На OpenRouter появились две новые модели, возможно, варианты DeepSeek V4.

На OpenRouter появились две новые модели, которые могут быть пробными версиями DeepSeek V4. Модели называются healer-alpha и hunter-alpha, и их описания указывают на то, что одна из них — облегчённая версия, а другая, по-видимому, полнофункциональная модель.
Характеристики моделей
Полная версия, по сообщениям, имеет 1 ТБ параметров и 1 млн контекста, что соответствует утекшей информации о DeepSeek V4. Облегчённая версия описывается как более лёгкий вариант той же семейства моделей.
Результаты первоначального тестирования
Пользователь провёл ролевые тесты для оценки уровня фильтрации и производительности:
- Обе модели показали впечатляющие результаты в ролевых сценариях
- Ни одна из моделей не отклонила ни одного сообщения во время тестирования
- Облегчённая версия заметно быстрее полной версии
- Полная версия медленнее, но всё же отзывчива
- Обе модели генерируют одинаковое количество токенов менее чем за половину времени по сравнению с GLM 5.0
- Облегчённая версия немного слабее по производительности, но незначительно
- Обе модели сохраняют последовательность персонажей и хорошо справляются с «острым» контентом
Модели в настоящее время находятся в альфа-фазе, что может объяснять отсутствие фильтрации сообщений, наблюдавшееся во время тестирования. Сообщество обсуждает, действительно ли это варианты DeepSeek V4, и делится дополнительными результатами тестирования.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Zig项目关于严格反LLM贡献政策的理由
Zig вводит полный запрет на LLM-ассистированные вклады: никакого ИИ для issues, PR или комментариев. Вице-президент Loris Cro объясняет философию «контрибьюторского покера» — ревью PR — это инвестиции в выращивание доверенных контрибьюторов, а не просто принятие кода.

Выбор лучшего поставщика токенов для ваших потребностей в API
Изучите ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе провайдера токенов и API в ИИ-программировании и автоматизации, основываясь на мнениях сообщества OpenClaw.

Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval
Разработчик обучил Qwen 2.5 7B на собственных самостоятельно сгенерированных парах кода, достигнув 112/164 HumanEval (+87 задач) без использования человеческих обучающих данных. Подход переносится на Llama 3.2 3B и Qwen 3 4B.

Anthropic разделяет подписки на Claude от использования сторонних инструментов.
Anthropic прекращает покрытие подписок Claude Pro/Team для использования через OpenClaw с 4 апреля, требуя отдельной оплаты по факту использования для сторонних инструментов. Пользователям необходимо включить 'дополнительное использование' в настройках аккаунта, чтобы продолжить использование Claude через OpenClaw.