Гибель богов. Fable и ещё 10 LLM реорганизуют код. Сравнение
Русский и английский оригиналы статьи в моём блоге.Код и материалы.Это подробный разбор одного эксперимента. Я взял god node из реального LangGraph агента и попросил 5 американских и 6 китайских моделей сначала предложить, как её распутать, а потом оценить предложения друг друга. Дальше тремя разными способами пытался понять, кому из них в этом деле верить.ОглавлениеИсходная задача. Что за god node и чем она опасна.
Нейросеть DeepSeek (Дипсик): как использовать в России онлайн в 2026 году: ИИ тексты, код и анализ данных
Нейросеть DeepSeek (Дипсик): как использовать в России
Почему я перестал слать каждый вопрос в LLM: архитектура предсказуемого конвейера
О проекте. Я разрабатываю систему ИИ-поддержки первой линии — «Финлоджик. Контур Поддержки» (FinlogiQ AI Support). Бот принимает обращения через веб-чат и Telegram, понимает суть вопроса, ищет ответ в базе знаний и передаёт сложные случаи живому оператору. Делаю один: начиналось как заказная разработка под клиента, затем выросло в самостоятельный продукт. Это первая статья из цикла о внутреннем устройстве системы.Пара терминов: LLM (large language model) — большая языковая модель, нейросеть вроде YandexGPT или DeepSeek; RAG
Гендиректор Coinbase перевёл компанию на «дешёвые» китайские ИИ-модели
Гендиректор Coinbase Брайан Армстронг перевёл
Когда нейросети заменят живых продавцов? Тест 10 LLM на умение продавать для русского рынка
Собрал бенчмарк, который меряет не «кто умнее», а «кто лучше продаёт» по-русски: тестируемая модель — продавец, жёсткий клиент — Opus, судья — тоже Opus. Прогнал первую десятку на живом B2B-диалоге.Враньё ради сделки штрафуется жёстче, чем незакрытая сделка: −15…−30 к баллу. Qwen3-235B дважды выдумал клиентские кейсы с цифрами под торгом — и потерял сделку (52 из 100, клиент ушёл).Тест выдал сенсацию: DeepSeek и GLM «обошли» эталонный Gemini, MiniMax получил 96 из 100 и S-tier. Я не поверил: под более жёстким клиентом баллы не могут вырасти. Это дрейф параллельных судей.
Как мы за неделю подружили DeepSeek-R1 с отечественными процессорами ARM64, NVIDIA A100 в 100% отечественном сервере
Всем привет!Меня зовут Алфёров Валентин, я директор по развитию компании Е-Флопс. В этой статье хочу поделиться с вами опытом нашего инженера-тестировщика, который рассказал мне эту историю, продемонстрировал результат и даже уговорил записать видео об этом))). Всё, что написано дальше, рассказ Сергея Шишкина от первого лица.Дисклеймер:
Opus оркеструет, DeepSeek V4 пишет код: как собрать связку внутри Claude Code и сэкономить деньги
Однажды я открыл биллинг и просто посмотрел, на что уходят токены. Не на «подумать над архитектурой». А на переименование переменных, генерацию тестов по готовому ТЗ и прогон миграций. Всё это считалось по тарифу флагманской модели, хотя такую работу вытянет модель в десятки раз дешевле.Ниже – как развести действительно сложные задачи и рутину по двум моделям внутри Claude Code, не ставя ни одного стороннего форка. И три зоны, куда дешёвую модель я не пускаю принципиально. Что на самом деле сжигает токены
Умеет ли Алиса AI выдавать случайное число?
Таким вопросом я задался после просмотра розыгрыша от Яндекса. У ведущего был список участников и он просил Алису назвать случайное число от 1 до 6296. Было 15 попыток и среди ответов не было чисел меньше 100, что смутило ведущего, он даже хотел поменять диапазон, но команда поддержки ему не разрешила. Посчитаем, с какой вероятностью могло выпасть число от 1 до 99, получим 0.78%. Немного. Но вопрос о случайности чисел меня заинтересовал.p_single = (6296 - 99) / 6296 prob_all = p_single ** 15
Модели почти год, а она всё ещё №1 по цене-качеству. Прогнал свежий батл-тест — и опять не сдвинул
Собрал четыре модели в один батч — одна сессия, один судья, те же пять тем. Сравнивать баллы из разных тестов нельзя: разница в пару баллов между сессиями — это шум, а не сигнал.qwen/qwen3-235b-a22b-2507 снова №1 по цене/качеству (value 91.6). Модель вышла 21 июля 2025 — почти год назад. Рынок несколько раз перетряхнуло, а она с трона не сдвинулась.DeepSeek V4 Flash был недооценён на 6 баллов. В апреле у меня стоял 83, в честном батче — 89, сильнейший по качеству из четырёх. Аутсайдер оказался лидером.Мнимый сюрприз развеялся.
Мы вскрыли трафик ChatGPT, Gemini и DeepSeek, чтобы понять, откуда берутся «источники» в ответах
Когда нейросеть отвечает на вопрос и показывает блок «источников», кажется, что у всех систем это одно и то же — список ссылок, на которые модель опиралась. На деле за этим блоком в каждой системе стоит своя реализация: свой способ обмена с сервером, свой формат ответа, свои поля, из которых интерфейс достаёт цитаты. Мы разобрали сетевой обмен веб-клиентов трёх систем — ChatGPT, Gemini и DeepSeek — и параллельно прогнали через них один и тот же набор запросов по 10 раз, чтобы понять не только техническое устройство цитирования, но и что эти системы реально цитируют.
