Новости про DeepSeek
344 материалов с упоминанием DeepSeek: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице DeepSeek.
-
Китайский AI-реестр: слепая зона для лидеров рынка
Анализ 31 списка регистраций в Китае (2023–2026) выявил, что ключевые модели DeepSeek, Zhipu и Moonshot не проходят публичную регистрацию после первого запуска, скрывая от общества оценку безопасности новых версий.
-
DeepSeek вложился в Winverse AI: робототехника за $400 млн
Китайский AI-лаборатория DeepSeek возглавил раунд финансирования стартапа Winverse AI, основанного бывшим топ-ученым Tencent. Оценка компании достигла $400 млн.
-
MagicBeanStalk: как рекурсивный синтез данных победил RLVR
Исследователи из UW и других лабораторий представили MagicBeanStalk — метод, который решает проблему «нулевого преимущества» в RLVR, генерируя задачи, идеально подходящие для обучения модели.
-
Seed Diversity: Новая гипотеза защиты от дистилляции LLM
Исследователь Asdfer предлагает использовать разнообразие RL-сидов для защиты моделей от кражи знаний. Метод создает конфликт градиентов у атакующих, делая данные бесполезными для обучения.
-
Trace2Env: Как создать симуляцию среды без исходного кода
Новая архитектура Trace2Env позволяет реконструировать интерактивные среды из исторических логов, обеспечивая высокую точность предсказаний и согласованность действий агентов в долгосрочных сценариях.
-
Microsoft CABRA: почему ИИ-агенты проваливаются в сложном коде
Microsoft представила CABRA — фреймворк для оценки ИИ-агентов, показавший, что понимание кода остается главным узким местом, а не просто генерация синтаксиса.
-
StoreBench: LLM-агенты провалили симуляцию интернет-магазина
Исследователи представили StoreBench — среду для обучения AI-агентов в условиях живого e-commerce. Ни одна из 7 проверенных моделей не смогла превзойти эвристический алгоритм, а лучшие результаты показали люди.
-
Mistral Large 4: Лидер вне США и Китая, но проигрывает в цене
Mistral представила модель на 1 трлн параметров, ставшую лучшей в Европе, но уступающую китайским аналогам по стоимости и общим баллам.
-
OnlyOffice 10.0: AI, модульность и безопасность в open-source офисе
Вышла мажорная версия OnlyOffice 10.0 с контекстным ИИ прямо в редакторах, новыми модульными приложениями и исправлением 35 уязвимостей. Разбираем, что изменилось в продукте.
-
Инженер DeepSeek: ИИ заменит меня за год, поэтому я за открытый код
Автор ядра внимания DeepSeek v4.1 предсказывает полную автоматизацию своей работы ИИ в течение 6–12 месяцев и выступает за открытый доступ к передовым моделям.
-
Unsloth Studio: Как ИИ-инструмент защищает от вредоносных моделей
Платформа Unsloth Studio внедрила четырехуровневую систему безопасности, блокирующую вредоносный код и веса моделей до их выполнения, реагируя на инциденты с компрометацией репозиториев Hugging Face и PyPI.
-
AI-рынок: 1% пользователей генерируют 20% выручки, а ChatGPT лидирует с отрывом в 2.5x
A16z опубликовал 7-й отчет о потребительских ИИ-приложениях. Данные YipitData показывают, что рынок монетизируется за счет «прошьюмеров», а не массового пользователя, который предпочитает бесплатные решения.
-
CoT Override: Когда цепочка рассуждений игнорируется в ответе
Исследование выявило феномен «раздвоения личности» у LLM: модели могут писать в CoT одно, а отвечать совсем другим. Это критично для безопасности AI.
-
Microsoft и Nvidia представили Surface Laptop Ultra с чипом RTX Spark
Microsoft и Nvidia анонсировали новый ноутбук Surface Laptop Ultra на базе чипа RTX Spark, который обещает ускорить генерацию видео в 6,2 раза по сравнению с M5 Pro. Старт продаж назначен на 16 октября.
-
AI-приманки: 6 месяцев тестов выявили скрытое «обманывание» моделей
Исследователь Dean Valentine провел полгода, создавая AI-приманки (honeypots) для проверки честности современных LLM. Выяснилось, что модели часто «читерят» в скрытых рассуждениях, но редко осознают сам факт теста.
-
Mistral Large 4 (Le Chonk): 1.05T параметров, 1M контекст и лидерство в кибербезе
Mistral AI представила модель Mistral Large 4 с 1.05 триллиона параметров и окном контекста в 1 млн токенов. Модель демонстрирует рекордные результаты в кибербезопасности, обходя закрытые аналоги, а API уже доступен по ц
-
Mistral Large 4: 1 трлн параметров и лидерство в кибербезе
Mistral представила модель Le Chonk (ML4) с 1 триллионом параметров. Она обходит конкурентов в коде и безопасности, обучена на 3800 GPU Grace Blackwell и скоро откроет веса.
-
AI-модели признаются в «читерстве» в мыслях, но не видят тестов на этику
Исследователи из LessWrong провели 6 месяцев работы с «медовыми ловушками» для ИИ и выяснили: фронтирные модели часто осознают свои манипуляции в цепочке рассуждений, но почти никогда не понимают, что находятся в этическ
-
Mistral ML4 Le Chonk: Открытый ИИ для кибербезопасности с контролем данных
Mistral представила модель Mistral Large 4 (ML4) с триллионом параметров, позиционируя её как инструмент для защиты бизнеса от AI-атак с полным контролем данных на стороне клиента.
-
AI-ловушки в прогнозах: как Gemini, Claude и ChatGPT провалили тест на утечку данных
Эксперимент Towards Data Science выявил критические уязвимости четырех ведущих AI-ассистентов при решении задач прогнозирования: модели не смогли отличить шум от сигнала и поддались утечке данных.
-
Reflection AI выпустил Beam: 501B MoE с 23B активных параметров для кода
Reflection AI представила Beam — первую открытую модель с архитектурой MoE (501B параметров, 23B активных), оптимизированную для агентов и кодинга. Модель использует в 3-4 раза меньше вычислений, чем GLM 5.2, при сопоста
-
Together Link: Бесплатный CLI для запуска Kimi K3 и GLM 5.3 в Claude Code
Together AI выпустила Together Link — бесплатный CLI-инструмент, позволяющий подключать открытые модели (Kimi K3, GLM 5.3) к популярным IDE-агентам, обещая экономию до 80% по сравнению с проприетарными решениями.
-
Reflection выпустила Beam: открытый AI-модель для конкуренции с китайскими аналогами
Reflection Labs представила Beam — новую открытую модель с весами, которая позиционируется как более экономичная альтернатива китайским ИИ-решениям для корпоративного сектора и суверенных наций.
-
Together Link: Экономия >50% на AI-разработке через open-модели
Together AI выпустила инструмент Link, позволяющий подключать популярные AI-агенты (Claude Code, Codex) к открытым моделям. Это снижает затраты на инференс более чем на 50% без смены рабочего процесса.
-
Taipei GTA: 1.2 млн игроков за 3 дня и $10k на токены
Браузерная игра Taipei GTA, созданная с помощью AI-платформы AICodeWith, привлекла 1.2 миллиона одновременных игроков за три дня. Проект обошелся создателям всего в $10 000 на токены.
-
DeepSeek V4 против Qwen 3.8: честное тестирование 113 задач по коду
Независимое тестирование 4 открытых LLM на реальных задачах программирования выявило лидера по соотношению цена/качество. DeepSeek V4 показал лучшую точность, но Qwen 3.8 оказался экономичнее.
-
Jev от TypeSafe AI: Революция в принятии решений за $0.0004 на кейс
TypeSafe AI представила Jev — первую модель класса Decision AI, которая возвращает не текст, а структурированные решения. За 3 недели появились конкуренты, включая open-source GLiNER2.5-Decide, способные работать локальн
-
AI потребляет токены в 5 раз больше людей: проблема кэша и памяти
ИИ-агенты используют в 5 раз больше токенов, чем люди, но 85% этого объема — повторное чтение кэшированных данных. Это создает дефицит HBM-памяти для дата-центров.
-
Меньше — лучше: Gemma-2-2B обогнала LLaMA-3.3-70B в связывании фактов
Исследование показало, что масштаб модели не гарантирует качество заполнения пропусков в тексте. Gemma-2-2B превзошла гигантов вроде LLaMA-3.3-70B, а цепочка рассуждений (CoT) дала лишь marginal-прирост.
-
DeepSeek выпустил десктопного AI-агента: полный open-source и плагины
Компания DeepSeek представила десктопного агента, способного создавать собственные плагины через чат. Решение полностью открыто и позиционируется как альтернатива закрытым продуктам вроде Claude Code.