DeepSeek Paid API использует запросы для обучения — что нужно знать пользователям OpenClaw
OpenClaw недавно сделал DeepSeek V4 Flash моделью по умолчанию. Однако официальный API DeepSeek использует подсказки для обучения — даже на платных тарифах. Это контрастирует с западными моделями, такими как Gemini, которые логируют подсказки только в бесплатном API AI Studio, а не в платном API.
Ключевые различия
- DeepSeek (платный API): подсказки используются для обучения.
- Gemini (бесплатный AI Studio): подсказки логируются. Gemini (платный API): подсказки не логируются.
Последствия для пользователей OpenClaw
Если вы используете OpenClaw для чтения личных писем, файлов или любой конфиденциальной информации, передача ее через официальный API DeepSeek означает, что эти подсказки могут быть сохранены для обучения модели. Чтобы избежать этого, используйте DeepSeek V4 Flash через альтернативного провайдера, гарантирующего приватность подсказок — например, провайдеров, подписывающих соглашения об обработке данных или не логирующих подсказки.
Практические советы
- Проверьте настройки OpenClaw: если DeepSeek V4 Flash используется по умолчанию, убедитесь, какой конечный API-точка используется.
- Если конфиденциальность критична, переключитесь на модель с явной политикой отсутствия логирования (например, платный Gemini, или API Anthropic) или запускайте DeepSeek V4 Flash через стороннего хостинг-провайдера с гарантиями приватности.
- Изучите условия вашего API-провайдера относительно использования данных для обучения.
Это резкое различие часто упускают из виду. Относитесь к API DeepSeek как к любому другому клиентскому конвейеру обучающих данных — предполагайте, что ваши подсказки будут обработаны.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Платформа Polsia демонстрирует повторяющиеся паттерны SaaS при запуске в прямом эфире с участием основателей.
Polsia — это автономная бизнес-платформа, где пользователи описывают свой бизнес, вносят оплату, и она выполняет его автономно. Поведенческий учёный наблюдал 72 часа за живыми запусками основателей, выявив повторяющиеся паттерны, такие как решения по автоматизации AI SDR и неохваченные международные рынки.
Merlin Research выпускает модель Qwen3.5-4B-Safety-Thinking для структурированного рассуждения.
Исследовательская группа Merlin Research представила Qwen3.5-4B-Safety-Thinking — модель рассуждений с 4 миллиардами параметров, ориентированную на безопасность и построенную на основе Qwen3.5. Модель предназначена для структурированного «мышления» и обеспечения безопасности в реальных сценариях, включая агентные системы.
Claude Code v2.1.161: Атрибуты OTEL, исправления параллельных инструментов и редактирование секретов MCP
v2.1.161 включает атрибуты ресурсов OTEL в качестве метрик, независимые результаты параллельных вызовов инструментов, редактирование секретов MCP и множество исправлений ошибок для субагентов, хуков Windows и событий журнала OpenTelemetry.
InclusionAI выпускает Ring-2.6-1T: триллионная модель для агентских рабочих процессов
InclusionAI представила Ring-2.6-1T — модель рассуждений с 1 триллионом параметров, оптимизированную для выполнения агентских задач, с двумя уровнями глубины рассуждений (high/xhigh) и асинхронным RL-обучением с использованием алгоритма IcePop.