Сравнение DeepSeek v3.2 с моделями тир-1 на задаче текстового анализа

Статья посвящена сравнению модели DeepSeek v3.2 с другими тир-1 моделями на задаче текстового анализа. Рассматриваются аспекты, n-граммы и ядро темы, а также результаты работы различных моделей в контексте выбора SEO-агентства.

Бегло сравнил DeepSeek v3.2 с «тир-1» моделями на задаче текстового анализа

Дисклеймер:Это небольшой тех-пример, а не полноценный валидный эксперимент. Результаты нельзя обобщать на все задачи. А тем более считать, что это какая-то реально рабочая задача или инструмент.

Что за задача

Нужно по одному поисковому запросу и интенту:

выделить важные аспекты удовлетворения поискового интента на странице; Типа какие блоки нужны на странице.
подобрать n-граммы (2–5 слов) к этим аспектам;
выделить ядро темы — фразы, которые описывают всю страницу в целом.

Модель должна:

Взять тексты конкурентов по запросу.
Выделить из них аспекты темы.
Из полу грязного списка ~1500+ n-грамм выбрать те, которые лучше всего описывают каждый аспект и формируют ядро темы…

…

Читать полностью в Telegram → Максим Котёнков: SEO и AI-автоматизация.

Аналитика и трекинг, Аналитика, тренды и мнения, Гайды и обучение, Исследования и статистика, Обзоры рынков

Тематика: SEO-продвижение, SEO, ASO и контентные стратегии

Оставить комментарий к посту

Ещё статьи автора

Достижения недели: рождение сына и новые релизы в SEO

13.02.2026 (15:47)

Неделя выдалась насыщенной: рождение сына, рост участников школы и релиз генератора SEO-ТЗ. Готовятся новые материалы по генерации контента и исследованию текстовой релевантности.

Добавление файлов в проекты и ботов для буста качества генерации контента

06.02.2026 (14:08)

Статья рассматривает возможности подключения базы знаний к проектам на основе LLM, а также преимущества использования файлов для улучшения генерации контента с помощью ИИ.

Как просто и быстро поднять качество генерации текстов за счет добавления материалов к чату

04.02.2026 (12:32)

Статья обсуждает методы повышения качества AI-контента, включая подключение базы знаний и использование глубоких исследований для генерации текстов. Приводятся примеры и сценарии работы с AI.

Деградация ответа нейросетей при перегрузе количества правил

16.12.2025 (15:52)

В статье рассматривается исследование, показывающее, как нейросети деградируют в ответе с увеличением количества требований в промте. Приводятся примеры тестов и рекомендации по сегментации задач.

Релиз DeepSeek-V3.2: и что тут вообще есть интересного для SEO

04.12.2025 (11:31)

Китайская команда DeepSeek представила новую модель с обновленным механизмом внимания, позволяющим экономить ресурсы и улучшать извлечение информации для SEO. Обзор ключевых особенностей и преимуществ.

AffGate.com — независимая аналитическая платформа по iGaming, SEO и digital-маркетингу.

Мы собираем данные из официальных источников, структурируем информацию о рынках, компаниях и технологиях, и делаем индустрию прозрачнее и понятнее для специалистов.

Политика конфиденциальности

Условия использования

AffGate.com не является онлайн-казино и не предоставляет доступ к азартным играм. Вся информация доступна исключительно в образовательных и аналитических целях.

Наверх