Новости про DeepSeek-V4.1-Flash-1017

США запретили DeepSeek и ПО на базе его моделей в гражданских федеральных системах, сославшись на угрозы безопасности. Китай осудил решение и пригрозил контрмерами, хотя внутри страны блокирует ChatGPT, Claude и Gemini. Обе стороны используют национальную безопасность для защиты рынков, превращая спор в политический сигнал и возможное обострение гонки за лидерство в сфере ИИ. #AI #DeepSeek #USChina #TechPolicy

DeepSeek открыл исходный код DeepInfer — движка вывода на Apache 2.0 для быстрой и дешёвой модели V4.1-Flash. Он основан на vLLM, использует оптимизированные вычисления, распределение по чипам и ускоренную генерацию, снижая затраты и энергопотребление. Код будущих моделей и deepseek-recipe тоже будет открыт, усиливая ценовую конкуренцию с западными компаниями. #ИИ #DeepSeek #OpenSource #ИнфраструктураИИ

Министерство внутренней безопасности США запретило федеральным гражданским ведомствам использовать ИИ DeepSeek. Существующие продукты нужно удалить, а новые закупать нельзя; запрет распространяется на связанные компании и сторонние сервисы на базе DeepSeek. Срок и конкретные причины не указаны. #DeepSeek #ИИ #США #Кибербезопасность

MiniMax M3.1 Flash показывает, что ценовая гонка в сфере ИИ в Китае не знает нижних пределов: модель набирает 42 балла в Intelligence Index, поддерживает контекст до 1 млн токенов для текста и изображений и стоит около $0,22 за задачу. DeepSeek лидирует в целом, но 93% галлюцинаций MiniMax — серьёзный недостаток. Открытые веса выйдут 23 октября. #ИИ #MiniMax #DeepSeek #ОткрытыйКод

Китайская компания Deepseek выпустила компактную модель V4.1-Flash-1017, которая обходит более крупных конкурентов (Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol) в задачах кодирования и AI-агентов, при этом резко снижая затраты — менее $0.20 за задачу против $2–$10 у конкурентов. Модель с открытыми весами доступна на Hugging Face и ModelScope. Deepseek также открыл доступ к внутреннему поисковому движку через Search и Fetch API. #Deepseek #ИИ #LLM #Кодинг #OpenSource

Deepseek ставит AGI-исследования и открытые модели выше краткосрочной прибыли при миллиардных инвестициях и коммерческом давлении. #Deepseek #AGI #ИИ #ОткрытыеМодели #Технологии

Deepseek разрабатывает свой AI-чип для инференса, чтобы снизить зависимость от Nvidia и Huawei при ограничениях США. Стартап на ранней стадии тихо нанимает инженеров и обсуждает производство с компаниями, собирая $7B при оценке $52–59B. #AI #Чип #Deepseek #Технологии #Инференс

DeepSeek партнерится с Huawei и выпускает открытые инструменты для чипов Ascend, включая TileLang — язык программирования, проще CUDA от Nvidia. В релиз входят библиотеки вычислений, передачи данных и оптимизированный супернод из 128 чипов Ascend 950. Шаг адресует главную проблему КИтая: у нацчипов не хватает софта, чтобы конкурировать с экосистемой CUDA (4 млн разработчиков). SemiAnalysis: CUDA теряет ров для стандартных задач, но лидирует в агентных нагрузках. Стек CANN Huawei — единственный кроме CUDA, поддержавший DeepSeek V4 в день релиза. #ИИ #DeepSeek #Huawei #Ascend #TileLang #CUDA #ChinaTech

Deepseek V4.1-Flash резко снижает операционные расходы нейроагентов сжимом кэша KV и распределением вычислений между обработкой ввода и генерацией текста. Открытая модель сокращает потребность в памяти до 437 раз по сравнению с V1, сохраняя соперничество с закрытыми моделями в задачах кодирования, и делает эффективный долготекстовый ИИ более доступным. #Deepseek #AI #V41Flash #LLM #CostEfficiency

Deepseek представляет V4-Flash-Vision-Exp — экспериментальную мультимодальную модель, близкую к Opus 4.8 по агентским бенчмаркам. Добавлено понимание изображений с сохранением текстовых способностей. Фокус на визуальных агентских процессах с интеграцией инструментов. Поддержка JPEG/PNG/GIF/WebP через API OpenAI/Anthropic. Гибкая загрузка: Base64, URL (32 МБ) или бесплатный Files API (64 МБ). Автонормализация до ~800 px, макс. 384 токена/изображение, до 600 изображений/запрос. Цены как у V4-Flash. Выпущен Harness 0.1.1 с поддержкой модели. #Deepseek #МультимодальныйИИ #ВизуальнаяМодель #АгентскиеПроцессы #РелизИИ

Deepseek выпустил обновление модели V4-Pro с улучшенными результатами в бенчмарках, открыл Deepseek Harness под лицензией MIT и ввел новую систему пиковых и непиковых тарифов API, начиная 16 августа, после чего кэш-запросы станут значительно дороже. #Deepseek #ИскусственныйИнтеллект #Модель #ЦеныAPI #АгентскийФреймворк

Модель MAI Code 1.1 Flash от Microsoft уступает Deepseek по цене и производительности, подчеркивая сдвиг стратегии на проприетарную фиксацию рынка вместо открытых альтернатив. #Microsoft #ИИ #Deepseek #MAI #КодМодели

Deepseek представил V4-Pro и V4-Flash: открытые модели ИИ с до 1,6 триллиона параметров и окном контекста 1 миллион токенов. Новая гибридная архитектура внимания кардинально снижает вычислительные требования, позволяя цены значительно ниже, чем у OpenAI, Google и Anthropic. Оптимизированы для агентских задач и проверены на оборудовании Huawei — Quantum leap в доступном высокопроизводительном ИИ. #Deepseek #V4 #ОткрытыйИИ #Эффективность #AI

Новая модель Microsoft MAI Code 1.1 Flash проигрывает Deepseek по цене и производительности, что противоречит заявлениям компании об открытом ИИ. Это стратегия владения экосистемой: проприетарные модели стоят дороже и дают худшие результаты, залокая пользователей в Microsoft-экосистеме. #AI #Microsoft #Deepseek #ОткрытыйКод #БattleМоделей

Google и OpenAI предупреждают об атаках дистилляции, клонирующих их ИИ-модели. Google зафиксировал 100 000+ запросов к Gemini для извлечения шагов рассуждений, называя это кражей ИС. OpenAI обвиняет DeepSeek в копировании американских моделей и отмечает масштабное энергетическое расширение Китая. Дистилляция позволяет конкурентам обходить затраты в миллиарды долларов на обучение. Малые компании с проприетарными моделями также под угрозой. #ИИ #Дистилляция #БезопасностьИС #DeepSeek #ТехНовости

Composio протестировал DeepSeek V4 Flash в четырёх фреймворках агентов на 30 реальных задачах. Claude Code — самый быстрый (122 с/задача), но дорогой ($0,195/успех). Oh My Pi — лучший успех (17/30), но медленный (272 с). OpenCode — дешевле всех ($0,073/успех). Успех схож, но расходы отличаются в 3 раза, скорость — в 2,2. Выбор фреймворка критичен для стоимости и производительности. #ИИ #AgentFrameworks #ClaudeCode #DeepSeek #Бенчмарки

Новая Deepseek V4 Flash "0731" набирает 50 баллов в Intelligence Index — всего на 1 меньше, чем GPT-5.6 Luna от OpenAI, но стоит на ~60% дешевле. Преимущества: скидка кэша 98% (стандарт 90%), на 12% меньше токенов, крупный скачок в агентских задачах (GDPval: 1189→1559 Elo). Архитектура та же: 284B/13B параметров, контекст 1M, лицензия MIT на Hugging Face. Лучшее соотношение цена/качество среди бюджетных ИИ. #Deepseek #ИИ #LLM #OpenSource #ЦенаКачество

Deepseek выпустил V4-Pro (1,6 Т параметров) и V4-Flash (284 Б) — открытые MoE-модели с контекстом 1 М токенов под лицензией MIT. Гибридное внимание радикально снижает вычисления: V4-Pro требует 27% FLOPs и 10% KV-кэша от V3.2, V4-Flash — всего 10% и 7%. Цены ломают рынок: V4-Flash $0,14/$0,28 за 1 М токенов, V4-Pro $1,74/$3,48 — в разы дешевле OpenAI, Anthropic, Google. Обучение на 33 Т токенов с дистилляцией от собственных специализированных моделей. Оптимизированы под агентские задачи, тестированы на Nvidia и Huawei Ascend. V4-Pro лидирует среди открытых (1554 Elo), но отстает от флагманов на 3-6 месяцев. #Deepseek #V4 #OpenWeights #AgenticAI #AIPricing

Новый Deepseek V4 Flash «0731» почти догнал GPT-5.6 Luna от OpenAI (50 против 51 балла) за 60% меньшую стоимость. Преимущества: скидка на кэш 98% (стандарт 90%), на 12% меньше токенов, крупный скачок в агентских задачах (GDPval: 1189→1559 Эло), меньше галлюцинаций. Та же архитектура 284B/13B, контекст 1М, лицензия MIT на Hugging Face. Лучшее соотношение цена/качество. #Deepseek #ИИ #LLM #OpenSource #ЦенаКачество

Deepseek DSpark ускоряет инференс ИИ на 60-85% через спекулятивное декодирование: лёгкая модель предлагает батчи токенов, которые проверяет большая. Работает на Gemma, Qwen, DeepSeek-V4-Pro (MIT на HF/GitHub). Стратегический выигрыш для Китая/ЕС под эмбарго чипов США: больше производительности на GPU. Парадокс Джевонса: высвобождённые ресурсы могут уйти на рост спроса, а не экономию. Краткосрочный рычаг в чиповой геополитике. #AI #Deepseek #DSpark #ChipWar #InferenceOptimization