DeepSeek V3 — это мощная гибридная модель с 671 млрд. параметров, специально оптимизированная для кодогенерации и работы поисковых агентов. Модель поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и позволяет гибко управлять режимом рассуждений через параметр "reasoning_enabled". Она демонстрирует производительность уровня DeepSeek-R1, но работает быстрее, идеально подходя для программирования, исследований и агентных workflow.
Основная особенность этой модели в том, что она поддерживает картинки. Вы можете использовать ее как OCR: модель распознает рукописный текст на русском языке. Кроме этого, модель распознает и классифицирует объекты на фотографиях; может распознавать и переводить надписи.
По умолчанию используется модель Gemma 3. Для смены модели выберите подходящий вариант из выпадающего меню. Рекомендации по выбору модели доступны в разделе [Доступные модели](../ai/ai-chat-llm.md#дотупные-модели).
Для генерации отвеfтов не на базе своего раннего обучения, а на основе актуальных данных, необходимо выбрать нужную базу знаний из выпадающего меню. Более подробно, что такое "Базы знаний" в AI и как они работают, можно ознакомится в разделе [Базы знаний](../ai/ai-overview-platform.md#ликбез).
Системный промпт представляет из себя набор инструкций, на которые опирается модель при подготовке ответа на запрос пользователя. Подробно про промпты можно почитать тут: [Промпты](../ai/ai-overview-platform.md#ликбез).
По умолчанию установлена модель Gemma 3, но мы рекомендуем начинать эксперименты с модели Qwen 3 32B, которая имеет больший контекст, поддерживает нативный вызов инструментов, а также может работать как в режиме с рассуждениями (включен по умолчанию) или без них - в таком случае нужно передать в запросе "/no_think".
С списанием, какие модели доступны, а также, какие преимущества есть у каждой из моделей, можно ознакомиться в разделе [Доступные модели](../ai/ai-chat-llm.md#доступные-модели).
В случае, когда нам необходимо, чтобы наша модель генерировала ответы не на базе своего раннего обучения, а обращалась, например, к актуальной нормативной базе или актуальным тарифам, то нам необходимо указать базу знаний, с которой чат должен расширить свой контекст. Для этого необходимо просто выбрать требуемую базу знаний и продолжить диалог.
**Системное сообщение (Prompt)** определяет логику ответов модели. Есть возможность настраивать шаблон запроса.
#### Добавить промпт
1. Перейдите в раздел AI платформа.
2. В левом меню откройте раздел **База знаний**.
3. Нажмите кнопку **Создать системный промпт**.
4. Заполните параметры промпта:
- **Название**: введите название систменого промпта.
- **Содержание**: введите содержание промпта.
5. Нажмите **Создать**.
#### Редактирование системного промпта
Системный промпт представляет из себя набор инструкций, на которые опирается модель при подготовке ответа на запрос пользователя.
Наприме, по умолчанию задан простой, "размытый" промпт, который просто указывает, что чат должен быть полезным. Но, такой чат не всегда сможет предоставить пользователю ответ, который его устроит. Поэтому, фунционал Чат с LLM предоставляет возможность задать пользователю свой промпт, который будет действовать в текущей сессии.
При длительном диалоге модель накапливает контекст и может начать генерировать неточные ответы ("галлюцинации"). Для предотвращения этого рекомендуется периодически очищать контекст сессии — нажмите иконку очистки в правом верхнем углу окна чата. Подробно про ограничения LLM можно почитать тут: [Ограничения LLM](../ai/ai-chat-llm.md#ограничения-llm).