Где и когда использовать DeepSeek Я много пишу про DeepSeek. Но зачем он нужен, если есть Codex или Claude Code? Если вы сидите за компьютером, даёте агенту задачи и проверяете результат, подписка закрывает эту потребность. DeepSeek особенно интересен, когда агент должен работать в фоне без вашего участия. Представьте магазин запчастей. Клиент пишет: «Нужен насос для стиралки, оригинал дорогой, можно аналог, но до пятницы». Агент уточняет модель, подбирает совместимую деталь, проверяет склад. Нет в наличии — пишет поставщикам, получает цены и сроки, согласует вариант с клиентом. После оплаты оформляет заказ, оплачивает поставщику в пределах заданного лимита и отправляет подтверждение. Типовая сделка проходит без менеджера. Переписка каждый раз разная, все варианты заранее не распишешь. Но сама работа понятна: есть инструкции, инструменты и правила. Раньше за это отвечал сотрудник. Теперь такую работу можно поручить агенту. Вот здесь DeepSeek особенно хорош. Найти причину непонятного бага, разобраться в неизвестной системе, придумать архитектуру — здесь он уступает Sol 6.1 и Opus 5.5. А когда рабочее место подготовлено и процесс понятен, он справляется хорошо и стоит очень дёшево. Я уже сравнивал это со станками и сотрудниками. Строить станок эффективнее с Sol 6.1, Opus 5.5 или Gemini 4 Argon — смотря какая у вас подписка. Для сложного планирования можно подключать Astra, Fable или Carbon. А для работы за готовым станком 24/7 по соотношению цены и качества я выбираю DeepSeek. Потребительские подписки Codex и Claude Code нельзя использовать вместо API для такого клиентского сервиса: обслуживать за счёт своей подписки запросы других пользователей запрещают условия. Здесь нужен API с оплатой за использование. А если поставить на такой круглосуточный поток топовые американские модели, счёт за API может оказаться таким, что дешевле оставить эту работу человеку. При этом DeepSeek можно подключить, например, к DeepSeek Harness, общаться с ним и работать как с обычным агентом. А GPT-6 Luna, которая по цене API сопоставима с официальным DeepSeek, в сложной самостоятельной работе ему сильно проигрывает. Это согласуется с Terminal-Bench 4.0: в одинаковой агентной оболочке DeepSeek V4.1 Flash 1017 решил 31,8% сложных задач, Luna — 13,6%. Sol 6.1 — 55,1%, Opus 5.5 — 65,2%. Мой сетап сейчас: GPT-6.1 Sol — основная рабочая лошадка. Для самых сложных задач — Pro-режим ChatGPT или Astra в Codex. DeepSeek V4.1 Flash в первую очередь беру через Refuseless, обычную модель. Официальный API настроен как fallback. На моей нагрузке выходит в 2–4 раза дешевле, а скорость генерации лишь на четверть ниже. А через Knyazev AI API у меня проходит около миллиарда токенов в сутки на моделях из Gonka: DeepSeek V4 Flash и GLM 5.3 Flash. Туда отправляю классификацию лидов, анализ и модерацию Telegram-чатов. Это тысячи небольших задач, где большая часть текста каждый раз новая. Поэтому выгоды от кэша — повторного использования уже обработанного текста — мало. А скорость здесь не критична. На такой обработке Gonka делает примерно за $0,15 работу, которая через официальный DeepSeek обходится в $5. Официальный API заканчивает примерно за 20 минут, Gonka — за три часа. В моём случае можно подождать и заплатить в 33 раза меньше. 👻 ИИ без цензуры ✈️ Подписаться на канал

Китай в гонке ИИ 🇨🇳 Про американскую часть этой гонки мы с вами слышим постоянно: IPO Anthropic, OpenAI, Nvidia, Codex, Claude Code и так далее. Что там происходит, в целом понятно. А в этом посте подробнее расскажу, что происходит в Китае и какое место он занимает в гонке ИИ: в чём обгоняет США, а в чём уступает. За 2025 год в Китае установили 354 тысячи промышленных роботов. В США — 38,5 тысячи. Разница в девять раз. На Китай пришлось 59% всех новых установок в мире. Больше, чем на остальные страны вместе. По данным Международного энергетического агентства, к концу 2025 года в Китае находилось больше 80% мировых мощностей по производству литий-ионных аккумуляторов. В США — 6–7%. Это огромное преимущество при производстве роботов и электромобилей: аккумуляторы, поставщики и производство уже рядом. А вот с передовыми AI-чипами Китай серьёзно отстаёт. По прогнозу исследовательской команды Epoch AI, Nvidia за 2026 год выпустит ускорители с суммарной вычислительной мощностью примерно в 25 раз выше, чем Huawei. Санкции ограничивают поставки, собственное производство уступает, не хватает современной высокоскоростной памяти. Китай пытается решить эту проблему самыми разными способами. Судя по последним новостям, дело дошло даже до предполагаемой китайской шпионки в постели у теперь уже бывшего главы Nvidia Дженсена Хуанга. Huawei развивает Ascend и объединяет сотни ускорителей в общие системы, чтобы компенсировать слабость отдельного чипа. Параллельно китайцы наращивают производство памяти и дорабатывают софт, чтобы выжимать больше из доступного железа. В США расширение дата-центров упирается в электросети и подключение к ним. Один из обсуждаемых вариантов — снижать нагрузку в пиковые часы, чтобы ускорять подключение новых дата-центров. Китайская энергосистема за 2025 год обеспечила потребление 10,4 трлн кВт·ч — больше чем вдвое выше американского. Китайские AI-компании тоже уже делают сотни миллионов долларов выручки. У Zhipu, разработчика GLM, за первое полугодие 2026-го выручка выросла в пять раз, до $142 млн. У MiniMax — почти вчетверо, до $117 млн. Отдельно стоит DeepSeek, о котором я уже подробно писал. У компании огромная аудитория пользователей и разработчиков по всему миру. На OpenRouter DeepSeek V4.1 Flash 1017 сейчас занимает первое место по объёму обработанных токенов среди отдельных моделей. Это реальный спрос на использование модели. Компания наращивает и вычислительную инфраструктуру. По данным Bloomberg, DeepSeek планирует развернуть не менее 160 тысяч ускорителей Huawei Ascend 950DT в новом дата-центре во Внутренней Монголии. Параллельно DeepSeek готовится к IPO: компания привлекла CITIC Securities для подготовки к выходу на шанхайский STAR Market. И DeepSeek делает очень мощные модели именно за свою цену. По соотношению цена–качество я даже не могу привести пример компании, которая была бы лучше DeepSeek. А крупнейшую долю денег на китайском рынке облачного доступа к AI-моделям получает Volcengine — платформа ByteDance. По данным исследовательской компании IDC, в 2025 году на неё пришлось больше 40% выручки этого рынка. Следом — Alibaba Cloud. ByteDance — это ещё и Seedance 2.5. Та самая модель, которая делает крутые ролики, которыми рекламирует себя Higgsfield. Только это достижение китайской модели ByteDance. Если посмотреть на другие топовые видеомодели — Wan 3.0 от Alibaba, Kling от Kuaishou, MiniMax H3 — это тоже китайские разработчики. Так что в видеогенерации Китай сейчас на первом месте в мире. Китай — очень сильный игрок даже с отставанием в чипах. В промышленной роботизации и аккумуляторах он уже далеко впереди США. Вокруг этого выросло производство с поставщиками, инженерами и огромным внутренним рынком. Такой масштаб одним инвестиционным раундом не воспроизведёшь. 👻 ИИ без цензуры ✈️ Подписаться на канал

DeepSeek без цензуры бесплатно 🚨 Refuseless запустили акцию для новых пользователей: дают $3 бесплатных API-кредитов, чтобы протестировать DeepSeek без цензуры. Без пополнения и привязки карты. Предложение временное, количество бесплатных слотов ограничено. Точные сроки окончания не сообщают. Анонс вышел сегодня, так что, скорее всего, ещё успеваете. Заходите на Refuseless, регистрируйтесь, создавайте API-ключ, вставляйте его в свой harness и тестируйте модель. Выбирать нужно deepseek-v4.1-flash-abliterated-free. Как всё пошагово настроить в DeepSeek Harness, я показывал в последнем видео. ✈️ Подписаться на канал