Xiaomi ներկայացրեց Mijia Smart Desktop Fish Tank. Հարմարավետ խելացի ակվարիում պրոֆեսիոնալ ֆիլտրացիայով

Xiaomi-ն ներկայացրեց նոր արտադրանք՝ Mijia Smart Desktop Fish Tank, խելացի և կոմպակտ ակվարիում, որը նախատեսված է աշխատասեղանի համար և համակցում է ոճային դիզայնը և առաջադեմ տեխնոլոգիաները։ Ակվարիումը հասանելի է հավաքագրման համար 279 յուանի (~14,600 դրամ) գնով։ Այն լավ ընտրություն կլինի ինչպես սկսնակների, այնպես էլ փորձառու ակվարիումի սիրահարների համար։

Mijia Smart Desktop Fish Tank-ի առանձնահատկությունները.

• Բարձրորակ ապակի: Ակվարիումը պատրաստված է բարձր թափանցիկությամբ ապակիից (91,25%), ինչը ապահովում է մաքուր տեսլական։

• Կոմպակտ չափեր: Ակվարիումի բարձրությունը 324 մմ է, ինչը թույլ է տալիս այն տեղադրել ցանկացած աշխատասեղանի վրա։

• USB-ով մատակարարման հնարավորություն: Ակվարիումը աշխատում է USB-պորտից (5Վ 2Ա), ինչը հեշտացնում է այն միացնել տարբեր սարքերի հետ։

• Հարմարեցվող ջրի միջավայր: Հնարավորություն է տրամադրվում կարգավորելու պայմանները ձկների համար հարմարավետ բնակություն ապահովելու համար։

• Բազմաֆունկցիոնալ լուսավորություն: Աթմոսֆերային լույսի ռեժիմներ՝ յուրահատուկ էսթետիկ մթնոլորտ ստեղծելու համար։

• Լրացուցիչ պորտեր: Երկու կողմից պորտեր, որոնք նախատեսված են միացնել տաքացուցիչների, թթվածնային պոմպերի և այլ աքսեսուարների։
Պրոֆեսիոնալ ֆիլտրացիայի համակարգ: Հետին ֆիլտրացիա՝ մեկ կոճակով ջրի հոսքի հնարավորությամբ։

• Հեռակառավարման հնարավորություն: Մի Home հավելվածի միջոցով հեռակառավարման հնարավորություն՝ ակվարիումի պարամետրերի վերահսկողության համար։

Mijia Smart Desktop Fish Tank-ը իդեալական ակվարիում է նրանց համար, ովքեր գնահատում են հարմարավետությունը և գեղեցկությունը մեկ սարքում։ Xiaomi-ն վերջերս ներկայացրել եր [L1 պրոյեկտորը](https://www.nakmo.net/hy/Journal/6Ogf6v6hHZeoRsWPZhUg)


Xiaomi Unveils Mijia Smart Desktop Fish Tank: Compact Smart Aquarium with Professional Filtration

Xiaomi has launched a new product, the Mijia Smart Desktop Fish Tank, a compact smart aquarium designed for desktop use that combines stylish design with advanced technology. The aquarium is currently available for crowdfunding at a price of 279 yuan (~14,600 dram). It is a perfect choice for both beginner and experienced aquarium enthusiasts.

Key Features of the Mijia Smart Desktop Fish Tank:

• High-Quality Glass: The tank is made from high-transparency glass (91.25%), ensuring crystal-clear visibility.

• Compact Size: With a height of 324 mm, it is ideal for placement on desks or small spaces.

• USB-Powered: The aquarium operates via a USB port (5V 2A), making it easy to connect to various devices.

• Customizable Water Environment: The tank allows users to adjust the water conditions for optimal fish care.

• Multimode Lighting: Atmospheric lighting modes to create a unique aesthetic environment.

• Additional Ports: Reserved ports on both sides for connecting accessories such as heaters, oxygen pumps, and other enhancements for the water environment.

• Professional Filtration System: Equipped with a rear filtration system and one-click water drainage.

• Remote Control: Control and monitor the aquarium remotely through the Mi Home app.

The Mijia Smart Desktop Fish Tank is the perfect choice for those who appreciate both convenience and beauty in a single device.Xiaomi also recently introduced the [L1 projector](https://www.nakmo.net/Journal/6Ogf6v6hHZeoRsWPZhUg)


Xiaomi представила Mijia Smart Desktop Fish Tank: Компактный Умный Аквариум с Профессиональной Фильтрацией

Xiaomi анонсировала новый продукт — Mijia Smart Desktop Fish Tank, компактный умный аквариум для настольного использования, который сочетает в себе стильный дизайн и продвинутые технологии. Аквариум доступен для краудфандинга по цене 279 юаней (~14,600 драм). Он станет отличным выбором как для начинающих, так и для опытных любителей аквариумистики.

Особенности Mijia Smart Desktop Fish Tank:

• Высококачественное стекло: Резервуар изготовлен из стекла с высокой прозрачностью (91,25%), что обеспечивает кристально чистый вид.

• Компактные размеры: Высота аквариума составляет 324 мм, что делает его идеальным для размещения на столе.

• Питание через USB: Аквариум работает от USB-порта (5В 2А), что облегчает его подключение к различным устройствам.

• Настраиваемая водная среда: Возможность регулировки условий для комфортного обитания рыбок.

• Многорежимное освещение: Атмосферные световые режимы для создания уникальной эстетической атмосферы.

• Дополнительные порты: Зарезервированные порты с двух сторон для подключения аксессуаров, таких как нагревательные стержни и кислородные насосы.

Профессиональная система фильтрации: Задняя фильтрация с возможностью быстрого слива воды.
Удалённое управление: Управление через приложение Mi Home для контроля параметров аквариума.
Mijia Smart Desktop Fish Tank — это идеальный аквариум для тех, кто ценит удобство и красоту в одном устройстве.
так же Xiaomi недавно представила [проектор L1](https://www.nakmo.net/ru/Journal/6Ogf6v6hHZeoRsWPZhUg) 

Նոր խելացի ակվարիում Xiaomi-ից՝ կարգավորելի ջրի միջավայրով, աթմոսֆերային լուսավորությամբ և հեռակառավարման հնարավորությամբ Mi Home հավելվածի միջոցով՝ 279 յուանի (~14,600 դրամ) գնով։

Xiaomi’s new smart aquarium offers customizable water conditions, atmospheric lighting, and remote control via the Mi Home app, available for 279 yuan (~14,600 amd).

Новый умный аквариум Xiaomi для дома с настройкой водной среды, атмосферным освещением и удалённым управлением через Mi Home — доступен по цене 279 юаней (~14,600 драм).

Xiaomi ներկայացրեց Mijia Smart Desktop Fish Tank. Հարմարավետ խելացի ակվարիում պրոֆեսիոնալ ֆիլտրացիայով

Xiaomi Unveils Mijia Smart Desktop Fish Tank: Compact Smart Aquarium with Professional Filtration

Xiaomi представила Mijia Smart Desktop Fish Tank: Компактный Умный Аквариум с Профессиональной Фильтрацией

Մուլտֆիլմը թողարկվել է սերիալի նախորդ մասի՝ The Curse of the Were-Rabbit-ից գրեթե 20 տարի անց:  Ինչպես Aardman ստուդիայի մյուս աշխատանքները, ֆիլմը ստեղծվել է պլաստիլինե անիմացիայի միջոցով։

 գնահատված:
 • 100% թարմ Rotten Tomatoes-ի վրա
 • 82 միավոր Metacritic-ում
 • 7.9 IMDb-ում


The cartoon was released almost 20 years after "The Curse of the Were-Rabbit" - the previous part of the series. Like other works of the Aardman studio, the film was created using clay animation.

According to ratings:
• 100% "fresh" on Rotten Tomatoes
• 82 points on Metacritic
• 7.9 points on IMDb


Мультфильм вышел спустя почти 20 лет после «Проклятия кролика-оборотня» — предыдущей части серии. Как и другие работы студии Aardman, ленту создали с помощью пластилиновой анимации.

По оценкам:
• 100% «свежести» на Rotten Tomatoes
• 82 балла на Metacritic
• 7,9 баллов на IMDb


«Ամենավայրի վրեժը» հասանելի է Netflix-ում  Տևողությունը՝ 79 րոպե։

"The Savage Vengeance" is available on Netflix. Duration - 79 minutes.

«Самая дикая месть» доступна на Netflix в русском дубляже. Хронометраж — 79 минут.

«Ուոլաս և Գրոմիտ. ամենավայրի վրեժը» թողարկվել է Netflix-ում

"Wallace & Gromit: The Savage Vengeance" is out on Netflix

На Netflix вышел «Уоллес и Громит: Самая дикая месть»

**Ներածություն:**

**DeepSeek-R1** նեյրոկառույցը հետաքրքրություն է առաջացրել իր հզոր հնարավորություններով, բայց նաև բաց կոդով, որը թույլ է տալիս տեղադրել այն ձեր համակարգչում: Այնուամենայնիվ, մեծ չափերով այս մոդելն պահանջում է հզոր սերվերային սարքավորումներ: Բայց ի՞նչ անել, եթե չունեք այդպիսի տեխնիկական հնարավորություններ: Պատասխանն այն է, որ «դիստիլացված» տարբերակները՝ փոքր չափերով մոդելներ, հնարավորություն են տալիս աշխատեցնել **DeepSeek**-ը նույնիսկ ավելի թույլ համակարգիչների վրա։

[adsense]

Այս հոդվածում կներկայացնենք, թե ինչպես տեղադրել **DeepSeek-R1**՝ **Microsoft Surface Laptop 3**-ի օրինակով, **i7 պրոցեսոր** և **16 ԳԲ օպերատիվ հիշողություն**, և ինչպես աշխատել **LM Studio** և **Ollama** գործիքներով:

---

### 1. **Ի՞նչ է DeepSeek-R1-ը և ինչու է այն այսքան հայտնի:**

**DeepSeek-R1**-ը աշխարհի ամենաուժեղ նեյրոկառույցներից մեկն է՝ 671 միլիարդ պարամետրով։ Այն կարող է լուծել բազմաթիվ առաջադրանքներ, որոնք պահանջում են մեծ թվով ռեսուրսներ։ Սակայն մեծագույն տեխնոլոգիաներն այժմ դառնում են ավելի հասանելի՝ շնորհիվ «դիստիլացված» մոդելների, որոնք պահանջում են ավելի քիչ ռեսուրսներ, բայց շարունակում են լավ կատարողական ցուցանիշներ ցուցադրել։

Դիստիլացված տարբերակները՝ 7, 8, 14, 32 և 70 միլիարդ պարամետրերով մոդելները, թույլ են տալիս աշխատեցնել **DeepSeek**-ը նաև սարքերում, որոնք չունեն սերվերային հզորություն։ Նույնիսկ **Microsoft Surface Laptop 3**-ով, որը ունի **16 ԳԲ օպերատիվ հիշողություն** և **i7 պրոցեսոր**, կարելի է գործարկել փոքր մոդելներ՝ կատարողականը պահպանելով։

---

### 2. **Ինչպես տեղադրել DeepSeek տեղական համակարգչում՝ LM Studio-ի միջոցով:**

**LM Studio**-ն հեշտ օգտագործման ծրագրային ապահովում է, որը թույլ է տալիս աշխատել տարբեր նեյրոկառույցների հետ՝ խուսափելով համացանցից։ Այն ունի գրաֆիկական ինտերֆեյս՝ հնարավորություններ և կարգավորումներ:

**Քայլեր՝ DeepSeek տեղադրելու համար LM Studio-ի միջոցով:**

1. Ներբեռնեք և տեղադրեք **LM Studio** ձեր համակարգչում՝ Windows կամ macOS:
2. Մուտք գործեք ծրագրի մեջ և անցեք սկզբնական կարգավորումների քայլերը՝ սեղմելով **Skip onboarding**:
3. Փնտրեք **DeepSeek** մոդելը փնտրման դաշտում և ընտրեք այն:
4. Սեղմեք **Download**՝ մոդելը ներբեռնվելու է մոտ 4.7 ԳԲ չափով։
5. Ներբեռնումից հետո բացեք **Chat** բաժինը և սկսեք հարցերի մուտքագրումը: Պատասխանը կհայտնվի շատ արագ։

Եթե ցանկանում եք նվազեցնել ռեսուրսների օգտագործումը, անջատեք **Keep Model in Memory** պարամետրը։ Սա թույլ կտա ազատել օպերատիվ հիշողությունը, բայց կհանգեցնի փոքր-ինչ դանդաղեցման։

**Լրացուցիչ տեղեկություն:** ձեր համակարգիչը՝ ինչպես օրինակ մեր պարագայում **Surface Laptop 3** (16 ԳԲ օպերատիվ հիշողությամբ)  կաշխատի փոքր մոդելներով, որոնք չեն պահանջում շատ ռեսուրսներ, բայց նրանց կատարողականը կարող է լինել քիչ արդյունավետ։

---

### 3. **DeepSeek տեղադրելու համար Ollama-ի օգտագործումը՝ արագ կարգավորմամբ:**

Եթե դուք նախընտրում եք աշխատել հրամանների տողի հետ՝ առանց գրաֆիկական ինտերֆեյսի, **Ollama**-ն հրաշալի տարբերակ է։ Սա ծրագրային միջավայր է, որն արագորեն տեղադրում է մոդելները:

**Ինչպես կարգավորել Ollama-ն:**

1. Ներբեռնեք և տեղադրեք **Ollama**-ն պաշտոնական կայքից:
2. Բացեք **Տերմինալ** կամ հրամանների տողը:
3. Մուտքագրեք հետևյալ հրամանը՝ 
   `bash
   ollama run deepseek-r1:7b
   `
   Սա կթողարկի մոդելը՝ 7 միլիարդ պարամետրով։
4. Երբ մոդելը ներբեռնվի, դուք կարող եք գրել հարցերը և ստանալ պատասխաններ։

Եթե ցանկանում եք դուրս գալ, օգտագործեք `/bye` հրամանը։

---

### 4. **Որո՞նք են սահմանափակումները՝ DeepSeek տեղադրելու ժամանակ:**

Համակարգչում մեծ նեյրոկառույց տեղադրելը միշտ կապված է որոշ սահմանափակումների հետ։ Որքան մեծ է մոդելի պարամետրերի թիվը, այնքան բարձր են համակարգչի պահանջները։ **Microsoft Surface Laptop 3**-ով **7 միլիարդ պարամետրերով մոդելը** շատ դանդաղ կաշխատի, բայց այն կարող է աշխատել պարզ հարցերի և փորձարկումների համար։

Եթե ցանկանում եք ավելի արագ գործել, կարող եք օգտագործել փոքր մոդելներ՝ 1.5 միլիարդ պարամետրերով, սակայն դրանց պատասխանը կարող է լինել ավելի ցածր որակով։

---

### 5. **Ինչպիսի՞ հանգամանքներ պետք է հաշվի առնել DeepSeek տեղադրելու ժամանակ:**

1. **Համակարգչի ռեսուրսները:**  եթե ցանկանում եք աշխատել ավելի մեծ մոդելների հետ՝ 671 միլիարդ պարամետրով, ձեզ կարող է անհրաժեշտ լինել ավելի հզոր համակարգիչ՝ 32 ԳԲ եւ ավել օպերատիվ հիշողությամբ։
   
2. **Դանդաղ աշխատանք:** Միջին հզորություն ունեցող համակարգիչները՝ հատկապես **Surface Laptop 3**-ը, կարող են հանդիպել դանդաղացված պրոցեսի հետ։ Հետևաբար, ավելի բարդ հարցերին պատասխանելու համար կարող եք սպասել որոշ ժամանակ։

3. **Պատասխանների որակը:** 7 միլիարդ պարամետրով մոդելները չեն լինի այնքան ճշգրիտ, որքան 671 միլիարդ պարամետրով մոդելը։ Բայց նույնիսկ այս տարբերակները օգտակար կլինեն սովորական հարցերի համար։

---

### Հատուկ եզրակացություն

**DeepSeek-R1**-ը տեղական համակարգչում գործարկելը մեծ հնարավորություն է՝ աշխատելու առանց ինտերնետի։ **LM Studio** և **Ollama** գործիքները հեշտացնում են այս պրոցեսը՝ առանց խորամանկության։ **i5-10 Gen+**՝ 16 ԳԲ օպերատիվ հիշողությամբ, կարող է լինել հիանալի տարբերակ ավելի փոքր մոդելների համար։ Չնայած համեմատաբար դանդաղ պրոցեսին՝ սա լավ հնարավորություն է **DeepSeek**-ը ուսումնասիրելու և փորձարկումներ կատարելու համար։

**Introduction:**

**DeepSeek-R1** is an advanced neural network that has gained significant attention for its powerful capabilities and open-source code, which allows users to run it locally on their computers. However, with the massive size of the model, it requires server-level hardware to function properly. But what if you don’t have access to such powerful resources? The answer lies in **distilled models** — smaller versions of DeepSeek that still maintain much of the original performance while requiring fewer resources.

[adsense]

In this article, we'll show you how to run **DeepSeek-R1** on a **Microsoft Surface Laptop 3** with an **i7 processor** and **16GB of RAM**. We'll also walk through using two tools — **LM Studio** and **Ollama** — to help you set up and run DeepSeek locally.

---

### 1. **What is DeepSeek-R1 and Why is it So Popular?**

**DeepSeek-R1** is one of the most powerful neural networks in the world, with 671 billion parameters. It can solve a variety of tasks that require significant computational power. However, the good news is that these large models are becoming more accessible thanks to **distilled** versions that require fewer resources but still deliver impressive results.

Distilled models come in various sizes: 7, 8, 14, 32, and 70 billion parameters. These models allow you to run **DeepSeek** on machines that don’t have server-level capabilities. Even a **Microsoft Surface Laptop 3** with **16GB RAM and an i7 processor** can run smaller versions of DeepSeek effectively.

---

### 2. **How to Set Up DeepSeek Locally Using LM Studio**

**LM Studio** is an easy-to-use tool with a graphical interface, perfect for running various neural networks, including **DeepSeek-R1**, locally without needing an internet connection. It provides multiple configurations and settings to optimize performance.

**Steps to Set Up DeepSeek Using LM Studio:**

1. Download and install **LM Studio** on your Windows or macOS computer.
2. Launch the program and skip the onboarding process by clicking **Skip onboarding**.
3. In the sidebar, use the search icon and type **DeepSeek** to find the model.
4. Choose the appropriate model (for example, **DeepSeek-R1 7B**) and click **Download**. The distilled model is about 4.7GB in size.
5. Once downloaded, go to the **Chat** tab, type your question, and get a response from the model.

If you want to reduce memory usage, turn off the **Keep Model in Memory** setting. This will slow down the model's response time but will help free up memory for other tasks.

**Note:** Even with **Surface Laptop 3** (16GB RAM), the **7 billion parameters model** will be slower, but it’s still usable for basic queries and testing.

---

### 3. **Running DeepSeek with Ollama: A Minimal Setup**

If you prefer working with command-line tools rather than a graphical interface, **Ollama** is a great alternative. It’s a lightweight tool that allows you to quickly set up and run models locally.

**How to Set Up DeepSeek with Ollama:**

1. Download and install **Ollama** from the official website.
2. Open the **Terminal** or command-line interface.
3. Type the following command to run the **7 billion parameters** model:
   `bash
   ollama run deepseek-r1:7b
   `
   This command will initiate the model with 7 billion parameters.
4. Once the model is downloaded, you’ll be able to type your query directly in the terminal and get a response.

To exit Ollama, simply type `/bye`. For a list of all available commands, type `/?`.

---

### 4. **Limitations to Consider When Running DeepSeek Locally**

Running large neural networks locally always comes with some limitations. The larger the model, the higher the hardware requirements. 

With a **Microsoft Surface Laptop 3**, the **7 billion parameters model** will run very slowly, but it can still be used for basic queries or testing. For more complex tasks or real-time responses, you may experience significant delays. 

If you want faster performance, you can opt for smaller models, such as the **1.5 billion parameters** model, though these will give lower quality results.

---

### 5. **What Factors to Consider When Running DeepSeek Locally:**

1. **Computer Resources:** Your **Microsoft Surface Laptop 3** has a powerful setup with an **i7 processor** and **16GB RAM**, but running large models like the **671 billion parameters** **DeepSeek** will require a much more powerful system, ideally with 32GB of RAM or more.

2. **Slower Performance:** Even with a **Surface Laptop 3**, which is relatively powerful, DeepSeek will run slowly, especially for larger models. You'll need to wait several minutes or even longer for responses, depending on the query.

3. **Answer Quality:** The **7 billion parameters model** will give answers that are not as precise or refined as the full 671 billion parameters model. However, it can still provide useful information for basic tasks.

---

### Final Thoughts

Running **DeepSeek-R1** locally on your computer is a great way to explore its capabilities without relying on an internet connection. **LM Studio** and **Ollama** make the setup process easy, and even a **Microsoft Surface Laptop 3** with **16GB RAM** can handle smaller versions of the model. While the performance may be slower compared to larger, server-based systems, it’s still a fantastic way to experiment with this powerful technology.

**Введение:**

Нейросеть **DeepSeek-R1** привлекает внимание не только благодаря своим мощным возможностям, но и открытым исходным кодам, которые позволяют запустить её локально. Но как быть, если у вас нет мощного серверного оборудования? Ответ — в дистиллированных версиях модели с меньшими параметрами. Благодаря этому можно запустить DeepSeek даже на персональном компьютере с достаточно скромными характеристиками.

[adsense]

В этой статье мы расскажем, как запустить **DeepSeek-R1** на ПК с Windows или macOS, даже если ваше устройство — это **Microsoft Surface Laptop 3 с процессором i7 и 16 ГБ оперативной памяти**. Мы также рассмотрим два удобных инструмента для локальной работы с нейросетью — **LM Studio** и **Ollama**.

---

### 1. **Что такое DeepSeek-R1 и почему она так популярна?**

**DeepSeek-R1** — это одна из самых мощных нейросетей на данный момент, с 671 миллиардом параметров, которая может решать задачи, требующие огромных вычислительных мощностей. Однако не каждый пользователь имеет доступ к серверному оборудованию для её полноценного запуска. Именно поэтому разработчики предложили **дистиллированные версии** модели, с меньшими размерами, которые по-прежнему сохраняют высокую эффективность.

Модели с 7, 8, 14, 32 и 70 миллиардами параметров позволяют запускать нейросеть на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как **Microsoft Surface Laptop 3** с **16 ГБ ОЗУ и процессором Intel Core i7**. Это идеальный вариант для пользователей, которым нужно локально работать с нейросетью без подключения к интернету.

---

### 2. **Как запустить DeepSeek локально через LM Studio?**

**LM Studio** — это удобная утилита с графическим интерфейсом, которая позволяет работать с локальными моделями нейросетей, включая **DeepSeek-R1**. Программа имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, а также множество настроек для оптимизации работы.

**Шаги для запуска DeepSeek через LM Studio:**

1. Скачайте и установите **LM Studio** на ваш ПК с Windows или macOS.
2. Запустите программу и пропустите начальную настройку, нажав **Skip onboarding**.
3. В левом меню найдите значок поиска и введите **DeepSeek**.
4. Выберите модель с нужным количеством параметров, например **DeepSeek-R1 7B**, и нажмите **Download**. Файл модели весит около 4,7 ГБ.
5. После загрузки, в разделе **Chat**, введите ваш запрос, и получите ответ от нейросети. Также будет показана статистика по скорости генерации.

Для уменьшения нагрузки на систему можно отключить параметр **Keep Model in Memory** в настройках. Это замедлит работу модели, но уменьшит потребление оперативной памяти, что полезно на устройствах с ограниченными ресурсами.

**Важно:** Если вы используете устройство с 16 ГБ ОЗУ, как **Surface Laptop 3**, модель на 7 миллиардов параметров будет работать довольно медленно, но вполне возможно получить ответы на ваши вопросы.

---

### 3. **Запуск DeepSeek с помощью Ollama: быстрая настройка через консоль**

Для пользователей, которые не нуждаются в графическом интерфейсе и предпочитают работать в командной строке, **Ollama** — это минималистичный инструмент, который позволяет быстро запустить модель DeepSeek на своём ПК. Приложение работает в консольном режиме и подходит для тех, кто хочет избежать лишних настроек.

**Как настроить Ollama для работы с DeepSeek:**

1. Скачайте и установите **Ollama** с официального сайта.
2. Откройте **Терминал** или командную строку.
3. Введите команду для запуска модели:
   `bash
   ollama run deepseek-r1:7b
   `
   Эта команда загрузит модель с 7 миллиардами параметров и начнёт её выполнение.
4. Дождитесь завершения загрузки модели. Когда она будет готова, появится поле для ввода запросов.
   
Чтобы выйти из программы, используйте команду `/bye`.

---

### 4. **Какие ограничения при запуске DeepSeek локально?**

Запуск мощной нейросети на персональном компьютере всегда сопряжён с определёнными трудностями. Чем больше параметров в модели, тем выше требования к железу. Несмотря на то, что **Microsoft Surface Laptop 3 с i7 и 16 ГБ ОЗУ** — это довольно мощное устройство, для таких моделей, как **DeepSeek с 7 миллиардными параметрами**, время генерации ответа всё равно может быть значительным.

Время отклика на запросы может составлять несколько минут (или даже десятков минут), что делает работу с нейросетью не слишком удобной для повседневных задач. Однако для экспериментов и обучения она остаётся хорошим выбором.

Модели с меньшими параметрами (например, 1,5 миллиардов) будут работать быстрее, но их ответы будут менее точными, чем у моделей с большим количеством параметров.

---

### 5. **Что стоит учесть при запуске DeepSeek на своём ПК?**

1. **Ресурсы устройства:** **Microsoft Surface Laptop 3** с **16 ГБ ОЗУ** и **Intel Core i7** подходит для запуска нейросети, но для комфортной работы с моделями DeepSeek требуется более мощное оборудование. Для стабильной работы с более крупными моделями желательно иметь как минимум 32 ГБ ОЗУ.
   
2. **Медленная генерация:** На устройствах среднего уровня (с 16 ГБ ОЗУ) работа с **DeepSeek** будет достаточно медленной. Придётся терпеть значительные задержки в получении ответов. Однако для простых запросов и экспериментов этого вполне достаточно.

3. **Качество ответов:** Даже на более компактных моделях (например, с 7 миллиардами параметров) качество ответов может не дотягивать до уровня оригинала с 671 миллиардом параметров. Ответы будут короче и менее точные, но всё равно полезные для многих задач.

---

### Заключение

Запуск нейросети **DeepSeek-R1** локально на своём ПК с **Windows** или **macOS** — это отличная возможность работать с передовыми технологиями ИИ без подключения к интернету. С помощью инструментов, таких как **LM Studio** и **Ollama**, вы можете легко настроить модель и начать экспериментировать с её возможностями. Даже с устройством вроде **Microsoft Surface Laptop 3**, несмотря на ограниченные ресурсы, вы сможете использовать модель с меньшим количеством параметров и получать ценные результаты.

Если вам нужно больше мощности для работы с более крупными моделями, не забывайте, что вам могут понадобиться более производительные устройства с большим объёмом ОЗУ. В любом случае, это отличная возможность познакомиться с передовыми ИИ-технологиями прямо у себя дома.

DeepSeek-R1 տեղադրեք ձեր համակարգչում՝ Windows կամ macOS-ով: Հրամանների և կարգավորումների մանրամասն հրահանգներ i7 պրոցեսորով և 16 ԳԲ օպերատիվ հիշողությամբ համակարգիչների համար

Install DeepSeek-R1 on your computer (Windows or macOS)  Detailed Setup and Configuration Instructions

Запустите DeepSeek-R1 на своём компьютере с Windows или macOS: инструкция по установке и настройке

Ինչպես տեղադրել DeepSeek-R1 նեյրոկառույցը տանը , համակարգչում՝ Windows և Mac օպերացիոն համակարգերի վրա։ Քայլ առ քայլ հրահանգ

How to Run DeepSeek-R1 Locally on Your Computer Windows & Mac A Step-by-Step Guide

Как запустить нейросеть DeepSeek-R1 локально на ПК с Windows и Mac: Пошаговая инструкция

OpenAI-ն բացում է իր ԱԲ-ով աշխատող որոնողական համակարգը բոլոր օգտատերերի համար՝ առանց որևէ վճարի:

Նախկինում հասանելի միայն Plus և Team բաժանորդներին, այժմ դուք կարող եք օգտվել ChatGPT Search-ից լիովին անվճար։
Ինչպե՞ս սկսել օգտվել ChatGPT Search-ից․
1. Այցելեք OpenAI-ի պաշտոնական կայքը և օգտվեք որոնողական համակարգից։
2. Կարգավորեք ChatGPT Search-ը որպես ձեր բրաուզերի հիմնական որոնողական համակարգ։
Բացահայտեք նոր, հարմարավետ և խելացի որոնման փորձ՝ ավելի արագ և ճշգրիտ արդյունքներով։ Փորձեք հիմա!


OpenAI has made its AI-powered search engine accessible to all users for free!
Previously exclusive to Plus and Team subscribers, ChatGPT Search is now open for everyone at no cost.
How to use ChatGPT Search:
1. Visit OpenAI’s official website and start using the search engine.
2. Set ChatGPT Search as your default search engine in your browser.
Discover a new level of search—faster, smarter, and more convenient. Try it today!

OpenAI открывает доступ к своему ИИ-поисковику без оплаты!
Ранее эксклюзивный для подписчиков Plus и Team, теперь ChatGPT Search можно использовать абсолютно бесплатно.
Как пользоваться ChatGPT Search?
1. Воспользуйтесь поисковой системой на официальном сайте OpenAI.
2. Установите ChatGPT Search в качестве поисковика по умолчанию в браузере.
Откройте для себя новый уровень поиска — быстрее, точнее, удобнее. Попробуйте уже сегодня!
