Legendaryry

DeepSeek V4 утечка:
HumanEval: ~90%
(утечки сообщества на Reddit + резюме Skywork AI)
SWE-bench: территория “>80%”
(упомянуто в сравнительных постах Wavespeed, экстраполирующих из бенчмарков Claude Opus)
Контекст: до 1М токенов
(слухи о пакете, повторяющиеся в Reddit AI Insider + обзорах блогов)
Стоимость: якобы в 20–40 раз дешевле, чем OpenAI
(основано на сравнениях цен API DeepSeek V3/R1 и уровней моделей frontier)
Ожидается: 17 февраля (широко сообщается в утечках о сроках Lunar New Year)

Китай всего за одну неделю выпустил волну передовых моделей ИИ. США отстают.
Это февраль 2026 года:
США 🇺🇸
Opus 4.6 (отгружен 5 февраля)
GPT-5.3-Codex (отгружен 5 февраля)
Gemini Deep Think (не новая модель, но с самыми мощными возможностями рассуждения)
GPT-5.3 общий (Polymarket: ~49% к 28 февраля)
Sonnet 5 “Fennec” (утечка. скоро.)
Китай 🇨🇳
GLM-5 (11 февраля. 744 млрд параметров. открытые веса. самый высокий показатель Intelligence Index среди открытых моделей)
MiniMax M2.5 (12 февраля. SWE-бенчмарк 80.2%. примерно в 10 раз дешевле Opus за проверенную задачу)
Doubao 2.0 (14 февраля. By

Хотел бы, чтобы Uber имел настройку для исключения водителей Prius

Таймлайн OpenAI, который никто не собирается:
Январь 2025: Сэм Альтман называет DeepSeek «впечатляющим» и «оживляющим конкурентом».
Февраль 2025: Альтман в Reddit AMA: «Я лично считаю, что мы были на неправильной стороне истории».
Август 2025: Альтман журналистам: «Я обеспокоен Китаем».
Февраль 2026: OpenAI отправляет меморандум Конгрессу США, обвиняя DeepSeek в «бесплатном использовании американских НИОКР».
12 месяцев. Именно за это время «добро пожаловать в конкуренцию» превратилось в «Конгресс, помогите».
Что произошло? DeepSeek выпустила модели с открытым весом, которые конкурируют с лучши

Я начинаю понимать, что @MiniMax_AI 2.5 — это гораздо более важное событие, чем я думал (, и я уже был впечатлен вчера )
Опубликую свой полный разбор + мысли позже сегодня.

$600 миллиардов.
Вот сколько крупные технологические компании тратят на инфраструктуру ИИ только в 2026 году.
Не за десятилетие. За один год.
Amazon: $200B
Google: $175B
Meta: $125B
Microsoft: $100B
Это в 3 раза больше, чем они потратили два года назад. 75% идет прямо в GPU и дата-центры.
Самые прибыльные компании на Земле ставят всю свою будущность на одну карту.
Когда Amazon сокращает $200B на инфраструктуру, они видят показатели спроса, к которым у нас нет доступа.
В последний раз так много капитала так быстро перетекало в одну отрасль? В интернет. И все, кто называл это пузырем в 1999 году

Да, все, кто говорит, что хостинг openclaw на VPS — это достаточно, никогда не настраивали его на Mac mini или Mac Studio в вашей локальной среде Tailscale.
Общаться с вашим Clawdbot гораздо быстрее, даже если вы вызываете облачные AI-модели. А внедрение памяти и другие локальные LLM, которые я использую для управления памятью, очевидно, работают намного быстрее.

Золотая лихорадка унесла большинство шахтеров. Она сделала Леви Стросса богатым.
АИ-агенты — сегодняшняя золотая лихорадка. Защитные данные — это деним.
Стек защитных данных:
1. Уровень агента → превращается в товар за 12-18 месяцев (каждая рамка сходится)
2. Уровень рабочего процесса → умеренная защита (интеграции легко копируются)
3. Уровень данных → постоянная защита (усиливается с каждым взаимодействием)
Доказательства уже здесь.
Salesforce Agentforce: $540M Годовая выручка, рост на 330% по сравнению с прошлым годом, 18 500 сделок за один год. Не потому, что их ИИ лучше, а потому что предп

Золото удерживается выше $5k и остается сильным

$70M для

Все создают AI-агентов. Почти никто не создает полезных.
Проблема не в технологии. Claude Opus 4.6 показал на 60% лучшие результаты в бенчмарках агентов. Модели готовы.
Проблема в том, что 95% стартапов в области агентов создают решения, о которых никто не просил.
Лучшие агенты, которых я видел? Без навороченного интерфейса. Без "фреймворка для агентов". Просто сырые вызовы API и машина состояний.
Сначала выпустите скучную версию. Оптимизируйте позже.