DeepSeek V4 vs Claude Sonnet 4.6: кто дешевле, кто умнее
Цены DeepSeek V4 Pro вышли в апреле 2026: $1.74 за миллион входных токенов, $3.48 за выходные. Claude Sonnet 4.6 стоит $3 и $15 соответственно. То есть в 1.7–4.3 раза дороже, в зависимости от пропорции input/output. На SWE-bench и GPQA модели идут плечом к плечу. Английские бенчи говорят: Sonnet чуть впереди по reasoning, DeepSeek чуть позади, но дешевле. Берите DeepSeek, не прогадаете.На английских.
Наглядный пример, зачем нужны агенты
Расскажу историю длиною в полгода на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.
DeepSeek выпустил V4 — открытую модель с контекстом в миллион токенов
Сегодня DeepSeek опубликовали две новые модели: V4-Pro и V4-Flash. Обе работают по архитектуре Mixture-of-Experts, веса доступны на Hugging Face под MIT-лицензией.
OpenAI выпустили GPT-5.5: пишет код дешевле предшественника
GPT-5.5 — это следующая модель после GPT-5.4, ориентированная прежде всего на агентную работу: многошаговые задачи, где модель планирует, использует инструменты и доводит работу до конца без постоянного участия пользователя.На Terminal-Bench 2.0 (сложные командно-строковые сценарии с планированием и итерациями) модель показала 82.7% против 75.1% у GPT-5.4. На SWE-Bench Pro, который оценивает решение реальных GitHub-задач, — 58.6%. Примечательно, что этих результатов GPT-5.5 достигает при меньшем количестве токенов, чем предшественник.
Цифровая копия сотрудника (руководство)
Или «Как я из маркетолога всю душу вытянул»Я сегодня разговаривал с директором по маркетингу из одной компании, которая промышляет ИИ‑продуктом. Очень умная женщина. За два часа она рассказала столько, что мой мозг начал буферизироваться где‑то на сороковой минуте. Я киваю, записываю, а внутри нарастает паника: я физически не успеваю переваривать.И вот сижу после звонка, смотрю на транскрипт, и в голове щёлкает мысль. Не «как бы это законспектировать покрасивее». А другая: что если можно вытащить из этого разговора не текст, а саму логику принятия решений? Не что она сказала — а как она думает.
Новый режим «Книги» от Character.AI позволяет «пройти» книгу как ролевую игру
Компания Character.AI представила
Как за 30 000р дообучить модель, которая работает на уровне GPT-5.4 — на задачах российских учителей
Продолжение. В первой статье мы протестировали 30 нейросетей на задачах для российских учителей. Российские модели заняли последние места. Но строчка #9 — наша: дообученная модель за ~30 000₽, которая работает локально. Вот как мы её сделали.Зачем вообще дообучатьВ комментариях к первой статье справедливо спросили — почему российские модели плохи? GigaChat-2 Max набрал 2.39 из 4, YandexGPT 5.1 Pro — 2.51. Ответ простой: в обучающей выборке этих моделей мало российских школьных задач, они оптимизированы под чат, не под образовательную деятельность.
785 статей. 26 доменов. Для агентов, не людей
Live: https://happyin.space/ Repo: https://github.com/AnastasiyaW/knowledge-space (MIT)Когда агент пишет код в пустом проекте, он тратит первые 30-40% токенов на понимание того, что происходит вокруг. Не на работу - на ориентацию. README рассказывает мотивацию, туториал ведёт за руку, API-reference описывает параметры. Ни один из этих форматов не отвечает на вопрос, ради которого агент и пришёл: “вот задача, какой паттерн скопировать и где здесь грабли?”
