R: Первинна публікація

2026-05-08T18:39:58Z

Первинна публікація

← Попередня версія		Версія за 18:39, 8 травня 2026
Рядок 5:		Рядок 5:
	\|alternativeTo=закриті AI-моделі; дорогі AI API; ручне написання чернеток; ручний аналіз текстів; ручне пояснення коду; неструктурована робота з документацією; повністю ручна підготовка технічних матеріалів; ізольована робота без AI-помічника		\|alternativeTo=закриті AI-моделі; дорогі AI API; ручне написання чернеток; ручний аналіз текстів; ручне пояснення коду; неструктурована робота з документацією; повністю ручна підготовка технічних матеріалів; ізольована робота без AI-помічника
	}}		}}

	~~= DeepSeek =~~

	'''DeepSeek''' — це AI-компанія та сімейство великих мовних моделей, які використовуються для чату, аналізу текстів, reasoning-задач, програмування, роботи з API, створення документації та інших інтелектуальних задач.		'''DeepSeek''' — це AI-компанія та сімейство великих мовних моделей, які використовуються для чату, аналізу текстів, reasoning-задач, програмування, роботи з API, створення документації та інших інтелектуальних задач.
Рядок 635:		Рядок 633:
	* [[Документація]]		* [[Документація]]

	[[Категорія:DeepSeek]]		[[index.php?title=Категорія:DeepSeek]]
	[[Категорія:Штучний інтелект]]		[[index.php?title=Категорія:Штучний інтелект]]
	[[Категорія:AI]]		[[index.php?title=Категорія:AI]]
	[[Категорія:Документація]]		[[index.php?title=Категорія:Документація]]

R: Первинна публікація

2026-05-08T18:35:04Z

Первинна публікація

Нова сторінка

{{SEO|title=DeepSeek — AI-моделі для чату, reasoning, програмування та API|description=DeepSeek — Wiki-стаття про китайську AI-компанію та сімейство великих мовних моделей DeepSeek. Розглянуто DeepSeek Chat, DeepSeek API, DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-V3.1, DeepSeek-V3.2, reasoning-моделі, open-weight підхід, використання в програмуванні, документації, аналізі текстів, переваги, обмеження, безпеку, конфіденційність і відповідальне використання.|keywords=DeepSeek, DeepSeek AI, DeepSeek Chat, DeepSeek API, DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-V3.1, DeepSeek-V3.2, reasoning model, open-weight AI, large language model, LLM, AI помічник, штучний інтелект, AI для програмування, AI для документації, AI для аналізу, DeepSeek Coder, open source AI, Mixture of Experts, MoE|alternativeTo=закриті AI-моделі; дорогі AI API; ручне написання чернеток; ручний аналіз текстів; ручне пояснення коду; неструктурована робота з документацією; повністю ручна підготовка технічних матеріалів; ізольована робота без AI-помічника}}'''DeepSeek''' — це AI-компанія та сімейство великих мовних моделей, які використовуються для чату, аналізу текстів, reasoning-задач, програмування, роботи з API, створення документації та інших інтелектуальних задач.

DeepSeek доступний через вебінтерфейс, застосунок і API. На офіційному сайті DeepSeek описує свій сервіс як безкоштовний доступ до інтелектуальної моделі, а також надає API для роботи з актуальними моделями. Станом на травень 2026 року на офіційному сайті DeepSeek згадується '''DeepSeek-V4 Preview''' із сильнішими agent-можливостями та reasoning. :contentReference[oaicite:0]{index=0}<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Основна ідея:''' DeepSeek — це AI-помічник і набір мовних моделей, які можуть допомагати з текстами, кодом, аналізом, reasoning-задачами та автоматизацією роботи через API.
</div>

== Загальний опис ==
DeepSeek працює як розмовний AI-помічник. Користувач може поставити запитання, дати завдання, попросити пояснити код, створити текст, проаналізувати матеріал або сформувати структуровану відповідь.

Типові задачі:

* відповіді на запитання;
* пояснення складних понять;
* написання текстів;
* редагування і переписування матеріалів;
* аналіз документів;
* допомога з програмуванням;
* пояснення помилок у коді;
* створення прикладів;
* підготовка технічної документації;
* reasoning-задачі;
* робота через API;
* автоматизація текстових і технічних сценаріїв.

<div style="background:#eafaf1; border-left:6px solid #2ecc71; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Перевага:''' DeepSeek став помітним завдяки поєднанню сильних reasoning-можливостей, відкритішої модельної екосистеми та доступності через API.
</div>

== DeepSeek Chat ==
'''DeepSeek Chat''' — це вебінтерфейс для спілкування з моделями DeepSeek.

Через чат користувач може:

* ставити запитання;
* писати тексти;
* аналізувати матеріали;
* працювати з кодом;
* отримувати пояснення;
* формувати плани;
* створювати структуру статей;
* працювати з довгим контекстом;
* використовувати reasoning-режими, якщо вони доступні.

Офіційна сторінка DeepSeek Chat описує сервіс як інтелектуального помічника для coding, content creation, file reading та інших задач. :contentReference[oaicite:1]{index=1}<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Практична роль:''' DeepSeek Chat зручний для користувачів, яким потрібен діалоговий AI без самостійної інтеграції через API.
</div>

== DeepSeek API ==
'''DeepSeek API''' — це програмний інтерфейс для підключення моделей DeepSeek до застосунків, сервісів, ботів, внутрішніх систем або автоматизованих робочих процесів.

Офіційна документація DeepSeek API зазначає, що API використовує формат, сумісний з OpenAI/Anthropic: за зміни конфігурації можна використовувати OpenAI/Anthropic SDK або сумісне програмне забезпечення для доступу до DeepSeek API. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

API може використовуватися для:

* чат-ботів;
* генерації тексту;
* аналізу документів;
* автоматизації відповідей;
* допомоги з кодом;
* підготовки документації;
* інтеграції в CRM, ERP або внутрішні системи;
* створення AI-помічників;
* reasoning-сценаріїв;
* обробки великих обсягів тексту.

<div style="background:#f0eaff; border-left:6px solid #8e44ad; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Для розробника:''' сумісність API-формату полегшує тестування DeepSeek у проєктах, де вже використовуються SDK або інструменти, подібні до OpenAI чи Anthropic.
</div>

== DeepSeek-V3 ==
'''DeepSeek-V3''' — одна з ключових моделей DeepSeek. У репозиторії DeepSeek-V3 модель описана як '''Mixture-of-Experts''' мовна модель із 671 млрд загальних параметрів і 37 млрд активованих параметрів для кожного токена. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

DeepSeek-V3 використовує архітектурні підходи, спрямовані на ефективне навчання та інференс, зокрема Multi-head Latent Attention і DeepSeekMoE. У технічному звіті DeepSeek-V3 також описується як MoE-модель із 671B total parameters і 37B activated parameters per token. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

DeepSeek-V3 може використовуватися для:

* загального чату;
* створення текстів;
* програмування;
* аналізу;
* пояснень;
* документації;
* автоматизованої обробки мовних задач.

<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Суть DeepSeek-V3:''' це універсальна велика мовна модель, орієнтована на ефективність, якість відповідей і широкий спектр текстових задач.
</div>

== DeepSeek-R1 ==
'''DeepSeek-R1''' — reasoning-модель DeepSeek, орієнтована на задачі, де потрібне послідовне міркування, аналіз, математика, код або складні логічні кроки.

Офіційний репозиторій DeepSeek-R1 вказує, що DeepSeek-R1-Zero і DeepSeek-R1 навчені на основі DeepSeek-V3-Base, а для моделей DeepSeek-R1 зазначено 671 млрд загальних параметрів, 37 млрд активованих параметрів і 128K context length. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

На Hugging Face сторінці DeepSeek-R1 зазначено, що DeepSeek-R1 включає cold-start data перед reinforcement learning і досягає performance comparable to OpenAI-o1 across math, code, and reasoning tasks; також були відкриті DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 і шість distilled dense models на базі Llama та Qwen. :contentReference[oaicite:6]{index=6}<div style="background:#fff7ed; border-left:6px solid #fb923c; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Практична роль:''' DeepSeek-R1 доцільно використовувати для задач, де важливі reasoning, поетапний аналіз, математика, код або складні технічні пояснення.
</div>

== DeepSeek-V3.1 ==
'''DeepSeek-V3.1''' — версія DeepSeek, яка, за офіційним релізом від 21 серпня 2025 року, стала кроком до agent-era. У релізі DeepSeek-V3.1 згадуються hybrid inference, режим Think & Non-Think в одній моделі, швидше reasoning у DeepSeek-V3.1-Think порівняно з DeepSeek-R1-0528, а також посилені agent skills для tool use і multi-step agent tasks. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

DeepSeek-V3.1 може бути корисним для:

* звичайного чату;
* reasoning-задач;
* задач із режимом Think/Non-Think;
* agent-сценаріїв;
* tool use;
* багатокрокових процесів;
* автоматизації складніших AI-дій.

<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Ідея V3.1:''' одна модель може працювати у звичайному режимі або в режимі глибшого міркування залежно від задачі.
</div>

== DeepSeek-V3.2 ==
'''DeepSeek-V3.2''' — наступна версія DeepSeek, офіційно представлена 1 грудня 2025 року. У релізі DeepSeek-V3.2 описано як successor to V3.2-Exp, доступний в App, Web і API, а також представлено DeepSeek-V3.2-Speciale як API-only reasoning-first модель для агентних задач. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

DeepSeek-V3.2 орієнтований на:

* reasoning-first задачі;
* agent-сценарії;
* веб, застосунок і API;
* складніші багатокрокові запити;
* технічні та аналітичні задачі.

<div style="background:#ecfdf5; border-left:6px solid #10b981; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Суть V3.2:''' розвиток DeepSeek рухається в напрямку reasoning-моделей і агентних сценаріїв, де AI не лише відповідає, а й виконує складніші послідовності дій.
</div>

== DeepSeek-V4 Preview ==
'''DeepSeek-V4 Preview''' згадується на офіційному сайті DeepSeek як попередня версія з сильнішими agent capabilities і top-tier reasoning, доступна на web, app і API. :contentReference[oaicite:9]{index=9}

Оскільки це preview-версія, її можливості, доступність, API-поведінка, ціни та обмеження можуть змінюватися.<div style="background:#fff4e5; border-left:6px solid #f39c12; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Важливо:''' для актуальної інформації про DeepSeek-V4 Preview потрібно перевіряти офіційний сайт і API-документацію DeepSeek, оскільки preview-моделі можуть швидко змінюватися.
</div>

== Reasoning-моделі ==
'''Reasoning-модель''' — це AI-модель, оптимізована для задач, де потрібно не лише згенерувати текст, а й пройти складні логічні кроки.

Reasoning-моделі корисні для:

* математичних задач;
* програмування;
* аналізу помилок;
* логічних висновків;
* складних порівнянь;
* планування;
* технічних пояснень;
* задач із кількома умовами;
* покрокового аналізу.

DeepSeek-R1 і новіші reasoning-first версії DeepSeek стали відомими саме завдяки акценту на reasoning-задачах. :contentReference[oaicite:10]{index=10}<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Перевага reasoning:''' модель краще підходить для задач, де відповідь залежить від послідовного аналізу, а не лише від швидкого формулювання тексту.
</div>

== Open-weight та open-source питання ==
DeepSeek часто згадують у контексті open-source або open-weight AI. Водночас ці поняття не завжди тотожні.

'''Open-weight''' зазвичай означає, що ваги моделі доступні для завантаження або використання. '''Open-source''' у строгому сенсі може вимагати також відкритого коду, даних, процесу навчання, ліцензії та можливості відтворення.

DeepSeek-R1 був опублікований разом із моделями на Hugging Face, а Reuters повідомляв у лютому 2025 року, що DeepSeek посилює open-source напрям, публікуючи додаткові репозиторії коду і підтримуючи відкритішу AI-екосистему. :contentReference[oaicite:11]{index=11}<div style="background:#fff4e5; border-left:6px solid #f39c12; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Важливо:''' перед використанням DeepSeek-моделі у продукті потрібно перевіряти конкретну ліцензію моделі, умови API, обмеження комерційного використання і вимоги до безпеки.
</div>

== DeepSeek і програмування ==
DeepSeek може бути корисним для програмістів.

Типові задачі:

* пояснити код;
* знайти помилку;
* запропонувати реалізацію;
* створити тест;
* пояснити stack trace;
* допомогти з SQL;
* написати приклад API-запиту;
* порівняти архітектурні підходи;
* підготувати документацію до функції;
* запропонувати рефакторинг.

<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Для розробника:''' DeepSeek може допомогти швидше зрозуміти код або знайти ідею рішення, але зміни потрібно перевіряти, тестувати і переглядати вручну.
</div>

== DeepSeek і документація ==
DeepSeek можна використовувати для підготовки технічної, користувацької або довідкової документації.

Він може допомагати:

* створювати Wiki-статті;
* писати інструкції;
* пояснювати терміни;
* готувати FAQ;
* структурувати нотатки;
* створювати таблиці;
* скорочувати або розширювати текст;
* редагувати стиль;
* формувати SEO-описи;
* готувати приклади.

<div style="background:#ecfdf5; border-left:6px solid #10b981; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Для документації:''' DeepSeek корисний як інструмент для чернеток і структури, але фінальний текст потрібно перевіряти редактором або експертом.
</div>

== DeepSeek і аналіз текстів ==
DeepSeek може допомагати з аналізом великих або складних текстів.

Приклади:

* зробити короткий виклад;
* виділити головні тези;
* знайти суперечності;
* порівняти два документи;
* сформувати список питань;
* підготувати висновки;
* перетворити текст на таблицю;
* створити структуру документа;
* пояснити складний фрагмент.

<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Практична користь:''' DeepSeek може швидко перетворити неструктурований текст на план, таблицю, висновки або список дій.
</div>

== DeepSeek і локальний запуск ==
Окремі моделі DeepSeek або distilled-моделі можуть запускатися локально чи через сторонні inference-інструменти, якщо користувач має потрібні файли моделі, обладнання і сумісне середовище.

Локальний запуск може бути корисним для:

* експериментів;
* приватного тестування;
* роботи без зовнішнього API;
* контролю інфраструктури;
* досліджень;
* інтеграції у внутрішні процеси.

Але локальний запуск потребує:

* достатньої пам’яті;
* сумісного обладнання;
* налаштування inference-середовища;
* перевірки ліцензії;
* контролю безпеки;
* технічної підтримки.

<div style="background:#fdecea; border-left:6px solid #e74c3c; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Увага:''' локальний запуск AI-моделі дає більше контролю, але додає відповідальність за ресурси, оновлення, безпеку, ліцензії та якість відповідей.
</div>

== DeepSeek і API-інтеграції ==
Через API DeepSeek можна інтегрувати в різні продукти й процеси.

Сценарії:

* чат-помічник на сайті;
* внутрішній AI-асистент;
* аналіз звернень користувачів;
* автоматична підготовка відповідей;
* класифікація текстів;
* генерація документації;
* пояснення помилок;
* обробка знань;
* допомога службі підтримки;
* автоматизація повторюваних текстових задач.

Офіційна сторінка платформи DeepSeek надає доступ до API, developer resources і документації. :contentReference[oaicite:12]{index=12}<div style="background:#f0eaff; border-left:6px solid #8e44ad; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Інтеграційна роль:''' DeepSeek API дозволяє використовувати AI не лише вручну в чаті, а й як частину програмного продукту або бізнес-процесу.
</div>

== DeepSeek, ChatGPT і Claude ==
DeepSeek часто порівнюють із ChatGPT і Claude, тому що всі вони можуть працювати як розмовні AI-помічники.
{| class="wikitable"
!Критерій
!DeepSeek
!ChatGPT
!Claude
|-
|Розробник
|DeepSeek
|OpenAI
|Anthropic
|-
|Типові задачі
|Чат, код, reasoning, API, open-weight моделі
|Універсальний AI-чат, код, тексти, аналіз, зображення, інструменти
|Тексти, аналіз, reasoning, код, документація
|-
|Сильна сторона
|Reasoning-моделі, доступність API, відкрита модельна екосистема
|Універсальність і широка екосистема інструментів
|Робота зі складними текстами, аналізом і довгими матеріалами
|-
|Для розробників
|API, код, reasoning, локальні експерименти з моделями
|API, ChatGPT, інструменти, coding-підтримка
|Claude Code, аналіз кодових баз, документація
|}
<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Висновок:''' DeepSeek, ChatGPT і Claude можуть виконувати схожі задачі, але відрізняються екосистемою, моделями, доступністю, ліцензіями, інструментами і сильними сторонами.
</div>

== Переваги DeepSeek ==
Основні переваги DeepSeek:

* сильний акцент на reasoning;
* наявність API;
* сумісність API-формату з поширеними SDK;
* відкриті або open-weight моделі;
* можливість локальних експериментів з окремими моделями;
* корисність для коду;
* корисність для аналізу текстів;
* розвиток agent-можливостей;
* активна модельна екосистема;
* інтерес з боку розробників і дослідників.

<div style="background:#eafaf1; border-left:6px solid #2ecc71; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Головна перевага:''' DeepSeek поєднує діалоговий AI, reasoning-моделі та інструменти для розробників через API.
</div>

== Обмеження DeepSeek ==
DeepSeek має обмеження, як і будь-який AI-помічник.

Можливі проблеми:

* модель може помилятися;
* відповідь може бути неповною;
* reasoning може виглядати переконливо, але містити помилку;
* код потрібно тестувати;
* факти потрібно перевіряти;
* ліцензії моделей потрібно читати окремо;
* API-поведінка може змінюватися;
* preview-моделі можуть бути нестабільними;
* локальний запуск потребує ресурсів;
* корпоративне використання потребує політик безпеки.

<div style="background:#fef2f2; border-left:6px solid #ef4444; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Помилка:''' сприймати відповідь DeepSeek як автоматично правильну. Важливі факти, код, фінансові дані, юридичні тексти і бізнес-рішення потрібно перевіряти.
</div>

== Безпека і конфіденційність ==
Під час використання DeepSeek потрібно уважно ставитися до інформації, яку користувач вводить у чат або передає через API.

Не варто без потреби передавати:

* паролі;
* токени доступу;
* секретні ключі;
* персональні дані;
* фінансові реквізити;
* конфіденційні договори;
* внутрішні комерційні таємниці;
* повні дампи баз даних;
* дані клієнтів без належного дозволу;
* інформацію з обмеженим доступом.

<div style="background:#fdecea; border-left:6px solid #e74c3c; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Критично:''' перед використанням DeepSeek у корпоративному середовищі потрібно перевірити політики безпеки, правила обробки даних, умови API і вимоги до конфіденційності.
</div>

== Відповідальне використання ==
DeepSeek потрібно використовувати як інструмент допомоги, а не як єдине джерело істини.

Рекомендовано:

* формулювати чіткі запити;
* давати достатній контекст;
* перевіряти факти;
* тестувати код;
* не передавати секрети;
* перевіряти ліцензії моделей;
* перевіряти API-умови;
* документувати важливі рішення;
* використовувати людське рев’ю;
* контролювати результати перед публікацією або впровадженням.

<div style="background:#ecfdf5; border-left:6px solid #10b981; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Професійний підхід:''' DeepSeek може прискорити аналіз, програмування і документацію, але відповідальність за результат залишається за людиною.
</div>

== Типові сценарії використання ==
DeepSeek можна використовувати у різних практичних сценаріях.

Приклади:

* пояснити код;
* знайти помилку в логіці;
* написати чернетку документації;
* створити структуру статті;
* підготувати API-запит;
* узагальнити великий текст;
* порівняти варіанти рішення;
* сформувати FAQ;
* створити технічний план;
* допомогти з SQL;
* підготувати тестові сценарії;
* проаналізувати помилку.

<div style="background:#fff7ed; border-left:6px solid #fb923c; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Практична порада:''' для складних задач краще просити DeepSeek не просто “дати відповідь”, а структурувати припущення, ризики, кроки перевірки і можливі варіанти.
</div>

== Приклади запитів до DeepSeek ==

=== Для програмування ===
<syntaxhighlight lang="text">
Поясни цей Python-код, знайди потенційні помилки
і запропонуй тести для перевірки граничних випадків.
</syntaxhighlight>

=== Для документації ===
<syntaxhighlight lang="text">
Підготуй Wiki-статтю про логування:
додай вступ, призначення, приклади, типові помилки,
хороші практики, блоки з попередженнями і розділ «Див. також».
</syntaxhighlight>

=== Для аналізу бізнес-процесу ===
<syntaxhighlight lang="text">
Ось опис процесу погодження заявки.
Перетвори його на структурований список кроків,
ролей, статусів, винятків і питань для уточнення.
</syntaxhighlight><div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Підказка:''' якість відповіді DeepSeek сильно залежить від якості запиту, контексту і чітко заданого формату результату.
</div>

== Висновок ==
'''DeepSeek''' — це AI-компанія та сімейство мовних моделей для чату, reasoning, програмування, аналізу текстів, документації й API-інтеграцій. DeepSeek став помітним завдяки моделям DeepSeek-V3 і DeepSeek-R1, open-weight підходу, reasoning-можливостям і доступності для розробників через API.

DeepSeek може бути корисним для користувачів, аналітиків, програмістів, авторів документації та команд, які працюють із текстом, кодом і складними задачами. Водночас результати потрібно перевіряти, особливо якщо вони стосуються коду, фактів, фінансів, безпеки, ліцензій або бізнес-критичних рішень.<div style="background:#eafaf1; border-left:6px solid #2ecc71; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Головна думка:''' DeepSeek — це AI-інструмент для чату, reasoning, коду і API-інтеграцій, який може прискорювати роботу, але потребує перевірки, безпечного використання і відповідального контролю людини.
</div>

== Див. також ==

* [[Штучний інтелект]]
* [[AI-помічник]]
* [[Генеративний AI]]
* [[Large Language Model]]
* [[Reasoning model]]
* [[ChatGPT]]
* [[Claude]]
* [[Microsoft Copilot]]
* [[GitHub Copilot]]
* [[API]]
* [[Python]]
* [[Програмування]]
* [[Документація]]
* [[Налагодження коду]]
* [[Логування]]
* [[Промпт]]
* [[Промпт-інжиніринг]]

← Попередня версія		Версія за 18:40, 8 травня 2026
Рядок 632:		Рядок 632:
	* [[Програмування]]		* [[Програмування]]
	* [[Документація]]		* [[Документація]]

	~~[[index.php?title=Категорія:DeepSeek]]~~
	~~[[index.php?title=Категорія:Штучний інтелект]]~~
	~~[[index.php?title=Категорія:AI]]~~
	~~[[index.php?title=Категорія:Документація]]~~

DeepSeek - Історія редагувань

R в 18:40, 8 травня 2026

R: Первинна публікація

R в 18:39, 8 травня 2026

R в 18:36, 8 травня 2026

R: Первинна публікація

← Попередня версія		Версія за 18:39, 8 травня 2026
Рядок 623:		Рядок 623:
	* [[Промпт]]		* [[Промпт]]
	* [[Промпт-інжиніринг]]		* [[Промпт-інжиніринг]]

			== Тематичні мітки ==

			* [[DeepSeek]]
			* [[Штучний інтелект]]
			* [[AI]]
			* [[Генеративний AI]]
			* [[Large Language Model]]
			* [[API]]
			* [[Програмування]]
			* [[Документація]]

	[[Категорія:DeepSeek]]		[[Категорія:DeepSeek]]
	[[Категорія:Штучний інтелект]]		[[Категорія:Штучний інтелект]]
	[[Категорія:AI]]		[[Категорія:AI]]
	~~[[Категорія:Генеративний AI]]~~
	~~[[Категорія:Large Language Models]]~~
	~~[[Категорія:Програмування]]~~
	~~[[Категорія:API]]~~
	[[Категорія:Документація]]		[[Категорія:Документація]]