DeepSeek V4 vs Claude Sonnet 4.6: кто дешевле, кто умнее
DeepSeek V4 в 3-4 раза дешевле Sonnet 4.6 на одинаковых задачах. На английских бенчмарках они почти равны, и интернет советует переходить на DeepSeek. Но что если прогнать обе модели на 50 типовых задачах российского разработчика? Разбор с цифрами и примерами.
LLM бенчмарк «Испытание Дали»
Выбирая LLM для своего первого пет-проекта, я случайно создал бенчмарк для LLM "Испытание Дали" по трем параметрам: качество, скорость и стоимость. Этот бенчмарк позволил мне найти оптимальную LLM для встраивания в продукты моей компании Флаг Софт. Возможно, вас тоже заинтересуют его результаты.
https://habr.com/ru/articles/1028396/
#искусственный_интеллект #llm #бенчмарки #promptengineering #gpt5 #claude #gemini #gigachat #yandexgpt_5 #deepseek_v4
[Перевод] Вышел DeepSeek V4. Почему это очень плохо для США?
DeepSeek V4 Pro — это 1,6 триллиона параметров, mixture of experts (MoE), 49 млрд активных параметров и контекст в 1 миллион токенов. V4 Flash — рабочая лошадка: 284 млрд параметров суммарно, 13 млрд активных. Обе модели обучены примерно на 33 трлн токенов. На агентских бенчмарках кода, MMLU Pro, GPQA Diamond, SWE-bench Verified — V4 рядом с Opus 4.7 и GPT-5.5. Немного отстаёт, но совсем немного. Вот в чём дело. Большинству задач не нужен абсолютный frontier. Компании не решают сложнейшие научные задачи — они ведут бизнес. Представьте: вы CEO, смотрите на GPT-5.5 по $30 за миллион выходных токенов, на Opus 4.7 по похожей цене — и тут DeepSeek в разы дешевле, open source, его можно дообучать, хостить где угодно, контролировать точечно. Математика очевидна. Здесь и начинается проблема.
https://habr.com/ru/articles/1028032/
#DeepSeek_V4 #mixture_of_experts #open_source_LLM #frontier_модели #SWEbench #экспортный_контроль_AI #дистилляция_моделей #AI_безопасность #OpenAI_Anthropic_конкуренция #стоимость_инференса
GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует
За 2 дня рынок получил сразу два флагманских релиза: GPT-5.5 от OpenAI и DeepSeek V4 . На первый взгляд это очередная гонка бенчмарков. На деле - столкновение двух стратегий: дорогая агентная модель для реальной работы против открытых весов, дешевого API и контекста на миллион токенов. Я внимательно изучила официальные бенчмарки, прайс-листы и первые отзывы разработчиков. Давайте разбираться, что из этого реально применимо в работе.
https://habr.com/ru/articles/1027564/
#искусственный_интеллект #нейросети #вайбкодинг #gpt55 #deepseek_v4 #llm #ии_агенты #open_source #бенчмарки #автоматизация
Habr
