What Telegram channels wrote about DeepSeek in September 2026: 510 posts from 372 channels, collected automatically from public Telegram channels.
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
🔥 $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
🧠 Сбер открыл веса GigaChat 3.5 Reasoning
Сбер выпустил модель с рассуждениями, обученную с нуля. Веса лежат на Hugging Face, можно использовать коммерчески. Архитектура: 432B-A28B MoE.
Это не дообученная версия какого-то опен-сорс решения — модель построили полностью с нуля. Post-train обучение велось через online RL: шесть отдельных экспертов, каждый со своей функцией награды, потом их объединили обратно в одну модель. Детали конвейера обучения (кроме pre-train) и бенчмарки разобраны в статье на Хабре.
Прирост относительно GigaChat 3.5 Instant: SWE-Verified с 43 до 65, AIME-2026 с 67 до 92, IFBench с 44 до 77. Модель вышла в паритет с сильнейшими открытыми и закрытыми моделями в следовании инструкциям, структурированной генерации и поиске в длинном контексте.
Бонус: экономия токенов. На сложной математике GigaChat 3.5 Reasoning тратит в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash.
Reasoning уже доступен в режиме рассуждений ГигаЧата.
🔗 https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B-Reasoning https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1080596/
Anthropic (IA Claude) vient de publier un rapport effrayant…
Mais… et les IA qui ne publient pas de rapports et mettent leurs modèles à disposition en local, c’est-à-dire sans modération ni garde-fous ?
INTENTIONS - DISSIMULATION - ASYMÉTRIE MORALE - RISQUES - PHILOSOPHIE
Si les principaux laboratoires d’IA occidentaux publient régulièrement de tels rapports, je n’en ai pas trouvé venant d’IA chinoises, Alibaba (Qwen), DeepSeek ou Moonshot, etc. Notons que Meta met à disposition son modèle phare, Llama, en accès libre, limitant sa visibilité sur ce qu’en font les utilisateurs finaux sur leurs machines.
Je n’ai pas pu traduire le rapport d’Anthropic via Deepl, trop lourd, 154 pages tout de même.
Cet article contient : 1. une "table des matières" du rapport 2. un résumé des 5 études de cas du rapport 3. la traduction humaine de la conclusion 4. ce qu'en dit Qwen 5. quelques réflexions…
1. Sujets concernés par des abus ou tentatives d’abus : • Recherches liées aux armes biologiques • Développement d'armes conventionnelles et tactiques • Cyberopérations et espionnage (notamment cyberattaques d’envergure presque entièrement orchestrées par des agents IA) • Surveillance d'opposants et de minorités • Escroqueries de masse et arnaques aux sentiments • "Distillation" et espionnage industriel de masse siphonant Claude, entre laboratoires d'IA (Alibaba, DeepSeek, Zhipu, Moonshot…) • Triche : mise en place de proxy secrets pour envoyer une question complexe à Claude en tâche de fond, puis afficher sa réponse comme venant de leur modèle (Kimi ou Deepseek)
ℹ️ Anthropic précise avoir publié ce rapport sur son site officiel pour inciter les gouvernements et autres acteurs de la Tech à élever leurs barrières de sécurité, estimant que la menace grandira à mesure que les capacités des IA augmenteront.
Dernier paragraphe de l'article de 12 pages (beaucoup de captures) :
Alors que beaucoup crient, à juste titre probablement, sur la pointe de l’iceberg, s’il vous plaît, n’oublions pas sa partie immergée qui pourrait faire chavirer l’humanité.
Découvrez le reste dans le PDF
deepseek-v4.1-flash 已在 monk.party 的 monk-coding 模型中上线。
Как я и прогнозировал ранее, DeepSeek V4.1 Flash продемострировал самый мощный лонч LLM в истории Open Router. 1T токенов за 24 часа, скорее всего на 2е сутки у DeepSeek купят ~2.8T токенов.
Модель безусловно лидер рынка по цене/качество/скорости для worker-агентов.
⚡️ Подборка 10 полезных open-source репозиториев с GitHub
1. Archify
Создаёт архитектурные, sequence-, workflow- и data-flow-диаграммы по описанию системы или исходному коду.
https://github.com/tt-a1i/archify
2. OpenMAIC
Мультиагентная образовательная среда, в которой несколько ИИ-агентов участвуют в интерактивном обучении.
https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
3. DeepSeek Harness
Открытая платформа для создания ИИ-агентов. Модели, инструменты, память, сессии и интерфейсы подключаются как отдельные плагины.
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
4. Ponytail
Набор правил, который учит coding-агентов решать задачи с минимальным количеством нового кода.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail
5. Agent Skills
Коллекция готовых инженерных навыков для Claude Code, Codex и других coding-агентов.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
6. OmniVoice Studio
Локальная студия для клонирования голоса, озвучки, перевода видео, диктовки и транскрибации.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
7. Scientific Agent Skills
Библиотека навыков для научных агентов: поиск литературы, анализ данных, биология, медицина и химия.
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
8. Orca
Среда для параллельной работы нескольких coding-агентов с отдельными Git worktree, терминалами и проверкой изменений.
https://github.com/stablyai/orca
9. MiniMind
Учебный проект, позволяющий самостоятельно обучить компактную языковую модель и разобраться в устройстве LLM.
https://github.com/jingyaogong/minimind
10. God’s Eye View
Браузерный 3D-глобус для визуализации открытых геопространственных данных и OSINT-источников.
https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view
DeepSeek - нашумевший конкурент ChatGPT, который позволит решить любой вопрос, даже написать диплом.
📖Жанр: #инструменты ⌛️Версия: 2.5.0 📝Моды: Premium
🎮Моды на игры 👑Моды на Premium-приложения 🎥Наш Youtube-канал 📱Наш TikTok
DeepSeek - AI Assistant v2.5.1 MOD APK [Full Version] for Android
✅ Full Version
