DeepSeek не предоставляет свою последнюю модель ИИ компаниям Nvidia и AMD.
Китайская компания в области искусственного интеллекта DeepSeek не предоставляет свою последнюю модель ИИ крупным американским производителям чипов Nvidia и AMD. Эта информация поступает из источников, цитируемых в отчете Reuters от 25 февраля 2026 года.
Исходный материал указывает на то, что это развивающаяся история, и доступно ограниченное количество технических деталей. Статья Reuters фокусируется на геополитических и деловых последствиях этого решения, а не на предоставлении конкретных технических характеристик удерживаемой модели.
Для разработчиков, работающих с ИИ-агентами для написания кода, эта ситуация подчеркивает растущую сложность экосистем аппаратного и программного обеспечения ИИ. Доступ к оптимизированным моделям для конкретных аппаратных платформ может существенно повлиять на производительность вывода и рабочие процессы разработки. Когда компании ИИ ограничивают доступность моделей для определенных производителей чипов, это создает зависимости, влияющие на выбор инструментальных цепочек и вариантов развертывания.
Обсуждение на Hacker News (3 комментария, 19 баллов) предполагает, что за этим следит сообщество разработчиков, хотя источник не предоставляет подробностей о технических достоинствах или характеристиках производительности удерживаемой модели.
📖 Прочитать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Ограничения распознавания речи Claude и обходной путь пользователя с помощью Spokenly и Parakeet TDT
Пользователь сообщает, что встроенная микрофонная транскрипция Claude неточна по сравнению с ChatGPT, создавая больше работы, чем экономит. Они реализовали обходное решение с использованием Spokenly на Mac с моделью Parakeet TDT от NVIDIA для улучшения производительности.
Невыразимый интеллект Дэвида Сильвера привлек $1,1 млрд для суперобучающегося на основе RL без использования человеческих данных
Ineffable Intelligence, основанная выпускником DeepMind Дэвидом Сильвером, привлекла $1,1 млрд при оценке в $5,1 млрд для создания 'суперобучающегося' на основе обучения с подкреплением, который открывает знания без данных человека.
DiLoCo с развязкой: отказоустойчивое распределенное обучение между центрами обработки данных с низкой пропускной способностью
Google DeepMind представила Decoupled DiLoCo, которая обучает LLM в удаленных центрах обработки данных через WAN со скоростью 2-5 Гбит/с, используя самовосстанавливающиеся вычислительные острова, изолирующие аппаратные сбои без ухудшения производительности ML.
错误：Claude Code Telegram插件中MCP通知静默丢失——通过文件轮询和tmux注入的解决方案
Плагин Telegram для Claude Code работает корректно, но входящие сообщения молча теряются, поскольку Claude Code игнорирует MCP-уведомления на stdio-транспорте. В качестве обходного решения используется опрос файлов и tmux send-keys с задержкой 5–9 с.