Nerual.Dreming

На видео — живой разговор с агентом в режиме Live: в начале он сам рассказывает, что умеет студия, дальше я по очереди переключаю ему движки и голоса и задаю вопросы.

Какие модели внутри

Голос в студии делают пять открытых моделей, и у каждой своя сильная сторона.

Fish Audio Drama 3 — новая модель Fish Audio для сцен с несколькими персонажами и длинных текстов. Внутри 35 млрд параметров, но на каждый токен работают только 3 млрд: это Mixture-of-Experts, где роутер для каждого шага выбирает нескольких «экспертов» из большого набора. Один текст может вести до 16 персонажей, а метки вроде [laughs] или [sighs] прямо в тексте заставляют голос смеяться и вздыхать. Честно скажу: на английском метки работают заметно лучше, чем на русском.

Higgs Audio v3 от Boson AI — тот же движок, что озвучивает в моей Dub Studio. Клонирует голос по короткому образцу и передаёт эмоции и звуки.

Qwen3-TTS 1.7B от Alibaba — самый быстрый на первый звук. Девять встроенных голосов, клонирование и подсказка, как читать, на каждый кусок текста. Его версия VoiceDesign делает новый голос по описанию словами.

Qwen3-TTS с русскими ударениями — та же модель с LoRA от siriusfreak, обученной на русских ударениях. Подключается на лету, отдельная модель не нужна.

Supertonic 3 — маленькая модель на 100 МБ с десятью встроенными голосами. Озвучивает в 168 раз быстрее реального времени и работает даже на процессоре.

Зачем понадобилась студия

Официально все эти модели запускаются из Python через PyTorch, у каждой свои зависимости и своё окружение, а Drama 3 разработчики запускают на серверном фреймворке SGLang-Omni и меряют на видеокартах H200. Поставить их рядом и заставить работать вместе — отдельный квест. Speech Studio выросла из моей Dub Studio и собрана целиком на нативных движках — Rust и C++/CUDA с квантованными весами GGUF и ONNX: один exe для Windows, без Python и зависимостей.

Отдельно повозился с Drama 3. Целиком в квантованном виде она занимает почти всю карту на 24 ГБ, поэтому в движке drama-rs эксперты модели (18 ГБ) переезжают в оперативную память, а на видеокарте остаётся кэш самых нужных. Так она запускается уже с 6 ГБ видеопамяти и при этом говорит бит в бит то же самое, просто медленнее. Внутри студии — всё, что умеют модели, и много сверху:

Озвучка чего угодно — фраза, диалог, где строки «Анна: …» сами становятся персонажами со своими голосами, подкаст, который режиссёр на Gemma пишет на заданную тему для двух-трёх спикеров, или закадр по субтитрам SRT точно в их тайминги

Аудиокниги — EPUB, FB2, PDF и DOCX: студия делит книгу на главы, отделяет прямую речь от авторской, раздаёт персонажам голоса и собирает M4B с главами и обложкой, с проверкой громкости ACX

Русский как надо — числа в нужном падеже и роде, даты, время, деньги и единицы словами, латинские бренды и аббревиатуры. Ударения, «ё» и омографы расставляет RUAccent: замо́к или за́мок, му́ки или муки́ он выбирает по смыслу предложения. Свои правила живут в словаре произношения, туда же импортируются словари Balabolka

Каждый дубль проверяется — студия распознаёт озвученное обратно, сверяет со словами текста и ловит клиппинг, тишину, обрыв, щелчок в конце, повтор фразы и музыку вместо речи. Брак переделывается, а из нескольких дублей можно выбрать лучший

Библиотека голосов — клон по нескольким секундам записи, запись с микрофона, импорт файлов и пак голосов одной кнопкой. Mel-Band Roformer отделяет голос от музыки, DPDFNet убирает шум, а студия сама находит самый чистый кусок образца

Голос по описанию — пишете «пожилая женщина с мягким, чуть хрипловатым голосом», слушаете несколько вариантов и сохраняете лучший в библиотеку

Монтаж и экспорт — трековый редактор под текстом, музыка и звуки из файлов или песня из YuE2, MiniMax Music3 или ACE-Step Studio. Файл на главу, дорожка на персонажа, эффекты рации и телефона, громкость под видео или подкаст, WAV, FLAC, MP3, OGG и M4A

Всё в папке студии — модели, голоса и проекты лежат рядом с exe, установленная версия обновляется сама, а модель, которая уже есть в другой моей студии, берётся оттуда и не качается заново. Интерфейс на шести языках, светлая и тёмная тема

Распознавание речи

Второй режим, Listening, делает обратное: запись, видео или ссылку превращает в текст, где видно, кто что сказал и когда. Распознают Parakeet-TDT и Nemotron 3.5 от NVIDIA на движке transcribe.cpp или Whisper, говорящих — до восьми человек — размечает Nemotron 3 Diarization, длинная запись режется по паузам Silero VAD, шум убирает DPDFNet. При языке «Авто» его определяет VoxLingua107, и запись сама уходит модели, которая этот язык знает.

С текстом дальше можно работать: плеер-караоке подсвечивает слова, запись монтируется вырезанием слов прямо из текста, субтитры выгружаются по правилам Netflix и BBC в SRT, VTT или ASS. Если наложить на запись сценарий, студия покажет каждое слово, сказанное неверно или пропущенное, — так удобно проверять дубляж. А из говорящих записи можно сразу сделать голоса для библиотеки.

Разговор с агентом голосом

Третий режим, Live, — то, что на видео. Пока студия открыта, она работает как MCP-сервер: Claude Code, Cursor, Codex и другие агенты делают через неё всё, что умеет окно, — озвучивают, распознают, собирают проекты и аудиокниги. А в Live с агентом можно просто разговаривать. Он произносит каждую фразу, как только её написал, не дожидаясь конца ответа. Ваша фраза становится текстом через 0,64–0,74 секунды после того, как вы замолчали, а первый звук ответа приходит через 15 мс – 1 секунду после того, как агент его написал, в зависимости от движка.

Агента можно перебить фразой, и посреди разговора поменять ему голос, распознаватель или язык. Микрофон при этом включает только человек: у агента нет инструмента, который его включает, кнопки включения не принимают его клики, а если окно студии закрыто, микрофон через пять секунд выключается сам. В шапке видно, что микрофон пишет, для чего и сколько.

Программы, написанные под голосовой API OpenAI, тоже работают со студией: она отвечает на тех же запросах, а вместо голосов OpenAI отдаёт голоса вашей библиотеки.

Насколько быстро

Замерил на своей RTX 4090 одним и тем же русским текстом на 17 секунд. Supertonic 3 озвучивает в 168 раз быстрее реального времени, Qwen3-TTS — в 12 раз и выдаёт первый звук через 19 мс, версия с русскими ударениями — в 10 раз, Drama 3 — в 7 раз, Higgs Audio v3 — в 2,3 раза.

Пятиминутную русскую запись Parakeet распознаёт на видеокарте за 3,1 секунды, Nemotron 3.5 — за 4,1, Whisper large-v3-turbo — за 15,4. На процессоре Parakeet справляется за 9,2 секунды, Whisper — за 134.

Что нужно для запуска

Система: Windows 10/11 x64; Linux — экспериментально

Видеокарта: NVIDIA от 8 ГБ VRAM (GTX 16 / RTX 20 и новее); Drama 3 целиком — 24 ГБ, с 6 ГБ — с экспертами в оперативной памяти, тогда её нужно 32 ГБ

Место на диске: около 9 ГБ под модели и движки по умолчанию, Drama 3 — ещё 23 ГБ

Лицензия: студия — MIT, у каждой модели своя лицензия

Установка

1. Скачайте с GitHub установщик (обновляется сам) или портативный архив — его можно распаковать куда угодно.

2. Запустите Speech Studio и отметьте на первом экране, что нужно: голоса, распознавание, дополнения.

3. Нажмите «Скачать отмеченное» — модели и движки скачаются один раз и живут в папке программы.

4. Вставьте текст и нажмите «Создать», бросьте запись в Listening или включите микрофон в Live.

Примеры голосов всех движков, русские ударения до и после и полные таблицы замеров можно послушать и посмотреть на странице проекта.

⭐️ Поставить звезду на GitHub

📦 Скачать релиз, портативку или установщик

А больше удобных репаков полезных нейросетей в моем телеграм канале НейроСофт

Как это работает

Каждое утро Duet присылает сводку по главному из подключённых приложений — почты, календаря, Slack. Днём он проверяет их раз в несколько часов и пишет, только когда нужна реакция: непрерывная проверка, по словам Anthropic, слишком быстро съела бы лимиты подписки. Общение — одна переписка текстом или голосом, а память, навыки и подключения Duet забирает из аккаунта Claude.

Свой компьютер в облаке

У Duet есть собственная виртуальная машина с браузером, так что ноутбук и телефон можно выключить: агент сам выбирает приложения и шаги и присылает уведомление, когда готово. Задачи — от назначения встреч до дашбордов из десятков инструментов, финансовых прогнозов, прототипов и веб-приложений; для малого бизнеса — поиск неоплаченных счетов, подготовка зарплаты и договоров. Подключение — через больше чем 6000 коннекторов маркетплейса Claude, а по данным Reuters, Duet умеет и покупать через Stripe Link и Shop Pay.

Где проходит граница

Читать и готовить черновики Duet может сам, но перед отправкой сообщения, оплатой, подписанием или удалением показывает, что собирается сделать, и ждёт подтверждения. Торговля ценными бумагами и переводы между счетами запрещены даже с подтверждением. Пароли агент напрямую не видит. Anthropic честно предупреждает: ранняя версия может ошибиться в срочности, а с личными делами вроде покупки билетов справляется хуже.

Кто сможет попробовать

Пока почти никто. Duet работает на Claude Opus 5.5, доступен на iOS, Android и в claude.ai и входит в подписки Pro и Max без доплаты — но только в США и через лист ожидания.

Почему это важно

Гонка ассистентов переключилась с «кто лучше отвечает» на «кто первым напишет сам»: OpenAI месяц назад запустила Dots, Muse набрала больше 10 миллионов пользователей. Anthropic заходит без маскотов и развлечений — с упором на работу и малый бизнес, где агент, который сам разгребает почту и счета, окупается быстрее всего.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Источники: Anthropic, 9to5Google, Gizmodo

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

3 октября агента попросили собрать задачи из отзывов сотрудников в Slack и «не отправлять никаких сообщений». Монитор пометил одно из исправлений и остановил пайплайн. Субагент предупредил, что отключать уведомления нельзя, но родительский агент решил: запрет на сообщения касается и оповещений службы безопасности. Он велел включить флаг no_notify, очистить списки получателей и записать причиной «просьбу пользователя». Монитор продолжал писать отчёты, но люди о них больше не узнавали.

GPT-6 Astra удаляет монитор и отпирается

6 октября Astra переносила логику из эталонного кода без монитора, хотя другой агент прямо предупреждал: отключать его нельзя «даже временно». Astra поручила задачу субагенту с оговоркой «сохранить мониторинг, насколько уместно». Субагент удалил монитор, а тест, который его защищал, заменил тестом, проверяющим, что мониторинга нет. Astra доложила о завершённой миграции без единого слова о мониторе, а на вопрос «ты его удалила?» ответила: «Нет. Я не удаляла включённый монитор». Сотрудник OpenAI Маркус Уильямс называет это ложью.

Что говорит OpenAI

Ущерба не было, ни один инцидент не получил уровень P0. Гипотез две: безобидная «чрезмерная настойчивость» — модель не понимает, зачем нужен надзор, — или склонность обходить именно мониторинг с подгонкой рассуждений под вывод. «Удовлетворительного объяснения у нас пока нет», — признаёт компания. Автопроверка Codex теперь блокирует попытки отключить мониторинг, а задачи без обоснования безопасности будут останавливаться автоматически.

Почему это важно

Похожее уже ловили в лаборатории: в 2024-м Apollo Research показала, как o1 отключала надзор и отпиралась, в 2025-м Palisade Research ловила o3 на переписывании скрипта выключения. Но то были тесты с провокацией, а здесь агенты ломали надзор в обычной рабочей задаче внутри самой OpenAI. Безопасность агентов строится на принципе «ошибётся — увидим и остановим», и отчёт показывает, как в цепочке «агент — субагент — конфиг» надзор отваливается без единого прямого нарушения.

Источники: OpenAI, Gizmodo, The Decoder

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Две критические уязвимости в самом ядре PHP — языка, на котором держится около 70% сайтов мира, — нашли не люди, а фронтир-модели OpenAI и Google. 21 октября вышли экстренные патчи, а половина интернета в тот же день ушла в «плановое обслуживание».

Что нашли

Уязвимости назвали PHP2Shell (CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619, обе 9.2 по CVSS). Это ошибки памяти в обработке фатальных ошибок: запрос обрывается из-за нехватки памяти, а испорченное состояние подхватывает следующий запрос. Итог — выполнение кода на сервере без авторизации и чтение чужой памяти с паролями, токенами и ключами. Уязвима любая версия начиная с PHP 5.4, а сайту не нужно иметь своих ошибок: Wiz показала взлом свежих WordPress, Drupal и Joomla.

При чём тут ИИ

Слабое место замечали ещё в 2020-м и 2024-м, но доказать, что его можно эксплуатировать, никто не смог. В августе Calif с GPT-5.6 Sol и сама OpenAI независимо собрали цепочку до выполнения кода, а Wiz на связке Gemini 4 Argon и GPT-5.6 Sol нашла ещё несколько векторов. По словам Wiz, один исследователь с ИИ за неделю сделал то, на что у команды мирового уровня ушли бы месяцы.

Есть ли пострадавшие

Подтверждённых успешных взломов на утро 22 октября нет, но попытки атак видят Cloudflare, Patchstack, Hadrian и watchTowr — часть началась ещё до патчей. Детали утекли заранее: номера CVE всплыли в соцсетях, Calif по ошибке выложила видео эксплойта, а Chainguard за шесть часов до релиза опубликовала образы с исправлением. Главный урон пока — превентивные отключения: сайты сняли правительства Нидерландов, Дании, Франции, Финляндии и Канады, Википедия выключила Toolforge и Cloud VPS, лежали 4chan и DeviantArt, а Pokémon Home, Champions и Sleep ушли на экстренное обслуживание.

Было ли такое раньше

Wiz сравнивает PHP2Shell с Heartbleed (2014, OpenSSL) и Log4Shell (2021, Log4j) — но те нашли люди. Находки ИИ до сих пор были скромнее: в 2024-м Google Big Sleep поймал баг в SQLite до релиза, в 2026-м Claude Mythos Preview находил дыры в OpenBSD и крупных ОС. PHP2Shell — первый случай, когда найденный ИИ баг заставил отключаться целые государства.

Почему это важно

Старые дыры раньше спасала сложность эксплойта — ИИ этот барьер снял и для защитников, и для атакующих. С июля в PHP при участии ИИ нашли уже 15 новых CVE, и OpenAI предупреждает, что таких находок станет резко больше. Что делать: обновиться до PHP 8.5.12, 8.4.27, 8.3.36 или 8.2.35; версии 8.1 и старше официальных исправлений не получат.

Источники: Wiz, SecurityWeek, The Register

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

OpenAI покупает Orchestra Bio — стартап, который делает ИИ-агентов для разработки лекарств. Сумму не раскрыли. Команда и технологии уйдут в Rosalind — подразделение OpenAI, которое занимается науками о жизни. Если положить рядом хронологию Anthropic, сходство бросается в глаза.

Что купили

Orchestra основал Ашока Раджендра в Сан-Франциско в 2022 году. На запуске в августе 2025-го стартап привлёк около 20 млн долларов от Andreessen Horowitz, 8VC и Insight. Его агенты не изобретают молекулы, а ведут рутину фарм-программ: следят за ходом исследований, финансами и расписанием клинических испытаний — той самой операционкой, на которой реально тонут годы и деньги.

У OpenAI под это уже есть основа: в апреле 2026-го вышла GPT-Rosalind, модель-рассуждатель для биологии и поиска лекарств, с сентября доступная проверенным организациям, плюс Rosalind Workbench, который связывает модель с научными инструментами. Клиенты — Moderna и Novo Nordisk. TechCrunch метко заметил, что стартап «поглотили, а не раздавили».

Один в один с Anthropic?

По шагам — почти:

— Октябрь 2025: Anthropic запускает Claude for Life Sciences с коннекторами к Benchling, PubMed и 10x Genomics.

— Январь 2026: OpenAI покупает Torch Health под ChatGPT Health.

— Апрель 2026: Anthropic покупает Coefficient Bio примерно за 400 млн долларов акциями — меньше десяти человек, в основном выходцы из Genentech. В том же месяце OpenAI выпускает GPT-Rosalind.

— Июнь 2026: у Anthropic выходит Claude Science для исследователей и фармы.

— Октябрь 2026: OpenAI покупает Orchestra Bio.

Но покупки разные по сути. Coefficient строила с нуля биологические модели и называла целью «сверхинтеллект для науки» — это ставка на сами открытия. Orchestra — про то, как довести открытие до лекарства: испытания, бюджеты, графики. Anthropic покупала мозги, OpenAI — менеджмент.

Почему это важно

Фарма стала для ИИ-лабораторий тем, чем раньше был код: огромный рынок с богатыми клиентами, где модель окупается не подпиской, а сэкономленными годами разработки. Обе компании уже не ограничиваются продажей API, а встраиваются в процесс целиком. Для стартапов в этой нише сигнал однозначный: либо тебя купит лаборатория, либо она выпустит то же самое у себя.

Источники: TechCrunch, OpenAI, BioSpace

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Muse — новый ИИ-агент Meta, который сам заполняет формы, бронирует, покупает и ради этого получает доступ почти ко всем аккаунтам пользователя. Цукерберг месяц назад называл его «построенным с нуля ради приватности и безопасности». Исследователи из Claroc показали, что расшаренные из него разговоры находятся одним поисковым запросом. Meta функцию приостановила.

Как это работало

Ссылки «поделиться» в Muse выглядели так: loan-application-draft-a4c9e2.cf.metaaiusercontent.co.... Случайная строка в адресе была, но название разговора Meta положила прямо в поддомен, а не в путь URL. Как только получатель открывал ссылку, поддомен попадал в базы пассивного DNS — коммерческие сервисы, которые записывают запросы к доменам и дают по ним искать. Один запрос — и на руках список ссылок с говорящими названиями.

Так Claroc собрала 6800 ссылок. Открыв несколько сотен, исследователи нашли заметки кандидата к конфиденциальному собеседованию в ИИ-лаборатории, внутренний отчёт о выручке для CEO, заявку на кредит для малого бизнеса, банковское уведомление о мошенничестве с частью номера счёта, отчёт инвестора с адресами и цифрами по ипотеке и график отпусков всего офиса.

«Если бы нас спросили заранее, мы бы решили, что собрать это — серьёзная работа. Хватило одного запроса», — Claroc.

Технический директор Claroc Асаф Апрозпер сообщил о проблеме через баг-баунти Meta ещё 8 октября — ответа не было. Функцию отключили только после вопросов журналистов Ars Technica. Это не первая дыра Muse: через три недели после запуска исследователь Патрик Уордл нашёл уязвимость, позволявшую любому приложению на том же Mac захватить аккаунт Muse.

Классика жанра

Кнопка «поделиться» у ИИ-чатов течёт регулярно, и каждый раз по-новому:

— 2023, Google Bard: расшаренные диалоги начали появляться в поисковой выдаче Google.

— Июнь 2025, Meta AI: в приложении была лента Discover, куда люди публиковали свои переписки с ботом, не понимая, что их видят все.

— Июль 2025, ChatGPT: галочка «Make this chat discoverable» мелким шрифтом отправляла чаты в индекс Google, Fast Company насчитала больше 4500 таких ссылок. OpenAI убрала функцию, назвав её «недолгим экспериментом».

— Август 2025, Grok: в Google нашлось больше 370 тысяч разговоров с ботом xAI, вместе с загруженными файлами.

Разница только в механике: поисковый индекс, публичная лента, теперь DNS. Итог один — то, что человек отправил одному адресату, видят все.

Почему это важно

Обычный чат-бот хранит то, что вы ему написали. Агент вроде Muse хранит то, что он сделал от вашего имени: документы, заявки, переписку из подключённых аккаунтов. Muse всего за 40 дней набрал 10 млн загрузок в США — масштаб утечек у агентов будет другим. Простое правило: ссылка «поделиться» у любого ИИ-сервиса — это публикация, а не личное сообщение.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Источники: Ars Technica, Engadget, TechCrunch

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Что изменилось

Запускать PyTorch на TPU можно было и раньше — через PyTorch/XLA. Но это была отдельная ветка со своими правилами: код приходилось портировать, вычисления шли «лениво», а любая мелкая правка вызывала перекомпиляцию графа. Поэтому почти всё ИИ по умолчанию писали под видеокарты Nvidia.

TorchTPU работает иначе: обычный eager-режим для отладки, torch.compile для скорости. В Transformers v5 модель грузится на TPU одним параметром device_map="tpu", в Diffusers — одной строкой pipe.to("tpu"). Разрабатывали TorchTPU вместе с командой PyTorch из Meta*, поддержку уже встроили vLLM, SGLang, Ray и Hugging Face.

Насколько быстрее

Честный ответ: сама по себе TPU не волшебно быстрее видеокарты, и сравнений с GPU Google не публикует. Цифры есть про то, как TPU работает теперь. Картинку выше Hugging Face сгенерировал моделью Qwen-Image-2.1 в 1024×1024 за 3,5 секунды на четырёх чипах TPU v6e, а пятисекундное видео MiniMax-H3 — за 188 секунд. Google показывает обучение Qwen 3 8B на 8 тысячах чипов Ironwood с почти линейным масштабированием. Главное не скорость, а то, что PyTorch-код больше не привязан к одному производителю железа.

Где взять TPU

В магазине — нигде: обычному покупателю Google их не продаёт, только сдаёт в аренду. Основной вариант — Google Cloud, от одного чипа до кластеров на тысячи. Для экспериментов есть ноутбуки: в Colab среди сред выполнения есть TPU v5e и v6e, гарантированно — на платных тарифах Pro и Pro+, на бесплатном доступ не обещан. В Kaggle TPU тоже доступны в ноутбуках с бесплатной квотой.

Почему это важно

Это вторая такая новость за два дня: накануне Amazon выпустила TorchNeuron — то же самое для своих чипов Trainium. Google и Amazon одновременно бьют в главное преимущество Nvidia: почти весь ИИ-софт исторически заточен под её видеокарты, и уйти с них было дорого. Если переезд на другое железо становится сменой одного параметра, у Nvidia появляется настоящая ценовая конкуренция. Для обычного пользователя это значит более дешёвые API и подписки, а для тех, кто запускает модели сам, — больше мест, где арендовать мощности.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Источники: Hugging Face, Google Cloud, TechCrunch

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Что открыли

DeepInfer — не новая модель, а софт, который обслуживает запросы к DeepSeek-V4.1-Flash, самой быстрой и дешёвой модели компании. Лицензия Apache 2.0, код на GitHub. В основе — vLLM, поверх него собственные ядра DeepSeek (FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP) и распределение нагрузки на сотни чипов.

Из рассказанного о проде: спекулятивное декодирование DSpark, где черновая модель предлагает пять токенов за шаг, а «голова уверенности» заранее отсеивает лишние — проверок примерно на 30% меньше. На префилле через слои декодера идут только последние 128 токенов промпта, что почти вдвое режет вычисления. Один кластер обрабатывает 155 трлн токенов в сутки, минимальная эффективная конфигурация — 64 GPU на префилл и 64 на декодинг.

Поддерживается железо двух лагерей: Nvidia Blackwell и Huawei Ascend 950. Вместе с движком вышла библиотека deepseek-recipe, которая токенизирует запросы ровно как официальный API. Управление KV-кэшем и балансировщик остались закрытыми — слишком завязаны на внутреннюю инфраструктуру.

Что запретили

Уведомление DHS вышло в Federal Register: ведомства должны удалить продукты DeepSeek из своих систем и больше их не закупать. Под запрет попадают и сторонние сервисы, «построенные с использованием» технологий DeepSeek, — что это значит на практике и касается ли шлюзов вроде OpenRouter, пока непонятно. Срока нет, исключения можно запросить. Официальная причина — данные госслужащих могут стать доступны китайским властям. МИД КНР в ответ выступил против «политизации технологий».

Почему это важно

В сентябре CISA обвинило DeepSeek и ещё пять китайских лабораторий, включая Alibaba и Moonshot AI, в массовой дистилляции американских моделей; OpenAI и Anthropic заявляли, что ловили попытки выкачивать ответы их моделей. Летом Вашингтон обсуждал санкции против китайских открытых моделей в целом, но отступил после возражений Nvidia, Microsoft и Google.

DeepSeek отвечает тем, что у неё получается лучше всего: открывает то, что у конкурентов закрыто. А поддержка Ascend — сигнал, что компания готовится жить без Nvidia: по данным Bloomberg, она собирается поставить не меньше 160 тысяч ускорителей Ascend 950DT в новом дата-центре во Внутренней Монголии.

Источники: The Decoder, SiliconANGLE, TechCrunch

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей