Друзья, хочу поделиться наблюдениями, которые помогут вам лучше понимать, почему VPN ведёт себя по-разному на разных устройствах.
Системы обнаружения VPN (в том числе те, что используются в России) работают не одинаково на всех платформах. Вот реальная картина на сегодняшний день:


1. Android — система, которая сдаёт тебя с потрохами
Android спроектирован так, что любое приложение может узнать о включённом VPN без root-прав и без специальных разрешений. Для этого используются стандартные системные API, например ConnectivityManager и NetworkCapabilities, через которые можно проверить флаг TRANSPORT_VPN.

Это не просто теория. Минцифры выпустило методические рекомендации, обязывающие популярные российские приложения выявлять пользователей с включенным VPN и ограничивать им доступ. В результате, по данным исследования, из 30 популярных российских Android-приложений 22 уже реализовали обнаружение VPN, а 19 из них передают эту информацию на свои серверы.

Как это работает на практике:
Приложение на твоём телефоне видит, что включен VPN, через системный API.
Оно отправляет этот факт на свой сервер, привязывая к твоему аккаунту.
ТСПУ получает сигнал от этого сервера и начинает целенаправленно анализировать твой трафик, даже если твой протокол (например, VLESS+Reality+XHTTP) успешно обходит сетевые блокировки.

Это двухуровневая система:
Уровень приложения: детекция через API Android.
Уровень сети: усиленный анализ трафика после сигнала с сервера.

Вывод: если ваш VPN на Android часто отваливается или тормозит — это не баг, а следствие архитектуры системы. Android по умолчанию предоставляет информацию о VPN любому приложению, которое этого захочет, и под давлением государства эти приложения активно используют эту возможность.


2. Windows — очень сложно
На Windows нет простого системного вызова, который бы однозначно сказал «да, здесь VPN».
Детекция на десктопах — это задача третьего этапа по методичке РКН, то есть они сами признают, что это трудоёмко.
А если у вас например Windows 11 Pro с правильной настройкой (отключена телеметрия, настроен фаервол, используется современный клиент), то детекция становится почти нереальной.


3. iOS — почти невозможно
Apple придерживается строгой политики конфиденциальности: приложения работают в изолированной среде и не имеют доступа к системным данным других программ.
Минцифры прямо указывает, что выявление VPN на iPhone «существенно ограничено» и является сложной задачей.
Вывод: iOS — самая защищённая платформа для использования VPN с точки зрения обнаружения.


4. Linux и macOS — почти невозможно
На Linux у вас есть полный контроль над сетью: можно скрывать VPN-интерфейсы, настраивать iptables/nftables, использовать SELinux.
На macOS действует та же политика изоляции приложений, что и на iOS, что сильно затрудняет детекцию.
При грамотной настройке эти системы становятся «невидимыми» для систем обнаружения.

Pre-Training занял около 17 часов, модель прошла Pre-Training успешно, теперь перехожу к SFT чтобы допилить модель полностью. И решил сделать ровно 100 миллионов параметров

Nerik 1.0 100M Base — Разработка Завершена!
Что это?
Я обучил свою новую нейросеть полностью с нуля — от чистого кода до работающего ассистента. Без fine-tuning готовых моделей, без API, без читерства. Настоящее обучение с нуля на домашней видеокарте.
Технические характеристики
Архитектура:
100M параметров (как GPT-2 Small)

Благодарности
nanoGPT (Andrej Karpathy) — базовый код и архитектура
HuggingFace — датасеты и библиотека transformers
Databricks Dolly-15k — качественный датасет диалогов
PyTorch — фреймворк для обучения


Итог
Nerik 1.0 — это proof of concept: можно обучить работающую нейросеть с нуля на домашней RTX 5060 Ti за ~20 часов. Модель не идеальна, но она моя — обученная с нуля, с личностью, с характером.
Для первого раза — отличный результат. Для продакшена — нужно больше параметров и данных.

Статус: Разработка завершена, модель работает, можно использовать для экспериментов и обучения.
12 слоёв трансформера
768 embedding dimension
Vocabulary: 50257 токенов (GPT-2 BPE)
Обучение:
GPU: NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB
Framework: PyTorch + nanoGPT
Precision: bfloat16

Этапы обучения

1. Pre-Training (PT)

Задача: Научить модель понимать английский язык и математику
Датасет: 2 миллиарда токенов (FineWeb + OpenWebMath + простые диалоги)
Время: 17 часов непрерывного обучения
Результат: val loss = 2.9985
Что выучила: Грамматика английского, базовые факты, математические обозначения

2. Supervised Fine-Tuning (SFT)
Задача: Научить модель отвечать на вопросы как ассистент
Датасет: 13,558 примеров
Identity (личность): 3% — кто такая Nerik, кто создатель, любимые аниме
Математика: 43% — сложение, вычитание, умножение, деление, уравнения
Диалоги (Dolly-15k): 54% — базовое общение на английском
Время: ~3 часа (3 эпохи)
Результат: epoch_1.pt выбран как лучший

Что умеет Nerik 1.0
✅ Отлично работает
Identity (85% точность):

Личность:
Знает что её зовут Nerik
Помнит создателя — Nice
Помнит дату создания — 20 августа 2026
Знает любимые аниме Nice — Beastars и One Piece
Знает что у неё 100M параметров
Базовая математика (58% точность):


Сложение/вычитание двузначных чисел
Таблица умножения
Простые уравнения (ax = b, x + a = b)
Базовые word problems
Базовые диалоги:

Ограничения (и это нормально для 100M)
Зацикливания:
Модель иногда повторяет фразы:


Решение: repetition penalty 1.5 или обрезка ответа после первой строки.

Сложная математика:

GSM8K (школьные задачи 6-7 класса) = 2-3% точности. 100M параметров физически не хватает для многошаговых рассуждений.

Длинные ответы:

Модель лучше работает с короткими ответами (1-3 предложения).
Честные выводы

Что получилось
✅ Обучил модель с нуля на домашнем железе
✅ PT отработал отлично (val loss 2.9985)
✅ SFT дал работающего ассистента с личностью
✅ Модель знает кто она, решает базовую математику, ведёт диалоги
✅ Потратил 20 часов GPU времени ($2-3 электричества)
Что не получилось
❌ Сложная математика (GSM8K) — предел 100M архитектуры
❌ Зацикливания в длинных ответах — нужно больше параметров
❌ Глубокие диалоги — модель быстро теряет контекст

Главный инсайт
100M параметров — это мало для reasoning задач, но достаточно для:
Запоминания личности и фактов
Базовой арифметики
Простых диалогов
Для сложных задач нужно 1B+ параметров

Доброго времени суток уважаемые клиенты, из-за недавних атак БПЛА вышел из строя сервер в Москве, из-за чего VPN может быть крайне нестабильным или вовсе не работать.

Я не могу войти даже в панель управления сервером. Сервер в Нидерландах и соединения с VLESS + WS + TLS работают без особых проблем.

Уже как 2 часа полностью перестал работать сервер в Нидерландах, хотя в кабинете он отображается как рабочий.

Я написал в поддержку RuVDS, они начали задавать крайне подозрительные вопросы в духе "используется ли VPN?", "Подключались ли с мобильным сетям?" И прочими вопросами.

Я ответил честно, потому что вранье может угубить положение.

В общем, для них даже такой ответ основание расторгуть договор в одностороннем порядке.

Если появятся новости буду держать в курсе.

В общем, что и требовалось ожидать. На счёт дальнейших действий сообщу в течении некоторого времени

С этого дня VPN окончательно завершает свою работу благодаря усилиям Роскомнадзора, ведь один мелкий малоизвестный VPN это серьезная угроза для существования государства.

Теперь Россия может спать спокойно, главный враг России был побежден.

Возврат средств всем действующим клиентам будет совершен в течении 7 дней.

Благодарю всех за внимание.

🇷🇺 Снижение цены и расширение географии
Уважаемые клиенты, хорошие новости! Мы снизили стоимость подписки с 159 ₽ до 100 ₽ в месяц. Это стало возможным благодаря оптимизации расходов на аренду серверов.
Также мы работаем над добавлением новых локаций:
• 🇩🇪 Германия
• 🇹🇷 Турция
Мы хотели добавить серверы в Саудовской Аравии и/или ОАЭ, так как эти направления обеспечивают более стабильное и быстрое соединение, но, к сожалению, из-за проблем с оплатой из РФ это пока не удалось реализовать.
Мы стремимся сделать сервис доступнее и ближе к вам. Спасибо, что вы с нами!


🇬🇧 Price Reduction and Expanding Geography
Dear customers, good news! We have reduced the subscription price from 159 RUB to 100 RUB per month. This became possible thanks to optimizing server rental costs.
We are also working on adding new locations:
• 🇩🇪 Germany
• 🇹🇷 Turkey
We wanted to add servers in Saudi Arabia and/or the UAE, as these directions provide a more stable and faster connection, but unfortunately, due to payment issues from Russia, this has not yet been possible.
We strive to make the service more affordable and closer to you. Thank you for being with us