Я загадал желание в новой версии DeepSeek: заставить Tesla летать за 4 юаня

Если китайцы умеют летать, то китайские модели смогут заставить летать и Tesla.

Обновление DeepSeek V4.1 Flash, вышедшее пару дней назад, невероятно мощное. Социальные сети переполнены комментариями типа: «Невероятно, что модель, которая на 90% дешевле, может показывать такие же хорошие результаты, как GPT-6.1 Sol Ultra».

Мы отправили им видео о летающих автомобилях Tesla вместе с несколькими подсказками. После тщательного поиска DeepSeek выдал полноценную динамическую 3D-веб-страницу.

Хотя этот эффект не является точной копией видео, он практически безупречен и воспроизводит несколько ключевых элементов оригинального видео, включая ускорение с земли, прилипание к склону, полет вверх ногами на вершине склона и последующее зависание в воздухе.

Впечатляющие результаты также очевидны в бенчмарке, где возможности программирования DeepSeek V4.1 Flash превосходят Kimi K3, выводя его на первое место среди моделей с открытым исходным кодом.

Даже закрытые модели, такие как GPT-6.1 Sol, Claude Fable 5, Opus 5 и GPT-6 Astra, которые были обновлены всего месяц-два назад, показали лучшие результаты, чем V4.1 Flash-1017, в таблице лидеров DeepSWE.

В области больших моделей DeepSeek V4.1 Flash 1017 также достиг новой оптимальности Парето по соотношению производительности и стоимости в сфере программирования.

В рейтинге BuildingBench, специализированном инструменте для 3D-реконструкции зданий, DeepSeek поднялся с 13-го места в сентябре в пятерку лучших, даже превзойдя Gemini 4 Argon.

4 юаня, чтобы заставить Теслу летать

В примечаниях к обновлению DeepSeek также упомянула, что новая версия улучшает возможности создания игр и 3D-проектов с нуля с помощью обучения с подкреплением на основе самообратной связи.

Демонстрация Tesla включала в себя несколько этапов: необходимо было построить автомобиль и трассу, а также скоординировать разгон, подъем в гору и зависание. Конечный продукт, предоставленный пользователю, представляет собой полностью функциональный проект. Наше тестирование проводилось с использованием системы DeepSeek Harness.

Мы продолжили создавать крутые 3D-сцены. Основываясь на задании "Tesla умеет летать", предоставленном в интернете, мы также один раз запустили Flash V4.1. На этот раз это была только версия, соответствующая заданию, без загрузки оригинального видео.

Демонстрация была настолько впечатляющей, что напоминала хорошо продуманный план урока физики, в котором нам нужно было провести анализ сил, действующих на автомобиль во время движения.

Начиная от всей взлетно-посадочной полосы, автомобилей и заканчивая эффектом «призрачного» отображения различных процессов, веб-страница, сгенерированная DeepSeek, практически безупречна.

Между тем, время, необходимое для завершения этого проекта, сократилось всего до 35 минут, потребление токенов составило 37,52 миллиона, выход токенов — 330 000, а коэффициент попадания в кэш достиг 99,6%.

Исходя из пикового коэффициента попадания в кэш входящих данных, составляющего 0,04 юаня за миллион токенов, и цены вывода в 8 юаней за миллион токенов, получение этой демонстрационной веб-страницы, сравнимой с реконструкцией сцены, обойдется всего примерно в 4 юаня.

Для достижения того же результата потребуется как минимум 100 юаней на моделях GPT-6.1 Sol и Claude . Если вы используете подписку ChatGPT Plus, запуск этого проекта на Codex может занять пять часов, и этого все равно будет недостаточно, а использовать можно только модель глубины мышления GPT-6.1 Max.

Учитывая стоимость в четыре юаня, стоит попробовать решить небольшие разовые задачи. Например, добавить интерактивную демонстрацию к статье или создать временную страницу для мероприятия. Возможно, нанимать разработчика для таких проектов нецелесообразно, но если вы сможете создать прототип самостоятельно за несколько юаней, экспериментировать будет гораздо проще.

Похожий пример — созданная нами 3D-модель Эйфелевой башни. Хотя башня выглядит не совсем точно, реконструкция деталей, выполненная DeepSeek, действительно впечатляет.

Если цель состоит в том, чтобы просто изобразить парижскую улицу, то дома на заднем плане, пешеходы на площади и река Сена уже могут значительно обогатить изображение. Однако, если задача состоит в воссоздании самой Эйфелевой башни, то необходимо обратиться к справочным материалам и более детально изучить пропорции и структуру башни.

Мы также протестировали симуляцию «Каменный лес Чжанцзяцзе», которую ранее проводили с DeepSeek V4 Flash, а затем попробовали ее снова с V4.1 Flash.

Также здесь есть космический лифт, имитирующий тот, что был в «Блуждающей Земле», но на этот раз построенный на море.

Помимо воссоздания сцен, контроль модели над кодовой базой Three.js и ее эстетическая привлекательность делают DeepSeek V4.1 Flash также хорошо подходящим для создания различных игр.

Мы нашли на GitHub процедурный, нарисованный вручную шутер от первого лица в жанре арены, созданный с помощью Three.js. Вся игра выполнена в технике ручной анимации, но это не умаляет общего игрового процесса.

Компания DeepSeek быстро полностью воссоздала игру. В отличие от типичных 3D-проектов, этот эффект веб-страницы, полностью выполненный в стиле граффити, также создает большую нагрузку на возможности трансформации модели.

Как оказалось, возможности Flash V4.1 не ограничиваются 3D-проектами. Чаще всего его возможности демонстрируются, когда требуются определенные команды для управления желаемым эффектом, например, для достижения идеального результата с первого раза.

Имитация Typora, а затем реклама Mac mini.

Мы также установили в DeepSeek Harness ранее ставший вирусным проект REA "Reversible Everything". Просто отправьте следующую команду в предпочитаемый вами инструмент Agent.

Установите REA и подключите его к этому агенту кодирования с помощью команды npx rea-agents@latest setup. Покажите мне план установки для утверждения, затем проверьте установку.

После установки мы установили редактор Markdown, а именно недавно обновленную Typora 2.0.

Хотя он не так элегантен, как Typora, и не отображает данные мгновенно, мне все равно приходится нажимать Enter, чтобы преобразовать символы Markdown в соответствующий формат отображения.

Однако выводы исследования REA довольно подробны. Например, в нем говорится, что оболочка Typora для macOS использует нативный Mach-O, интерфейс редактирования работает в WKWebView, а значения окна Electron, предварительной загрузки и IPC на диаграмме REA равны 0.

Также упоминается механизм рендеринга в реальном времени Typora, который скрывает маркеры и отображает результат компоновки, когда курсор находится вне блока; маркеры снова появляются, когда курсор входит в блок. Затем CodeMirror встраивается в блоки кода, математические блоки и HTML-блоки.

Здесь также проявляется способность DeepSeek V4.1 исправлять ошибки Flash. Мы сообщили системе, что для отображения в реальном времени по-прежнему требуется нажать Enter, и DeepSeek быстро исправил проблему.

Ранее программирование ИИ основывалось на общедоступном исходном коде; теперь же ИИ достаточно умён, чтобы попытаться провести обратное проектирование реализации функции из уже выпущенного программного обеспечения.

На основе этих реальных тестовых случаев почти все руководства Codex и Opus 5.5 теперь применимы к V4.1 Flash + DeepSeek Harness.

Тестирование универсальных крупномасштабных моделей прошло путь от создания различных веб-страниц на начальном этапе до 3D-проектов этого года, а затем и до использования универсальных моделей для генерации видео.

Мы установили HyperFrames в DeepSeek Harness, а затем создали 20-секундный рекламный видеоролик в стиле дудл для Mac mini.

Согласно алгоритму работы Hyperframes Skill, запускается локальная служба, которая использует искусственный интеллект для автоматической помощи в редактировании видео.

DeepSeek использует код для размещения текста, ресурсов и анимации на экране, а HyperFrames отвечает за их рендеринг в видеофайлы. Здесь также можно использовать возможности веб-программирования, которые мы тестировали ранее.

Хотя видеоэффекты довольно примитивны, благодаря оптимизации с использованием технологий моушн-графики Opus 5.5, DeepSeek V4.1 Flash теперь полностью способен создавать сопоставимые по качеству рекламные видеоролики.

Например, вы можете найти несколько шаблонов в коллекции опубликованных видеопроектов Hyperframes. Указав DeepSeek использовать соответствующий стиль, вы получите видео, которое будет намного лучше, чем если бы никаких подсказок не было.

Строгий отец на грани убийства

Некоторое время назад один иностранный пользователь сети написал на X, что китайская модель открытого исходного кода, похоже, уже давно находится в застое.

Действительно, в течение сентября и октября казалось, что модели с открытым исходным кодом от OpenAI , Claude , Gemini 4 и даже Meta начали сотрудничать с Apple и развертываться на новейшей платформе Mac Studio от Apple.

Если посмотреть на отечественные модели, то, за исключением обновления DeepSeek до версии V4.1 Flash в сентябре, такие производители, как Kimi, MiniMax, Zhipu и Qianwen, не выпустили ни одной новой модели с открытым исходным кодом.

До выхода версии V4.1 Flash 1017 в эту субботу, эта версия не только улучшила производительность, но и сократила время выполнения задач и длину выходных данных модели, что позволило нам выполнять задачи с меньшими затратами и большей скоростью.

Изменения, внесенные этим обновлением DeepSeek, сделали конкуренцию между технологиями с открытым и закрытым исходным кодом еще более интересной. Поскольку все больше и больше задач становятся проще для моделей с открытым исходным кодом, позволяя достигать результатов, близких к исходным или даже превосходящих их, огромную разницу в цене между ними трудно игнорировать.

Это также окажет постоянное давление на модели с закрытым исходным кодом. Насколько велико их преимущество, как долго оно сохранится и стоит ли это преимущество тех дополнительных денег, которые пользователи готовы за него заплатить — на все эти вопросы им необходимо ответить. Преимущество, полученное в одном релизе, может быть значительно нивелировано следующим обновлением модели с открытым исходным кодом.

Следуя этой тенденции, возможности, которые сегодня требуют дорогостоящей подписки, в будущем могут стать стандартными функциями в более дешевых моделях. Наши потребности в ИИ будут расти, в то время как возможности, которые мы можем себе позволить за те же самые функции, будут уменьшаться.