DeepSeek можно использовать совсем без программирования: достаточно браузера и адреса chat.deepseek.com. В этом уроке вы разберётесь, чем отличаются режимы «Instant» и «Expert», когда включать поиск в интернете и размышление, как загружать большие документы и какие формулировки запросов дают более точные ответы. После урока вы сможете настроить чат под конкретную рабочую задачу и будете знать, какие данные в него лучше не отправлять.
Неофициальный курс AI University. Тексты, примеры и задания написаны нашей командой по открытой документации DeepSeek на 03.10.2026; курс не связан с DeepSeek и не одобрен ею. Модели и цены меняются, сверяйтесь с документацией.
Instant и Expert: два режима чата
В интерфейсе chat.deepseek.com есть переключатель режима с двумя положениями. «Expert» работает на модели DeepSeek-V4-Pro: более крупной модели с глубоким рассуждением, которая лучше держит сложную логику, многошаговые вычисления и задачи, где важна точность, а не скорость. «Instant» использует более быструю и лёгкую модель линейки DeepSeek: отвечает заметно быстрее и хорошо справляется с переписыванием текста, короткими вопросами, черновиками писем и простым кодом.
Разница ощущается на практике. Если нужно быстро переформулировать абзац, сократить письмо или дать типовой ответ клиенту, «Instant» справится так же хорошо, как «Expert», но за меньшее время. Если же задача требует разобрать противоречивые условия договора, сопоставить несколько источников или решить задачу с несколькими переменными, «Expert» даст более надёжный результат, пусть и чуть медленнее.
Разумный подход: начинать с «Instant» для черновика и переключаться на «Expert», когда видите, что модель путается в деталях или ответ требует более тщательного анализа. Для рутинных задач постоянно держать «Expert» не обязательно, это не ускоряет работу, а только добавляет время ожидания.
Поиск в интернете и кнопка размышления
Рядом с переключателем режима в чате есть кнопка поиска. Она включает доступ модели к актуальной информации из интернета, а не только к тому, что модель «знает» из обучения. Это важно для вопросов про текущие события, свежие цены, недавние новости компании или проверку факта, который мог измениться после обучения модели. Без поиска модель отвечает из своих внутренних знаний и может ошибиться в деталях, которые устарели.
Включайте поиск, когда:
- нужен актуальный факт (курс валюты, новость, дата события);
- вы проверяете информацию о компании, продукте или человеке;
- ответ должен ссылаться на реальные источники.
Не включайте поиск, когда задача не требует внешних данных: переписывание текста, анализ уже загруженного документа, генерация кода. Поиск в таких случаях не добавляет пользы и может замедлить ответ.
Отдельная кнопка отвечает за режим размышления (DeepThink). Он подробнее разбирается в следующем уроке курса, но для практики в чате достаточно знать: режим размышлений включён по умолчанию и помогает с задачами, где нужна многошаговая логика: расчёты, анализ противоречий, планирование. Для простых запросов (перефразировать, перевести, кратко ответить) размышление не требуется и можно его отключить, чтобы получить ответ быстрее.
Файлы и контекст 1M токенов: что это значит на практике
Чат позволяет загружать файлы: документы, таблицы, PDF. Контекстное окно DeepSeek в 1 миллион токенов звучит абстрактно, но на практике это означает, что модель способна удерживать в поле зрения очень большой объём текста одновременно. Для грубой прикидки: обычная страница текста на русском языке занимает примерно 600-1000 токенов в зависимости от плотности. Значит, 1 миллион токенов это условно несколько сотен страниц, точную оценку для своих документов лучше проверять опытным путём.
Что это даёт в реальных задачах:
Договор на 80 страниц можно загрузить целиком одним файлом и задавать вопросы по всему документу сразу, не разбивая его на части вручную. Модель видит весь текст и может сопоставить пункт 3.2 с пунктом 12.1, найти противоречия между разделами, выделить все упоминания штрафов или сроков по всему тексту.
Выгрузка таблицы (например, экспорт из CRM или список транзакций за квартал) помещается в контекст без необходимости резать её на куски. Можно попросить модель найти аномалии, посчитать агрегаты, выделить строки по условию, причём по всему массиву данных сразу, а не по случайному фрагменту.
Важная оговорка: большой контекст не означает, что модель одинаково внимательна к каждой странице. Чем конкретнее вопрос и чем точнее вы укажете, на какую часть документа обратить внимание (например, «раздел 5, пункт про ответственность сторон»), тем точнее будет ответ. Для очень больших и важных документов полезно после первого ответа попросить модель перепроверить конкретный пункт отдельно.
Приёмы промптинга, которые хорошо работают с DeepSeek
DeepSeek это рассуждающая модель с размышлением по умолчанию, поэтому классический приём «думай пошагово» здесь избыточен: модель и так проводит внутреннее рассуждение перед ответом. Вместо этого полезнее тратить усилия на формулировку самой задачи.
Роль и контекст. Опишите, кто вы и в какой ситуации находитесь, прежде чем задавать вопрос. «Я руководитель отдела продаж, готовлю ответ клиенту, который жалуется на задержку поставки» даёт модели рамку, в которой она подбирает тон и аргументы, а не общий шаблон.
Формат ответа. Если нужен список, таблица, структура с заголовками или код без пояснений, скажите это прямо. Модель следует явно заданному формату заметно точнее, чем угадывает его из контекста.
Примеры. Один-два примера желаемого стиля или структуры ответа резко повышают точность попадания в нужный тон, особенно для писем и текстов для публикации.
Просьба задать уточняющие вопросы. Если задача сформулирована неполно, полезно явно попросить модель сначала уточнить детали, а не выдавать ответ наугад. Это особенно работает для сложных многошаговых задач, где есть риск неверно понять условия.
Разбиение задачи. Для объёмной работы (например, разбор договора по десяти критериям) лучше сформулировать все критерии явным списком, чем надеяться, что модель сама догадается, что важно проверить.
Чёткая цель и критерии вместо «думай пошагово». Вместо общей просьбы рассуждать подробнее, опишите, что именно считается хорошим результатом: «ответ должен быть не длиннее 150 слов, вежливым, без обещаний конкретных сроков» работает лучше, чем «подумай хорошо и ответь».
Готовые промпты для типичных задач
Ниже восемь промптов, которые можно взять как основу и адаптировать под свою ситуацию. Вставляйте их в чат целиком, заменяя текст в квадратных скобках.
Письмо клиенту с извинением за задержку:
Я менеджер по работе с клиентами компании [название]. Клиент [имя]
ждёт заказ [номер], который задерживается на [срок] из-за [причина].
Напиши вежливое письмо с извинением, кратким объяснением причины
без лишних технических деталей и конкретным предложением компенсации
(скидка на следующий заказ или бесплатная доставка). Длина: не больше
120 слов, тон деловой, без канцелярита.
Разбор договора по ключевым рискам (используйте после загрузки файла):
Загружен договор поставки. Проверь документ по следующим пунктам
и для каждого укажи номер раздела и короткую цитату:
1. Сроки поставки и штрафы за их нарушение.
2. Условия расторжения договора по инициативе каждой из сторон.
3. Ответственность за недопоставку или брак.
4. Пункты, которые выглядят необычно по сравнению с типовым договором
поставки.
Если какого-то пункта в договоре нет, явно напиши об этом.
План контента на месяц для блога:
Я веду блог компании, которая продаёт [продукт/услуга] для
[целевая аудитория]. Составь план публикаций на месяц: 8 тем,
для каждой укажи рабочий заголовок, формат (статья, кейс, подборка,
интервью) и одно предложение о сути материала. Темы не должны
повторять друг друга и должны закрывать разные этапы пути клиента:
от знакомства с проблемой до принятия решения о покупке.
Таблица из неструктурированного текста:
Ниже список отзывов клиентов в свободной форме. Преобразуй их
в таблицу со столбцами: дата (если указана), оценка тональности
(положительная/нейтральная/отрицательная), краткая суть отзыва
(не больше 10 слов), упомянутая проблема (если есть).
Текст отзывов:
[вставьте текст]
Анализ отзывов с выводами для бизнеса:
Загружен файл с отзывами клиентов за квартал. Проанализируй их
и ответь на вопросы:
1. Какие три проблемы упоминаются чаще всего?
2. Есть ли отзывы, где клиенты сравнивают нас с конкурентами, и в чью
пользу?
3. Какие три конкретных изменения в продукте или сервисе стоит
рассмотреть, исходя из этих отзывов?
Ответ дай списком, без общих фраз без опоры на данные.
Код на Python для обработки файла:
Напиши скрипт на Python 3, который читает CSV-файл с колонками
"дата", "сумма", "категория" и выводит сумму расходов по каждой
категории за последний календарный месяц. Используй только
стандартную библиотеку и pandas. Добавь комментарии на русском
и обработку случая, если файл не найден.
Подготовка к переговорам:
Готовлюсь к переговорам с поставщиком о снижении цены на 10%.
Текущие условия: [опишите условия]. Наш аргумент: [опишите аргумент,
например объём закупок]. Составь три сценария разговора: оптимистичный
(поставщик соглашается быстро), сложный (поставщик сопротивляется
и приводит контраргументы) и компромиссный. Для каждого сценария
дай короткий план реплик.
Резюме длинного документа для руководства:
Загружен отчёт на [число] страниц. Сделай выжимку для руководителя,
у которого есть 5 минут на чтение: 5 главных выводов, 3 риска,
требующих внимания, и 2 рекомендации по дальнейшим действиям.
Без вступлений и общих фраз, только конкретика из документа.
Что не стоит загружать в чат
История переписки в chat.deepseek.com хранится на серверах DeepSeek. Это стандартная практика для облачных чат-сервисов, но она накладывает ограничение на то, какие данные туда отправлять. Не стоит загружать:
- персональные данные клиентов (полные имена вместе с контактами, паспортными данными, медицинской информацией);
- коммерческую тайну компании в исходном виде, если политика безопасности вашей организации это запрещает;
- документы с грифами конфиденциальности без предварительного согласования с юридическим отделом или службой безопасности.
Если нужно поработать с реальным договором или отчётом, где есть чувствительные данные, разумная практика: заменить имена, номера счетов и другие идентифицирующие детали на условные обозначения перед загрузкой, сохранив структуру и формулировки, важные для анализа. Тема защиты данных и соответствия законодательству подробнее разбирается в последнем уроке курса, но держать это в голове стоит с самого начала использования чата.
Попробуйте сами
Загрузите в чат любой документ объёмом от 10 страниц (договор, инструкция, отчёт), предварительно убрав из него чувствительные данные, и попросите модель составить таблицу ключевых пунктов с номерами разделов. Результат: получили структурированную таблицу, а не пересказ в свободной форме.
Возьмите один из готовых промптов этого урока (например, письмо клиенту или анализ отзывов), выполните его сначала в режиме «Instant», затем в режиме «Expert» с тем же текстом запроса. Сравните ответы по точности и глубине. Результат: можете сформулировать, для каких своих задач разница между режимами существенна, а для каких нет.
Сформулируйте промпт для своей реальной рабочей задачи, включив в него роль, контекст, желаемый формат ответа и явный критерий качества результата (например, ограничение по длине или тон). Результат: получили ответ, который можно использовать почти без правок, или поняли, какую часть формулировки нужно уточнить.
Итоги
- «Instant» подходит для быстрых и простых задач, «Expert» (DeepSeek-V4-Pro) для сложного анализа и многошаговой логики.
- Кнопку поиска стоит включать для вопросов, требующих актуальных данных из интернета, а не для работы с уже загруженным документом.
- Контекст в 1 миллион токенов позволяет загружать целиком большие договоры и таблицы и работать с ними без ручного разбиения на части.
- Рассуждающей модели не нужна фраза «думай пошагово»: эффективнее чётко описать роль, формат ответа и критерии хорошего результата.
- Готовые промпты из этого урока можно адаптировать под свои задачи, меняя детали в квадратных скобках.
- История чата хранится на серверах DeepSeek, поэтому персональные данные клиентов и коммерческую тайну лучше обезличивать перед загрузкой.