DeepSeek и OpenHermes: сравнение генерации, ответов и reasoning

Мир языковых моделей быстро развивается, и на горизонте всё чаще появляются имена, ранее неизвестные широкой публике. Среди них — DeepSeek и OpenHermes, две перспективные модели, активно обсуждаемые в 2025 году. Несмотря на общее назначение, эти ИИ-системы различаются в подходах к генерации текста, ответам на вопросы и логическим операциям (reasoning). Эта статья предлагает глубокий сравнительный анализ двух моделей на основе практических тестов, логического анализа и наблюдений за поведением в различных задачах.

Истоки моделей: философия, подход и цели

DeepSeek родом из китайской исследовательской среды, модель активно развивается как альтернатива OpenAI и Google, ориентированная на открытость и поддержку разработки. Она была создана как масштабируемая система с открытым кодом, в которую встроены современные архитектурные решения. Основной фокус — продвинутое понимание контекста и продление цепочки логических связей на длинных запросах.

OpenHermes — продукт, выросший из западной open-source экосистемы. Он объединяет идеи из Mistral и других модульных моделей. OpenHermes активно применяется в децентрализованных средах и отличился гибкостью: модель легко встраивается в разные платформы, включая локальные сервисы, мобильные приложения и даже эксперименты с оффлайн-ИИ.

С точки зрения целей, DeepSeek стремится стать универсальной платформой для прикладных решений, от анализа данных до генерации текстов, в то время как OpenHermes фокусируется на быстром реагировании, кратких ответах и лаконичной генерации.

Поведение в генерации: от краткости до развернутой мысли

Текстовая генерация — основная функция любой языковой модели. Именно здесь DeepSeek и OpenHermes демонстрируют противоположные стратегии. DeepSeek при генерации часто уходит в детали, особенно если запрос допускает философский или аналитический подход. Модель строит длинные фразы, развивает мысль в несколько абзацев и умеет «удерживать тему» на протяжении всего ответа. Иногда это делает тексты чрезмерно развернутыми, особенно в кратких задачах.

OpenHermes, напротив, экономит слова. Ответы получаются чёткими, компактными, и, как правило, укладываются в одну-две мысли. Это идеально подходит для пользовательских интерфейсов, где важна скорость восприятия. Однако модель может «обрезать» сложную идею, упуская нюансы.

Особенно заметна разница в генерации при повторных уточняющих вопросах. DeepSeek меняет и адаптирует стиль, вплоть до смены интонации и тональности. OpenHermes склонен придерживаться выбранной структуры, даже если она теряет актуальность по ходу диалога.

Вот краткое сравнение особенностей генерации двух моделей:

Эти различия особенно проявляются при тестировании в области написания писем, эссе, научных резюме и сценариев.

Ответы на вопросы: факты, контекст и погрешности

Модели по-разному работают с вопросами, особенно если они требуют фактической точности. DeepSeek демонстрирует хорошее понимание контекста: даже если вопрос задан неточно, модель может «догадаться», что имел в виду пользователь, и дать точный ответ. Однако при этом она иногда допускает логические ошибки — например, указывает факты, которых нет в источниках, если они «выглядят правдоподобно».

OpenHermes делает упор на точность. Она реже допускает фактические ошибки, особенно при работе с краткими вопросами вроде «Кто написал “1984”?» или «Какова формула воды?». Но если запрос содержит контекст, она может «растеряться», особенно если не хватает уточнений.

Сильная сторона DeepSeek — способность интерпретировать вопрос, даже если он написан с ошибками, на жаргоне или содержит сленг. OpenHermes в таких ситуациях просит уточнений или выдаёт нейтральный шаблонный ответ.

Пример из практики:

• Запрос: «А кто возглавлял NASA в 90-е, не помнишь?»

  • DeepSeek: «В 1992–2001 годах NASA возглавлял Дэниел Голдин. Он стал известен своим подходом «быстрее, дешевле, лучше».»

  • OpenHermes: «Дэниел Голдин. Назначен в 1992 году.»

Таким образом, DeepSeek демонстрирует способность разворачивать ответ, включая дополнительную информацию. OpenHermes же отвечает ёмко и точно, но без контекста.

Вот где проявляются важные различия:

• DeepSeek подойдёт тем, кому важна глубина.

• OpenHermes — для задач, где важны скорость и фактичность.

Reasoning и логическая последовательность: кто думает лучше?

Reasoning — одна из самых сложных задач для языковых моделей. Здесь проявляется настоящая интеллектуальная мощь систем. Мы провели тестирование на задачах базовой логики (арифметика, дедукция, «если–то»), пространственного мышления и квазилогических парадоксов.

DeepSeek справляется с дедуктивными задачами на уровне GPT-3.5 и даже лучше. Она успешно распознаёт условные конструкции, не путается в зависимостях, даже если они разнесены по тексту. Например, в тесте:
«Если Мария старше Анны, а Анна старше Петра, кто старше всех?»
— модель уверенно отвечает: «Мария.»

OpenHermes справляется хуже на задачах с несколькими логическими шагами. На простых цепочках она работает хорошо, но если требуется учесть 3 и более уровня зависимости, могут возникнуть ошибки.

С другой стороны, OpenHermes отлично решает задачи типа «найди ошибку в тексте» или «чем это отличается от того?». Здесь её краткость работает в плюс: она не уходит в ненужные размышления, а точно фиксирует логические противоречия.

Вот несколько типов reasoning-задач, где были протестированы обе модели:

• Условные и дедуктивные выводы;

• Арифметика на уровне начальной школы;

• Поиск несостыковок в тексте;

• Интерпретация двусмысленных фраз.

По итогам можно выделить закономерности:

• DeepSeek уверенно работает с логикой в длинных текстах;

• OpenHermes более эффективна в кратких логических задачах и редактировании.

Практические применения и результаты тестирования

Чтобы сравнение не было отвлечённым, мы провели серию практических тестов в типичных сценариях использования языковых моделей: написание резюме, составление писем, анализ PDF-документов, генерация кода, обработка медицинских данных (без диагностики) и генерация диалогов.

Результаты тестирования:

• Резюме и письма: DeepSeek показывает лучший стиль и структуру, особенно в деловом и научном письме.

• Обработка документов: обе модели справляются примерно одинаково, но DeepSeek глубже «вникает» в суть.

• Генерация кода: OpenHermes быстрее предлагает шаблоны и стандартные фрагменты, но DeepSeek — лучше комментирует и объясняет.

• Медицина и данные: обе модели избегают конкретных диагнозов, но DeepSeek умеет выстраивать структуру отчёта.

• Диалоги: DeepSeek даёт живые реплики с эмоциями, OpenHermes — информативные и уместные.

Вот практические ситуации, где каждая модель раскрывается наилучшим образом:

• Использовать DeepSeek стоит:

  • для генерации длинных текстов;

  • в задачах с логикой;

  • при написании писем и отчётов;

  • если важен стиль и связность.

• Выбрать OpenHermes лучше:

  • для быстрых ответов в чатах;

  • в интерфейсах с ограничением по символам;

  • для кратких справок и формул;

  • при необходимости чёткой фактологической подачи.

Подходы к обучению и масштабируемость

Обе модели продолжают развиваться, и интерес к ним лишь растёт. DeepSeek делает ставку на расширение контекста (в новых версиях он достигает 64K токенов), внедрение знаний о языках Азии, логических шаблонах и юридических конструкциях. В версии DeepSeek-Coder наблюдается прогресс в генерации технической документации.

OpenHermes, в свою очередь, усиливает модульность. Она может быть встроена в тонкие слои систем, управляться локально, работать без интернета. Это делает её удобной для корпоративных решений, где важна автономность и контроль над ИИ.

Обе модели позволяют тонкую настройку под конкретные задачи. DeepSeek ориентирована на разработчиков, которым важен полный контроль. OpenHermes проще в интеграции, зато меньше ресурсов требует.

Вот краткий перечень различий в обучении и масштабируемости:

• DeepSeek:

  • расширенный контекст;

  • поддержка китайского, японского, корейского языков;

  • инфраструктура с open-source адаптациями;

  • требует больше вычислительных ресурсов.

• OpenHermes:

  • лёгкость запуска на слабом железе;

  • интеграция в embedded-среду;

  • модульность ядра;

  • удобство в дообучении на локальных данных.

Таким образом, выбор зависит от задач: если нужна универсальная, мощная и аналитическая модель — DeepSeek. Если необходим лёгкий, модульный и предсказуемый ИИ — OpenHermes.