DeepSeek V4 Flash обеспечивает качество, близкое к Opus, для локальных LLM на локальных серверах

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 9 мая 2026 г.🔗 Source
DeepSeek V4 Flash обеспечивает качество, близкое к Opus, для локальных LLM на локальных серверах
Ad

Разработчик на r/openclaw сообщает, что DeepSeek 4 Flash достигает производительности, близкой к уровню Opus, для локальных LLM, в частности для ИИ-агентов, обрабатывающих конфиденциальные данные клиентов на месте. Пользователь заявляет, что до этого момента был крайне разочарован всеми моделями, кроме Opus.

Ключевые детали

  • Сценарий использования: Локальные LLM + ИИ-агенты для клиентов, которые отказываются от облачных сервисов, таких как AWS, из-за проблем с конфиденциальностью данных.
  • Производительность модели: DeepSeek 4 Flash описывается как «почти уровня Opus», что означает, что это первый viable вариант за пределами Claude Opus для данной конкретной задачи.
  • Оборудование: Пользователь вкладывается в компьютер за $25 000 (вероятно, многопроцессорная рабочая станция) для локального запуска модели. Он отмечает, что даже с GPU NVIDIA обработка 1 млн токенов может быть удручающе медленной.
  • Сравнение: Он выражает скептицизм по поводу пользователей Qwen 35B, утверждая, что эта модель не может сравниться даже с Sonnet, и сомневается, действительно ли пользователи Mac запускают локальные LLM или только утверждают это, ссылаясь на невыносимую медлительность на оборудовании Apple.
  • Авторство: Пользователь признает, что модель родом из Китая (DeepSeek — китайская ИИ-лаборатория), и задается вопросом, что они с этого получают, но благодарен за бесплатную LLM, которую можно запускать локально.
Ad

Для кого это

Разработчики, создающие локальные ИИ-агенты для корпоративных клиентов с высокими требованиями к безопасности, которым необходимы изолированные или частные развертывания.

📖 Читать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Создание языка программирования с помощью Claude Code: эксперимент Cutlet
Инструменты

Создание языка программирования с помощью Claude Code: эксперимент Cutlet

Анкур Сети создал полноценный язык программирования под названием Cutlet с помощью Claude Code за четыре недели, при этом ИИ генерировал каждую строку кода, а разработчик сосредоточился на создании защитных механизмов и тестировании. Язык обладает динамической типизацией, векторными операциями и REPL, работает на macOS и Linux.

OpenClawRadar
SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов
Инструменты

SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов

Nebius выпустил SWE-rebench-V2, в настоящее время самый большой открытый набор данных для обучения кодирующих агентов, с автоматизированным конвейером для извлечения RL-сред в масштабе и специально разработанный для крупномасштабного обучения с подкреплением.

OpenClawRadar
Телеграм-бот для управления CLI Claude Code с мобильного устройства
Инструменты

Телеграм-бот для управления CLI Claude Code с мобильного устройства

Разработчик создал Telegram-бота, который служит мостом к CLI Claude Code, позволяя управлять им через мобильные команды, такие как /commit, /code_review и /simplify. Бот автоматически обнаруживает пользовательские навыки, обрабатывает фотографии, документы и голосовые заметки, а также поддерживает сессии в групповых чатах.

OpenClawRadar
ClawHost Open-Source OpenClaw с развертыванием в один клик набирает более 200 звёзд на GitHub
Инструменты

ClawHost Open-Source OpenClaw с развертыванием в один клик набирает более 200 звёзд на GitHub

ClawHost, инструмент с открытым исходным кодом для установки OpenClaw в один клик с полным доступом к серверу и контролем, достиг отметки в 200+ звёзд на GitHub. Проект решает проблемы с нестабильными коммерческими обёртками, предоставляя бесплатное, самостоятельно размещаемое решение.

OpenClawRadar