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.