Лёгкая установка DeepSeek и тест его функционала — насколько он хорош?

В этом видео мы рассмотрим DeepSeek AI — модель искусственного интеллекта, предназначенную для работы с текстами, генерацией контента и анализа данных. Покажем пошаговую установку DeepSeek на локальный компьютер, объясним, как правильно его настроить, а также протестируем его функциональность. Разберем, как использовать модель для генерации текстов и анализа, а также сравним ее с популярными AI-моделями, такими как ChatGPT, LLaMA и Mistral. Проведем тесты, чтобы выяснить, насколько DeepSeek AI эффективен в реальных задачах. Установка доступна для Windows, Linux и macOS, возможна интеграция с Python и API. Хотите узнать, стоит ли DeepSeek AI вашего внимания? Смотрите обзор и тестирование в реальном времени. OpenWebUI: https://github.com/open-webui/open-webui Docker: https://www.docker.com/products/docke... Ollama: https://github.com/ollama/ollama Ollama models: https://ollama.com/library?sort=popular DeepSeek info: https://www.deepseek.com/ DeepSeek on github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSe... #DeepSeekAI #ИИ #AI #ГенерацияТекста #УстановкаDeepSeek #DeepSeekVsChatGPT #AIОбзор #МодельИИ #MachineLearning #DeepLearning #AIСравнение #ТестИИ #Нейросети My store: https://geekatplay.gumroad.com/ Patreon:   / geekatplay   My stuff: https://www.amazon.com/shop/vladimirc... Assets: https://1.envato.market/c/1719625/298... NordVPN: https://go.nordvpn.net/aff_c?offer_id... https://www.geekatplay.com 0:00 — Обрушение акций NVIDIA на $600 млрд 0:19 — О чём это видео: установка и сравнение моделей 0:51 — Почему возник хайп и чем это опасно для OpenAI 1:17 — Китайцы сделали модель за $9 млн — правда или нет? 1:59 — Верификация и open-source: чем отличается от GPT 2:37 — Сравнение с GPT-4 и моделью Lama 3:03 — Почему вы не запустите V3 модель дома (400+ ГБ RAM) 3:24 — Как китайцы "перехитрили" — тренировка на других ИИ 4:06 — Как GPT и китайская модель тренируются по-разному 5:09 — Иллюзия "дешёвого" обучения моделей 6:02 — Учитель и ученик: как работает V3 и меньшие версии 6:43 — Недостатки и ложные результаты в маленькой модели 7:06 — Всё ещё лучшая бесплатная модель для ПК 7:19 — Работает даже на Raspberry Pi — это уже интересно 7:53 — Преувеличения и PR: революция или нет? 8:14 — Как установить китайскую модель через OLLama 8:42 — Как скачать и установить OLLama 9:29 — Open Web UI: зачем нужен и как установить через Docker 10:46 — Важные советы по портам и запуску Web UI 12:00 — Локальный логин и профили 12:18 — Где скачать модели и как загрузить их в Web UI 13:36 — Проблема с отображением моделей — как решить 14:45 — Как выбрать и загрузить нужную модель (R1, Coder и др.) 16:10 — Перенос места хранения моделей на другой диск 17:03 — Где лежат модели и как перенаправить путь 17:56 — Поддержка Docker и пути установки 18:32 — Тест: как модель отвечает на сложные вопросы 19:02 — Проверка цензуры в китайской модели 20:05 — Цензура срабатывает не всегда — интересно 21:01 — Проверка: работает ли она на русском 21:29 — Примеры неадекватных генераций на русском 22:05 — Прямое сравнение с ChatGPT 23:00 — Создание поэмы про пчёлку (весёлый тест) 24:28 — Сравнение перевода с GPT и китайской моделью 25:23 — Тест на генерацию кода: игра “Змейка” 27:00 — Сравнение кодера от GPT и китайской модели 28:05 — Модель работает, но есть нюансы 29:00 — Управление змейкой: кто лучше справляется 30:18 — Заключение: стоит ли использовать? 31:10 — Финальные мысли и прощание