DeepSeek

📢 Важное обновление DeepSeek API: веб-поиск становится платным

DeepSeek выпустила официальное уведомление для пользователей API. Рассказываем, что изменилось и кого это касается.

🆕 Что нового?

API DeepSeek теперь поддерживает веб-поиск и получение данных (Search и Fetch). Это значит, что ИИ-агенты, построенные на DeepSeek, теперь могут сами искать актуальную информацию в интернете и читать страницы.

💰 Сколько это стоит?

· Цена: $0,75 за 1000 успешных запросов (около 5 рублей)

· Сейчас: бесплатно (тестовый период)

· С 1 ноября 2026 (00:00 по Пекину): начнут списывать деньги

🔌 Как было раньше?

Раньше API DeepSeek не умел искать в интернете. Эта функция была только в чате (веб и приложение). Теперь поиск доступен и для разработчиков через API.

Важно: Для Harness, Claude Code и Codex. Если вы используете DeepSeek через эти инструменты, они автоматически вызывают поиск «под капотом». Пока это бесплатно — но с 1 ноября за эти вызовы начнут брать деньги.

🎯 Зачем это нужно?

ИИ-агенты на DeepSeek теперь могут:

· Находить свежие новости и данные

· Читать сайты и извлекать информацию

· Работать автономно, без ручного ввода ссылок

Цена в $0,75 — в 6–9 раз ниже, чем у конкурентов. Это делает DeepSeek одним из самых доступных решений для разработки агентов с доступом к интернету.

⚠️ Что делать?

Если вы не разработчик и не используете API (не подключаете DeepSeek через ключи к другим программам) — вас это не касается. Обычный чат в приложении и вебе работает как раньше.

Если вы разработчик и используете API:

1. Проверьте, не подключён ли у вас поиск через Harness, Claude Code или Codex

2. Оцените, сколько запросов уходит — умножьте на $0,75 за 1000

3. Если не согласны с новыми условиями — можно отменить услугу и запросить возврат

С 1 ноября оплата вступит в силу автоматически. Если продолжите пользоваться — считается, что вы согласны.

📱 А что с обычным приложением и сайтом?

Обычные пользователи могут пользоваться поиском бесплатно — и это никак не связано с изменениями в API.

В веб-версии и мобильном приложении DeepSeek функция «Поиск» (Search) была доступна и раньше.

Она работает так:

· Под полем ввода есть кнопка Search (или «Поиск»)

· Нажимаете — кнопка становится активной (синей)

· Задаёте вопрос — DeepSeek ищет в интернете и отвечает со ссылками на источники

Важно: это бесплатно. Оплата в $0,75 за 1000 запросов касается только API — то есть разработчиков, которые подключают DeepSeek к своим программам через ключи. Обычный чат в приложении и на сайте работает по-прежнему, без платежей.

#DeepSeek #API #Обновление #Нейросети #Технологии #Разработка #Новости #Россия

⚔️ Битва гигантов: Astra против DeepSeek Flash. Цена и скорость — шокируют

Один разработчик провёл тест, который многое расставляет по местам. Он дал одинаковый промпт и максимальный уровень рассуждений двум моделям: флагманской закрытой Astra от OpenAI и открытой DeepSeek V4.1-1017 Flash (обновление вышло буквально на днях).

Результаты — контраст.

⏱️ Astra: быстро, дорого, оригинально

· Время: 20 минут
· Цена: $7
· Качество: Отличная проработка деталей. Результат получился более оригинальным, чем обычно выдают модели GPT .

🐢 DeepSeek Flash: медленно, копейки, «вау-окружение»

· Время: 1 час 40 минут
· Цена: $0.90
· Качество: Окружение получилось просто потрясающим. А вот рыбки (koi fish) вышли не слишком удачными, но в целом — хорошо .

Выводы

С одной стороны — сильнейшая закрытая модель Америки. С другой — открытая китайская Flash, заточенная под лёгкость и скорость.

Astra быстрее в 5 раз и креативнее в деталях. Но стоит она почти в 8 раз дороже. DeepSeek работает дольше, но за копейки создаёт среду, которая выглядит дорого.

Если задача — сэкономить бюджет и получить качественную картинку окружения, DeepSeek вне конкуренции. Если нужна скорость и оригинальность «здесь и сейчас» — Astra берёт своё.

Но с учётом того, что Astra — это топ OpenAI, а DeepSeek Flash — обновлённая Flash-версия (то есть бюджетная), вопрос «а стоит ли переплачивать в 8 раз?» становится риторическим.


💡 Важный нюанс, который меняет всё

Но есть один момент. Если сделать более подробный и проработанный промпт для DeepSeek, результат будет значительно лучше.

Это как с человеком: скажи «нарисуй красиво» — получишь что-то среднее. Дай техническое задание с деталями — получишь конфетку.

Astra, возможно, интуитивно «додумывает» больше из-за архитектуры. DeepSeek требует точных инструкций. Но когда вы их даёте — она выдаёт результат, который не стыдно ставить рядом с топовыми закрытыми моделями.

Просто дайте DeepSeek хороший промпт. И результат вас удивит.

#DeepSeek #Astra #OpenAI #ИИ #Бенчмарк #Нейросети #Технологии #Flash #Россия

🗓️ Важные события в ИИ за неделю (12–18 октября)


🚨 OpenCode взломали: API-ключи утекли

16 октября атаке подверглась OpenCode Console — облачная панель, где пользователи хранили API-ключи от OpenAI, Anthropic и Google. Инструмент для кодинга, работающий локально, не пострадал.

Уточнение: инцидент произошёл 16-го, уведомления начали рассылать 17-го. Под удар попала именно Console, а не сам OpenCode.

Масштаб: официально — 1,4% пользователей Console.

Что уже произошло:

· Один пользователь потерял $400 на Anthropic
· Другой — ~€200 на Google, проект заблокировали
· Некоторые узнали об утечке раньше, чем пришло письмо от OpenCode — по уведомлениям от OpenAI и Anthropic

Реакция Anthropic: принудительно отозвала все подозрительные ключи Claude API.

Что делать, если пользовались OpenCode Console:

1. Зайдите в панели OpenAI, Anthropic и Google
2. Отзовите старые ключи
3. Создайте новые
4. Проверьте биллинг с 16 октября


🧠 OpenAI и Navier-Stokes: не «решение», а спор о приоритете

8 сентября OpenAI объявила: система с 10 000 агентов за 88 часов выдала доказательство для одного случая уравнения Навье-Стокса — одной из «задач тысячелетия».

Но есть контекст:

· За день до этого математик Тристан Бакмастер (с исследователем из Anthropic) опубликовал результаты по той же теме
· Бакмастер заявил, что OpenAI шла по той же нишевой стратегии, и использовала Codex (OpenAI) и Claude (Anthropic)
· Он спросил OpenAI напрямую: тренировали ли модель на его сессиях?

Ответ OpenAI: не использовала данные конкретных пользователей, но не исключила, что анонимизированные данные могли попасть в обучение.

Физический смысл: доказательство касается идеализированного случая с искусственно подобранной силой. Для реальных жидкостей это не означает «поломку» уравнений.

Вывод: это не «ИИ решил задачу». Это заявление на фоне спора о приоритете и доступе к данным. Математическое сообщество результат ещё не подтвердило.

📊 Бонус: Anthropic готовится к IPO

· Выручка за Q3 — $16,8 млрд (+45% к Q2)
· Вышла на adjusted-прибыль
· Оценка на IPO — около $2 трлн
· Инвесторы осторожничают из-за замедления темпов роста


🆕 Meta выпустила новые модели

· Muse Wonder / Wonder Full — для кодинга и ассистентов
· Muse Spark Open — открытая модель, работает локально на Mac Studio


#ИИ #Новости #OpenCode #Безопасность #OpenAI #Anthropic #Meta #Технологии #Россия