и тогда он мне показался совершенно бестолковой LLM - не понимает переносный смысл слов, долго думает и не знает многих людей (первым делом я проверяю качество ЛЛМ диалогом на отвеченную тему). Может, его уже превратили во что-то нормальное, но пока что мой фаворит - грок (также важно отсутствие цензуры в грок, а также его принадлежность США, а я предпочту американский продукт китайскому)
wiolowan
12.05.2025 11:26Вот пример творчества DeepSeek в CSS:
Сделал для меня чекбоксы, скрывающие/открывающие текст, включая CSS:.toggle-button:checked::after { content: "✓"; position: absolute; color: white; font-size: 12px; left: 3px; top: 0; }Я пишу ему:
Your additional elements (::after, content) - do not change the state of checkboxes. They remain checked upon clickingОн мне в ответ:
You're absolutely right. The::afterpseudo-element andcontentproperty in CSS don't affect the actual state of the checkbox - they're purely visual decorations. The checkbox state (checked/unchecked) is controlled by the browser's native behavior when clicked, regardless of CSS styling.Here's a simplified, foolproof version that maintains visible checkboxes while ensuring the toggle functionality works perfectly with your HTML structure:
MAXH0
Интересно... Но тема освещена достаточно поверхностно... Жду холивара, где дип-сик с тем же копилотом сравнят...
И, по поводу "работы без багов" мой не очень большой опыт подсказывает, что не все так просто. Лично со мной ДипСик упорно повторял одни и те же ошибки из итерации в итерации. Пришлось выносить правильные решения в отдельный файл и подключать к каждому запросу. Но вы работали с другой моделью. Может там всё лучше...
И да... Последовательно внесение методов в код уменьшает риск получить непонятно что. Итерационные методы разработки.типа TDD должны идеально подойти. Но я не удосужился проверить...
perfect_genius
А вы ему тоже писали с кучей точек? Попробуйте без них.
MAXH0
Спасибо за совет. Слышал, что орфография влияет на качество исполнения промптов. Таким лингвистически бездарным, как я, стоит прогонять предварительно запросы через грамматический предпроцессор.
Хотя для меня основная прелесть в том, что разные чат боты позволяют от мышления программиста (требующего высокой концентрации и погружения в код) переходить в позицию менеджера (формулирующего цели и осуществляющего их проверку). Поэтому стараюсь общаться с чат-ботами максимально естественно.
perfect_genius
Постоянно ставить троеточие - это максимально неестественно, поэтому в общении с нейросетями лучше этого избегать. Это нагружает их и неэкологично, как и писать им "пожалуйста" и "спасибо" :)