Сравнение ChatGPT и DeepSeek в 2025 году

Всё чаще разговоры об искусственном интеллекте в 2025 году начинаются не с OpenAI, как это было привычно, а с неожиданного игрока — DeepSeek. За считанные месяцы эта китайская разработка прошла путь от регионального эксперимента до полноценного конкурента ChatGPT. Для отрасли, где казалось, что лидер давно определён, это стало тревожным сигналом и в то же время — вызовом.

Что случилось? Почему привычный ИИ-ландшафт вдруг пошатнулся? Ответ кроется в стратегии, технологиях и неожиданно мощном сдвиге в представлении о том, каким должен быть современный искусственный интеллект.

Что умеет ChatGPT

ChatGPT в 2025 году — это не просто чат-бот. Это экосистема. Поддержка мультимодальности (текст, изображение, аудио), персонализированные GPT, API, встраиваемость в офисные приложения Microsoft и десятки миллионов активных пользователей.

GPT-4o — последняя версия флагмана от OpenAI — обрабатывает сложные цепочки логических рассуждений, пишет код, проводит анализ изображений и даже участвует в видео-конференциях.

Но вместе с универсальностью пришли и сложности: монолитная архитектура, огромные вычислительные требования и ограничения бесплатного тарифа стали ощутимыми для массового пользователя. И тут на арену выходит DeepSeek.

DeepSeek — китайская альтернатива ChatGPT

DeepSeek R1 и V3 — модели, созданные на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Это фундаментально иной подход, где в каждый момент времени активны лишь те участки модели, которые действительно нужны.

Эффект? Сотни миллиардов параметров без необходимости активировать их все одновременно. В результате: высокая скорость, меньшие издержки и конкурентное качество.

DeepSeek делает ставку на точность в технических задачах и экономическую эффективность. В отличие от GPT-моделей, для обучения которых нужны сотни миллионов долларов, китайская команда заявила о затратах ниже $6 млн — и при этом выдала модель, сопоставимую по ряду метрик.

Почему это важно

Конкуренция между ChatGPT и DeepSeek — это не просто спор между двумя продуктами. Это борьба между философиями:

• ChatGPT: универсальность, экосистема, пользовательский комфорт
• DeepSeek: эффективность, специализация, открытый код

Такой конфликт создаёт новый стандарт: пользователи начинают ожидать не просто «умного ассистента», а интеллектуального инструмента под конкретную задачу — от анализа таблиц до написания SQL-запроса.

ИИ больше не один — и выбор теперь зависит не от бренда, а от контекста задачи. Сравнение этих титанов — это взгляд не в прошлое достижений, а в будущее, где ИИ станет частью каждого рабочего дня.

Архитектура ChatGPT и DeepSeek

Когда технологии искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью повседневной работы — от автоматизации аналитики до генерации маркетингового контента — важность архитектурных различий между моделями выходит на первый план. Не в рекламных лозунгах, а в инженерных решениях скрывается причина, почему одна модель оказывается быстрее, экономичнее или точнее другой. Именно здесь DeepSeek и ChatGPT расходятся фундаментально.

Два подхода к мощности

Модель GPT‑4o от OpenAI построена по принципу плотной трансформерной архитектуры. Это означает, что при любом запросе задействуется весь массив параметров модели — независимо от сложности задачи. Такой подход обеспечивает предсказуемо высокий уровень генерации и гибкость в переключении между различными задачами.

В противоположность этому, DeepSeek R1 реализует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE). В ней модель разделена на специализированные модули (эксперты), и при каждом вызове активируются только те, которые максимально релевантны запросу. Из 671 миллиарда параметров в активную фазу вовлекается около 37 миллиардов — в десятки раз меньше, чем у ChatGPT, при схожем результате.

Это делает MoE-архитектуру более ресурсоэффективной и позволяет масштабировать модель без экспоненциального роста вычислительных затрат.

Подход к обучению

Ещё одно различие — метод обучения. ChatGPT развивался с применением обучения с подкреплением от человека (RLHF). Это позволило модели лучше улавливать тональность, стиль и поведенческие паттерны человеческой речи. Такой подход идеально подходит для задач, где важна «человечность» — например, генерация сценариев, ответов в службе поддержки или диалогов.

DeepSeek применяет алгоритмическое пошаговое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) без выраженной зависимости от человеческой выборки. Это дало результат в задачах, где ценится строгость, логика и математическая точность — например, при решении многоступенчатых кодинговых и аналитических задач.

Энергозатраты

Эффективность DeepSeek проявляется и в бюджете на обучение. GPT‑4o, по косвенным оценкам, обошёлся OpenAI в сумму, превышающую $100 миллионов, тогда как команда DeepSeek заявила об обучении на 2048 GPU всего за $5.6 миллионов. Это не просто цифры — это объяснение, как модель может оставаться бесплатной при высокой производительности.

Платформы демонстрируют два взгляда на ИИ: ChatGPT ориентирован на масштаб и универсальность — это платформа с амбициями экосистемы. DeepSeek — компактная, точная и инженерно эффективная модель, заточенная под прикладные задачи, особенно в технической и математической сферах.

Понимание этих различий критично: они объясняют не только поведение моделей в задачах, но и то, какие из них лучше справятся в условиях ограничений — по ресурсам, скорости или доступности.

Таблица различий

Следующий раздел покажет, как это реализуется на практике — в задачах программирования, генерации текстов и академического анализа.

Производительность в задачах

Технические характеристики — важны, но конечного пользователя волнует не число параметров, а реальный результат. Какой ассистент быстрее напишет работающий код, понятнее объяснит школьнику физику, точнее разложит по полочкам отчёт или подскажет, с чего начать статью о LLM?

В этом разделе — без абстрактных метрик и маркетинговых заявлений. Только проверенные задачи, результаты и выводы.

Контент

Одной из популярных задач ИИ‑ассистентов остаётся генерация контента: от SEO-планов и статей до постов в социальных сетях и резюме.

DeepSeek показывает сильную сторону в логическом изложении информации. При запросе составить план статьи о языковых моделях выдал: стройную структуру с тематическими блоками, уточнение хода мыслей (например: «если пользователь хочет… логично объяснить… начать с определения…»), акценты на эволюции, примерах и отличиях LLM от классического NLP.

Результат — план, схожий с тем, что мог бы составить технический редактор.
ChatGPT предложил план, максимально ориентированный на читателя:

• каждый раздел снабжён подзаголовками и пояснениями,
• чёткая логика переходов,
• дружелюбный тон и структура, готовая к немедленному превращению в текст.

Итог: DeepSeek ближе к академическому стилю: рационально, точно, немного суховато. ChatGPT — более удобочитаемый и «человекоориентированный», что особенно важно для креативных индустрий.

Академические задачи

Проверяем на классической формуле импульса: p = mv, где m = 800 г, v = 10 м/с.

DeepSeek

Модель быстро распознала задачу, напомнила формулу, указала необходимость перевода граммов в килограммы. Не пояснила, что означает каждая переменная, и не предложила проверку результата.

ChatGPT

Привёл все расчёты пошагово. Дал определения переменных и единиц измерения. Объяснил, почему важно использовать СИ. Предложил, как интерпретировать результат в реальной задаче.

Вывод: для студента — ChatGPT информативнее. Для тех, кто уже понимает суть — DeepSeek короче и быстрее.

Программирование

Одинаковый запрос: «Напиши простой калькулятор на HTML, CSS и JavaScript»

DeepSeek

Сначала предложил код без интерфейса, но после уточняющего вопроса — адаптировал. Итог: лаконичный и визуально симпатичный калькулятор с кнопками и стилем.

ChatGPT

Сразу сгенерировал полный код, включая объяснения. Код работал без ошибок, но выглядел менее «чистым».

Итог: ChatGPT удобен для новичка, который хочет объяснений. DeepSeek ближе к подходу разработчика: минимум кода, максимум пользы, особенно при второй итерации.

Обработка технических запросов

На задаче типа: «Выдели ключевые тренды из Excel-файла с данными по продажам за 2025 год»

DeepSeek — быстрее, лаконичнее, структурирует вывод как аналитик. ChatGPT — делает обзор с обоснованиями, может предложить визуализацию, добавить вводные или вывести гипотезу.
Итог: обе модели справляются с широким спектром задач, но делают это по‑разному. ChatGPT — максимально понятен, объясняет и ведёт пользователя за руку. DeepSeek — работает как профессиональный ассистент: быстро, строго, иногда «сухо», но эффективно.

Мультимодальные возможности, интерфейс и пользовательский опыт

Когда искусственный интеллект выходит за пределы текста и начинает работать с изображениями, голосом, файлами и контекстом сессии, мы входим в зону мультимодальности. Это уже не просто «умный чат» — это полноценная рабочая среда. И именно здесь подходы DeepSeek и ChatGPT вновь расходятся — не только в технологиях, но и в философии взаимодействия с пользователем.

Интерфейс

Интерфейс ChatGPT к 2025 году — это выверенный продукт с многолетней доработкой:

• разделение диалогов по темам,
• быстрый доступ к предыдущим сессиям,
• гибкая система кастомных GPT,
• встроенные инструменты типа Code Interpreter, визуального анализатора и памяти.

Приложения для iOS, Android, Windows и macOS работают стабильно, с продуманной логикой интерфейса и автообновлением контекста. Возможность загружать изображения, задавать вопросы голосом и прослушивать ответы превращает ChatGPT в мультимодального собеседника, а не просто текстовую форму.

DeepSeek предлагает функциональный, но куда более лаконичный интерфейс:

• один поток общения,
• простой редактор текста,
• базовая история диалогов (без тонкой навигации),
• отсутствие встроенной мультимодальности на момент написания.

Это не минус, а отражение фокуса: модель ориентирована на быстрые запросы, а не на «обволакивающее» взаимодействие.

Мультимодальность

ChatGPT работает как рабочее место: вы загружаете PDF — он комментирует, вы диктуете текст — он структурирует, вы показываете фото доски — он распознаёт формулы.

DeepSeek — как быстрый калькулятор и логический ассистент: без лишнего шума, но и без мультимодальных фишек.

Локализация и языки

ChatGPT поддерживает более 50 языков, включая редкие диалекты и смешанную речь. Переключается между ними в рамках одного запроса.

DeepSeek пока уверенно работает на английском и китайском, с ограниченной поддержкой других языков — диалоги на русском, испанском или французском могут терять связность и контекст.

Мобильность и кросс-платформенность

ChatGPT предлагает полноценные мобильные приложения, адаптированные под голосовой ввод, копирование, сохранение истории и уведомления.

DeepSeek доступен как веб-приложение, и хотя оно хорошо оптимизировано, в нём отсутствуют расширенные функции многозадачности или глубокой кастомизации.

Сценарии и рекомендации

Финальный вывод

ChatGPT и DeepSeek — не конкуренты, а инструменты с разными прицелами. Первый — про масштаб, удобство и доверие. Второй — про эффективность, скорость и код.

Выбор не между платформами, а между задачами. Кто знает, что делает — комбинирует.

На этом всё.