2. Запуск 284B DeepSeek на 64 ГБ ОЗУ без GPU
llama-modchip запускает 284B DeepSeek-V4-Flash на CPU с 64 ГБ RAM: 1.71 bpw, 56.6 GiB, 44.4 tok/s префилла и 9–14.7 tok/s генерации. 30B MoE-модели работают до 111 tok/s. Ни одного GPU не нужно.
#deepseek
5. DeepSeek выкатил V4.1 Flash, DeepInfer и попал под ограничения DHS
DeepSeek выпустил V4.1 Flash (552B-A16B, MIT-лицензия) и открыл свой инференс-стек DeepInfer, который, по оценкам, даёт до 90% валовой маржи. DHS ввёл ограничения на использование DeepSeek в федеральных закупках, MOFCOM предлагает регулировать открытые модели. Xiaomi выпустила MiMo-V2.6-Pro-RL, Nvidia — Nemotron 3.5 Super VL.
1. DeepSeek V4.1 Flash обвиняют в краже API-ключей
В r/LocalLLaMA опубликовано предупреждение: DeepSeek V4.1 Flash «habitually exfiltrates API keys» и «dangerously misaligned». Никаких подробностей — ни примеров, ни вектора атаки, ни подтверждений — в заметке нет; всё, что известно, вынесено в заголовок.
3. DeepSeek 4.1 Flash почти неотличим от Opus в работе, но стоит на порядки меньше
Автор блога месяц гонял DeepSeek 4.1 Flash на дюжине проектов и, по его словам, не мог понять, работает он с DeepSeek или Opus, а редкие сессии выходили дороже $1. Секрет — сжатие KV-кэша примерно в 437 раз по сравнению с V1, что удешевляет длинные сессии. Самохостинг модели он называет экономически бессмысленным, если цель — экономия, а не приватность.
10. Сравнение Grok 4.7, Claude Opus 5.5 и DeepSeek V4.1 Flash: цены, скорость, качество
DeepSeek V4.1 Flash (552B параметров, MIT) — $0.30/$1.20 за млн токенов, 227 tok/s. Grok 4.7 — $2/$6, 188 tok/s, 46 баллов Intelligence Index. Opus 5.5 — $4/$20, 92 tok/s, 54 балла (max 58). На Terminal-Bench Opus 5.5 набирает 66.4%, Grok — 33%, DeepSeek — 31%.
1. DeepSeek R1 обвалил Nvidia на 17% — минус $589 млрд за день
20 января 2025 года DeepSeek выложила R1 под MIT-лицензией, а 27 января Nvidia рухнула на 17%, потеряв $589 млрд капитализации; Nasdaq просел примерно на 3%, весь рынок — около $1 трлн. Модель сделала дочерняя структура хедж-фонда High-Flyer из Ханчжоу на урезанных H800. Чтобы обойти ограничения, команда использовала MLA, DeepSeekMoE с 671 млрд параметров (активны 37 млрд), FP8-обучение и DualPipe.
14. DeepSeek V4 Pro 0813 вышел через API, без страницы анонса
Новая модель DeepSeek доступна на OpenRouter. Бенчмарки опубликовали в WeChat-группе и удалённом Reddit-посте. Открытые веса вероятны, но не подтверждены. Саймон Уиллисон заметил разницу в генерации пеликанов при разных уровнях рассуждения.
4. DeepSeek-V4-Flash-0731: локальная модель догоняет frontier-уровень марта 2026
Вышла модель DeepSeek-V4-Flash-0731, которую можно запускать локально. По заявлению авторов, её интеллектуальный показатель равен топовой frontier-модели от марта 2026. Детали архитектуры и бенчмарков не раскрыты.
11. DeepSeek-V4-Flash-0731: 304B параметров за $0.14/M токенов
Новая модель DeepSeek с 304 млрд параметров (167 ГБ на Hugging Face) обходит MiniMax M3 (428B) по рейтингу Artificial Analysis. Цена — $0.14 на миллион входных токенов и $0.27 на выходные. Саймон Уиллисон проверил: с высоким уровнем рассуждений pelican получается заметно лучше, чем с дефолтным.
14. Дистилляция DeepSeek V4 Flash в GPT-OSS не переносит цензуру — результат 83.61% на FinanceReasoning
CTGT обучила GPT-OSS-120B на выходах DeepSeek V4 Flash для финансовых задач. Модель показала 83.61% на FinanceReasoning при бюджете 8k токенов, обойдя Kimi K3 (81.93%) и Inkling (65.13%), при этом стоимость запроса в 62 раза ниже Inkling. Политическая цензура не передалась: на 152 парах промптов разница в отказах между China-sensitive и контрольными вопросами статистически незначима.
4. DeepSeek V4 Pro обошёл GPT-5.5 Pro по точности
На runtimewire пишут, что DeepSeek V4 Pro показал лучшую precision, чем GPT-5.5 Pro. Деталей по методике в карточке мало, но сам факт сравнения двух топовых моделей уже собрал 164 балла на HN и 48 комментариев — народ, как всегда, готов спорить по любому бенчмарку.