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.
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.
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.
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.
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.
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.