DeepSeek помогает читать чужой код, называть крайний случай и набрасывать тест. Он не заменяет запуск и не является средой, в которой программа уже выполнилась. Ниже — порядок работы с кодом в чате и то, что документация говорит про модели, а не про чужие бенчмарки «на глаз».
Сначала смысл, потом правка
Вставьте одну функцию и напишите: «Объясни, что она делает, какими словами. Не меняй код». Следующим сообщением: «Назови один вход, на котором результат будет неправильным или будет ошибка. Тест пока не пиши». Только после этого просите тест и запускаете его у себя.
Если просить «перепиши проект» первым ходом, не с чем сравнить правку. Маленький фрагмент оставляет вам контроль.
Что в документации относится к коду
README DeepSeek-R1 приводит замеры авторов, среди них LiveCodeBench pass@1 65,9 у R1 при их протоколе. Это число карточки R1, не оценка случайного ответа в веб-форме. 28 мая 2025 журнал для R1-0528 отдельно указывает рост LCB_v6 с 63,5 до 73,3 и Aider с 57,0 до 71,6, плюс поддержку JSON и вызова функций. Эти цифры тоже привязаны к той версии reasoner.
Текущий API на 17 октября 2026 вызывает сборку DeepSeek-V4.1-Flash-1017 именем deepseek-flash, рядом остаётся deepseek-v4-pro. В быстром старте сказано, что API совместим с форматами OpenAI и Anthropic и что модель можно использовать в агентных инструментах. DeepSeek Harness назван предварительным доступом для разработчиков агентов. Это не пошаговая установка редактора.
В режиме thinking можно вызывать инструменты, но цепочку reasoning_content нужно возвращать в следующих запросах, иначе API ответит 400. Для простого чата без своих инструментов достаточно просить объяснение словами.
Локальные веса — другой путь
Полный R1 README не обещает запускать напрямую через Transformers и отсылает к репозиторию DeepSeek-V3. Дистилляты на Qwen и Llama там предлагают запускать как обычные модели этих семейств. Температура для серии R1 — от 0,5 до 0,7, лучше 0,6, без системного промпта. Это советы к весам, их не стоит выдавать за ползунки веб-чата.
Карточка весов — на странице открытых весов и в материале про R1. Разница чата и ключа API — в статье чат и API.
Как не принять комментарий за рабочий патч
Запустите тест до и после правки. Если модель убрала проверку ошибки, чтобы тест «позеленел», верните проверку. Попросите объяснить, какое поведение изменилось, одной фразой, и сравните с тем, что увидели в выводе программы.
Не вставляйте в чат секретные ключи и пароли. Документация не обещает, что фрагмент кода останется только у вас на машине, если вы отправили его в облачный чат. Для локального разбора как раз и существуют открытые веса.
Порядок проверки любой выдачи — в тексте как проверять ответ. Общий обзор моделей — на DeepSeek на русском.
Один тест до любой переписки
Выберите функцию короче экрана. Напишите для неё вход и ожидаемый выход сами, ещё до чата. В чат отправьте код и этот вход с вопросом: «Какой выход ты ожидаешь и почему». Сравните с вашей записью. Если разошлись, не просите сразу переписать функцию: попросите указать строку, на которой ожидания расходятся.
Только после этого имеет смысл просить минимальную правку. Минимальная значит: не менять имена, не удалять проверки, не форматировать файл целиком. В запросе так и напишите. Затем запустите свой тест. Если он зелёный, а соседний случай, который вы тоже записали, красный, правка не готова.
Замеры вроде LiveCodeBench 65,9 у R1 или роста LCB_v6 до 73,3 у R1-0528 говорят о протоколах авторов, не о вашем репозитории. Они полезны, чтобы не путать поколения, и бесполезны как оценка конкретного патча. Для патча есть только запуск. Если код нельзя отправлять наружу, смотрите локальные веса на странице как запускать DeepSeek-R1, а не облачную форму.
