DeepSeek или ChatGPT: в чём разница

ChatGPT устроен как готовое окно с историей. В нём память и смена модели в списке. DeepSeek в этой паре выступает разработчиком моделей. Их открывают в приложении DeepSeek, на Hugging Face или в чате, куда карточку уже подключили.

Короткая формула для читателя такая. DeepSeek публикует веса моделей в открытый доступ. ChatGPT держит приложение, а модели GPT живут внутри него. Дальше в тексте только уточнения к этой формуле. Эти уточнения формулу не отменяют.

Если нужна оболочка с памятью и плагинами, смотрите продукт OpenAI. Если нужен один и тот же движок в нескольких сервисах или веса у себя, смотрите семейство DeepSeek. В середине оба отвечают на текстовый запрос. На этом общее пересечение семейств кончается.

Лучшую нейросеть в этом тексте не ищем. Берём проверки с карточек разработчиков и работы, которые люди приносят из поиска: длинный файл, код, короткое письмо, факт без документа. Кто стоит за названием, разобрано в материале что такое DeepSeek. Соседний спор двух закрытых семей лежит отдельно: ChatGPT или Claude.

Главное различие сидит в упаковке и в правах на веса.

Открытость видна по лицензии. На карточке Hugging Face у DeepSeek-V4-Flash репозиторий и веса под лицензией MIT. У DeepSeek-V4.1-Flash формулировка лицензии та же самая. В новости DeepSeek-R1 от 20 января 2025 лицензия MIT тоже названа. Компания может забрать веса и поднять модель на своих машинах. Текст в таком случае не обязан уходить наружу. В документации OpenAI по GPT-5 Nano, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol и GPT-6 Luna ссылки на скачивание весов нет. Договор с текстом устроен иначе. Баллом качества этот договор не становится.

Смена ступеней идёт по журналу. Журнал сервиса DeepSeek от 24 апреля 2026 назначает старым именам deepseek-chat и deepseek-reasoner конец 24 июля 2026. До этой даты одно имя вело на V4-Flash без рассуждения, второе на V4-Flash с рассуждением. В ChatGPT список двигают заметки о выпусках. Переписка 2024 года и переписка осени 2026 могут держать разные ступени GPT. Без имени модели и даты сравнение умирает на следующей неделе.

Оболочка живёт отдельно от карточки модели. В заметках ChatGPT, открытых 2 ноября, есть отдельные функции приложения. 16 октября 2026 появились совместные презентации Slides. 20 октября появились закрытые чаты с пин-кодом. 27 октября подключили почту и календарь iCloud. В заметке от 30 октября у каждого аккаунта своя память. Карточка модели DeepSeek этого набора не содержит. Если нужны слайды и календарь, выбирают приложение OpenAI. Строка из таблицы замеров тут ни при чём.

Режимы рассуждения тоже нельзя смешивать. На карточке V4-Flash три режима: быстрый ответ, обычное рассуждение и максимальное. Для максимального разработчик просит окно не меньше 384 000 токенов. У V4.1 усилие задают числом от 1 до 100. У GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol пять ступеней тщательности, от низкой до максимальной. Максимум с одной стороны и быстрый ответ с другой честной парой не считаются.

В условиях открытой платформы от 22 апреля 2026 оператор назван так: Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. Дня основания в условиях платформы нет. Дописывать дату из чужих пересказов не будем.

20 января 2025 на сайте DeepSeek вышла новость о модели R1. Там открытая модель, лицензия MIT и сравнение с o1 со стороны самой компании. Для спора ноября 2026 это уже прошлая волна. Спор ноября 2026 идёт про линейку V4.

Журнал сервиса для разработчиков, сверка 2 ноября, даёт такую цепочку.

24 апреля 2026 пришли V4-Pro и V4-Flash. 31 июля V4-Flash вышел в открытую бету. 13 августа V4-Pro получил общий доступ на сайте и в сервисе. Усилие рассуждения там низкое, высокое или максимальное. 10 сентября вышел V4.1-Flash со встроенным разбором картинок, короткое имя deepseek-flash. Старые имена deepseek-v4-flash и экспериментальной модели с картинкой временно указали на V4.1. 17 октября на сайт, в приложение и в сервис для разработчиков поставили сборку DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Короткое имя модели при этом не меняли.

Страница цен сервиса в этот день показывает две модели. deepseek-flash подписан как DeepSeek-V4.1-Flash-1017. deepseek-v4-pro подписан как DeepSeek-V4-Pro-0813. У обеих моделей окно составляет 1 миллион токенов. Картинка отмечена у Flash и не поддержана у Pro. Потолок длины ответа на странице: 384 000 токенов. Старое имя deepseek-v4-flash ведёт на тот же Flash.

Карточка Hugging Face DeepSeek-V4-Flash, её цифры повторяет карточка в чате: 284 млрд параметров всего, 13 млрд активных, окно 1 миллион токенов. Рядом на той же карточке V4-Pro: 1,6 трлн всего, 49 млрд активных, то же окно. Архитектура на карточке названа смесью экспертов. Указаны гибридное внимание, оптимизатор Muon и обучение на более чем 32 триллионах токенов. На карточке это предварительная версия линейки V4. На той карточке Flash легче, а Pro заметно тяжелее.

Карточка V4.1-Flash устроена уже иначе. Лицензия на ней снова названа MIT. Основа модели названа в 552 млрд. В шапке файлов отдельно стоит 763 млрд. Память Engram ещё 196 млрд, её трогает только редкий поиск. На один токен в начале прохода включается 8 млрд, при выдаче ответа 16 млрд. Как три цифры размера складываются, карточка не пишет. Складывать три цифры размера сами не будем. Контекст на карточке доходит до 1 миллиона токенов. На вход идут картинка и текст, на выход текст. Усилие рассуждения: целое число от 1 до 100. Пометки «предварительная версия» на этой карточке нет.

Имя Flash в списках чатов при этом сохранилось. Веса апреля и сборка 17 октября уже разные. Ответ карточки V4 Flash нельзя выдавать за ответ V4.1. Снимок из приложения DeepSeek конца октября нельзя выдавать за апрельскую карточку.

Цифры, которые нельзя склеить

На карточке V4-Flash в максимальном режиме SimpleQA-Verified даёт 34,1% у Flash и 57,9% у Pro. В быстром режиме у Flash там 23,1%, в обычном рассуждении 28,9%. Режим сам по себе двигает балл на этой карточке. GPQA Diamond у Flash Max 88,1%, у Pro Max 90,1%. По режимам Flash это 71,2%, затем 87,4%, затем 88,1%. LiveCodeBench у Flash Max 91,6%, у Pro Max 93,5%. Terminal Bench 2.0 у Flash Max 56,9%, у Pro Max 67,9%. В той же таблице соседи: Opus 4.6 Max и GPT-5.4 xHigh. Линейки GPT-6 в этой таблице нет.

На карточке V4.1 при максимальном усилии свой список. На карточке V4.1 при максимальном усилии GPQA Diamond даёт 90,9%. Terminal-Bench 2.1 даёт 90,6%, версия 3.0 даёт 30,0%, версия 4.0 даёт 31,2%. Перед вами уже другие имена таблиц. Скачок от 56,9% к 90,6% из этих двух чисел не считается. Как не смешивать чужие столбцы, разобрано в материале как читать замеры.

ChatGPT остаётся торговым именем приложения. Внутри живут модели GPT, и они друг другу не равны.

В документации GPT-5 Nano окно 400 000 токенов. На вход до 272 000, ответ до 128 000. Отсечка знаний в документации: 31 мая 2024. На вход идут текст и картинка, на выход только текст. В документации у неё статус устаревающей модели. Когда нужны новые быстрые ответы, страница советует начать с GPT-5.6 Luna.

У GPT-5.6 Luna окно 1 050 000 токенов. Отсечка знаний в документации: 16 февраля 2026. На вход текст и картинка, на выход текст. В документации она примерно соответствует ступени nano прежних семейств GPT-5 и поставлена на массовые короткие задачи.

GPT-6 Astra вышла 3 сентября 2026 года. В карточке безопасности OpenAI в этот день пишет, что выпускает GPT-6 Astra, самую сильную модель из широко развёрнутых. В документации окно 1,05 миллиона токенов, отсечка 30 апреля 2026, на вход текст и картинка. Ступеней тщательности в документации пять. Её назначают на сложное рассуждение, код, работу с компьютером, исследование и документы.

22 сентября 2026 в ту же карточку добавили приложение про GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. Отдельной фразы «вышли сегодня» для этих двух имён там нет. 7 октября 2026 OpenAI пишет, что октябрьские сборки Sol и Luna выходят в ChatGPT и сменяют там GPT-5.6 Sol и GPT-5.6 Luna. Сентябрьские сборки остаются в Codex и ChatGPT Work.

У GPT-6 Luna в документации окно 1 050 000 токенов, на вход до 922 000, ответ до 128 000. Отсечка знаний в документации: 18 мая 2026. На вход идут текст и картинка. Её называют самой лёгкой моделью линейки для узких задач большим потоком.

GPT-6.1 Sol представили 29 сентября 2026. Карточка безопасности в этот день так и говорит: сегодня представляют GPT-6.1 Sol. В документации окно 1 050 000 токенов, на вход до 922 000, ответ до 128 000, отсечка 30 апреля 2026. На вход идут текст и картинка. В Codex и ChatGPT Work по умолчанию окно 500 000 токенов. Её ставят рядом с Astra на сложный код, работу с компьютером и профессиональные задачи.

26 октября 2026 представили GPT-6.1 Terra. В заметках ChatGPT она выходит в ChatGPT Work и Codex. В списке умений: разбор картинок, работа с компьютером, письмо. Подробный разбор Astra без повторения всего анонса лежит в материале про GPT-6 Astra.

В карточках безопасности GPT-6, открытых 2 ноября, строки DeepSeek нет. Вывод про Astra на Flash не переносится.

Окна, которые удалось открыть в документах, такие.

Длинный договор сидит в классе около 1 миллиона токенов: у Flash и у GPT-6.1 Sol. Nano на 400 000 для такого файла уже тесен. Luna в этом сравнении не «короткая модель». Окно у неё то же, 1,05 миллиона. В документации она легче по назначению, а не по длине контекста.

Отсечку знаний карточки DeepSeek, которые мы открыли, не называют. У Nano мир в документации обрывается 31 мая 2024. У Astra и GPT-6.1 Sol обрыв 30 апреля 2026. У GPT-6 Luna обрыв 18 мая 2026. Вопрос про событие после этих дат без файла и без поиска обе стороны обязаны проверять снаружи.

Вход с картинки по карточкам расходится. V4-Flash на Hugging Face помечен как текстовая модель, входа с картинки там нет. V4.1 принимает на вход картинку и текст. На странице сервиса у текущего Flash картинка отмечена, у V4-Pro нет. GPT-5 Nano, GPT-5.6 Luna, GPT-6 Luna, GPT-6.1 Sol и Astra принимают текст и картинку и отвечают текстом. Снимок страницы в паре с карточкой V4 Flash логичнее отдать модели GPT, у которой картинка прямо указана. Сборку V4.1 при этом слепой не называем: у неё вход с картинки есть.

Источник: карточка DeepSeek-V4-Flash на Hugging Face, документация OpenAI по GPT-5 nano и GPT-6.1 Sol, журнал сервиса DeepSeek, сверка 2 ноября 2026

Длинный документ

Оба семейства умеют держать длинный контекст. Числа разные, и одно из них узкое. V4-Flash и V4.1 держат 1 миллион токенов. GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra держат 1,05 миллиона. GPT-5 Nano для договора на десятки страниц уже тесен.

Маршрут для длинного файла простой. Файл на десятки страниц: DeepSeek V4 Flash в режиме рассуждения или GPT-6.1 Sol. Короткая выжимка на две страницы: GPT-6 Luna или GPT-5.6 Luna. Причина выбора здесь не в размере окна. В документации эти две ступени назначены на лёгкие задачи. Nano ещё в списке, и OpenAI уже зовёт новые быстрые задачи на GPT-5.6 Luna.

Проверка для длинного файла одна. Спросите деталь с середины файла и попросите цитату с местом. Гладкий текст без указанного места остаётся пересказом. Чтением документа он не считается.

Код

На карточке V4-Flash LiveCodeBench для Max даёт 91,6%, Terminal Bench 2.0 даёт 56,9%. У V4.1 в документации другие имена таблиц. В открытых 2 ноября карточках GPT-6 строки DeepSeek нет. Победителя по коду из этих бумаг не назначаем.

Маршрут для кода такой. Большой фрагмент из нескольких файлов: Flash с рассуждением или GPT-6.1 Sol. Ошибка в десяти строках: Flash в быстром режиме или GPT-6 Luna. Подробнее про код в гайде какая модель для кода.

Проверок на код три. Пример должен собираться у вас в проекте. Ваши имена файлов и функций остаются на месте. Библиотека, которую вы не просили, в ответе не появляется.

Короткий текст

Здесь редко упираются именно в размер окна. Решают тон письма и заданная длина. GPT-6 Luna и GPT-5 Nano в документации OpenAI заточены под быстрые ответы. Flash в быстром режиме тоже обходится без длинного черновика.

Маршрут для короткого текста такой. Черновик письма: Luna или Flash без максимального режима. Правка чужого абзаца: попросите список правок отдельно от нового текста. Иначе не увидите, какие факты модель переписала.

В ChatGPT на коротком письме может включиться память прошлых разговоров. Карточка DeepSeek в стороннем чате памятью OpenAI не пользуется. Для чистого листа лучше начать новый диалог. Иначе сравнение с Flash выйдет кривым.

Факт без файла

Запросы «кто умнее» без предмета садятся сюда. 34,1% на SimpleQA-Verified — это V4-Flash Max на карточке DeepSeek. Приговора V4.1 в этом числе нет. Приговора семейству ChatGPT в этом числе тоже нет. Даты и имена из головы проверяют с обеих сторон. У Nano отсечка 31 мая 2024, и событие 2025 года в его учебных данных по документации уже не живёт.

Маршрут для голого факта такой. Один проверяемый факт: любая модель, затем источник. Серия фактов для статьи: GPT-6.1 Sol или Flash, затем ручная вычитка.

Картинка на входе

Сюда попадают снимок страницы, чертёж и график. На стороне OpenAI вход с картинки прямо указан у Nano, Luna, Astra и GPT-6.1 Sol. На стороне DeepSeek его нет у апрельской карточки V4-Flash и есть у V4.1. Карточка в чате подписана как V4 Flash и повторяет апрельские цифры. Для снимка в этом списке берите модель GPT с указанной картинкой. Текстовый файл к этому правилу не относится: там Flash остаётся в паре.

Первая ошибка: сравнить ChatGPT двухлетней давности с V4. Версию подписывают датой. Вторая: включить максимум с обеих сторон и удивиться длине. Третья: спросить «кто умнее» без файла. SimpleQA как раз про короткие факты, и только у той карточки, которая его опубликовала.

Четвёртая: перенести строку с GPT-5.4 на GPT-6.1 Sol. Пятая: решить, что лицензия MIT проверяет факты в переписке. Лицензия говорит о распространении модели. Шестая: склеить Terminal Bench 2.0 и Terminal-Bench 2.1 в один «рост». Седьмая ошибка: поверить снимку из мессенджера. Нет имени модели, уровня тщательности и даты. Повторить такой вывод на следующий день нельзя.

Восьмая: спутать открытые веса с бесплатным запуском у себя. MIT не отменяет железо, если модель поднимают на своих машинах. Девятая ошибка: игнорировать выбранный режим. На карточке V4-Flash SimpleQA едет от 23,1% в быстром ответе до 34,1% в максимуме. GPQA Diamond едет от 71,2% до 88,1%. Смена режима иногда говорит громче смены бренда.

Спор на одних лозунгах обычно заканчивается новым спором. Рабочий минимум: один и тот же текст в двух моделях и короткий список проверок. Как читать такие сравнения, уже разобрано в гайде сравнение моделей на практике.

Первый пример касается пересказа короткой справки. Возьмите два абзаца из обычной справки прибора. Название марки в текст запроса не кладите. Сравните DeepSeek V4 Flash и GPT-5 Nano.

Перескажи приложенный текст ровно в пяти пунктах. Не добавляй функций, которых в тексте нет. Язык ответа держи русским. Если пункта в тексте нет, напиши, что в тексте этого нет.

Разбор этого запроса по строкам такой. Первая задаёт форму: пять пунктов, не эссе. Вторая запрещает дописать кнопку, которой в справке не было. Третья фиксирует язык ответа, чтобы черновик рассуждения не утащил его в сторону. Четвёртая просит явный отказ вместо гладкой выдумки. Ошибка, которую ловите: модель добавила режим, которого в абзацах не было, и написала его уверенно.

Второй пример касается ошибки в коротком коде. Фрагмент на Python с ошибкой на единицу в границе цикла. Сравните Flash в режиме рассуждения и GPT-6.1 Sol.

Найди ошибку в границе цикла. Предложи правку только одной функции. Имена функций и файлов оставь как в тексте. Файл целиком переписывать не нужно.

Разбор этого запроса по строкам такой. Первая строка сужает работу до самой ошибки. Вторая не даёт переписать соседние функции «заодно». Третья сохраняет ваши имена, иначе пример не встанет в проект. Четвёртая строка держит объём правки. Ошибка, которую ловите: модель переименовала функцию и поправила стиль вместо границы цикла.

Третий пример проверяет один открытый факт. Спросите обе модели, какого числа OpenAI опубликовала карточку безопасности GPT-6 Astra. Сверьте ответ с самой карточкой: там стоит 3 сентября 2026. Запишите, кто ошибся и насколько уверенно написал. Так устроена проверка даты. Измеренный балл в этом примере не обещан.

Четвёртый пример проверяет длинный файл. Вставьте одну главу и спросите три определения из середины, дословно, с местом. Сравните Flash в обычном рассуждении и GPT-6.1 Sol. Если обе модели гладко пересказывают, а цитат нет, упёрлись в режим. Бренд в такой неудаче ни при чём.

Перед выводом «эта сторона лучше» запишите три строки. Запишите, какая модель стояла в окне. Запишите, какой уровень тщательности был включён. Запишите, какой файл был приложен к запросу. Без этой подписи совет не живёт до следующего дня: и OpenAI, и DeepSeek меняют ступени чаще, чем стареют посты в блогах. Формулировки, если модель уходит в сторону, разобраны в гайде как писать запросы. Общий способ выбрать ступень: как выбрать модель.

Между десятком вкладок читателя гонять не будем. Для повторения примеров одной пары моделей хватает. Длинный текст и код: Flash и GPT-6.1 Sol. Скорость черновика: Flash и GPT-6 Luna или GPT-5.6 Luna. Nano в списке остаётся, новые быстрые задачи документация OpenAI уже отводит GPT-5.6 Luna. Этого набора в чате GPThub хватает, чтобы повторить примеры выше.

GPT-6 Astra тоже входит в этот список. Для пары с Flash чаще хватает Sol той же осени: в документации её ставят на тот же класс задач. DeepSeek в споре часто ставят за всю китайскую линейку. Остальные имена того ряда разобраны в материале про китайские нейросети.

Снимок из мессенджера готовым советом не считаем. На нём не видны режим, длина контекста и дата модели. Два разных ответа на один вопрос не доказывают превосходство. Достаточно сменить уровень тщательности, и картинка будет другой.