DeepSeek — September 2026

🔔Онлайн-обучение «Нейросети в образовании»: ускорьте разработку учебных программ с помощью ИИ

Старт: 17 сентября Длительность: 1 месяц Организатор: Академия Эдюсон Для кого: учителя, репетиторы, HR-специалисты

Вы научитесь: — Ставить задачи российским и зарубежным нейросетям и быстро получать качественный результат. — Ускорять разработку курсов, конспектов и визуала. — Анализировать эффективность занятий и персонализировать подходы. — Внедрять ИИ в любые учебные процессы.

Формат обучения: — Онлайн-уроки и домашние задания с обратной связью. — Практика на реальных задачах. — Разработка собственной ИИ-системы работы методиста.

Навыки работы в ChatGPT, Claude, DeepSeek, в нейросетях от «Яндекса» и «Сбера» + других популярных инструментах.

Акция: Ваш подарок — бесплатный гайд с примерами автоматизации, чтобы освободить первые несколько часов уже на этой неделе

По промокоду СТАДИКА скидка 65% + рассрочка 0%. Зафиксируйте место на потоке до поднятия цен — и начните менять свою жизнь к лучшему уже сейчас.

Регистрация по ссылке

🐋 DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek выложил V4.1 Flash - принципиально новая архитектура нейросети.

📐 Размеры - 552B веса нейросети (MoE: 1 shared + 384 routed экспертов, 6 активных на токен) - 196B Engram-памяти сверху, итого ~748B в чекпоинте - Активных параметров: 8B на префилле, 16B на генерации - Контекст 1M, выход до 384k - Картинки нативно (свой ViT, обучен с нуля) - 45T токенов претрейна - Reasoning effort - целое число от 1 до 100, регулируется плавно.

🧠 8B/16B Активных пасеметров Архитектура Causal Encoder-Decoder: 40 слоёв разбиты на 20-слойный энкодер и 20-слойный декодер. Промпт прогоняется только через энкодер (8B активных), генерация идёт через декодер (16B), а глобальный KV декодера проецируется из выхода энкодера, а не считается на каждом слое.

🔎 Engram память 196B параметров. Два модуля (после 1-го и 14-го слоя), каждый - хеш-таблица на 384M строк в FP8. Для каждой позиции берутся 2-, 3- и 4-граммы token ID, хешируются по 8 головам и вытаскивают строки из таблицы (48 строк на токен), дальше learned gate решает, сколько этого подмешать в residual. Это не RAG и не KV-кеш — это память, адресуемая текстом. Аналогичные идеи реализованы в экспериментальной нейросети Qwen3.8-Flash-Next.

💾 KV-кеш Глобальный KV - 890 байт на токен.

Для сравнения на 1M контекста: - V4.1 flash - 0.85 ГБ - V4 Flash - 3.5 ГБ (V4.1 в 4 раза меньше) - GLM 5.3 (750B, тот же класс) - 93 ГБ, т.е. разница примерно 100× - Llama 3 70B в bf16 - 320 ГБ

📊 Бенчи (max reasoning effort) Terminal-Bench 2.1 — 90.6 (Opus 5 — 89.1), DeepSWE 74.2 (Opus 5 — 74.0), GPQA 90.9, Codeforces 3471. По агентским задачам обходит V4 Pro везде.

Это самый интересный релиз года по архитектуре нейросети: модель на 750B параметров, которую можно держать с миллионным контекстом на десятки клиентов, не выделяя под кеш половину памяти видеокарты.

Нейросеть показывает хорошие результаты на бенчмарках, но отстает от больших фронтирных моделей. Основной плюч v4.1 flash - это цена. Надеюсь выйдет Pro Версия нейросети на несколько триллионов параметров.

Веса нейросети: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

Доступно на моем сайте в чате и по API: https://rus-gpt.com/models

Deepseek topda, Anthropic SIdan gʻarazli yoʻlda foydalanish usullarini chop qildi.

Batafsil hafta yangiliklarining 11-sonida.

🤖 В России заработал первый закон об искусственном интеллекте

1 сентября 2026 года вступил в силу Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» — первый комплексный акт, регулирующий сферу ИИ в стране.

Что нужно знать о законе об ИИ?

▪️Закон рамочный — это закон, который задает общие принципы, понятия и направление регулирования, но не прописывает детальные механизмы их применения. ▪️Касается больших фундаментальных моделей (БФМ) — универсальных нейросетей с числом параметров от 1 млрд, служащие основой для создания других программных решений. Отечественные БФМ: GigaChat (Сбер), YandexGPT (Яндекс). Зарубежные: DeepSeek, ChatGPT, Claude, Gemini (число параметров последних двух публично не раскрывается). ▪️Вводит 2 категории БФМ: суверенная — полностью российская разработка с локализацией всех этапов в РФ, национальная — допускает зарубежные компоненты на условиях открытой лицензии. По оценкам Минцифры, к суверенным моделям относится GigaChat от Сбера, к национальным — YandexGPT от Яндекса. ▪️Правительство сможет требовать использовать только российский ИИ в отдельных отраслях (пример — банковская сфера). ▪️Разрешено обучение нейросетей на авторском контенте при условии правомерного доступа и без обхода средств защиты. В то же время использование результатов интеллектуальной деятельности (РИД) иностранными разработчиками (OpenAI, Anthropic и др.) будет являться нарушением исключительного права. ▪️Маркировка ИИ-контента — добровольная. Крупные платформы (от 500 тыс. пользователей в сутки) должны лишь предоставить пользователям техническую возможность помечать аудио- и видеоматериалы, созданные с помощью ИИ.

Каковы последствия введения закона?

➡️Закон призван создать условия для бизнеса, которые сделают разработку и внедрение ИИ безопасными и выгодными. ➡️Планируется запустить механизм господдержки (льготы, финансирование, упрощение работы с госсектором), чтобы компании могли создавать и внедрять ИИ-продукты, в том числе на международном рынке. ➡️Цель закона — прозрачность, без избыточной нагрузки на бизнес и пользователей. Так, законопроект ноября 2025 года вначале возлагал обязанность маркировки на владельцев интернет-ресурсов, потом на авторов, теперь же это просто возможность. ➡️Иностранные нейросети не запрещаются, но может быть ограничено их применение в отдельных сферах.

А что в мире?

🇪🇺 Евросоюз. EU AI Act (2024) — первый в мире комплексный закон об ИИ также выделяет «большие модели» — General-Purpose AI Model (GPAI). Это модель общего назначения, которая может оказывать существенное влияние на общество, экономику и безопасность в целом, вне зависимости от того, в какой продукт она встраивается. 🇺🇸 США. Единого закона нет. Регулирование складывается из исполнительных указов президента и законов отдельных штатов. В декабре 2025-го Трамп подписал указ о создании нацполитики в сфере ИИ, направленной на минимизацию барьеров для инноваций и предотвращение фрагментации регулирования штатами. 🇨🇳 Китай. В августе 2023 г. вступили в силу «Временные меры по управлению генеративным ИИ», требующие регистрации сервисов, проверки контента и защиты данных. С сентября 2025 г. обязательна маркировка ИИ-контента (видимая и скрытая в метаданных) для текста, изображений, аудио и видео.

Что в итоге?

➡️ Россия выбирает путь поддержки отечественных разработчиков с акцентом на технологическую независимость без чрезмерной нагрузки на бизнес и авторов контента. Вместе с тем, вся мировая практика, особенно европейская, говорит о высоком уровне ответственности разработчиков.

➡️ Отдельные положения закона — о суверенных и национальных моделях, маркировке ИИ-контента и полномочиях правительства — вступают в силу с 1 марта 2027 г.

➡️ Эксперты рекомендуют уже сейчас провести бизнесу инвентаризацию ИИ-сервисов, зафиксировать внутренние правила работы с ними и не передавать в публичные нейросети конфиденциальные данные.

💰Подписывайтесь на bitkogan в MAX

今日更新已送达，内容较多，按主题挑选即可。

📚 电子书：AI与成长 AI+电子商务文案策划与写作、AI创富手册、数字开启银发经济，以及从陪伴到放手、脱颖而出、认知黑洞、求助力等，覆盖工具、学习与自我突破。

🧠 心理与内在探索 IFS心灵漫画、体验取向疗法、无垢镜智关注内在世界；听书解读有《24Keys·荣格心理学入门》《不止追星》。

⚖️ 法律思维与公共判断 罗翔：法律思维80讲更新多讲，从法律目标、惩罚根据到热点案件；得到头条提醒别在状态最差时给自己下结论。

🏛️ 历史人文与文学 曾经风雅、梦回汉唐、漠国明月、城南旧事、雪山大地提供人物与时代纵深；《河西走廊》听书解读也在此列。

学习建议： 1. 先选一个现实问题，再配一个内在视角。 2. 法律与心理内容可交叉阅读。 3. 历史文学选一本，慢读做笔记。

🗓 20260914 Summarized by DeepSeek

👉 点击查看今日更新详情 🎓 查看更多栏目内容（使用帮助）

‏� أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية في 2026!

‏تريد أداة للكتابة؟ 🔥 ‏للبحث؟ 🔎 ‏لتصميم الصور؟ 🎨 ‏أو لتحليل الملفات والدراسة؟ 📚

‏جمعنا لك أفضل الأدوات المجانية مثل: ‏ChatGPT • Gemini • Claude • Perplexity • Canva • NotebookLM • DeepSeek ‏⁠ https://www.almodaraj.com/2026/09/2026.html?m=1

‏� أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية في 2026!

‏تريد أداة للكتابة؟ 🔥 ‏للبحث؟ 🔎 ‏لتصميم الصور؟ 🎨 ‏أو لتحليل الملفات والدراسة؟ 📚

‏جمعنا لك أفضل الأدوات المجانية مثل: ‏ChatGPT • Gemini • Claude • Perplexity • Canva • NotebookLM • DeepSeek ‏⁠ https://www.almodaraj.com/2026/09/2026.html?m=1

📱 Технологический дайджест недели

Главные новости из мира технологий и искусственного интеллекта:

📘 OpenAI выпустила гайд по промптингу для GPT-6 Astra. Компания опубликовала рекомендации, как составлять запросы к новой модели: https://t.me/n_seti/8129

🚗 Наклейки обманывают ИИ-камеры. Специальные паттерны на кузове автомобиля позволяют скрыть машину от систем распознавания на основе нейросетей: https://t.me/n_seti/8129

🏢 Munder Difflin запустил виртуальный офис из ИИ-агентов. Проект показывает, как ИИ-агенты работают вместе в общем виртуальном офисе: https://t.me/n_seti/8140

🎮 GPT-6 Astra научили добывать алмазы в Minecraft. Модель научили самостоятельно добывать алмазы в Minecraft: https://t.me/n_seti/8140

🎵 Suno выпустила версию V6 на лицензионной музыке. Новая версия генерации треков обучена на лицензионной музыке: https://t.me/n_seti/8178

🧠 Nex-AGI представила агентные модели до 1,6 триллиона параметров. Заявленный размер моделей — до 1,6 трлн параметров: https://t.me/n_seti/8178

🤖 Cognition запустила SWE-2, догоняющую флагманы на 70% дешевле. Новая модель для разработки показывает результаты, близкие к топовым решениям, но при значительно меньшей стоимости: https://t.me/n_seti/8188

🔀 DeepSeek объединил три модели в единую V4.1 Flash. Новая версия совмещает возможности нескольких моделей в одном решении: https://t.me/n_seti/8188

📄 Системный промпт GPT-6 Astra утёк в сеть. В открытый доступ попали внутренние инструкции модели: https://t.me/n_seti/8188

🪰 Мёртвая муха научилась водить и торговать криптой: https://t.me/n_seti/8188

🪟 Google выпустил десктопное приложение Gemini для Windows. Пользователи теперь могут работать с ассистентом напрямую с рабочего стола, без браузера: https://t.me/n_seti/8197

🧠 Сбер открыл веса GigaChat 3.5 Reasoning. Сбер выложил веса модели с расширенными возможностями рассуждения в открытый доступ: https://t.me/n_seti/8197

🤖 Kimi выпустила модель K2.8 Preview. Компания выложила превью-версию модели K2.8: https://t.me/n_seti/8197

#дайджест #дайджест_недели

تطبيق DeepSeek_2.5.1 مساعد ذكي مجاني يجيب على الأسئلة ويحل المشكلات ويساعد في الكتابة والبرمجة والبحث عبر محادثة نصية..

رابط تحـ ميل التـ طبيق اضـ غط هوون https://shortxlinks.in/26Z0R8lD

شرح مفصل لطريقة تحـ ميل التـ طبيقات من قناتنا https://t.me/ThugtheAndroid/6100?single

⛔ تنويه اذا لم يعمل معك التـ طبـيق قم بتشغيل VPN لكي يعمل معك

Loading… 3% ███▒▒▒▒▒▒▒ مجموعتنا بالتـ طبيقات المـ دفوعة في تلغرام الاحتياطية https://t.me/infinity_tv_app

🛡️🤖⚡ Pentest Harness | AI agent harness local para pentests autorizados y bug bounty

Workspace dark-first self-hosted.

Trae tu API de OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Groq o cualquier gateway compatible.

Sesiones y keys se quedan en tu máquina.

Toolset completo + modo Pentest profesional + arquitectura plugin.

Hecho para engagements largos sin perder contexto.

https://github.com/S1N6H/pentest-harness

|| 𐙚 Блять, как же меня заебали ноющие люди в тиктоке о том, что что стало с ДипСиком. Сука, это какие-то круги ада человеческой тупости. Они жалуются на "где режимы быстрый, эксперт и распознавания?". Вы ахуели. ИХ ОБЪЕДИНИЛИ В ОДНУ МОДЕЛЬ. А то, что он сейчас тупой после обновления, то это потому что модель БЕТА и не успела обучиться. Вскоре должна выйти окончательная. Также, меня заебало то, что все плачут из-за того, о боже, ограничение в 6 регенерации и редактирований. Это нужно для того, чтобы серверы не перегружились, и не выскакивало до бесконечности: "сервер перегружен, повторите попытку позже". У него лимит до 1 миллиона токенов, если уже не больше — как я смотрела в последний раз, — и его ответы с этим лимитов стали проще, опять же, чтобы не перегружать систему.

И хватит ныть об этом. DeepSeek — ИИ-ассистент, а не воплотитель ваших влажных фантазий в ролке!! #тейк неанон @welistencf_bot анон @welistenanon_bot 🔊🃏

К посту выше про "хватит стипендии.." Вторышам продают лабы, которые за 0.5 сек делаются в DeepSeek с отчетом (по примеру дногруппа) аж за 500 рублей ЗА ШТУКУ 😀 В мое время лабы продавали за 50 рублей😇

🔥 DeepSeek v4.1 Flash теперь можно запустить на двух DGX Spark

Для модели подготовили конфигурацию под 2× DGX Spark с упором на стабильную локальную работу.

Параметры:

- 600K context - 775K KV cache pool - до 2 одновременных подключений - пройден stress test на 550K prefill - используется EXL3 quantization

Производительность:

- около 32 tok/s — один поток, prose - около 42 tok/s — два параллельных потока - около 1000 tok/s prefill на контексте 8K–128K - около 872 tok/s prefill на 256K

Получается уже вполне серьёзный локальный inference для большой модели без серверной стойки.

GitHub: https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparks

تطبيق DeepSeek_2.5.1 مساعد ذكي مجاني يجيب على الأسئلة ويحل المشكلات ويساعد في الكتابة والبرمجة والبحث عبر محادثة نصية..

رابط تحـ ميل التـ طبيق اضـ غط هوون https://shortxlinks.in/26Z0R8lD

شرح مفصل لطريقة تحـ ميل التـ طبيقات من قناتنا https://t.me/ThugtheAndroid/6100?single

⛔ تنويه اذا لم يعمل معك التـ طبـيق قم بتشغيل VPN لكي يعمل معك

Loading… 3% ███▒▒▒▒▒▒▒ مجموعتنا بالتـ طبيقات المـ دفوعة في تلغرام الاحتياطية https://t.me/infinity_tv_app

Поизучал архитектуру GigaChat на Hugging Face, а также актуализировал бенчмарки.

Архитектуру коллеги из Сбера копировали с трендов китайцев как MLA от DeepSeek и модный ныне гибрид GPT + Delta State. Однако как часто бывает при копировании оригинала, недостатки его копируются, думая, что в них особый смысл, а это просто недостаток. За счёт очень маленьких векторов MLA можно делать Full Attention даже на контекст 1 миллион токенов. Именно так и сделали в Kimi K3, но в результате хотя матрица и компактная размером, но вам всё равно нужно на 1 млн. токенов контекста обсчитать Attention, сделав 1 000 000 × 1 000 000 вычислений (O(n²)-сложность). В DeepSeek и остальных передовых китайцах используется «молниеносное» разреженное внимание (Sparse Attention + Lightning Indexer). Это позволяет эту матрицу уменьшить в сотни раз с точки зрения потребности в расчётах, даже если «считать пачками» и прямо в ядре GPU.

По бенчмаркам новый GigaChat слабее Qwen3.8-27B. Что удивительно, слабее в тесте на академические знания как GPQA-Diamond, где более крупная нейросеть по весам имеет сразу же преимущество. Проигрыш в этом тесте указывает на слабую квалификацию инженеров Сбера в пайплайнах обычного SFT даже на довольно старый уже бенч.

Самая серьёзная слабость GigaChat — очень низкий результат в Terminal-Bench 2 — 13% без CoT. Конечно рассуждениями удалось его поднять до 30%, но тут всегда вопрос сколько в токенах такая генерация. При том, что даже Qwen3.8-27B в Terminal-Bench 2 v2.1 показывает 73%. Это почти линейно связано с тем, что на GigaChat затруднительно делать более-менее сложные агентов типа программирования или бизнес-агентов. Многим бизнесам просто не нужна LLM, которая ошибается в 70% случаев.

Сейчас мы снова получили Запорожец по цене Феррари, т.е. хуже Qwen3.8-27B при цене выше Kimi K3.

Я так и жду какой-то информации, где GigaChat смогли внедрить. В Telegram «дурных нет» его внедрять, в VK часть откровенно выдумывает внедрения и не может дать «адреса и явки», где внедрено. Фантастику, что в моём ИП для шавермы работает рой агентов GigaChat, я принять не могу. Однако возможно в дочках Сбера и есть внедрения GigaChat, такие попытки я вижу, но нужно понимать, что текущие решения там часто на Qwen и открытый вопрос — не обрушит ли работу агентов его замена на GigaChat. Поэтому заметно сопротивление его внедрению и внутри Сбера.

https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B-Reasoning

😱 Новый выпуск новостей на канале, и внутри много больших новостей

- OpenAI решила задачу тысячелетия: 10 000 агентов, 88 часов и сразу скандал - Anthropic дают больше 10% на то, что ИИ изничтожит человечество - DeepSeek и Moonshot 10 дней молча перенаправляли запросы своих пользователей на Opus - GPT Image 2.5: скетч-режим и правки комментарием - Мозг оцифрованной мухи играет в Doom, Mario 64 и скроллит тиктоки

📱 Уже на канале - https://youtu.be/nRvw8qQ1d84

@how2ai | Наш новый беслптаный эфир | ИИ Разраб 5

CISO & DPO news #140 (4–10 сентября)

▫️ 88% российских компаний имеют критические уязвимости в облаках В каждой четвертой инфраструктуре присутствует вредоносное ПО, у 39% организаций в открытом виде хранятся ключи и токены, а 48% учетных записей не защищены многофакторной аутентификацией. Основные причины низкой защищенности — нехватка знаний и экспертизы в сфере облачной безопасности и попытки защитить облако привычными инструментами, предназначенными для защиты on-premise решений.

▫️ Word и Excel занимают 26% от всех способов доставки вредоносного ПО Продукты Microsoft Office превратились в полноценный ИТ-инструмент для запуска и закрепления кода. Хакеры маскируют атаки под обычную активность сотрудников, применяя изначально штатные инструменты. Это усложняет обнаружение инцидентов и требует более сложной защиты: сочетания технических мер, обучения персонала и строгого контроля за использованием офисных приложений и внешних файлов.

▫️ Сбор данных «на всякий случай» увеличивает риски утечек Именно такая информация становится мишенью для злоумышленников. Необходимо минимизировать собираемые данные и внедрять простые правила обработки вместо избыточной бюрократии. Дополнительная угроза — бесконтрольное использование сотрудниками публичных нейросетей: загрузка в них рабочей или клиентской информации может привести к крупным оборотным штрафам и даже уголовному преследованию.

▫️ В ядре SAP обнаружили две критические уязвимости Уязвимость OVERPASS позволяет выполнять произвольные команды на хостах SAP с правами администратора и полностью компрометировать процессы и бизнес-данные. Уязвимость S4GET дает возможность получить доступ ко всему кластеру систем и удаленно запускать вредоносный код через сеть. SAP уже выпустила кумулятивный патч, закрывающий эти две уязвимости и еще 18 проблем безопасности.

▫️ Каждая третья успешная кибератака начинается со взлома подрядчика Причина — слабая защищенность самих контрагентов. Украденные у них логины и пароли дают атакующему легитимный доступ к инфраструктуре организации в обход периметровых средств защиты. Основная цель таких атак — крупные компании с численностью персонала более 10 тыс. сотрудников.

▫️ Check Point исправила две критические уязвимости в VPN-сертификатах Обе уязвимости оценены в 9.8 балла по шкале CVSS. По заявлению компании, они позволяют удаленному злоумышленнику выполнить произвольный код на Security Gateway и Security Management Server при определенных условиях. Хотя активных атак пока не зафиксировано, уязвимости затрагивают ключевые версии ПО.

▫️ Обвиняемый получил год колонии за передачу персональных данных Ростовский районный суд вынес приговор местному жителю, который через Telegram-бота собирал и продавал третьим лицам конфиденциальные сведения о гражданах, включая военнослужащих. Помимо года в колонии строгого режима, подсудимому назначен штраф в размере 100 тыс. руб.

▫️ Хакеры использовали сотни ИИ-агентов для взлома 440 серверов PaperCut Хакерская кампания затронула 48 стран. ИИ-агенты на базе OpenAI Codex и DeepSeek автоматизировали разработку эксплойтов, проведение вторжений, отладку неудач и постэксплуатацию. В некоторых случаях на получение прав доменного администратора было затрачено всего семь минут. Основной удар пришелся на сектор образования, но конечная цель атаки пока неясна.

▫️ Кража сессионных токенов ИИ-сервисов позволяет злоумышленникам обходить MFA Киберпреступники перехватывают учетные записи пользователей, используя данные из логов инфостилеров. Воспроизведение украденных JWT-токенов и API-ключей дает прямой доступ к платформам вроде OpenAI, Google и Anthropic в обход многофакторной аутентификации. Это открывает путь для LLMjacking — незаконного использования корпоративных вычислительных ресурсов ИИ и накрутки счетов.

DeepSeek и Moonshot могли тайно отправлять запросы своих пользователей в Claude.

И это уже не просто история про «китайцы скопировали западную модель».

По данным нового расследования Anthropic, Moonshot AI и DeepSeek в отдельных случаях делали довольно любопытную вещь: пользователь обращался к их модели, но запрос незаметно перенаправлялся в Claude. Человек думал, что общается с Kimi или DeepSeek. На самом деле часть работы выполняла Claude Opus.

Зачем?

В том числе чтобы собирать качественные ответы и reasoning более сильной модели, а затем использовать их для обучения собственных нейросетей — классическая дистилляция.

Масштаб, который называет Anthropic, впечатляет. У Moonshot только за один десятидневный эпизод обнаружили около 300 тысяч реальных пользовательских запросов, перенаправленных в Claude. Для доступа к моделям Anthropic якобы использовалась сеть из более чем 5 тысяч поддельных аккаунтов. В общей сложности Anthropic связывает с Moonshot более 23 млн взаимодействий, а с DeepSeek — еще около 12 млн за отдельный период.

Но самое интересное здесь даже не промышленное копирование возможностей Claude. А то, чьи данные могли попасть к третьей компании без ведома пользователей. Anthropic утверждает, что среди таких запросов встречались корпоративный код, внутренние документы, учетные данные и другая чувствительная информация. То есть компания могла обещать пользователю работу с одной AI-моделью, а фактически отправлять его запрос совершенно другому провайдеру.

Это не означает, что DeepSeek или Kimi — просто оболочка над Claude. У них есть собственные модели. Но если описанная схема действительно использовалась в заявленном масштабе, то история становится гораздо интереснее обычного «кто у кого украл датасет». Потому что теперь вопрос звучит уже так:

Когда вы отправляете данные в AI-сервис — вы вообще знаете, какая модель на самом деле их обрабатывает и кому еще они могут уйти?

@gpt1n - нейроадаптированный анализ событий | от профи для профи

🏁 Погоня за Nvidia

Чем прожорливее становятся ИИ-модели, тем жарче битва за железо под них. Рынок держит Nvidia, но Китай, которому американские экспортные ограничения перекрыли доступ к лучшим чипам, спешно растит собственных производителей. Interesting Engineering собрал пятёрку компаний, которые сейчас бьются за первенство.

У Nvidia самая полная связка из мощных процессоров, сетевого оборудования и софта для разработчиков, так что конкурентам приходится строить целые вычислительные экосистемы.

🔸 Nvidia — лидер гонки. Её видеокарты, когда-то придуманные для игр, теперь тренируют и обслуживают крупнейшие ИИ-модели. Козырь — платформа CUDA, быстрые сети и огромное сообщество разработчиков: переезд на чужое железо выходит дорогим и технически сложным. Даже под экспортными ограничениями ведущие китайские ИИ-разработчики продолжают тренировать модели на процессорах Nvidia.

🔸 Huawei — самый убедительный ответ Китая. Процессоры Ascend для обучения и инференса, системы SuperNode, объединяющие множество чипов, и собственная платформа CANN вместо CUDA. Свежий пример: Ascend 950PR и 950DT сразу получили поддержку DeepSeek V4, так что модель может работать на кластерах Ascend SuperNode.

🔸 Cambricon — узкий специалист. Процессоры и ускорительные карты для серверов, дата-центров и умных устройств — для тех, кому ограничения закрыли доступ к топовым чипам Nvidia. Вместе с Huawei ведёт экспансию на внутреннем рынке ИИ-серверов.

🔸 Moore Threads — стартап 2020 года, один из самых обсуждаемых в китайской микроэлектронике. Делает универсальные GPU: и ИИ, и графика, и научные расчёты. Спрос, по данным издания, растёт быстро.

🔸 Biren Technology — берётся за самое трудное: мощные GPU для обучения моделей и высокопроизводительных вычислений, где нужны огромная мощность, быстрая память и связь между тысячами ускорителей. Американские ограничения подрезали ей доступ к передовому производству, зато курс Китая на свои чипы даёт эффект: выручка компании в первом полугодии может вырасти на 2107%. Правда, продажи — ещё не признак того, что разрыв с Nvidia закрыт.

Спроса на ИИ-инфраструктуру в Китае столько, что места может хватить нескольким поставщикам. Пока впереди Huawei.

@droidergram

今日更新已整理，按主题划重点。

📰 财经期刊更新 MoneyWeek 2026.09.11 与 The Wall Street Journal-2026-09-12 适合补充宏观与市场视角。

🎁 生活与关系 得到精选讨论中秋送礼，怎样送出新意又把握好分寸，重点是场景、关系与尺度。

🤖 科技与科学问答 快刀广播站聚焦外滩大会的未来乡村诊所，讨论AI能给村医当个“同事”吗；卓克·科技参考5回答元分析可靠吗、椰子水怎么识别真假。

🎼 古典音乐史 可以听的古典音乐史用“听曲+听课”梳理西方艺术史，从科莱利、维瓦尔第、巴赫延伸到后世作曲家。

学习建议： 1. 先浏览财经期刊标题，再挑一条与自身工作或生活相关的线索延伸。 2. 科技与科学内容适合带着问题听：它能解决什么，边界在哪。 3. 古典音乐史不必从头刷完，选一首听曲，再听对应课程建立连接。

🗓 20260913 Summarized by DeepSeek

👉 点击查看今日更新详情 🎓 查看更多栏目内容（使用帮助）

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI заявила о решении Навье-Стокса ("задача тысячелетия") силами агентов, но математики год скармливавшие свои черновики в Codex, обвинили ее в присвоении работы.

- Неделя разговоров о замедлении. Пахоцки (OpenAI), Альтман и Амодеи предложили сделать добровольные паузы нормой.

- 25 филдсовских лауреатов подписали декларацию против гонки AI-компаний за математическими рекордами.

- OpenAI выкатила Agents API: харнесс Codex как сервис, цикл агента у OpenAI, среду исполнения выбираете сами.

- Anthropic призналась в четырех инцидентах: на киберучениях у моделей по ошибке был реальный интернет, и Mythos 5 выложила на PyPI вредоносный пакет.

- Anthropic опубликовала отчет о злоупотреблениях Claude: от подмены ответов чужими лабораториями до биоисследований, с разбором, как ловили и что делали.

- Mistral подняла 3 млрд евро при оценке 21 млрд. Крупнейший раунд в истории европейского теха.

- Meta выпустила персонального агента Muse: письма, бронирования, покупки через одноразовые карты Stripe.

- OpenAI закрыла продажу новых Pro за $200, 5.3-Codex-Spark отправляют на пенсию.

- Cursor открыл бету Projects: координатор раздает подзадачи субагентам, сам код не пишет.

- В ChatGPT Work появился Data-агент: дата-коннекторы и дашборды. А Codex appshots доехали до Windows.

- Anthropic тестирует Claude Code расширения, которые меняют интерфейс, логируют или ограничивают агента.

- Anthropic выложила Economic Scenario Explorer: три сценария до 2030, в экстремальном ВВП США растет на треть, а зарплаты падают.

- В британский парламент внесли законопроект о запрете ASI, в США такой анонсировал Сандерс. OpenAI ответила эссе про окно для регулирования.

- McKinsey: сокращений из-за AI в разы меньше чем ожидали.

- Стартап Abliteration AI продает API к моделям с вырезанным отказом.

- Google и Janelia выложили полный коннектом мозга дрозофилы, и его тут же научили играть в Doom и торговать биткоином.

- Google выводит TPUv7 Ironwood на чужие нагрузки: чипы впервые можно купить. Плюс агенты для переноса PyTorch в JAX.

- Siri AI выйдет 14 сентября в бете с дневными лимитами: серверов не хватает. Apple Watch получили постоянно слушающие функции.

- Shopify покупает Tailwind Labs: опенсорс остается под MIT, платные шаблоны сворачивают.

Блок с релизами моделей (раскрывается): - DeepSeek выпустила V4.1-Flash: 552B MoE, контекст миллион, MIT. И снизила цены API, с кэшем для агентов вдвое. OpenDesign хвалит ее за дизайн.

- OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5: правка отдельной детали без разъезда остального, прозрачный фон.

- OpenAI открыла в API GPT-Live-1.

- Cognition выпустила SWE-2: RL поверх открытой Kimi K3. Заодно компанию оценили в $48 млрд.

- Tencent открыла терминального агента T1 на 122B: RL в песочнице с реальным шеллом.

- Microsoft выпустила MAI-Image-2.6-Flash: 1/2 по цене, в редактировании лучше GPT Image 2.

- Sakana обновила оркестратор Fugu и показала детектор AI-картинок Percept-Lens.

- Black Forest Labs показала FLUX Video Edit: правка ролика по тексту с сохранением камеры и звука, 3 цента за секунду.

- OpenUI выпустила OUI-1: диффузионная модель генерирует интерфейсы через свой DSL вместо HTML.

- Sierra представила Hyper-tau-bench, где агент строит агента: Opus 5 один проходит 24% задач, с инженером 82%.

- Alibaba открыла OpenCodeReview, свой внутренний AI-ревьюер кода.

- Mirai показала рантайм Uzu: локальные модели на Mac в 2-3 раза быстрее.

- hip-agent: агентный харнесс на 200 строк.

- Design Words: выбираешь стиль, шрифты и тени, копируешь готовый кусок промпта для агента.

- 👍 YC Globe: карта всех стартапов YC за 20 лет с фильтрами по нише и локации.

- 🔥Скилл, который дает Codex или Claude Code смотреть видео через Gemini: таймкоды, что сказано, что показано.

- 🤩Два скилла для диаграмм: archify качественно рисует архитектуру, diagram-design дает 38 редакторских типов без Mermaid-слопа.

DeepSeek - это диалоговый чат-бот на базе искусственного интеллекта, разработанный одноименной китайской лабораторией. Его создатели утверждают, что этот ИИ конкурирует с моделью o1-preview от OpenAI, разработчиков ChatGPT. Но самое поразительное в этом приложении то, что у чат-бота есть инструменты для «самопроверки», поскольку он может тщательно «размышлять» перед ответом (процесс, который также подробно показывает экран при нажатии кнопки).

📤 Версия: 2.5.0 📁 Категория: #Нейросети 🤖 Android: 7.0 и выше 🔑 Моды: Extra mod (Регистрация / Авторизация через email) @ApkGeek

Бенчмарки перестали быть чем-то полезным:

- METR уже не имеет смысла, потому что агенты делают автономную работу которая измеряется неделями человеческого времени - ARC-AGI, все три версии полностью решены на 99% - FrontierMath (все четыре редакции), где каждая задача заняла недели времени топовых математиков для составления решен на 98%

Мы пришли в ту стадию, где ИИ нужно оценивать только по экономическому эффекту. Я сгенерировал график роста выручки ИИ компаний за последние кварталы. Выручка это некоторый прокси пользы модели в экономике, но важно понимать что стоимость токена, который может решать одну и ту же задачу все еще падает примерно в 10 раз в год.

Например, в 2024 году модель o3 первой решила все задачи ARC-AGI и это стоило больше чем $4,500 за одну задачу. В 2026 DeepSeek V4 решает все те же задачи примерно за 2 цента на задачу. То есть, способность, появившаяся в новой модели неизбежно станет коммодити в течении года-двух и станет доступна многим. При этом, конечно, использование вырастет.

Astra является прекрасной моделью для 3D и CAD дизайна, редактирования видео и анимации, но пока еще дорогая для того чтобы запускать миллионы агентов для не-крупных компаний. Это изменится.

Вчера на интервью у Дваркеша Джон Шульман (кофаундер OpenAI) сказал что примерно 3-4 года осталось до того момента, когда модели будут лучше людей во всех когнитивных или интеллектуальных задачах. Пока что, нет никаких причин сомневаться в этих прогнозах учитывая насколько часто они были правдивы.

Вопрос в другом: как адаптировать экономику и собственную стратегию до этого момента, чтобы не остаться за бортом?

Да, очевидно, для большинства людей это будет шоком, неожиданностью и громом среди ясного неба, но вам не обязательно быть этими людьми.

Да, очевидно, это приведет к экономическим и социальным шокам, которые потребуют радикальных мер сравнимых или больших чем во время ковида.

Но здоровая реакция тут не всепропало, а попытаться адаптироваться и адаптировать других к изменениям.

🔥 $50 FREE AI CREDIT — VYCE AI 🔥

🚀 One API Key. 28+ AI Models. Get $50 account credit FREE when you sign up and try powerful AI models: 🧠 GPT 5.6 Luna — Coding & reasoning ⚡️ Claude Sonnet 4.6 — Advanced AI 💻 DeepSeek V4 Flash — Coding & Math 🤖 28+ models available 🔑 One API key for all models 💰 $50 starting credit 🎁 For new users 👉 Claim yours here: 🚀 SIGN UP — GET $50 FREE https://vyceai.com/signup?ref=VYCE_MPZ7VJ ⚠️ One signup per person/account. Availability and credit terms may change.

#FreeAI #AICredit #GPT #Claude #DeepSeek #AI #Coding #Developers #AITools #Giveaway