Manus AI и DeepSeek: в чем разница двух китайских нейросетей

Весной 2025 года технологическое сообщество наблюдало за Китаем с особым вниманием. Причина — два громких проекта в области искусственного интеллекта, запущенных с разницей в пару месяцев. Один — это DeepSeek, масштабная языковая модель, получившая прозвище «китайский ответ GPT‑4». Второй — Manus AI, универсальный AI-агент, который обещал выполнять десятки задач без участия пользователя.

Обе разработки вызвали бурную реакцию: статьи, обзоры, скриншоты, сотни тысяч упоминаний в соцсетях. Но похожи ли они на самом деле? И почему сравнивать их напрямую — это ошибка? Давайте разбираться вместе.

DeepSeek

DeepSeek стал сенсацией, потому что предложил не просто мощную нейросеть, а реальную альтернативу западным LLM. Главное достижение команды из Китая — это масштаб и эффективность.

• 671 миллиард параметров в архитектуре Mixture-of-Experts, с активированными 37 млрд на один токен — как у GPT‑4.
• В GAIA‑бенчмарке DeepSeek показал результат 86.2%, обогнав не только Gemini 1.5 Pro, но и o1 от OpenAI. Это не просто «уровень GPT», это фактически его реальное опережение в отдельных задачах.
• Скорость и стоимость: обучение DeepSeek V3 длилось 55 дней на 2048 китайских GPU H800 и обошлось примерно в 5.6 млн долларов. Для сравнения, по открытым оценкам, GPT‑4 стоил более 70 млн долларов только на предобучение.

Но что особенно важно — DeepSeek выложил в открытый доступ часть кода и собственную обучающую методику GRPO (Generalized Reweighted Policy Optimization). Это дало возможность другим китайским лабораториям запускать LLM‑модели без зависимости от дорогостоящих зарубежных решений.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Manus AI

Теперь о Manus AI. Этот проект позиционируется как агент нового поколения, а не просто языковая модель. В его основе — не одна крупная нейросеть, а сразу несколько, объединённых в систему, способную действовать без участия пользователя.

Что делает Manus:

• автоматически запускает браузер и анализирует веб-страницы
• заполняет таблицы, находит шаблоны, пишет текст
• создаёт веб‑страницы, генерирует дизайн, оценивает резюме
• продолжает выполнение задачи даже после выхода пользователя — работает в облаке

То есть, если DeepSeek — это большой мозг, то Manus — это внешне более простое существо, но с руками и ногами, которое уже умеет выполнять задачи: как бы скомандовать ChatGPT пойти в браузер, найти ответ и оформить его в презентации.

Однако ключевой момент: Manus не создавался с нуля. Он использует уже существующие модели:

• В основе — Claude 3.5 Sonnet от Anthropic (платная, закрытая LLM).
• Плюс несколько дообученных моделей Qwen от Alibaba.
• Плюс open-source проекты типа Browser‑Use, с помощью которых агент умеет кликать, скроллить и заполнять формы.

Проблемы Manus на практике

Несмотря на ажиотаж — более 2 миллионов пользователей встали в лист ожидания за неделю — практические тесты показывают: до зрелости Manus пока не дотягивает.

• Биомедицинский исследователь Derya Unutmaz протестировал Manus и Deep Research от OpenAI на одну и ту же задачу. Deep Research справился за 15 минут, а Manus не завершил задачу даже за 50.

• В ряде случаев Manus не ссылается на источники, что делает его ответы непрозрачными.
• В тестах, где агент должен был выдать аналитику по игровому рынку, Manus «забыл» упомянуть Nintendo Switch.
• Вирусное видео, где Manus якобы выполняет 50 заданий подряд, оказалось фейком. Главный научный сотрудник Manus подтвердил это, назвав видео «точно не нашим продуктом».

Это не отменяет потенциала. Но подтверждает: Manus пока не прорыв, а скорее бета-продукт, собранный на базе существующих решений.

Отличия

Сравнивать DeepSeek и Manus напрямую — это как сравнивать человека, написавшего новый язык программирования, с тем, кто собрал удобную IDE из готовых компонентов. И тот, и другой вносят вклад, но на разном уровне.

Вывод

Manus и DeepSeek — это символы разных подходов к ИИ. Один — про глубину, второй — про сборку. Один — фундамент, другой — интерфейс. Оба важны, оба нужны, но представляют разные этапы развития: если DeepSeek закладывает кирпичи нейросетевого будущего, то Manus учится в нём жить.

Именно поэтому не стоит воспринимать Manus как второй DeepSeek. Он — скорее первый в своём роде среди китайских AI‑агентов. И если ему удастся преодолеть технические огрехи, а команде — довести продукт до стабильности, мы вполне можем увидеть новую волну «агентов‑сборщиков», способных не только отвечать, но и делать.