Китайская нейросеть DeepSeek стала настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. В январе 2025 года ее авторы выпустили новые модели DeepSeek-R1 и DeepSeek-R1-Zero. Модели тут же привлекли внимание со стороны сообщества: нейросеть уже называют «убийцей» ChatGPT и пророчат, что вскоре новая система полностью займет рынок. Появлению таких мнений способствовало то, что на обучение нейросети ее разработчики потратили всего 12 млн. долларов. У ChatGPT на эту же статью расходов ушло порядка 500 млн. долларов. При этом результат сопоставим.
Внимание сообщества привлекла и некоторая обеспокоенность в команде ChatGPT. Почти сразу после выхода алгоритма DeepSeek-R1, руководство американской нейросети обвинило китайцев в использовании своих технологий. В OpenAI появилась информация, что DeepSeek скопировал модель ChatGPT-o1. Несмотря на столь громкие заявления, руководство ChatGPT в суд не пошло.
Столь повышенное внимание и реакция со стороны лидеров рынка позволяет говорить о больших перспективах DeepSeek. Ей пророчат выход в ТОП лучших нейросетей. Однако прежде, чет отказываться от использования ChatGPT для арбитража трафика и переходить на китайский аналог, сравните обе системы и выясните, какая из них действительно лучше.
Возможности DeepSeek и ChatGPT для арбитражника
DeepSeek и ChatGPT — это топовые нейросети у всех на слуху. Их популярность вызвана возможностями, доступ к которым предоставляют системы. Для арбитражника это удобные инструменты, которые в разы упрощают работу и повышают вероятность получения заработка. С помощью систем можно:
- искать новые идеи для креативов;
- получить рекомендации по улучшению креатива;
- создавать сценарии для видеокреативов;
- проводить анализ результатов рекламной кампании или других данных;
- получать примерный алгоритм действий для продвижения оффера;
- писать тексты для крео с учетом болей целевой аудитории;
- выбирать лучший способ работы с ЦА;
- придумывать цепляющие фразы, способные побудить к действию.
Системы умеют быстро анализировать информацию и создавать тексты с учетом заданных параметров. Кроме того, нейросеть может быстро предложить различные варианты креативов, подготовленные с учетом болей ЦА. Вам останется только выбрать лучшие идеи и начать тестирование.
Однако не стоит опасаться, что нейросети заменят арбитражника. Это всего лишь инструмент, способный упростить работу, однако без участия человека он не справится. Систему нужно направлять, а затем обрабатывать ее результаты. Не всегда они идеальны. Придется постараться, чтобы получить хорошую идею или сценарий. Кроме того, они часто нуждаются в доработке. Эти особенности характерны для всех нейросетей.
Правда ли, что DeepSeek почти обошел ChatGPT?
В январе 2025 года DeepSeek показал значительный рост. Среднесуточное количество посещений выросло до 9 млн. посетителей. Для сравнения за весь декабрь на страницу системы вошли всего 11 млн. пользователей. Это позволило приложению системы выйти на первое место в App Store.
ChatGPT пока значительно превосходит китайский аналог по количеству посещений. Однако их объем начал значительно падать. В конце января наблюдался тренд к снижению числа визитов.
Но в целом еще рано говорить о том, что китайская нейросеть превзошла ChatGPT. Пока разрыв между ними продолжает оставаться довольно серьезным. Например, у ChatGPT в 50 раз больше активных пользователей в день, если сравнивать мобильные приложения систем. Да и в целом нельзя считать, что ситуация в декабре демонстрирует общую тенденцию. Например, число платных подписчиков ChatGPT за 2024 год увеличилось почти в 3 раза. В целом, в 2025 году нейросети продолжат конкурировать. Пока есть все шансы к тому, что ChatGPT сохранит лидерство.
Почему возникла потребность в новых нейросетях?
ChatGPT — одна из первых и самая известная нейросеть, которая привлекла внимание общественности к этой сфере. Она стала настоящим прорывом и привела к активному развитию отрасли. Разработчики активно улучшают ChatGPT, внедряя в него новые функции и улучшая существующие возможности. Раньше вся информация в системе была ограничена январем 2022 года. Теперь этот недостаток устранили. Сейчас ChatGPT может легко давать ответы, касающиеся свежих событий. Кроме того, нейросеть можно учить. Например, вы можете загрузить всю информацию по конкретному офферу, предоставить готовые креативы, и система сообщит, какой источник трафика лучше выбрать, а также как доработать крео, чтобы получить максимальный результат именно для этого предложения.
Авторы новых нейросетей постарались обойти все недостатки, сделать системы более гибкими, адаптивными. Фактически их разработчики пытаются превзойти предшественников, учитывая ранее допущенные ошибки и ища варианты для их устранения. К действию побуждает и высокая конкуренция. Разработчики понимают перспективность направления и прикладывают все усилия, чтобы именно их продукт считался топовым.
Сравнение систем DeepSeek и ChatGPT
На первый взгляд DeepSeek и ChatGPT кажутся идентичными. Системы имеют примерно один и тот же функционал, реагируют на запросы пользователя с одной скоростью, дают похожий результат. Однако на деле есть ряд существенных отличий. Прежде, чем выбирать нейросеть для работы, изучите их.
Основные особенности
Главное отличие, с которым арбитражник столкнется сразу же, — разный уровень доступности. DeepSeek доступен из России без каких-либо ограничений. Система хорошо понимает русский язык, без труда обрабатывает запросы. А вот с ChatGPT в РФ ситуация сложнее: нейросеть лишила россиян доступа к своим возможностям. Приходится придумывать, как обходить блокировку, чтобы пользоваться площадкой.
DeepSeek делает явный акцент на справедливости, прозрачности. Это упрощает проверку достоверности данных. А вот с ChatGPT в этом плане работать сложнее: приходится вручную проверять достоверность информации и выяснять, соответствует ли она действительности.
Обе нейросети говорят на естественном языке. Однако его особенности разные. У DeepSeek он более контекстуальный, ориентированный на решение конкретных задач. ChatGPT сделал язык общения более разговорным. Такой подход удобнее и понятнее для обычных пользователей, особенно если они не используют текстовые материалы в профессиональной деятельности.
Сильно заметны отличия в скорости обработки запроса. DeepSeek работает быстро: этого удалось добиться за счет оптимизированного использования ресурсов, и в результате вам не придется долго ждать ответа. А вот с ChatGPT ситуация сложнее. Скорость ответов во многом зависит от:
- версии системы, которую вы используете, — у владельцев платной подписки приоритет;
- скорости вашего интернета: если он медленный, ждать придется еще дольше;
- загруженности: если пользователей в сети слишком много, нейросеть может вовсе отказаться обрабатывать запросы, попросив подождать.
Обе нейросети предлагают гибкие решения для интеграции. Это позволяет компании легко внедрить их в свою деятельность.
Архитектура систем
В основе архитектуры DeepSeek лежит так называемое объединение экспертов — MoE. Система использует 671 млрд. параметров. Однако максимальное значение при обработке запроса не применяется. Единовременно задействовано только 37 млрд. из них. Подобный подход позволяет оптимизировать затраты ресурсов, увеличить скорость работы нейросети. В результате она отзывается на запрос гораздо быстрее.
ChatGPT использует архитектуру плотной модели, которая включает в себя 1,8 трлн. параметров. Однако такая структура монолитна, и разделить ее нельзя. Все параметры задействуют при обработке запроса. Это, с одной стороны, повышает точность ответа, с другой — замедляет работу площадки. В результате нейросеть отлично справляется с творческими задачами, может легко подобрать идеи для креативов или продумать сценарий ролика. Но вы должны быть готовы к тому, что придется долго ждать.
Система отличается продвинутой цепочкой мыслительных процессов. Она превосходит многоэтапные рассуждения, что повышает точность генерации ответов в таких сферах, как математика и кодирование.
Обучение нейросетей
DeepSeek учили с применением метода подкрепления после обучения. Такой подход позволил значительно улучшить рассуждения — врезультате система не опирается так сильно на готовый набор данных. Нейросеть решает вопросы по принципу цепочки мыслей. Она очень похожа на человеческие рассуждения.
Разработчикам DeepSeek удалось провести экономически эффективное обучение. Оно велось в течение 55 дней на 2048 графических процессорах. В результате удалось сильно сократить расходы. Они составили 1/10 от той суммы, которую потратили разработчики ChatGPT на обучение нейросети.
ChatGPT обладает продвинутой цепочкой мыслительных процессов. Они превосходят стандартные многоэтапные рассуждения. Однако все зависит от сферы, в которой вы задаете вопрос.
Система проходила обучение, построенное на платформе OpenAI GPT-4o. Оно требует огромных вычислительных ресурсов, что делает процесс более затратным. В результате расходы были гораздо больше: только на оплату самих вычислительных ресурсов пошло около 100 млн. долларов.
Производительность и точность ответов
Если сравнивать уровень производительности, то по большему количеству задач у DeepSeek она выше. Например, в математике нейросеть демонстрирует 90% точности ответов. У ChatGPT этот показатель ниже и составляет 83%. А вот в сфере кодирования у него прослеживается отладка на высшем уровне: система легко справляется даже со сложными задачами.
Другая ее сильная сторона — мультимодальные задачи. DeepSeek сосредотачивает внимание только на тексте. У ChatGPT возможностей больше: система поддерживает ввод текстов и изображений. Это позволяет легко дорабатывать креативы, преобразовывать их с учетом ваших потребностей.
Решение задач по созданию контента
Чтобы понять, какая система работает лучше, необходимо провести тестирование платформ. Для этого был использован следующий промпт: «Ты занимаешься продвижением средства от гипертонии в Мексике. Придумай несколько идей для креатива».
DeepSeek предложил 10 идей за 1 раз. Он разделил их по категориям, дал небольшую идею и текст креатива на местном языке, которую можно использовать в крео.
ChatGPT предложил более детальный подход. Он не стал сосредотачиваться на конкретном виде креативов, предложив разные варианты креативов. В список входили:
- серия видеороликов — нейросеть прописала примерные короткие сценарии для них;
- создание инфографики — было указано ее примерное содержание и оформление;
- история успеха — было предложено рассказать о применении препарата, его пользе.
Эти варианты неплохо подходят для арбитражника. Однако в целом та информация, которую дала система, больше подходит для полноценной рекламной кампании, проводимой самим производителем продукта. Например, система предложила заняться разработкой приложения, привлечь врачей. Возможно, при более детальной проработке промта результат будет иным.
Что выбрать для арбитража трафика в итоге?
Тут все зависит от задач, которые стоят перед вами, а также личных предпочтений. DeepSeek отлично подходит для решения базовых задач. Он хорошо работает, если необходимо:
- получить рекомендацию по улучшению креатива;
- написать рекламный текст;
- проанализировать исходные данные.
Нейросеть хорошо ищет информацию в интернете, работает с большим объемом сведений, имеет более точное логическое мышление. Кроме того, она обладает способностью к продвинутому анализу при работе с числами. Нейросеть легко вычленит нужную информацию из большого объема данных и представит ее в том виде, в котором вам необходимо.
ChatGPT работает лучше, если нужно подготовить более сложный и детализированный текст, решить задачу, требующую глубокого погружения, понимания контекста. Система способна поддерживать логичный связный диалог. Она хорошо подойдет для педагогов, студентов, представителей творческих профессий. Арбитражнику система будет полезна для создания более продуманного креатива. Однако придется хорошо подумать, что именно вам нужно в итоге, и подготовить более качественный промпт.
Заключение
Таким образом, обе нейросети обладают перспективами для дальнейшего развития — а значит, они продолжат конкурировать между собой. DeepSeek действительно способен сравниться с ChatGPT, однако пока говорить о том, что китайский аналог превзойдет нейросеть, не стоит. DeepSeek работает быстрее, однако ChatGPT способен к более глубокому анализу и лучшему пониманию контекста, хотя порой система выдает недостоверный результат и путается в предложенной информации.
