[AINews] DeepSeek V4 Pro (1.6T-A49B) and Flash (284B-A13B), Base and Instruct — runnable on Huawei Ascend chips

[AINews] DeepSeek V4 Pro (1.6T-A49B) and Flash (284B-A13B), Base and Instruct — runnable on Huawei Ascend chips

[AINews] DeepSeek V4 Pro (1.6T-A49B) и Flash (284B-A13B), Base и Instruct — работают на чипах Huawei Ascend

The prodigal Tiger returns... but is no longer the benchmarks leader.

Блудный Тигр возвращается… но больше не лидирует в бенчмарках.

After a couple months’ delay and lots of speculation, DeepSeek finally released the heavily anticipated DSV4, the first major version model since DSV3 (Dec 2024) and DSR1 (Jan 2025). It brings the DeepSeek family up in line with Kimi K2.6, the current open model leader, and Xiaomi Mimo 2.5, a lesser known family released 2 days ago.

После двух месяцев задержки и множества спекуляций DeepSeek наконец выпустила долгожданную DSV4 — первую крупную версию модели со времён DSV3 (декабрь 2024) и DSR1 (январь 2025). Это приводит семейство DeepSeek в один ряд с Kimi K2.6, текущим лидером среди открытых моделей, и Xiaomi Mimo 2.5 — менее известным семейством, выпущенным 2 дня назад.

The DSV4 family is roughly a Gemini 3.1, GPT 5.4, Opus 4.6 level model, up to 1.6T MOE withtrained on 32T tokens with FP4, with 1M token context (supported by their new Compressed Sparse Attention (CSA) and Heavily Compressed Attention (HCA) techniques), and incredibly rarely, they released both the Base and Instruct versions - surely setting the stage for a possible “DeepSeek R2” in future, though this one already has reasoning effort.

Семейство DSV4 примерно соответствует уровню Gemini 3.1, GPT 5.4 и Opus 4.6 — до 1.6T MOE, обученной на 32T токенов с FP4, с контекстом 1M токенов (благодаря новым техникам Compressed Sparse Attention (CSA) и Heavily Compressed Attention (HCA)). И что бывает крайне редко — выпущены сразу Base и Instruct версии, явно готовя почву для возможной «DeepSeek R2» в будущем, хотя у этой модели уже есть режим рассуждений.

The technical report is a typically dense 58 pages, demonstrating training and inference insights and improvements from the Manifold Constrained Hyper-Connections (mHC) paper they released in January, continued usage of Moonshot’s Muon, and CSA/HCA’s overall INCREDIBLE efficiency improvements on DeepSeek 3.2-Exp’s already impressive Sparse Attention - at 1M tokens, requiring only 27% of FLOPs and 10% of KV cache memory compared with DeepSeek-V3.2:

Технический отчёт — типично плотный документ на 58 страниц, демонстрирующий инсайты и улучшения по обучению и инференсу из статьи о Manifold Constrained Hyper-Connections (mHC), выпущенной ими в январе, продолжающееся использование Muon от Moonshot, а также НЕВЕРОЯТНЫЕ улучшения эффективности CSA/HCA по сравнению с и без того впечатляющим Sparse Attention в DeepSeek 3.2-Exp — при 1M токенов требуется лишь 27% FLOPs и 10% памяти KV cache по сравнению с DeepSeek-V3.2:

The geopolitical backdrop behind the Huawei CANN compatibility is DeepSeek weaning dependence off export-controlled NVIDIA/CUDA chips — Ascends are still a quarter the supply of H100s, but this is an important milestone for Chinese total independence.

Геополитический контекст за совместимостью с Huawei CANN — это стремление DeepSeek снизить зависимость от подпадающих под экспортные ограничения чипов NVIDIA/CUDA. Ascend пока поставляются в четверть от объёмов H100, но это важная веха для полной независимости Китая.

AI News for 4/23/2026-4/24/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!

AI News за 23–24 апреля 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь — раздел Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылки!

AI Twitter Recap

Обзор AI Twitter

Top Story: DeepSeek V4

Главная история: DeepSeek V4

DeepSeek released DeepSeek-V4 Pro and DeepSeek-V4 Flash, its first major architecture refresh since V3 and first clear two-tier lineup, with 1M-token context, hybrid reasoning/non-reasoning modes, an MIT license, and a technical report detailed enough that multiple researchers called it one of the most important or best-written model papers of the year. Across the reactions, the factual consensus is that V4 materially advances open-weight long-context and agentic coding performance while remaining somewhat behind the top closed frontier models overall. Independent benchmarkers place V4 Pro around the #2 open-weights tier, roughly near Kimi K2.6 / GLM-5.1 / strong Claude Sonnet-class to Opus-ish depending on benchmark and mode, with especially strong long-context and agentic performance; opinions diverge on how close it is to GPT-5.x / Opus 4.7 and on whether this is “democratizing” progress or an architecture so complex that few open labs can realistically reproduce it. Key sources include deep-dive commentary from @ArtificialAnlys, @scaling01, @nrehiew_, @ben_burtenshaw, @TheZachMueller, @ZhihuFrontier, and infra/vendor posts from @vllm_project, @NVIDIAAI, and @Togethercompute.

DeepSeek выпустила DeepSeek-V4 Pro и DeepSeek-V4 Flash — первое крупное архитектурное обновление со времён V3 и первую чёткую двухуровневую линейку с контекстом 1M токенов, гибридными режимами рассуждения/без рассуждения, лицензией MIT и техническим отчётом настолько подробным, что многие исследователи назвали его одной из самых важных или лучше всего написанных научных работ по моделям этого года. По общему мнению, V4 существенно продвигает производительность open-weight моделей в длинном контексте и агентном программировании, оставаясь при этом несколько позади топовых закрытых frontier-моделей в целом. Независимые бенчмаркеры размещают V4 Pro примерно на уровне #2 среди open-weight моделей, около Kimi K2.6 / GLM-5.1 / уровня сильного Claude Sonnet до Opus-подобного в зависимости от бенчмарка и режима, с особенно сильной производительностью в длинном контексте и агентных задачах; мнения расходятся в том, насколько близка модель к GPT-5.x / Opus 4.7 и является ли это «демократизацией» прогресса или архитектурой настолько сложной, что мало какие open-лаборатории смогут её реалистично воспроизвести. Ключевые источники включают подробные комментарии от @ArtificialAnlys, @scaling01, @nrehiew_, @ben_burtenshaw, @TheZachMueller, @ZhihuFrontier, а также посты от инфраструктурных вендоров: @vllm_project, @NVIDIAAI и @Togethercompute.

Core facts and technical details

Ключевые факты и технические детали

The most concrete technical claims repeated across the discussion:

Наиболее конкретные технические утверждения, повторяющиеся в обсуждении:

Две моделиV4 Pro: 1.6T всего параметров / 49B активныхV4 Flash: 284B всего / 13B активныхСообщают @ArtificialAnlys, @teortaxesTex, @baseten, @NVIDIAAIКонтекст1M токенов, по сравнению со 128K в V3.2 по данным @ArtificialAnlysМногие постеры называют это главным достижением: «солидный сверхдлинный контекст» @teortaxesTexОбъём обученияМногократно упоминаются 32T–33T токенов@nrehiew_ отмечает 32T токенов на 1.6T параметров, т.е. примерно 20 токенов/параметр@teortaxesTex приводит 33T@nrehiew_ оценивает вычисления претрейна в ~1e25 FLOPsРассуждения / режимыDeepSeek предоставляет три режима рассуждений по данным @TogethercomputeГибридное позиционирование «thinking/non-thinking» отмечает @ArtificialAnlysАрхитектура для длинного контекстаНесколько тредов резюмируют новую гибридную систему внимания:общие KV-векторысжатые KV-потокиразреженное внимание над сжатыми токенамилокальное/sliding-window внимание для близкого контекста@ZhihuFrontier даёт наиболее компактное публичное резюме:2× сокращение KV за счёт общих key-value векторовc4a ≈ 4× сжатиеc128a ≈ 128× сжатиеtop-k разреженное внимание на сжатых токенахsliding window на 128 токеновKV cache для 1M контекста = 9.62 GiB/последовательность (bf16)В 8.7× меньше чем 83.9 GiB у DeepSeek V3.2FP4 index cache + FP8 attention cache дают ещё ~2× сокращение@ben_burtenshaw сводит это к «в 10× меньше KV cache»@TheZachMueller и @TheZachMueller описывают паттерны слоёв CSA + HCA, с чередующимися слоями, причём V4 Flash в некоторых местах использует sliding-window слои вместо HCAКвантизация / формат чекпойнта@LambdaAPI: чекпойнт — смешанный FP4 + FP8Веса MoE-экспертов в FP4attention / norm / router в FP8утверждение: полная модель помещается на одну ноду 8×B200Инференс-оборудование / serving@NVIDIAAI: на Blackwell Ultra V4 Pro может выдавать 150+ TPS/user интерактивности для агентных workflow@NVIDIAAI: опубликовали day-0 Парето-фронт производительности V4 Pro на vLLM@SemiAnalysis_: day-0 поддержка и бенчмарки на H200, MI355, B200, B300, GB200/300@Prince_Canuma: DeepSeek4-Flash на 256GB Mac@Prince_Canuma: опубликованы MLX-кванты@simonw спрашивает о жизнеспособности на Mac с меньшим объёмом RAM, что подразумевает интерес сообщества, но неполную поддержку@QuixiAI напоминает, что многие локальные стеки до сих пор не поддерживают tensor parallel, что важно, так как модели уровня V4 серьёзно нагружают инференс-инфраструктуруЛицензия / доступность / ценыЛицензия MIT по данным @ArtificialAnlysfirst-party API плюс быстрая доступность через @Togethercompute, @baseten, @NousResearch, @TekniumЦена V4 Pro: $1.74 / $3.48 за 1M input/output токеновЦена V4 Flash: $0.14 / $0.28цена с попаданием в кэш также указана у @ArtificialAnlys@scaling01 рассматривает ценообразование как проблеск будущих дешёвых coding-моделей «уровня Mythos»Цитата из Reuters, приведённая @scaling01: DeepSeek заявила, что цены на Pro могут резко упасть, когда суперноды Huawei Ascend 950 будут развёрнуты в большом масштабе во второй половине года

Independent evaluations and where V4 lands

Независимые оценки и место V4

The most useful independent benchmark synthesis came from @ArtificialAnlys:

Наиболее полезный синтез независимых бенчмарков пришёл от @ArtificialAnlys:

V4 Pro Max: 52 в Artificial Analysis Intelligence Indexрост на 10 пунктов с 42 у V3.2становится open-weights reasoning моделью #2, после Kimi K2.6 (54)V4 Flash Max: 47располагается среди сильных моделей среднего/высокого уровня, «уровень интеллекта Claude Sonnet 4.6 max»GDPval-AA (агентная работа в реальных условиях):V4 Pro: 1554, лидирует среди open-weight моделейопережает Kimi K2.6 (1484), GLM-5.1 (1535), MiniMax-M2.7 (1514)AA-OmniscienceV4 Pro: -10, улучшение на 11 пунктов по сравнению с V3.2но всё равно с 94% уровнем галлюцинацийV4 Flash: 96% галлюцинацийСтоимость прогона AA IndexV4 Pro: $1,071V4 Flash: $113Использовано output-токенов на AA IndexV4 Pro: 190MV4 Flash: 240MЭто важная оговорка: дешёвая цена за токен не означает дешёвую общую стоимость задачи, если модель «выливает» огромные объёмы токенов

Additional eval perspectives:

Дополнительные перспективы по бенчмаркам:

@arena:#2 open в Text Arena в целом при дебютепобеды/места по категориям:#1 Medical & Healthcare#15 Creative Writing#18 Multi-Turnthinking-вариант:#8 Math#9 Life/Physical/Social Science@arena подчёркивает tradeoff Pro vs Flash:Pro выше примерно на 30 местстоит в 12× большеFlash остаётся конкурентоспособной в китайском, медицине, математике@scaling01:«оценка ~Opus 4.5 пока держится, по крайней мере на SimpleBench»@scaling01:V4 «определённо лучше GLM-5.1, но не дотягивает до Opus 4.7, GPT-5.4 или Gemini 3.1 Pro»@scaling01 перечисляет, какие баллы подтвердят отставание <6 месяцев:ARC-AGI-1 ~75%ARC-AGI-2 ~35%GSO ~26%METR 4.5–5 часовWeirdML ~63%@TheZachMueller:по его оценкам, Flash@max ≈ Pro@high на reasoningPro больше фокусируется на знаниях (SimpleQA)@VictorTaelin:после исправления багов в бенчмарках и предоставления длительно работающим моделям больше времени, DeepSeek и Kimi существенно улучшились@mbusigin:простое негативное первое впечатление без деталей@petergostev:на BullshitBench (про refusal/pushback поведение, не про возможности) GPT-5.5 показала себя хуже; включено сюда, потому что многие читатели сравнивают V4 в скептической к eval среде

Facts vs opinions

Факты vs мнения

Facts / relatively well-supported claims

Факты / относительно хорошо подкреплённые утверждения

V4 Pro / Flash выпущены с указанными спецификациями, под лицензией MIT, с контекстом 1M и открытой технической документацией: @ArtificialAnlys, @TheZachMuellerАрхитектура вводит новую систему внимания для длинного контекста с драматическим сокращением KV-кэша: @ZhihuFrontier, @ben_burtenshawНезависимые бенчмаркеры в целом располагают V4 Pro близко к вершине open-weights, но ниже лучших проприетарных моделей в целом: @ArtificialAnlys, @arena, @scaling01DeepSeek V4 сильно «токеноёмкая» в некоторых оценках: @ArtificialAnlysЧекпойнт использует смешанную точность FP4/FP8 и помещается на ноду 8×B200: @LambdaAPIБыстрая поддержка экосистемы появилась через vLLM и других провайдеров в день релиза: @vllm_project, @SemiAnalysis_

Opinions / interpretation

Мнения / интерпретация

«V4 отстаёт от frontier на ~4–5 месяцев» от @scaling01, @scaling01, @scaling01 — это обоснованная оценка, а не измеренный факт«Топ-3 open» vs «единственная открытая модель близкая к frontier» — дебаты от @teortaxesTex отчасти про доверие к бенчмаркам и фрейминг«Самая сильная претрейн-модель что у нас есть» от @teortaxesTex — мнение, зависящее от масштаба + архитектуры, а не от прямого доминирования в бенчмарках«Самая значимая AI-статья года» от @Dorialexander — энтузиазм, а не консенсус«Вот как должны выглядеть исследования» от @scaling01 — про прозрачность/стиль, а не только возможности«Не совсем демократизирующая технология» от @teortaxesTex — сильная архитектурная/политическая интерпретация

Different opinions and fault lines

Разные мнения и линии разлома

1) Is V4 near frontier, or clearly behind?

1) V4 близко к frontier или явно позади?

More favorable

Более благосклонные

@scaling01: ставит её примерно на уровень GPT-5.2 / Opus 4.5+@scaling01: SimpleBench подтверждает ~Opus 4.5@teortaxesTex: утверждает, что это сильнейший претрейн-базис среди открытых, и подразумевает, что люди недооценивают, что может сделать post-training

More skeptical

Более скептичные

@scaling01: ниже Opus 4.7 / GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro@scaling01: разрыв может снова увеличиться, потому что у закрытых лабораторий модели больше, лучше покрытие науки/права/медицины, более быстрый инференс на GB200@mbusigin: первые впечатления «не очень»@teortaxesTex: говорит, что отполированные модели вроде K2.6 и GLM 5.1 могут всё ещё ощущаться лучше в кодинге несмотря на меньшую внутреннюю ёмкость

2) Is V4’s real contribution model quality, or long-context systems design?

2) Главный вклад V4 — это качество модели или дизайн систем длинного контекста?

A big split in reactions is that many technical readers think the long-context architecture matters more than the raw benchmark position.

Большой раскол в реакциях: многие технические читатели считают, что архитектура длинного контекста важнее, чем сырая позиция в бенчмарках.

@teortaxesTex: «Они выполнили свою миссию: солидный сверхдлинный контекст»@ben_burtenshaw: первая открытая модель, где длинный контекст и агентный post-training «встречаются»@scaling01: ожидает, что другие open-лаборатории примут части архитектуры@Dorialexander: рассматривает ограничения Huawei/суверенитета как возможность переосмыслить дизайн оборудования и памяти/межсоединений@jukan05: читает статью как доказательство того, что hardware roadmap NVIDIA необычайно хорошо согласован с направлением, в котором развиваются MoE/длинно-контекстные модели

3) Is V4 “open democratization,” or too hard to copy?

3) V4 — это «открытая демократизация» или слишком сложна для копирования?

This was one of the sharpest strategic disagreements.

Это одно из самых острых стратегических разногласий.

@teortaxesTex: говорит, что V4 «не совсем демократизирующая технология», потому что архитектура слишком сложна для большинства лабораторий для воспроизведения@teortaxesTex: предполагает, что даже DeepSeek может не захотеть повторять именно эту архитектуру без рефакторинга@stochasticchasm: отмечает, что сама сложность гиперпараметров пугает В противовес этому, @Prince_Canuma и @Prince_Canuma показывают, что экосистема уже сжимает и адаптирует Flash для локального использования на Apple Silicon, что смягчает утверждение «не демократизирует» на стороне инференса, если не на стороне обучения

4) Are people underrating Flash?

4) Недооценивают ли Flash?

Several reactions suggest Flash may be more important than Pro for practical adoption.

Несколько реакций предполагают, что Flash может быть важнее Pro для практического внедрения.

@arena: Flash сдвигает границу цена/производительность@TheZachMueller: Flash@max ≈ Pro@high в reasoning-задачах@teortaxesTex: бенчмарки могут недооценивать «настоящий 1M контекст за копейки»@Prince_Canuma: Flash работает на 256GB Mac@baseten и @Togethercompute подчёркивают анализ длинных документов и агентные сценарии, где экономика Flash имеет значение

China, chips, Huawei, and sovereignty context

Контекст Китая, чипов, Huawei и суверенитета

DeepSeek V4 was not discussed as a pure model release; it was treated as evidence in the larger US–China compute and sovereignty debate.

DeepSeek V4 обсуждалась не как чистый релиз модели; её рассматривали как свидетельство в большем дебате США–Китай о вычислениях и суверенитете.

@scaling01: китайские лаборатории уже в «взлёте» или близко к нему в том смысле, что их модели помогают создавать лучшие модели, хотя всё ещё сдвинуты на 5+ месяцев назад@scaling01: считает, что запреты на чипы вероятно увеличат разрыв в широких областях со временем@teortaxesTex, @teortaxesTex: оспаривает упрощённое отвержение Huawei и отмечает смешанные настроения китайцев по отношению к Huawei@ogawa_tter: указывает на анализ Ascend 950 / кластеров A3 и планов развёртывания V4@Dorialexander: утверждает, что суверенная игра вокруг Huawei может переосмыслить архитектуру оборудования@scaling01: цитирует DeepSeek о том, что цены могут резко упасть, когда суперноды Ascend 950 масштабируются во второй половине года@jukan05: интерпретирует V4 как подтверждение стратегии NVIDIA Blackwell/Rubin/HBM/межсоединений@NVIDIAAI, @NVIDIAAI: неудивительно подчёркивают day-0 производительность Blackwell, но это вендорский фрейминг, а не независимое доказательство стратегического превосходства

There is also a more ideological thread:

Есть также более идеологический тред:

@teortaxesTex, @teortaxesTex, @teortaxesTex утверждает, что западный дискурс часто неправильно понимает китайские лаборатории как чисто государственные прокси или фабрики дистилляции, и вместо этого видит их как серьёзных, миссионерно-ориентированных акторов. Это интерпретация, но она помогает объяснить, почему релиз вызвал такие эмоционально заряженные геополитические реакции.

Distillation, training data, and data quality

Дистилляция, обучающие данные и качество данных

A recurring undercurrent: does V4 mainly reflect architectural innovation, or can critics dismiss it as “distillation”?

Повторяющийся подтекст: V4 — это в основном архитектурная инновация, или критики могут отвергнуть её как «дистилляцию»?

@yacineMTB предполагает, что некоторые жалобы на китайскую дистилляцию могут частично идти от людей, обнаруживших, что их превзошли@cloneofsimo: «Очень интересно… учитывая, что они дистиллировали claude 🤔🤔»@kalomaze: шутит про обучение DeepSeek на reasoning-трейсах DeepSeek На более существенной стороне, @teortaxesTex говорит, что качество письма DeepSeek, особенно на китайском, отражает давнюю одержимость чистотой данных, и цитирует объявления о вакансиях @teortaxesTex, @teortaxesTex@nrehiew_ отмечает, что в отчёте по-прежнему не хватает деталей о данных претрейна за пределами стандартных категорий В целом, публичные фактические доказательства в этой подборке твитов поддерживают «DeepSeek обучается в большом масштабе с сильной работой над данными», но не сильное утверждение о степени внешней дистилляции за пределами спекуляций

Architecture lineage and prior art

Архитектурная родословная и предшественники

Several researchers pointed out that V4 did not emerge from nowhere.

Несколько исследователей отметили, что V4 возникла не из ниоткуда.

@jaseweston: говорит, что DeepSeek использует хеш-роутинг из подхода ParlAI 2021 года@suchenzang: критикует выбросы, вызванные роутингом, с насмешкой над хешированием@teortaxesTex: отмечает, что MoE в стиле Mixtral был разумным более ранним хаком, но утверждает, что DSMoE изменил ситуацию@art_zucker в целом атакует MoE как тупик@gabriberton возражает, что MoE доказали свою эффективность несмотря на неэлегантность@stochasticchasm ещё более позитивен: «MoE — это потрясающе»

This matters because V4 was read not just as a stronger checkpoint, but as a possible new design point for open long-context MoEs.

Это важно, потому что V4 воспринималась не просто как более сильный чекпойнт, а как возможная новая точка дизайна для открытых long-context MoE.

Why the technical report itself mattered

Почему сам технический отчёт имел значение

A striking amount of praise was directed not just at the model but at the paper/report quality.

Поразительное количество похвал было направлено не только на модель, но и на качество статьи/отчёта.

@scaling01: «технический отчёт — это большое дело»@Dorialexander: «самая значимая AI-статья года»@morqon: «одна из лучших, что я когда-либо читал»@scaling01: «вот как должны выглядеть исследования»@TheZachMueller, @iamgrigorev, @nrehiew_: все сигнализируют о необычно высоких усилиях по разбору и тестированию отчёта

For expert readers, this is important because many frontier releases now arrive with sparse technical disclosure. V4’s report appears to have reset expectations for what a serious open release can look like.

Для экспертных читателей это важно, потому что многие frontier-релизы сейчас выходят со скудным техническим раскрытием. Отчёт V4, по-видимому, сбросил планку ожиданий того, как может выглядеть серьёзный открытый релиз.

Practical limitations and caveats

Практические ограничения и оговорки

Despite the enthusiasm, several caveats recur:

Несмотря на энтузиазм, повторяются несколько оговорок:

По-прежнему позади закрытых frontier-моделей по общей способностиособенно в науках/праве/медицине и широких «общих доменах» по данным @scaling01Reasoning RL может быть недодоведённым@scaling01: эффективность рассуждений мало изменилась по сравнению с V3.2 SpecialeСервинг остаётся сложным@scaling01: многие лаборатории сервят только на 20–30 ток/с и с ограниченным параллелизмом; прогон eval может занимать день@ClementDelangue: признаёт узкие места параллелизма на HFВысокое использование токеновглавная практическая оговорка от @ArtificialAnlysКонтроль API@stochasticchasm: отмечает, что API DeepSeek, по-видимому, не позволяет контролировать сэмплерАдаптируемость@teortaxesTex: слишком сложна для многих лабораторий, чтобы чисто скопировать

Broader implications

Более широкие импликации

Three implications stand out.

Выделяются три импликации.

Open-weight длинный контекст больше не просто маркетинг.Самый сильный вклад V4 может быть в доказательстве того, что 1M контекст может быть сделан операционно правдоподобным в open-weight модели, с конкретной инженерией KV-кэша и открытой поддержкой инференса. Поэтому многие постеры фокусировались меньше на дельтах бенчмарков и больше на дизайне систем: @ben_burtenshaw, @ZhihuFrontier, @scaling01.Топовые китайские лаборатории остаются конкурентоспособными в открытых моделях, даже если не полностью закрывают разрыв с закрытыми моделями.Картина бенчмарков от @ArtificialAnlys, @arena и @scaling01 предполагает, что китайские лаборатории теперь доминируют в значительной части верхнего эшелона open-weight: Kimi, GLM, DeepSeek и скоро MiMo.Планка «открытости» поднимается с релиза чекпойнта до полностековой со-разработки.V4 сразу обсуждался вместе с vLLM, Blackwell, MLX-квантами, жизнеспособностью на Mac, кластерами Ascend и архитектурами кэша/памяти. Иными словами, «модель» всё более неотделима от субстрата инференса.

Infrastructure, inference, and local/open ecosystem

Инфраструктура, инференс и локальная/открытая экосистема

Hugging Face запустил ML Intern, open-source CLI «AI-стажёр» для ML-работы, который может исследовать статьи, писать код, запускать эксперименты, использовать датасеты/jobs HF, искать в GitHub и итерировать до 300 шагов, по данным @MillieMarconnni. Связанное мнение: тариф $9 Pro от HF — необычайно выгодное предложение по данным @getpy.Meta заявила, что добавит десятки миллионов ядер AWS Graviton в свой compute-портфель для масштабирования Meta AI и агентных систем для миллиардов пользователей, по данным @AIatMeta.Импульс локального/открытого coding-стека остался сильным:@julien_c: Qwen3.6-27B через llama.cpp на MacBook Pro ощущается близко к последнему Opus для многих задач кодинга@p0: бесплатный CLI-агент, построенный на Pi + Ollama + Gemma 4 + Parallel web search MCP@Prince_Canuma: кванты DeepSeek V4 на подходе@QuixiAI: напоминание, что llama.cpp / Ollama / LM Studio не поддерживают tensor parallel, что подталкивает пользователей серьёзного multi-GPU сервинга к vLLMNous/Hermes выпустил много нового:Hermes Agent v0.11.0 представил переписанный React TUI, dashboard-плагин, темизацию, больше инференс-провайдеров, image-бэкенды и поддержку QQBot, по данным @WesRothHermes получил широкую похвалу и быструю поддержку как для DeepSeek V4, так и для GPT-5.5, через @mr_r0b0t, @Teknium@JulianGoldieSEO и @LoicBerthelot сравнили Hermes благосклонно с OpenClaw по learning-петлям, памяти, поддержке моделей, гибкости развёртывания и безопасностиНативный Linux sandbox-бэкенд для Deep Agents с использованием bubblewrap + cgroups v2 был выпущен @nu_b_kh

Research papers and benchmarks

Исследовательские статьи и бенчмарки

Выбор токенов в on-policy дистилляции:@TheTuringPost выделяет статью, показывающую, что только некоторые токены несут большую часть обучающего сигнала; использование ~50% токенов может сравняться с или превзойти полное обучение и сократить память на ~47%, тогда как даже <10%, сфокусированные на уверенно-неверных токенах, почти соответствуют полному обучению.Google Research продвинули несколько ICLR-демо:MesaNet, альтернатива трансформеру / линейный sequence-слой, оптимизированный для in-context learning при фиксированной памяти, через @GoogleResearchработа по робототехнике/3D-рассуждениям и эффективным трансформерам через @GoogleResearchдемо «рассуждение может вести к честности» через @GoogleResearchMIT Hyperloop Transformers смешивают looped и обычные трансформер-блоки, используя ~50% меньше параметров, превосходя обычные трансформеры при 240M / 1B / 2B, по данным @TheTuringPost.«Learning mechanics» пытается синтезировать теорию динамики deep learning, через @learning_mech.Статьи по tool/agent-системам:Tool Attention Is All You Need заявляет сокращение tool-токенов на 95% (47.3k → 2.4k/ход) с динамическим gating и ленивой загрузкой схем, через @omarsar0StructMem для long-horizon структурированной памяти выделен @dair_aiHorizonBench нацелен на long-horizon персонализацию со смещающимися пользовательскими предпочтениями, через @StellaLisyУточняющие вопросы для software engineering:@gneubig поделился работой над моделью, специально обученной задавать уточняющие вопросы, улучшая результаты с меньшим количеством вопросов.

GPT-5.5 rollout and coding agents

Раскатка GPT-5.5 и coding-агенты

OpenAI выкатила GPT-5.5 и GPT-5.5 Pro в API и экосистемные продукты с контекстным окном 1M, через @OpenAI, @OpenAIDevs.Дистрибуция была мгновенной по Cursor, GitHub Copilot, Codex/OpenAI API, OpenRouter, Perplexity, Devin, Droid, Fleet, Deep Agents:@cursor_ai: GPT-5.5 топ на CursorBench с 72.8%@cline: #1 на Terminal-Bench с 82.7@OpenAIDevs: Perplexity Computer показал на 56% меньше токенов на сложных задачах@scaling01: GPT-5.5 medium стал сильнейшей non-thinking моделью на LisanBench с на 45.6% меньше токенов чем у GPT-5.4 medium и более высокими баллами Фидбек пользователей сгруппировался вокруг лучшего качества кода и токен-эффективности, несмотря на смешанные ощущения от некоторых evals:@almmaasoglu: лучший код, что они читали от LLM; менее многословный, менее защитный@KentonVarda: поймал глубокий corner case в Cap'n Proto RPC из 6-летнего комментария@willdepue: разочарован evals, впечатлён работой в Codex на сложных технических проектах@omarsar0: плавный переход с Claude Code на Codex/GPT-5.5 благодаря лучшей «калибровке усилий»Cursor также выкатил /multitask async-субагентов и multi-root workspaces, через @cursor_ai.Растёт рыночный акцент на лимитах и экономике, а не на крошечных разрывах в качестве:@nrehiew_ утверждает, что лимиты использования теперь важнее, чем небольшие frontier-дельты@HamelHusain говорит, что подписочная структура Codex делает его трудно не использовать

Industry moves, funding, and policy

Индустриальные движения, финансирование и политика

Google, по сообщениям, планирует инвестировать до $40B в Anthropic, по данным @FT и эхом от @zerohedge. Реакции сосредоточились на том, насколько большим может быть compute-обязательство Anthropic.Cohere и Aleph Alpha объявили о суверенном AI-партнёрстве Канада/Германия, представленном как enterprise-grade и сфокусированном на приватности/безопасности по данным @cohere, @aidangomez, @nickfrosst.ComfyUI привлёк $30M при оценке $500M, сохраняя core/open-local позиционирование, через @yoland_yan.Mechanize объявила о привлечении $9.1M при post-money оценке $500M, через @MechanizeWork.Arcee AI наняла Cody Blakeney на пост Head of Research, подчёркивая open-weight американские frontier-модели, через @code_star.Безопасность / governance:OpenAI объявила Bio Bug Bounty для GPT-5.5, по данным @OpenAINewsroomAnthropic запустила Project Deal, маркетплейс, где Claude вёл переговоры от имени сотрудников, и подчеркнула асимметрию качества моделей и политические вызовы, через @AnthropicAI

Creative AI and multimodal

Креативный AI и мультимодальность

Workflow GPT Image 2 + Seedance 2 продолжали привлекать внимание:@_OAK200 и @awesome_visuals показали высококачественные image→video пайплайны@BoyuanChen0 сказал, что изображения 2K/4K уже доступны через экспериментальный API, и активные исправления в работеKling объявил нативный 4K вывод и конкурс короткометражек на $25k, через @Kling_ai.Некоторые оценочные нюансы:@goodside отметил, что GPT Images 2.0 смог отрисовать корректно выглядящее состояние Кубика Рубика, что удивительно сложно@venturetwins представил недавние достижения в image/video как крупный шаг к персонализированной игровой генерации контента

AI Reddit Recap

Обзор AI Reddit

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Deepseek V4 and Related Releases

1. Deepseek V4 и связанные релизы

Deepseek V4 AGI comfirmed (Активность: 1138): Изображение представляет собой мем и не содержит технического контента. Заголовок «Deepseek V4 AGI confirmed» намекает на юмористическое или преувеличенное утверждение об AI-модели, возможно ссылаясь на достижения в artificial general intelligence (AGI). Комментарии подразумевают сатирический тон, упоминая нецензурированные датасеты и военные применения, что вряд ли является серьёзными заявлениями. Комментарии отражают сатирический взгляд на возможности AI, с упоминаниями нецензурированных датасетов и военных применений, указывая на скептицизм или юмор, а не серьёзное техническое обсуждение.UserXtheUnknown обсуждает тестовый сценарий с Deepseek V4, выделяя его тенденцию переусложнять задачи. Модель интерпретирует ограничения вроде «использовать только один нож» как обязательные, а не опциональные, что влияет на её подход к решению задач. Это отражает нюансированное понимание ограничений задач, но также указывает на потенциальные области для улучшения в обработке неявных инструкций.Deepseek V4 Flash и Non-Flash вышли на HuggingFace (Активность: 1393): DeepSeek V4 выпущен на HuggingFace, с двумя моделями: DeepSeek-V4-Pro с 1.6T параметров (из которых 49B активированы) и DeepSeek-V4-Flash с 284B параметров (с 13B активированными). Обе модели поддерживают длину контекста один миллион токенов, что существенно для обработки длинных последовательностей. Модели выпущены под лицензией MIT, что позволяет широкое использование и модификацию. Заметный комментарий выделяет проблему ограничений железа, особенно RAM, при работе с такими большими моделями. Другой комментарий предполагает потенциальную выгоду от 0.01-битной квантизации для более эффективного управления размером модели.Модели DeepSeek-V4 примечательны массивными размерами параметров: Pro-версия с 1.6 триллионами параметров (49 миллиардов активированных) и Flash-версия с 284 миллиардами параметров (13 миллиардов активированных). Обе модели поддерживают расширенную длину контекста в один миллион токенов, что значимо для обработки крупномасштабных входов и сложных задач.Один пользователь выразил интерес к 0.01-битной квантизации моделей DeepSeek-V4, что предполагает фокус на сокращении размера модели и вычислительных требований при сохранении производительности. Квантизация — распространённая техника для оптимизации моделей для развёртывания на железе с ограниченными ресурсами.Упоминание лицензии MIT указывает на то, что DeepSeek-V4 является open-source, что позволяет широкое использование и модификацию сообществом. Этот выбор лицензии может способствовать сотрудничеству и инновациям, так как разработчики могут свободно интегрировать и адаптировать модели в свои проекты.Скрытая суть: Deepseek v4 Flash невероятно дешёв в официальном API для своей весовой категории (Активность: 404): Изображение даёт сравнение между двумя моделями, «deepseek-v4-flash» и «deepseek-v4-pro», выделяя что «deepseek-v4-flash» значительно доступнее по стоимости входных и выходных токенов. Несмотря на доступность, модель поддерживает продвинутые функции, такие как JSON-вывод, tool calls и chat prefix completion как в non-thinking, так и в thinking режимах. Обсуждение вокруг изображения предполагает, что хотя «deepseek-v4-flash» позиционируется как недорогая, некоторые пользователи утверждают, что она на самом деле переоценена по сравнению с предыдущими версиями при учёте масштабирования параметров, с моделью «V3.2», более дешёвой за параметр. Комментаторы обсуждают влияние нехватки GPU на текущие цены, предполагая что цены могут снизиться по мере роста производства GPU. Также идут дебаты о ценовой стратегии: некоторые пользователи отмечают, что новая модель дороже за параметр по сравнению со старыми версиями.DistanceSolar1449 выделяет сравнение цен между DeepSeek V3.2 и V4 Flash, отмечая что V3.2 был оценён в $0.26/0.38 за input/output при 671b, тогда как V4 Flash — $0.14/$0.28 при 284b. Это предполагает, что V4 Flash на самом деле дороже, если бы ценообразование масштабировалось линейно с параметрами, что бросает вызов представлению о его экономической эффективности.jwpbe предоставляет сравнительный анализ стоимости API DeepSeek V4 Flash, утверждая что при 14 центов в / 28 центов из он значительно дешевле конкурентов вроде Minimax 2.7, который в 3 раза дороже, и эквивалента Qwen, который ещё дороже. Они также упоминают, что Trinity Thinking Large вдвое дороже, указывая что V4 Flash предлагает конкурентное ценовое преимущество на рынке.Worried-Squirrel2023 обсуждает стратегические импликации развития кремния Huawei, предполагая что ценовая стратегия DeepSeek включает обмен маржи NVIDIA на поставки Ascend. Они прогнозируют, что когда суперноды 950 масштабируются, DeepSeek может потенциально подрезать конкурентов в open-weights уровне, используя достижения Huawei для оптимизации затрат.Deepseek выпустил DeepEP V2 и TileKernels. (Активность: 396): Deepseek выпустил DeepEP V2 и TileKernels — значительные достижения в оптимизации и параллелизации AI-моделей. DeepEP V2 фокусируется на повышении эффективности и точности моделей, а TileKernels вводит новую технику параллелизации, которая, как сообщается, масштабируется линейно — то есть удвоение вычислительной мощности приводит к удвоению скорости обработки. Этот релиз открытый, что способствует прозрачности и сотрудничеству в AI-исследованиях. Подробности в pull request DeepEP V2 и репозитории TileKernels. Один комментатор выделяет, что Deepseek выполняет роль, которую должен был играть OpenAI — продвигая исследования и открыто делясь находками, что создаёт goodwill несмотря на проприетарные технологии. Другой комментатор сомневается, действительно ли техника параллелизации масштабируется линейно, предполагая значительный технический прорыв, если это правда.DeepEP V2 и TileKernels от DeepSeek отмечены за потенциальные достижения в техниках параллелизации. Один пользователь предполагает, что эти техники могут достичь линейного масштабирования, что означает, что удвоение вычислительной мощности может напрямую удваивать скорость обработки. Это могло бы представлять значительное улучшение эффективности в обучении и инференсе моделей.Есть спекуляции об использовании железа DeepSeek, особенно относительно GPU SM100 и Blackwell. Один комментатор предполагает, что DeepSeek может использовать Blackwell GPU для обучения, возможно через арендуемые B200 на Vast.ai. Этот выбор железа мог повлиять на производительность и возможности их моделей.Подчёркиваются потенциальные инновации в следующей модели DeepSeek, возможно названной v4. Фокус на интеграции технологий Engram и mHC, которые, как ожидается, сыграют ключевую роль в производительности модели. Успех этих инноваций будет вероятно зависеть от нового датасета, разработанного DeepSeek.

2. Qwen 3.6 Model Performance and Benchmarks

2. Производительность и бенчмарки модели Qwen 3.6

Вот где мы сейчас, LocalLLaMA (Активность: 1755): Изображение показывает MacBook Pro, на котором работает модель Qwen3.6 27B через Llama.cpp, демонстрируя возможность выполнения сложных AI-моделей локально, даже в режиме «в самолёте». Это подчёркивает потенциал локальных AI-моделей для повышения эффективности, безопасности, приватности и суверенитета, работая независимо от облачных сервисов. Пост подчёркивает технологическое продвижение в том, чтобы делать мощные AI-модели доступными на персональных устройствах, акцентируя важность локального исполнения для приватности и контроля. Комментаторы выражают скептицизм относительно завышения возможностей модели Qwen3.6-27B, предполагая, что хотя она впечатляет для своего размера, она не дотягивает до производительности более продвинутых моделей вроде Sonnet или Opus. Есть опасение, что преувеличенные заявления могут привести к разочарованию пользователей и ответной реакции против более широкого LLM-сообщества.ttkciar выделяет потенциал разочарования пользователей от модели Qwen3.6-27B, отмечая, что хотя она впечатляет для своего размера и подходит для агентной генерации кода, она не соответствует возможностям более продвинутых моделей вроде Sonnet или Opus. Озабоченность в том, что переоценка её возможностей может привести к негативной реакции против более широкого LLM-сообщества, не только против отдельного автора заявления.sooki10 соглашается, что хотя модель впечатляет для локальных задач кодинга, сравнение её с более продвинутыми моделями вроде Opus вводит в заблуждение и может подорвать доверие к делаемым заявлениям. Это предполагает необходимость более точного бенчмаркинга и коммуникации о возможностях модели для эффективного управления ожиданиями пользователей.Melodic_Reality_646 указывает на неравенство ресурсов, сравнивая использование топовой системы m5max с 128GB RAM с более доступной конфигурацией. Это подчёркивает важность учёта аппаратных ограничений при оценке производительности модели, так как не у всех пользователей есть доступ к таким мощным системам, что может искажать восприятие возможностей модели.DS4-Flash vs Qwen3.6 (Активность: 470): Изображение представляет сравнение бенчмарков моделей DS4-Flash Max и Qwen3.6, конкретно версий 35B-A3B и 27B. График подчёркивает, что DS4-Flash Max в целом превосходит модели Qwen по различным категориям, особенно отличаясь в бенчмарках 'LiveCodeBench' и 'HLE'. Это предполагает, что DS4-Flash Max может иметь превосходящие возможности в задачах кодинга и рассуждений. Обсуждение в комментариях намекает на потенциал больших моделей вроде 122B версии Qwen3.6 и подчёркивает значимость функции контекст 1M токенов, которая может повлиять на производительность в других бенчмарках, например 'omniscence'. Комментаторы отмечают, что несмотря на больший размер DS4-Flash Max, её производительность лишь немного лучше Qwen3.6, что поднимает вопросы об эффективности vs масштабе. Контекст 1M токенов выделен как значимая функция, которая может повлиять на будущие результаты бенчмарков.Rascazzione выделяет значительное увеличение длины контекста с Qwen 3.6, отмечая её способность обрабатывать контекст 1 миллион токенов. Это существенное улучшение по сравнению с предыдущими моделями и может иметь значительные импликации для задач, требующих обширной обработки контекста, таких как саммаризация документов или сложные диалоговые системы.LinkSea8324 указывает на разницу в размере между моделями: DS4-Flash на 284 миллиарда параметров против Qwen 3.6 на 27 миллиардов. Это поднимает вопросы об эффективности и tradeoff в производительности между размером модели и возможностями, особенно с точки зрения вычислительных ресурсов и скорости инференса.madsheepPL обсуждает нелинейную природу улучшений в бенчмарках, предполагая, что даже если модель кажется только немного лучше в бенчмарках, практические импликации могут быть более значимыми. Они подчёркивают, что улучшения в баллах не прямо пропорциональны и могут иметь различное влияние на реальные приложения.Qwen 3.6 27B делает огромные шаги в Agency на Artificial Analysis — равняется с Sonnet 4.6 (Активность: 964): Qwen 3.6 27B достиг паритета с Sonnet 4.6 на Agentic Index от Artificial Analysis, обойдя модели вроде Gemini 3.1 Pro Preview, GPT 5.2 и 5.3, и MiniMax 2.7. Модель показывает улучшения по всем индексам, хотя успехи в Coding Index менее выражены из-за её зависимости от бенчмарков вроде Terminal Bench Hard и SciCode, которые считаются нетрадиционными. Фокус обучения, по-видимому, на агентных приложениях для OpenClaw/Hermes, подчёркивая потенциал меньших моделей приблизиться к frontier-возможностям. Растёт ожидание предстоящей модели Qwen 3.6 122B. Комментаторы выражают восторг по поводу потенциала меньших моделей вроде Qwen 3.6 27B, отмечая значительные улучшения и потенциал будущих версий. Однако есть скептицизм относительно масштаба этих успехов, предполагая, что некоторые улучшения могут быть из-за «benchmaxxing», а не присущих возможностей модели.Iory1998 выделяет впечатляющую производительность модели Qwen 3.6 27B, отмечая что она превосходит модель 670B прошлого года. Они упоминают запуск версии Q8 на 170K с KV cache при FP16 на RTX 3090 и RTX 5070ti, используя 40GB VRAM, что подчёркивает эффективность и мощь модели.AngeloKappos обсуждает сужающийся разрыв в бенчмарках, делясь опытом запуска модели Qwen3-30b-a3b на чипе M2. Они отмечают её способность эффективно обрабатывать многошаговые tool calls, предполагая, что если 27B dense модель так хорошо работает, предстоящая модель 122B может создать вызовы для API-провайдеров из-за её потенциальной производительности.Velocita84 поднимает вопрос о потенциальном «benchmaxxing» в заявленных улучшениях производительности модели Qwen 3.6 27B, подразумевая, что некоторые улучшения могут быть приписаны оптимизированному бенчмаркингу, а не присущим возможностям модели. Это предполагает необходимость внимательного изучения при оценке заявлений о производительности модели.Сравнение QWEN 3.6 35B с QWEN 3.6 27B для coding-примитивов (Активность: 491): Пост сравнивает две версии модели QWEN 3.6, конкретно версии с 35B и 27B параметрами, на MacBook Pro M5 MAX с 64GB RAM. Модель 35B достигает 72 TPS (tokens per second), а модель 27B — 18 TPS. Несмотря на меньшую скорость, модель 27B производит более точные и корректные результаты для задач кодинга, тогда как модель 35B быстрее, но менее точна. Тест включал генерацию одного HTML-файла для симуляции движущейся машины с эффектом параллакса, без использования внешних библиотек. Модели хостились через Atomic.Chat, с исходным кодом, доступным на GitHub. Один комментарий выделяет вывод модели Qwen 3.6 27B FP8 с использованием opencode, занявший примерно 52 секунды. Другой комментарий предоставляет визуальное сравнение с моделью Qwen 3.5 27B Q3, предполагая различия в качестве вывода.Пользователь 'sacrelege' поделился результатом производительности для модели Qwen 3.6 27B с использованием точности FP8, отметив что выполнение задачи с 'opencode' заняло примерно 52 секунды. Это предполагает фокус на оптимизации производительности модели через корректировки точности, что может значительно влиять на вычислительную эффективность и скорость.Пользователь 'nikhilprasanth' предоставил визуальное сравнение для модели Qwen 3.5 27B Q3, указывая на потенциальный интерес к сравнению разных версий и уровней квантизации моделей Qwen. Это подчёркивает важность понимания того, как разные конфигурации модели могут влиять на производительность и качество вывода.'Technical-Earth-3254' спросил о методах квантизации, использованных в тестах, что критично для понимания tradeoff между размером модели, скоростью и точностью. Квантизация может сильно влиять на эффективность больших моделей вроде Qwen, особенно в условиях ограниченных ресурсов.Qwen 3.6 27B — это зверь (Активность: 1239): Пост обсуждает производительность модели Qwen 3.6 27B на топовом ноутбуке с GPU RTX 5090 и 24GB VRAM, подчёркивая её эффективность для pyspark/python и задач отладки трансформации данных. Пользователь применяет llama.cpp с q4_k_m при q4_0 и исследует дальнейшие оптимизации с IQ4_XS при 200k q8_0. Пользователь ещё не реализовал speculative decoding. Конфигурация включает ASUS ROG Strix SCAR 18 с 64GB DDR5 RAM. Комментарии предлагают избегать kv cache как q4 для кодинга, рекомендуя q8 для контекста 130k. Другой комментарий ожидает улучшений производительности с предстоящими релизами от z-lab и конкретным GitHub pull request, обещающим увеличение скорости декодирования в 2x. Также есть любопытство о производительности модели на системах с 16GB VRAM и 32GB DDR5 RAM с offloading.sagiroth выделяет техническое соображение при использовании Qwen 3.6 27B для задач кодинга, советуя не использовать KV cache как q4 из-за ограничений, а вместо этого использовать q8 для достижения окна контекста 130k, что может значительно улучшить производительность для задач с большим контекстом.inkberk указывает на предстоящее улучшение скорости декодирования, ссылаясь на pull request #22105 в репозитории llama.cpp. Это обновление, наряду с ожидаемым релизом 'dflash drafter' от z-lab, обещает потенциальное увеличение скорости декодирования в 2x, что может значительно принести пользу пользователям с точки зрения эффективности.Johnny_Rell спрашивает о производительности Qwen 3.6 27B на системе с 16 GB VRAM и 32 GB DDR5, конкретно об эффективности offloading. Это предполагает фокус на оптимизации распределения ресурсов для обработки требований модели, что критично для эффективного запуска больших моделей на консьюмерском железе.

Keep reading with a 7-day free trial

Продолжайте чтение с 7-дневной бесплатной пробной версией

Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этой публикации и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.