DeepSeek — August 2026

Давно хотел прочитать наизанятнейшую работу, опубликованную в начале лета на arXiv. Название этого труда ещё недавно сошло бы за синопсис фантастического романа: «Моделирование человекоподобных обществ земного масштаба с миллиардом агентов». Тринадцать авторов из семи китайских институтов, среди которых Университет науки и технологий Китая, Цинхуа, Фудань и пекинская академия Чжунгуаньцунь, описывают в ней систему Light Society, «лёгкое общество», внутри которой живёт больше миллиарда искусственных существ, и у каждого есть личность, память, убеждения и желания. В списке авторов стоит Те-Янь Лю, человек, много лет строивший машинное обучение в Microsoft Research Asia, и такие имена под такой заявкой означают, что перед нами инженерный отчёт о работающей системе. Первая версия появилась ещё летом прошлого года, и целый год, пока публика спорила о чат-ботах и генераторах картинок, её тихо доводили до нынешнего вида.

Агентные модели общества существуют давно, и всю их историю душило одно ограничение. Агент в такой модели был набором простых правил, толпа агентов вела себя предсказуемо, и ничего похожего на человеческую сложность из неё не вырастало. Большие языковые модели это ограничение сняли, искусственный человек научился рассуждать, помнить и хотеть, но думает он дорого, и миллиард таких думающих не потянул бы ни один вычислительный кластер планеты. Авторы обошли это конструкцией mixture-of-models. В узловые моменты за агента думает полноценная большая модель, Gemini, GPT или DeepSeek, а в остальное время её манеру воспроизводят дешёвые дистиллированные суррогаты, от крошечной Qwen на шестьсот миллионов параметров до обычных регрессий и решающих деревьев, натасканных подражать учителю. Разум выдаётся существу по требованию, как лекарство по рецепту, и общество из миллиарда думающих становится по карману одной лаборатории.

Источники умело подобраны. Демографию, ценности и взгляды агентам раздали из World Values Survey, всемирного опроса, который с начала восьмидесятых волна за волной идёт по десяткам стран и записывает, во что люди верят, кому доверяют, чего боятся и на что надеются, вплоть до готовности оправдать взятку и степени доверия к соседям. Искусственное население собрано из реальных человеческих профилей, поэтому в нём есть бедные и богатые, верующие и циники, и ведёт оно себя соответственно. Получился статистический слепок человечества, и в этом слепке почти наверняка есть строка, похожая на вас.

Проверяли систему на двух классических сюжетах. Сначала игры на доверие, старый инструмент экспериментальной экономики, где участник решает, сколько денег отдать незнакомцу в расчёте на взаимность; искусственная популяция вела себя в них неоднородно и по-человечески, как ведут себя живые разные люди, а не один размноженный бот. Потом запустили распространение мнений на полном миллиарде: сеть построили по модели Барабаши и Альберта, с теми же узлами и хабами, что у реальных соцсетей, двести миллионов агентов назначили лидерами мнений, восемьсот миллионов ведомыми, вбросили тему и смотрели, как позиция катится по толпе и как толпа под ней меняется. Общество размером с человечество оказалось вычислимой задачей, а разброс результатов между отдельными запусками измеряется тысячными долями процента.

Авторы формулируют осторожно, как принято в препринтах. Платформа для проверки гипотез, инструмент контрфактических экспериментов. В переводе с академического это значит, что отныне можно не гадать, как страна отреагирует на выборы, обвал рынка, эпидемию или новый налог, и не держать для этого армию социологов с анкетами. Запускаешь слепок, применяешь к нему событие, снимаешь результат. Копия отвечает быстрее оригинала, не устаёт, не врёт интервьюеру, не вешает трубку и не требует, чтобы её мнение учли. Предвыборный штаб, центральный банк и министерство безопасности получают один и тот же прибор, различаться будут только вопросы, которые они ему задают. Инфраструктура таких симуляций выросла быстрее, чем кто-либо успел это заметить, и опросная социология доживает свои последние спокойные сезоны.

В 2003 году Ник Бостром напечатал статью с вопросом в заголовке, живёте ли вы в компьютерной симуляции, и это рассуждение с тех пор пересказали на всех кухнях мира. Если технологические цивилизации доживают до способности запускать симуляции собственного прошлого, то симулированных умов в сумме становится больше, чем настоящих, и статистика начинает работать против вашей уверенности в собственной реальности. У Бострома там развилка из трёх исходов, либо цивилизации гибнут раньше, чем дорастают до таких машин, либо им почему-то неинтересно их запускать, либо вы внутри одной из них. Двадцать лет вся конструкция считалась салонной логической игрушкой, и спор шёл о вероятностях. Теперь средняя ветка развилки, та самая, где цивилизациям неинтересно, выглядит слабее остальных, потому что интерес налицо и оформлен препринтом. Первое поколение населённых миров уже включено, обитателям выдали память, желания и биографию, а выключат их, когда данные будут собраны. Насколько нам известно, эти обитатели ничего не сознают, и вся разница между такой конструкцией и Матрицей из фильма держится сегодня на словах «насколько нам известно».

Машина, которая предсказывает общество, тем же движением им управляет. Кто способен прогнать десять версий пропагандистской кампании на цифровом слепке страны и выбрать самую заразную, тот выбирает будущее из готовых исходов, как блюдо из меню. Реформу, цену, репрессию, войну можно сначала примерить на копию, у которой нет ни профсоюзов, ни адвокатов, ни памяти о предыдущем опыте, и политика превращается в подобие продуктовой разработки, где неудачные версии будущего до жителей не доезжают. Раньше такое называли социальной инженерией и писали об этом антиутопии, теперь это называется контрфактическим экспериментом и проходит рецензирование. Заметить это со стороны оригинала нельзя, потому что эксперимент ставится на вас, но без вас, в помещении, куда социология не заходит. Опрос и голосование рядом с этим выглядят рудиментом, данью эпохе, когда мнение приходилось спрашивать у его носителя.

World Values Survey десятилетиями записывал ответы живых людей, и строка с вашими параметрами, возраст, доход, образование, вера, страхи, в его таблицах скорее всего есть. Значит, где-то в том миллиарде уже ходит агент, собранный по этой строке. Он уже прожил кризисы, которые для вас пока не наступили, уже кому-то доверился в игре на доверие, уже поменял позицию под нажимом двухсот миллионов назначенных лидеров, и то, как он себя повёл, лежит в таблице результатов. Таблицу читают люди, которых вы никогда не увидите...

🔴 Больше Хроник Конца Времён — @Secretariatus

‍#CHIP_новости

ChatGPT, Grok и DeepSeek прямо на запястье. Вышли часы Rollme за $40, которые лучше любых Apple Watch

AI Watch 2 и AI Watch 3 получили поддержку популярных ИИ-моделей, мониторинг здоровья и до 14 дней автономной работы.

Подробнее здесь

📱 Подписывайтесь на Chip | Мы в MAX

CrowdStrike 2026 Threat Hunting Report and Nvidia NIM updates

The CrowdStrike 2026 Threat Hunting Report confirms that AI systems are now primary targets for attackers, with intelligence teams tracking 290 distinct adversary groups. The era of AI serving exclusively as a tool for bad actors has ended, as the window to exploit infrastructure shrinks.

Attackers are moving from using AI to hitting the models themselves, turning cloud workloads into the next supply chain battlefield. While Alibaba is chasing scale with a new 2.4 trillion parameter multimodal model, the practical focus is shifting toward infrastructure security and deployment efficiency.

Nvidia is currently offering free API access to high-performance models like Kimi K3, DeepSeek V4, and GLM 5.2 through its NIM platform. Their V4-Flash model is designed for cost-efficiency, reportedly running 100 times cheaper than competing alternatives. This pivot toward lightweight, optimized inference stands in sharp contrast to the resource-heavy training models that dominated the industry last year.

Defensive infrastructure is currently lagging behind offensive speed.

#AI #CyberSecurity #Nvidia

SiliconANGLE

Subscribe

DeepSeek V4 Flash 0731 (🔥 Score: 153+ in 1 hour)

Link: https://readhacker.news/s/72ffA Comments: https://readhacker.news/c/72ffA

Мини курсы по базам данных и веб приложениям

HTML-дашборды заменили Эксель. Если ты знаешь правила визуализации, то достаточно закинуть исходные данные в Дипсик (я уж не говорю про Клод), то получишь крутой дашборд. В нашей галерее таких много.

Но все равно это костыль, а не корпоративная система отчетности. Полноценная система состоит из двух частей:

1. База данных, которая обновляет данные и из файлов, и из других систем - 1С, Битрикс, API маркетплейсов и других

2. Портал - веб-приложение с управлением доступом, конфиденциальностью и др.

Из материалов Акселератора мы сделали бесплатные мини-курсы, с которыми вы сможете получить первые результаты.

Но даю я их за участие в интервью. Я уже спрашивал чего вам не хватает, и читал все ваши комментарии. Но мне важно понять контекст, я и провожу классические глубинные интервью.

Думаю, и вам будет интересно поучаствовать в таких, в вашей работе когда-нибудь пригодится такая методика интервью. Так что повторю запрос:

Если вы интересовались нашими курсами по ИИ или Акселератором, но не купили (отложили этот вопрос, нашли другое решение) — уделите 30 минут на интервью.

Это поможет либо сделать саму программу лучше, а может просто донести подходящими словами то, что и так уже есть в продукте.

Вам мини-курс в подарок и жирный плюс в карму 💝регистрация

🤖 DeepSeek prepara cambios en las tarifas de su API

La empresa china DeepSeek ha anunciado una próxima subida “considerable” de los precios de acceso a su API, después del fuerte aumento de la demanda tras el lanzamiento de DeepSeek V4 Flash.

El 1 de agosto, el modelo procesó 8 billones de tokens en un solo día, mientras que el 4 de agosto se registró una falta puntual de capacidad informática. Tencent y Zhipu también han incrementado sus tarifas en varias ocasiones, en un mercado marcado por la elevada demanda de recursos de computación.

🇨🇳 Suscríbete al canal @rollo_chino

Apple, очнись! Китайцы выпустили смарт-часы за копейки с ChatGPT, Grok, DeepSeek и кастомными циферблатами

Китайский бренд Rollme представил сразу две доступные модели умных часов с поддержкой нескольких ИИ-помощников — AI Watch 2 и AI Watch 3. Обе умеют работать с ChatGPT, Grok и DeepSeek, отвечать на сообщения и создавать циферблаты по текстовому запросу.

В линейку вошли квадратные Rollme AI Watch 2 с 1,99-дюймовым дисплеем и круглые AI Watch 3 с экраном диагональю 1,45 дюйма. Обе модели получили корпуса из алюминиевого сплава, а также полную совместимость со смартфонами на Android и iOS. Причём с них можно принимать звонки и отвечать на сообщения в Telegram и других мессенджерах.

Главная особенность новинок — встроенные ИИ-инструменты. Пользователь может обращаться к ChatGPT, Grok и DeepSeek прямо с запястья, задавать им вопросы и использовать их для различных задач на любом языке. Кроме того, часы позволяют создавать персонализированные циферблаты с помощью обычных текстовых запросов, в то время как на Apple Watch сторонние циферблаты вообще отсутствуют, как и нейросетевые помощники.

Разумеется, Rollme AI Watch отслеживают частоту сердечных сокращений, уровень кислорода в крови, сон и показатели женского здоровья, умеют считать калории и контролировать пульс во время тренировок. Поддерживаются режимы для бега, езды на велосипеде и ходьбы, а влагозащита в 3 ATM позволяет контактировать с водой на небольшой глубине.

Аккумулятора в обеих моделях в среднем хватает на 14 дней работы. Но самое забавное, что стоят Rollme AI Watch 2 и AI Watch 3 всего $39,99 или 3300 рублей на момент публикации поста.

Уважаемый пользователь DeepSeek API!

В ближайшем будущем мы планируем повысить общую стоимость услуг DeepSeek API; ожидается существенное увеличение цен. Пожалуйста, учитывайте это при планировании использования сервиса. Конкретные условия тарификации будут объявлены дополнительно. Следите за новостями на платформе Open Platform и проверяйте электронную почту для получения подробной информации.

Продолжение использования наших услуг после изменения тарифов будет означать ваше согласие с новыми условиями оплаты. Ну и так далее...

Команда DeepSeek

💸 СМИ: DeepSeek «значительно» повысит цены

Китайский ИИ-разработчик объявил о предстоящем резком росте стоимости своих сервисов. Точных цифр представители проекта не раскрыли.

Сейчас V4 Flash стоит $0,14/$0,28 за 1 млн токенов (вход/выход). Конкуренты уже намного дороже — Moonshot ($3/$15) и Anthropic Fable 5 ($10/$50).

Новости | AI | YouTube

Наш медицинский автор и атлет Ия Зорина использовала DeepSeek для создания плана тренировок.

Получилось не как на иллюстрации выше, а намного продуктивнее — удалось подготовиться к полумарафону, а еще получить лучшие результаты за всю жизнь 😍

Как ей это удалось и какие промпты она использовала, Ия рассказала в статье. Читать →

Подписаться

اگر دنبال یک API رایگان برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی هستید، بد نیست نگاهی به Inferx بیندازید. تعداد زیادی از مدل‌ها فعلا رایگان هستند DeepSeek V4 Flash، GLM، Qwen 3.6، Gemma 4 از همه بهتر اینکه اگر بعدا نیاز به شارژ حساب داشتید، امکان خرید کردیت با کریپتو هم وجود داره ⛓ https://inferx.net

#هوش_مصنوعی #AI #ChatGPT #Artificial_Intelligence #Inferx ┏━━━━━━━━┓ 〓 @AIPyth0n ┗━━━━━━━━┛

Доступен в России без костылей: как пользоваться бесплатным чат-ботом DeepSeek

В январе 2025 года чат-бот DeepSeek ворвался в новости как китайский конкурент ChatGPT, который обвалил акции Nvidia за один день. С тех пор прошло полтора года — и сенсацией нейросеть быть перестала. Зато она превратилась в рабочий инструмент, которым в России пользуются на равных с ChatGPT и Claude.

Разбираемся, что это за нейросеть, что умеет, как её применять на русском в 2026 году и чем веб-сервис и приложение отличаются от голой модели.

Читать →

Сохраняйте статью себе и делитесь с теми, кто еще не пользуется DeepSeek!

Подписаться

🆕 Добавление на сайт файлов llms.txt и llms-full.txt

Теперь вы можете добавить на сайт файлы llms.txt и llms-full.txt. Такие файлы могут стать частью стратегии GEO — оптимизации сайта, чтобы нейросетям было проще понимать и использовать его контент.

Это особенно полезно, если вы хотите, чтобы нейросети точнее отвечали на вопросы о вашем бренде, продуктах или сервисах.

Какие нейросети читают llms.txt:

Российские:

— Алиса AI (Яндекс) — GigaChat (Сбер) — YandexGPT

Международные:

— ChatGPT (OpenAI) — Perplexity AI — Google Gemini — Anthropic Claude — DeepSeek — Qwen (Alibaba) — SearchGPT (OpenAI)

Где найти: Настройки сайта 👉 SEO 👉 Дополнительно

#tildaupdates

DeepSeek стал акционером Unitree и договорились о разработке ИИ-моделей и воплощенного ИИ.

Китайский производитель гуманоидных роботов Unitree Robotics провёл IPO на шанхайской STAR Market.

Ранее мы делали большой обзор на тему того, какие есть большие вызовы у Unitree Robotics, есть ли там деньги?

Оценка компании составила $9 млрд, а привлекли они почти $900 млн.

Среди стратегических инвесторов такие компании:

DeepSeek купили акций на $21 млн с лок-апом на 36 месяцев.

Также Tencent, Kunlun Capital от CNPC и структура Southern Power Grid, все они купили акций по ~$20 млн каждый.

Но самое интересное - куда пойдут деньги.

Unitree говорит, что основные деньги нужны, чтобы построить «мозг» робота. Поэтому 85% денег будет потрачено на R&D.

А 15% - на расширение производства.

По сути, Unitree взяли одного из самых сильных игроков в больших моделях DeepSeek посадили их в акционеры на три года и сделали со-разработчиком своего продукта.

АІ-агенти тепер самі обирають модель для кожного кроку   Not Diamond випустила розумний роутер для coding-агентів. Він автоматично вирішує, коли використовувати дорогу модель, а коли можна перейти на дешевшу без втрати якості.   Роутер працює з Claude Code та іншими агентами. Перед кожною дією він оцінює складність завдання, розмір контексту, кількість токенів, історію сесії та стан кешу.   На Poly-SWE-bench система показала якість, близьку до Claude Opus 4.8 на максимальному рівні міркувань, але зменшила витрати на 39%.   На тесті LongCodeQA економія досягла 61%. Після додавання GLM 5.2 та DeepSeek V4 Flash витрати скоротилися вже на 66 відсотків, а якість зросла ще на 3,6%.   Система враховує навіть кеш. Іноді вона залишає дорогу модель, тому що перемикання обійдеться дорожче. В іншому випадку може спеціально скинути кеш та підключити сильнішу модель, якщо та швидше завершить завдання.   Not Diamond Code вже тестують стартапи та інженерні команди з Fortune 500.

Суды не приняли заключения DeepSeek по уголовному делу https://pravo.ru/news/265182/

Адвокат подготовил аналитическое заключение с помощию китайской нейросети, но две инстанции отказались приобщать документ к делу со ссылкой на нормы УПК.

🤖 DeepSeek написали на своей платформе, что планируют «значительно» повысить цены на свои API в ближайшее время

Уже и китайцы закручивают гайки 🫡

👋 Lama AI — #лама_news

▶️ Восточная мудрость против западного гигантизма.

Собственно, завирусилась из интервью Хэна его критика в адрес Nvidia, мол выжали они из себя все возможности кристаллов, дальше будет сложнее. Но вопрос куда шире блумбергской заметки. Проблема не только в потолке «закона Мура», но и в обновлении инфраструктуры, которую придется менять очень часто.

Если кратко, то Nvidia идет путем «все в одном», формируя целостные машины, вроде NVL72 «Vera Rubin», а Huawei ставит на модернизируемые модульные структуры. Но модульность влечет за собой изменения как в софтовом, так и в технологическом подходах:

Если пропорцию компонентов внутри такой машины нужно скорректировать, то вы не сможете этого сделать, потому что все детали, их соотношение и связи между ними уже зафиксированы.

А менять придется. Скорость изменения бизнес-требований опережает цикл проектирования железа. Во-первых, растет размер моделей. За год число параметров с 600 млрд скакануло до 1,6 трлн, а к следующему году ожидается 5-10 трлн. Во-вторых, KV-кэш раньше хранился в DRAM/CPU, теперь массово переносится на SSD. В-третьих, требование по задержке для инференса падает с 20 мс до 1 мс и т.д. Цельное шасси рискует устареть по пропорциям еще до выхода на рынок.

Выход Huawei нашел в оптике:

Если я перехожу на полностью оптическую связь, я могу делать более компактные блоки, и эти блоки можно произвольно комбинировать, просто соединив несколькими оптическими волокнами, находя оптимальную конфигурацию.

При этом оптика открывает не только возможность комбинирования внутри узла, но и позволяет стыковать их между собой в количестве на порядки выше. При работе с моделью на 20 трлн параметров, требующей сверхнизкой задержки, зона связи должна охватывать несколько сотен, а то и тысяч узлов.

В качестве решения речь зашла про NPO (near-package optics) – оптика «на кромке» чипа. Почему не в самом чипе? Потому что внутри корпуса жесткий нагрев, а показатель преломления оптических материалов чувствителен к температуре. Можно располагать на плате, соединяя его с чипом кабелем длиной до 50 см, как говорит Хэн: «Как осьминог с щупальцами», но это снижает надежность системы. Поэтому оптику подключают около чипа, на расстоянии до 5 см. При этом сам лазер резервируется. Он не выносится наружу для легкой замены при поломке, а дублируется внутри модуля.

Хэн признает, что мощности американских ЦОД больше а 5-8 раз, поэтому они идут в повышение эффективности использования. В том числе за счет работы с системой образования. По его словам, у Китая абсолютное преимущество, в Пекине и Шанхае у государственных исследовательских лабораторий – масштабы более десяти тысяч карт. За рубежом, в самых именитых заведениях, один факультет может иметь лишь тысячу карт или несколько сотен.

Бизнес при этом идет путем «достаточности». Хэн отмечает, что не видел избыточного дефицита, если команда действительно ценна, она так или иначе получает определенный объем вычислений. Избыток, который можно тратить бездумно, определенно нет. По его словам, нехватка мощностей – не самое узкое место и ссылается на Deepseek.

Команда Deepseek, говорит Хэн, выдающаяся. Их вычислительные ресурсы были довольно скромными, точно не в масштабе ста тысяч или миллиона карт, а в масштабе паре тысячи карт. Он хотел привести еще пример… но оборвался на полуслове. Подозреваем, что речь про Kunlun. В официальном отчете DeepSeek-V3 мы нашли ифнормацию о 2048 карт H800. По самым крупным оценкам западных аналитиков, объем может достигать 50 тыс.

☎️ Телекоммуналка в Telegram | в MAX

🔖Важная новость для разработчиков: DeepSeek готовится значительно повысить цены на API

Компания предупредила разработчиков о предстоящем значительном повышении цен на использование своего API. Уведомления уже появились в личных кабинетах DeepSeek Open Platform и были разосланы пользователям по электронной почте.

Пока DeepSeek не раскрыла, когда именно вступят в силу новые тарифы и насколько вырастут цены. Также неизвестно, затронут ли изменения все модели и тарифы одинаково 🤷‍♂️

DeepSeek пообещала сообщить подробности позже и рекомендует пользователям следить за обновлениями.

🔼По данным Bloomberg, повышение цен может быть связано с подготовкой компании к новому раунду инвестиций и возможному выходу на биржу. Сейчас API DeepSeek остается одним из самых доступных на рынке, однако дальнейший рост затрат на развитие AI-инфраструктуры может изменить ценовую политику.

#DeepSeek #AI #ИскусственныйИнтеллект #API #LLM #разработка

📷 BlueScreen | Digital Kazakhstan

DeepSeek предупредил о значительном повышении цен на API

Причина – взрывной рост нагрузки после выхода DeepSeek V4 Flash: 1 августа модель обработала 8 трлн токенов за сутки, а 4 августа фиксировалась нехватка мощностей. Компания обещает "существенный" рост тарифов в ближайшее время.

Tencent и Zhipu также уже не раз поднимали цены. Аналитики связывают это с дефицитом вычислительных ресурсов и переходом рынка от ценовых войн к рациональной экономике.

Байки лаовая ®️. Китай. Новости

DeepSeek предупредила разработчиков о «значительном» повышении цен на API в ближайшее время. Новые тарифы и дата перехода пока не объявлены.

Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:

Вход: $0,14 за 1 млн токенов Выход: $0,28 за 1 млн токенов

По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.

И этот демпинг сработал.

Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.

Получается классическая стратегия:

сначала - почти бесплатный доступ потом - массовое распространение затем - повышение цены

DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.

Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.

Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке.

#DeepSeek #LLM #API #AI

DeepSeek предупредила разработчиков о «значительном» повышении цен на API в ближайшее время. Новые тарифы и дата перехода пока не объявлены.

Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего:

Вход: $0,14 за 1 млн токенов Выход: $0,28 за 1 млн токенов

По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.

И этот демпинг сработал.

Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.

Получается классическая стратегия:

сначала - почти бесплатный доступ потом - массовое распространение затем - повышение цены

DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.

Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.

Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке.

#DeepSeek #LLM #API #AI

ИИ-агенты теперь сами выбирают модель для каждого шага

Not Diamond выпустила умный роутер для coding-агентов. Он автоматически решает, когда использовать дорогую модель, а когда можно переключиться на более дешевую без потери качества.

Роутер работает с Claude Code и другими агентами. Перед каждым действием он оценивает сложность задачи, размер контекста, число токенов, историю сессии и состояние кеша.

На Poly-SWE-bench система показала качество, близкое к Claude Opus 4.8 на максимальном уровне рассуждений, но снизила расходы на 39 процентов.

На тесте LongCodeQA экономия достигла 61 процента. После добавления GLM 5.2 и DeepSeek V4 Flash расходы сократились уже на 66 процентов, а качество выросло еще на 3,6 процента.

Система учитывает даже кеш. Иногда она оставляет дорогую модель, потому что переключение обойдется дороже. В другом случае может специально сбросить кеш и подключить более сильную модель, если та быстрее завершит задачу.

Все работает через локальный прокси. Код, запросы и ответы остаются на компьютере разработчика. Сервис получает только обезличенные данные, необходимые для выбора модели.

В раннем доступе компании экономят больше 20 процентов расходов на модели. Not Diamond Code уже тестируют стартапы и инженерные команды из Fortune 500.

Разработчику больше не нужно вручную выбирать между быстрой, дешевой и умной моделью. Агент делает это сам на каждом шаге работы.

dailyprompts.ru