Безопасность
Была ли утечка данных DeepSeek
Да. В январе 2025 года исследователи Wiz Research обнаружили открытую, не защищённую паролем базу данных ClickHouse, принадлежащую DeepSeek, — в ней находилась история чатов пользователей и API-ключи в незашифрованном виде, доступные любому, кто знал адрес базы. Это конкретный, публично задокументированный инцидент, а не общий слух: DeepSeek закрыла доступ к базе после уведомления исследователей.
Что сделать: не отправляйте в чат DeepSeek пароли, ключи доступа и другие данные, которые нельзя допустить к раскрытию, — это разумная предосторожность для любого облачного AI-сервиса, но для DeepSeek она подкреплена реальным прецедентом.
Где хранятся данные DeepSeek и кто имеет к ним доступ
Серверы DeepSeek расположены в Китае, и переписка пользователей подпадает под местное законодательство о хранении данных — по китайским законам государственные органы могут запросить доступ к данным, размещённым на серверах в стране. Формально это не отличается от того, как любая юрисдикция регулирует данные на своей территории, но для аудитории, работающей с чувствительной информацией (коммерческая тайна, персональные данные третьих лиц), это стоит учитывать при выборе, что именно отправлять в чат.
Что сделать: для рабочих чатов с конфиденциальными данными компании используйте локально развёрнутую модель (см. ниже) или не передавайте в облачный DeepSeek данные, требующие юридической защиты по российскому законодательству.
Цензурирует ли DeepSeek ответы
По задокументированным независимым тестам — да, но узко. На вопросы о статусе Тайваня, событиях на площади Тяньаньмэнь, ситуации в Синьцзяне и персоналиях руководства Китая облачная версия DeepSeek либо уклоняется от прямого ответа, либо обрывает уже начатый ответ фразой в духе «давайте поговорим о другом». На рабочие темы — код, тексты, математику, бытовые вопросы — это ограничение не распространяется.
Что сделать: если вам принципиально важна нейтральная модель без этого ограничения, используйте локально развёрнутую версию DeepSeek-R1 или V3 из открытых весов — фильтр на уровне облачного API там не действует так же жёстко.
Как отключить обучение модели на своих данных
В настройках аккаунта DeepSeek (в приложении и на chat.deepseek.com) есть переключатель, который останавливает использование истории ваших чатов для дальнейшего обучения модели. Это не удаляет уже отправленные ранее сообщения из истории обучения задним числом, но останавливает передачу новых. Найти настройку можно в разделе профиля аккаунта — пункт, отвечающий за использование данных для улучшения модели.
Что сделать: зайдите в настройки сразу после регистрации, а не после того, как накопится история чувствительных диалогов.
Локальный запуск как способ снять большинство рисков
DeepSeek — одна из немногих крупных AI-лабораторий, публикующих веса моделей в открытом доступе: DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3 можно скачать с Hugging Face и развернуть на своём сервере через LM Studio или Ollama. В этом сценарии данные вообще не покидают вашу инфраструктуру — снимаются и вопрос хранения в Китае, и зависимость от облачного API. Плата за это — более скромное качество по сравнению с актуальными V4 Flash/Pro и необходимость своего оборудования для инференса.