Подробный анализ разрыва между DeepSeek и Manus
В мире искусственного интеллекта новые платформы часто появляются с громкими заявлениями, но не всегда оправдывают ожидания. Manus, разработанный китайской компанией The Butterfly Effect, стал объектом внимания в марте 2025 года, позиционируясь как революционный «агентный» ИИ. Однако эксперты выражают сомнения в его успехе, особенно на фоне проверенных решений, таких как DeepSeek. В этом отчете мы подробно рассмотрим обе платформы, их сильные и слабые стороны, и почему DeepSeek, вероятно, остается предпочтительным выбором.
Что такое Manus?
Manus был представлен как первый в мире универсальный AI-агент, способный выполнять сложные задачи автономно, такие как покупка недвижимости, программирование видеоигр и анализ финансовых документов. Запуск состоялся в начале марта 2025 года, и платформа быстро набрала популярность благодаря эксклюзивности: коды приглашений продавались за тысячи долларов на китайских платформах, таких как Xianyu (Manus AI platform sparks hype but struggles with performance). Сервер Discord Manus собрал более 138 тыс. участников всего за несколько дней, а китайские СМИ, такие как QQ News, назвали его «гордостью отечественных продуктов» (Chinese AI agent Manus transcends chatbots, founder of start-up Butterfly Effect says).
Руководитель исследований Manus, Ичао «Пик» Цзи, в вирусном видео на X заявил, что платформа превосходит такие инструменты, как OpenAI и Operator, назвав ее «следующей парадигмой сотрудничества человека и машины» (Manus probably isn’t China’s second ‘DeepSeek moment’). Однако некоторые видео, распространяемые влиятельными лицами, оказались фейковыми, что подтверждает компания (Butterfly Effect’s AI Manus impresses some, disappoints others).
Проблемы с производительностью Manus
Несмотря на хайп, пользователи и эксперты сообщают о значительных проблемах. Тестирование показало, что Manus часто терпит неудачи в простых задачах. Например, TechCrunch сообщил, что при попытке заказать сэндвич в популярном фастфуде Manus дал сбой, а при бронировании билета из Нью-Йорка в Японию предоставил только нерабочие ссылки на сайты, такие как Kayak (Manus probably isn’t China’s second ‘DeepSeek moment’). Александр Дориа, соучредитель стартапа Pleias, поделился в X, что столкнулся с сообщениями об ошибках и бесконечными циклами (X post).
Другие пользователи отметили, что Manus допускает ошибки в фактических вопросах, не всегда цитирует источники и пропускает легко доступную информацию в интернете. Оказалось, что платформа не разрабатывалась с нуля, а использует комбинацию существующих моделей, таких как Claude от Anthropic и Qwen от Alibaba, что может объяснять ее нестабильность (Butterfly Effect’s AI Manus impresses some, disappoints others).
Интересно, что Qwen, одна из моделей, используемых Manus, недавно представила QwQ-32B, которая в тестах достигает производительности DeepSeek-R1, имея в 20 раз меньше параметров. Однако, похоже, Manus не использует эту модель эффективно, что может быть причиной его проблем (QwQ-32B: Features, Access, DeepSeek-R1 Comparison & More).
Введение в DeepSeek
DeepSeek, основанная в 2023 году, — это китайская компания, разрабатывающая большие языковые модели, такие как DeepSeek-R1 с 671 миллиардом параметров. DeepSeek-R1 конкурирует с ведущими моделями, такими как GPT-4o от OpenAI, но при этом стоит значительно дешевле — обучение модели V3 обошлось в менее 6 миллионов долларов, по сравнению с 100 миллионами для GPT-4 (What is DeepSeek and why is it disrupting the AI sector?). DeepSeek делает свои модели открытыми, что позволяет сообществу проверять и улучшать их. Например, DeepSeek-V3 доступен на GitHub под лицензией MIT, что делает его прозрачным и доступным (DeepSeek-V3 on GitHub).
DeepSeek-R1 был запущен в январе 2025 года и быстро стал популярным, возглавив чарт бесплатных приложений в App Store, что вызвало падение акций крупных технологических компаний, таких как Nvidia (DeepSeek explained: Everything you need to know). Это подчеркивает доверие сообщества к платформе.
Сравнение Manus и DeepSeek
Для более детального анализа сравним ключевые аспекты:
| Аспект | Manus | DeepSeek |
|---|---|---|
| Разработка моделей | Использует существующие модели (Claude, Qwen) | Собственные модели, такие как DeepSeek-R1 |
| Прозрачность | Не открытый, закрытый код | Открытый, доступен на GitHub |
| Надежность | Проблемы с выполнением задач, ошибки | Стабильность в бенчмарках, проверенная |
| Доступность | Эксклюзивный доступ, высокая цена | Открытый доступ, экономичный |
| Сообщество | Ограниченная поддержка | Большое сообщество, активность на Hugging Face |
Эта таблица показывает, что DeepSeek предлагает более надежное и прозрачное решение. Например, в тестах Qwen QwQ-32B, используемой Manus, достигает производительности DeepSeek-R1, но сам Manus не демонстрирует такой же уровень, что указывает на проблемы интеграции (QwQ-32B: Embracing the Power of Reinforcement Learning).
Почему DeepSeek — лучший выбор
Для критически важных задач, таких как юридический анализ или медицинская диагностика, надежность и прозрачность ИИ имеют решающее значение. DeepSeek предлагает:
- Доверие и проверка: Открытый код позволяет пользователям понимать, как модель принимает решения, что важно для доверия. Например, DeepSeek-R1 доступен на Azure AI Foundry, что обеспечивает масштабируемость и безопасность (DeepSeek R1 is now available on Azure AI Foundry and GitHub).
- Поддержка сообщества: Большое сообщество разработчиков способствует улучшению моделей, как видно из активности на GitHub (DeepSeek Chat).
- Экономичность: Открытый доступ снижает затраты на использование, что делает DeepSeek доступным для малого бизнеса и индивидуальных пользователей, в отличие от эксклюзивного доступа Manus.
В отличие от этого, Manus, несмотря на хайп, пока не доказал свою готовность к реальным сценариям, особенно учитывая его зависимость от внешних моделей и проблемы с выполнением задач.
Хотя Manus привлек внимание благодаря эксклюзивности и поддержке СМИ, его производительность вызывает сомнения. DeepSeek, с его собственными моделями, открытым доступом и проверенной надежностью, кажется более подходящим выбором для тех, кто ищет стабильное и прозрачное решение в области ИИ. Как показывает практика, шумиха не всегда соответствует реальным инновациям, и в случае с Manus это, вероятно, так.
