DeepSeek в проде: 5 проверок, без которых open-source модель легко превращается в дорогой эксперимент
DeepSeek часто берут за «дешёвую альтернативу», но в проде важны не лозунги, а четыре оси: качество, скорость, цена инференса и лицензия. Перед запуском проверьте, для чего модель реально нужна: генерация текста, код, RAG, классификация, tool-use. Одна и та же модель может быть сильной в reasoning и слабой в стабильном форматировании.
Первое — контекст. Заявленный длинный контекст не равен рабочему: после определённого объёма падает точность извлечения и растёт latency. Второе — квантизация. На int4 можно выиграть VRAM и throughput, но при сложных цепочках рассуждений и длинном prompt'е качество деградирует заметнее, чем ожидают.
Третье — фреймворк инференса. vLLM обычно даёт лучший throughput на батчах и очередях, TGI удобен для сервинга, llama.cpp выигрывает в простых локальных сценариях и на CPU/edge. Четвёртое — совместимость с вашим пайплайном: JSON-ответы, tool-calls, системные промпты, стабильность на длинных диалогах.
Пятый пункт — лицензия и источники весов. Даже сильная модель бесполезна, если её нельзя легально ставить в коммерческий сервис или вы не понимаете условия дистрибуции.
Правило простое: сначала тест на ваших промптах и вашей инфраструктуре, потом масштабирование; иначе экономия на токене быстро съедается переделками.
DeepSeek часто берут за «дешёвую альтернативу», но в проде важны не лозунги, а четыре оси: качество, скорость, цена инференса и лицензия. Перед запуском проверьте, для чего модель реально нужна: генерация текста, код, RAG, классификация, tool-use. Одна и та же модель может быть сильной в reasoning и слабой в стабильном форматировании.
Первое — контекст. Заявленный длинный контекст не равен рабочему: после определённого объёма падает точность извлечения и растёт latency. Второе — квантизация. На int4 можно выиграть VRAM и throughput, но при сложных цепочках рассуждений и длинном prompt'е качество деградирует заметнее, чем ожидают.
Третье — фреймворк инференса. vLLM обычно даёт лучший throughput на батчах и очередях, TGI удобен для сервинга, llama.cpp выигрывает в простых локальных сценариях и на CPU/edge. Четвёртое — совместимость с вашим пайплайном: JSON-ответы, tool-calls, системные промпты, стабильность на длинных диалогах.
Пятый пункт — лицензия и источники весов. Даже сильная модель бесполезна, если её нельзя легально ставить в коммерческий сервис или вы не понимаете условия дистрибуции.
Правило простое: сначала тест на ваших промптах и вашей инфраструктуре, потом масштабирование; иначе экономия на токене быстро съедается переделками.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance анонсировала новую версию SeeDance версии 2.5
ByteDance готовит релиз Seedance 2.5 — видеогенератора нового уровня. Главное улучшение: модель сможет создавать 30-секундные видео за один прогон без склеек, вместо нынешних 15 секунд. Добавили локальный монтаж отдельных кадров, поддержку 3D-болванок для управления камерой, возможность использовать до 50 референсов и генерацию в 4К сразу. Закрытый бета-тест идёт сейчас, открытый релиз ожидается в начале июля. Технологически это шаг вперёд, но д…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-anonsirovala-novuiu-versiiu-seedance-versii-2-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
ByteDance готовит релиз Seedance 2.5 — видеогенератора нового уровня. Главное улучшение: модель сможет создавать 30-секундные видео за один прогон без склеек, вместо нынешних 15 секунд. Добавили локальный монтаж отдельных кадров, поддержку 3D-болванок для управления камерой, возможность использовать до 50 референсов и генерацию в 4К сразу. Закрытый бета-тест идёт сейчас, открытый релиз ожидается в начале июля. Технологически это шаг вперёд, но д…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-anonsirovala-novuiu-versiiu-seedance-versii-2-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Codex уничтожит твой SSD за год
Разработчик обнаружил критический баг в Codex CLI от OpenAI: агент непрерывно записывает логи в локальную SQLite-базу, перезаписывая за 21 день 37 ТБ данных. При таком темпе типичный SSD объёмом 1 ТБ (рассчитанный на 600 ТБ перезаписей) выходит из строя менее чем за год. OpenAI осведомлена о проблеме, но пока не исправляет её. Пользователям остаётся либо ждать обновления, либо переключиться на альтернативные CLI-инструменты без подобных недостат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/codex-unichtozhit-tvoi-ssd-za-god
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Разработчик обнаружил критический баг в Codex CLI от OpenAI: агент непрерывно записывает логи в локальную SQLite-базу, перезаписывая за 21 день 37 ТБ данных. При таком темпе типичный SSD объёмом 1 ТБ (рассчитанный на 600 ТБ перезаписей) выходит из строя менее чем за год. OpenAI осведомлена о проблеме, но пока не исправляет её. Пользователям остаётся либо ждать обновления, либо переключиться на альтернативные CLI-инструменты без подобных недостат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/codex-unichtozhit-tvoi-ssd-za-god
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek в проде ломается не на модели, а на неправильном inference-стеке и контексте
DeepSeek-семейство часто берут за качество на reasoning и коде, но в проде важнее не «какая модель умнее», а как она ест VRAM, как держит длинный контекст и где у вас упирается throughput.
Первый фильтр — размер и режим запуска:
— 7B/8B можно ставить на одну GPU для low-latency сценариев.
— 14B/32B уже требуют аккуратной квантизации и батчинга.
— 70B без нормального шардирования превращается в дорогой эксперимент.
Второй фильтр — движок:
— vLLM хорош, когда нужен высокий throughput и динамический batching.
— TGI удобен для типового API-сервинга и предсказуемой эксплуатации.
— llama.cpp имеет смысл для жёсткого контроля памяти и GGUF, но не для максимальной пропускной способности.
Третий фильтр — контекст. 128k в карточке модели не означает, что его можно безболезненно держать на каждом запросе. Чем длиннее prompt, тем сильнее проседают latency и эффективный batch size. Если у вас саппорт, RAG или автогенерация, ограничивайте рабочий контекст и режьте мусор до входа в модель.
Четвёртый фильтр — квантизация. Для продакшена чаще всего смотрят на 4-bit и 8-bit, но проверять нужно не «влезло ли», а:
— не деградирует ли tool use;
— не ломается ли JSON;
— не растёт ли доля пустых или повторяющихся ответов.
Если DeepSeek нужен как рабочая лошадь, начинайте не с максимальной модели, а с минимальной, которая проходит ваши QA-метрики. Это почти всегда даёт лучший баланс качества, скорости и стоимости.
DeepSeek-семейство часто берут за качество на reasoning и коде, но в проде важнее не «какая модель умнее», а как она ест VRAM, как держит длинный контекст и где у вас упирается throughput.
Первый фильтр — размер и режим запуска:
— 7B/8B можно ставить на одну GPU для low-latency сценариев.
— 14B/32B уже требуют аккуратной квантизации и батчинга.
— 70B без нормального шардирования превращается в дорогой эксперимент.
Второй фильтр — движок:
— vLLM хорош, когда нужен высокий throughput и динамический batching.
— TGI удобен для типового API-сервинга и предсказуемой эксплуатации.
— llama.cpp имеет смысл для жёсткого контроля памяти и GGUF, но не для максимальной пропускной способности.
Третий фильтр — контекст. 128k в карточке модели не означает, что его можно безболезненно держать на каждом запросе. Чем длиннее prompt, тем сильнее проседают latency и эффективный batch size. Если у вас саппорт, RAG или автогенерация, ограничивайте рабочий контекст и режьте мусор до входа в модель.
Четвёртый фильтр — квантизация. Для продакшена чаще всего смотрят на 4-bit и 8-bit, но проверять нужно не «влезло ли», а:
— не деградирует ли tool use;
— не ломается ли JSON;
— не растёт ли доля пустых или повторяющихся ответов.
Если DeepSeek нужен как рабочая лошадь, начинайте не с максимальной модели, а с минимальной, которая проходит ваши QA-метрики. Это почти всегда даёт лучший баланс качества, скорости и стоимости.
Qwen для продакшена: 4 проверки, без которых модель легко превращается в дорогой шум
Qwen часто берут за сильный multilingual и неплохой code. Но в проде решает не «умная демка», а связка качество/скорость/цена/лицензия. Перед внедрением проверьте 4 вещи: задачи, где модель реально должна быть сильной; длину контекста, которая не ломает ответы; формат вывода, который можно парсить без костылей; и ограничения лицензии для коммерческого использования.
На практике Qwen хорошо заходит в:
— классификацию и маршрутизацию запросов;
— extraction в JSON;
— черновики ответов на нескольких языках;
— code-assist, если есть строгие тесты на синтаксис и unit-check.
Слабое место почти всегда одно и то же: слишком длинный контекст без контроля качества. Если вы пихаете в prompt весь диалог и ещё документы, модель начинает терять приоритеты, а latency растёт нелинейно. Для продакшена лучше резать контекст, делать retrieval и держать отдельный слой валидации ответа: schema check, regex, пост-обработку.
Если нужен стабильный API без OpenAI-зависимости, Qwen имеет смысл только вместе с нормальным inference-стеком: vLLM для throughput, TGI для предсказуемости, llama.cpp для edge/GGUF. Сначала измеряйте tokens/sec и rate of invalid output, потом уже выбирайте размер модели и квантизацию.
Правило простое: Qwen выбирают не за «магическую» LLM-умность, а за управляемость. Если у вас есть тесты, схема ответа и метрика качества, модель начинает приносить деньги; если нет — она просто красиво пишет текст.
Qwen часто берут за сильный multilingual и неплохой code. Но в проде решает не «умная демка», а связка качество/скорость/цена/лицензия. Перед внедрением проверьте 4 вещи: задачи, где модель реально должна быть сильной; длину контекста, которая не ломает ответы; формат вывода, который можно парсить без костылей; и ограничения лицензии для коммерческого использования.
На практике Qwen хорошо заходит в:
— классификацию и маршрутизацию запросов;
— extraction в JSON;
— черновики ответов на нескольких языках;
— code-assist, если есть строгие тесты на синтаксис и unit-check.
Слабое место почти всегда одно и то же: слишком длинный контекст без контроля качества. Если вы пихаете в prompt весь диалог и ещё документы, модель начинает терять приоритеты, а latency растёт нелинейно. Для продакшена лучше резать контекст, делать retrieval и держать отдельный слой валидации ответа: schema check, regex, пост-обработку.
Если нужен стабильный API без OpenAI-зависимости, Qwen имеет смысл только вместе с нормальным inference-стеком: vLLM для throughput, TGI для предсказуемости, llama.cpp для edge/GGUF. Сначала измеряйте tokens/sec и rate of invalid output, потом уже выбирайте размер модели и квантизацию.
Правило простое: Qwen выбирают не за «магическую» LLM-умность, а за управляемость. Если у вас есть тесты, схема ответа и метрика качества, модель начинает приносить деньги; если нет — она просто красиво пишет текст.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google ужесточает модерацию финансовой вертикали
Google ужесточает модерацию финансовых офферов в ЕС и ЕЭЗ, введя двухэтапную верификацию через G2 Risk Solutions и Google Ads. Проверка затронет 24 страны, включая Австрию, Польшу, Нидерланды и другие члены союза. На прохождение модерации отводится 30 дней — за это время некоторые связки успеют отработать до вступления требований в силу. Для арбитражников это означает необходимость подготовиться к усложнению процесса запуска финансовых кампаний …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-uzhestochaet-moderaciiu-finansovoi-vertikali
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google ужесточает модерацию финансовых офферов в ЕС и ЕЭЗ, введя двухэтапную верификацию через G2 Risk Solutions и Google Ads. Проверка затронет 24 страны, включая Австрию, Польшу, Нидерланды и другие члены союза. На прохождение модерации отводится 30 дней — за это время некоторые связки успеют отработать до вступления требований в силу. Для арбитражников это означает необходимость подготовиться к усложнению процесса запуска финансовых кампаний …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-uzhestochaet-moderaciiu-finansovoi-vertikali
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
vLLM и TGI: как не ошибиться с выбором сервера под open-source LLM
Если нужен быстрый и предсказуемый inference, выбор обычно сводится к двум лагерям:
— vLLM сильнее там, где важны высокий throughput и плотная утилизация GPU. Его сильная сторона — эффективное batch’ирование и работа с длинными очередями запросов.
— TGI часто берут за более «ровный» production-опыт: понятные механики деплоя, удобная интеграция в типовой API-стек, предсказуемое поведение под нагрузкой.
— Если у вас много коротких запросов, главный KPI — tokens/sec на карту. Если запросы длинные и контекст тяжёлый — смотрите не только на скорость генерации, но и на стабильность latency p95.
Критическая ошибка — сравнивать только один замер throughput на пустом сервере. В реальной нагрузке важны:
• размер контекста;
• длина ответа;
• число одновременных сессий;
• KV cache и то, как сервер с ним обращается;
• деградация при росте очереди.
Для маленькой команды правило простое: если нужна максимальная плотность и вы готовы тонко настраивать сервер — начинайте с
Лучший тест — не «какой сервер быстрее вообще», а «какой даёт нужный p95 latency и стоимость 1M токенов на вашем профиле запросов».
Если нужен быстрый и предсказуемый inference, выбор обычно сводится к двум лагерям:
vLLM и TGI. Оба умеют раздавать Llama / Qwen / DeepSeek в проде, но оптимизируют разные узкие места.— vLLM сильнее там, где важны высокий throughput и плотная утилизация GPU. Его сильная сторона — эффективное batch’ирование и работа с длинными очередями запросов.
— TGI часто берут за более «ровный» production-опыт: понятные механики деплоя, удобная интеграция в типовой API-стек, предсказуемое поведение под нагрузкой.
— Если у вас много коротких запросов, главный KPI — tokens/sec на карту. Если запросы длинные и контекст тяжёлый — смотрите не только на скорость генерации, но и на стабильность latency p95.
Критическая ошибка — сравнивать только один замер throughput на пустом сервере. В реальной нагрузке важны:
• размер контекста;
• длина ответа;
• число одновременных сессий;
• KV cache и то, как сервер с ним обращается;
• деградация при росте очереди.
Для маленькой команды правило простое: если нужна максимальная плотность и вы готовы тонко настраивать сервер — начинайте с
vLLM. Если важнее типовой production-путь, простота сопровождения и меньше ручной возни — смотрите на TGI.Лучший тест — не «какой сервер быстрее вообще», а «какой даёт нужный p95 latency и стоимость 1M токенов на вашем профиле запросов».
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Fable 5 скоро вернётся в публичный доступ
В исходном коде Claude Code обнаружены упоминания о возвращении модели Fable 5 в публичный доступ с изменённой моделью распространения — её больше не потребуется покупать отдельно, вместо этого будет применяться недельный лимит как для других моделей. Если информация подтвердится, пользователи платных тарифов смогут использовать Fable 5 в рамках своих подписок. Причины снятия ограничений по национальной безопасности остаются неясными. Хотя это п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/fable-5-skoro-vernetsia-v-publichnyi-dostup
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
В исходном коде Claude Code обнаружены упоминания о возвращении модели Fable 5 в публичный доступ с изменённой моделью распространения — её больше не потребуется покупать отдельно, вместо этого будет применяться недельный лимит как для других моделей. Если информация подтвердится, пользователи платных тарифов смогут использовать Fable 5 в рамках своих подписок. Причины снятия ограничений по национальной безопасности остаются неясными. Хотя это п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/fable-5-skoro-vernetsia-v-publichnyi-dostup
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Self-hosted выгоден не тогда, когда токен дешевле, а когда у вас есть стабильный поток
Считать надо не «цена API vs своя GPU», а полную себестоимость: железо, амортизация, электричество, хранение весов, оркестрация, запас по отказам, инженерное время. Если модель простаивает, self-hosted почти всегда проигрывает. Если нагрузка ровная и предсказуемая — экономика быстро меняется.
Для расчёта берите 3 метрики:
— tokens/sec на одной GPU при вашем контексте
— среднюю загрузку за сутки, а не пик
— долю запросов, которые реально требуют LLM, а не шаблон
Если у вас 15–20% трафика можно увести в правила, rerank или маленькую модель, дорогой инференс перестаёт быть базой.
Главная ошибка — покупать GPU «под запас», а потом кормить её одним чатом. Вторая ошибка — не считать деградацию на длинном контексте: 32k и 128k на практике дают разную пропускную способность и разный cost per request. Третья — игнорировать latency tail: если p95 падает, бизнесу всё равно на красивый средний throughput.
Считайте точку окупаемости через месячный объём токенов и реальную утилизацию, а не через цену одной тысячи запросов. Если ваш пайплайн уже даёт постоянную нагрузку, self-hosted превращается из «дорого» в «контролируемо».
Считать надо не «цена API vs своя GPU», а полную себестоимость: железо, амортизация, электричество, хранение весов, оркестрация, запас по отказам, инженерное время. Если модель простаивает, self-hosted почти всегда проигрывает. Если нагрузка ровная и предсказуемая — экономика быстро меняется.
Для расчёта берите 3 метрики:
— tokens/sec на одной GPU при вашем контексте
— среднюю загрузку за сутки, а не пик
— долю запросов, которые реально требуют LLM, а не шаблон
Если у вас 15–20% трафика можно увести в правила, rerank или маленькую модель, дорогой инференс перестаёт быть базой.
Главная ошибка — покупать GPU «под запас», а потом кормить её одним чатом. Вторая ошибка — не считать деградацию на длинном контексте: 32k и 128k на практике дают разную пропускную способность и разный cost per request. Третья — игнорировать latency tail: если p95 падает, бизнесу всё равно на красивый средний throughput.
Считайте точку окупаемости через месячный объём токенов и реальную утилизацию, а не через цену одной тысячи запросов. Если ваш пайплайн уже даёт постоянную нагрузку, self-hosted превращается из «дорого» в «контролируемо».
vLLM или TGI: как выбрать движок для инференса без сюрпризов в проде
vLLM берут, когда нужен высокий throughput на длинном контексте и много параллельных запросов. Его сильная сторона — paged attention и агрессивная работа с KV-cache: на одной и той же GPU он обычно лучше держит плотную очередь запросов, чем наивный сервер.
TGI чаще выбирают там, где важнее предсказуемость и более «прямой» production-путь. У него понятная схема деплоя, удобный стриминг, нормальная интеграция с Hugging Face-экосистемой и меньше неожиданных сюрпризов при базовых сценариях.
Сравнивать их надо не по «какая модель запускается», а по нагрузке:
• много коротких чатов — смотри p50/p95 latency
• длинные промпты и RAG — смотри, как быстро растёт задержка при росте контекста
• высокая конкуренция запросов — считай tokens/sec на GPU, а не только время первого токена
• ограниченная VRAM — тестируй квантизацию и реальный размер батча
Типичная ошибка — мерить только одиночный запрос. В проде один красивый ответ ничего не значит: важнее, сколько одновременных сессий выдерживает сервер без провала latency и OOM. Ещё одна ошибка — не смотреть на длину генерации: движок, который быстрый на 64 токенах, может сильно просесть на 512.
Правило простое: если у тебя упор в параллелизм и утилизацию GPU, начинай с vLLM; если нужен более консервативный и простой путь в инфраструктуре — смотри TGI. А финальный выбор делай только на своём профиле нагрузки, а не на чужом бенчмарке.
vLLM берут, когда нужен высокий throughput на длинном контексте и много параллельных запросов. Его сильная сторона — paged attention и агрессивная работа с KV-cache: на одной и той же GPU он обычно лучше держит плотную очередь запросов, чем наивный сервер.
TGI чаще выбирают там, где важнее предсказуемость и более «прямой» production-путь. У него понятная схема деплоя, удобный стриминг, нормальная интеграция с Hugging Face-экосистемой и меньше неожиданных сюрпризов при базовых сценариях.
Сравнивать их надо не по «какая модель запускается», а по нагрузке:
• много коротких чатов — смотри p50/p95 latency
• длинные промпты и RAG — смотри, как быстро растёт задержка при росте контекста
• высокая конкуренция запросов — считай tokens/sec на GPU, а не только время первого токена
• ограниченная VRAM — тестируй квантизацию и реальный размер батча
Типичная ошибка — мерить только одиночный запрос. В проде один красивый ответ ничего не значит: важнее, сколько одновременных сессий выдерживает сервер без провала latency и OOM. Ещё одна ошибка — не смотреть на длину генерации: движок, который быстрый на 64 токенах, может сильно просесть на 512.
Правило простое: если у тебя упор в параллелизм и утилизацию GPU, начинай с vLLM; если нужен более консервативный и простой путь в инфраструктуре — смотри TGI. А финальный выбор делай только на своём профиле нагрузки, а не на чужом бенчмарке.
vLLM и TGI ломаются не на железе, а на неправильной нагрузке и промптах
Если модель одна и та же, разница между vLLM и TGI чаще всего упирается в профиль трафика: короткие чаты, длинный контекст, много параллельных сессий, стриминг или batch. Перед выбором проверьте три вещи: среднюю длину prompt, среднюю длину completion и пик одновременных запросов.
vLLM обычно выигрывает там, где важны высокий throughput и плотная загрузка GPU: paged attention лучше переживает фрагментацию KV-cache, а continuous batching помогает держать карту занятой. TGI удобнее, когда нужен более предсказуемый продовый сервис, аккуратный streaming и проще контроль вокруг inference-пайплайна.
Практическая ошибка — сравнивать их на одном коротком промпте. На 100–200 токенах разница может быть почти незаметна, а на длинном контексте и очереди из десятков запросов картина меняется: один стек начинает упираться в память, другой — в scheduler. Смотрите не только tokens/sec, но и p95 latency, OOM rate и время ожидания в очереди.
Если строите свой API под прод, тестируйте оба стека на реальном распределении запросов, а не на синтетике. Побеждает не «самый быстрый сервер», а тот, который держит ваш профиль нагрузки без деградации качества и с предсказуемой стоимостью инференса.
Если модель одна и та же, разница между vLLM и TGI чаще всего упирается в профиль трафика: короткие чаты, длинный контекст, много параллельных сессий, стриминг или batch. Перед выбором проверьте три вещи: среднюю длину prompt, среднюю длину completion и пик одновременных запросов.
vLLM обычно выигрывает там, где важны высокий throughput и плотная загрузка GPU: paged attention лучше переживает фрагментацию KV-cache, а continuous batching помогает держать карту занятой. TGI удобнее, когда нужен более предсказуемый продовый сервис, аккуратный streaming и проще контроль вокруг inference-пайплайна.
Практическая ошибка — сравнивать их на одном коротком промпте. На 100–200 токенах разница может быть почти незаметна, а на длинном контексте и очереди из десятков запросов картина меняется: один стек начинает упираться в память, другой — в scheduler. Смотрите не только tokens/sec, но и p95 latency, OOM rate и время ожидания в очереди.
Если строите свой API под прод, тестируйте оба стека на реальном распределении запросов, а не на синтетике. Побеждает не «самый быстрый сервер», а тот, который держит ваш профиль нагрузки без деградации качества и с предсказуемой стоимостью инференса.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Chat GPT-5.6 будут выдавать лишь избранным
США ограничивают публичный доступ к новым ИИ-моделям: теперь его выдают только проверенным пользователям после обязательной 30-дневной процедуры верификации. Сэм Альтман называет это самым быстрым путём к публичному релизу. Эффективность меры вызывает сомнения — китайские разработчики традиционно копируют модели в течение суток после выхода.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chat-gpt-5-6-budut-vydavat-lish-izbrannym
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
США ограничивают публичный доступ к новым ИИ-моделям: теперь его выдают только проверенным пользователям после обязательной 30-дневной процедуры верификации. Сэм Альтман называет это самым быстрым путём к публичному релизу. Эффективность меры вызывает сомнения — китайские разработчики традиционно копируют модели в течение суток после выхода.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chat-gpt-5-6-budut-vydavat-lish-izbrannym
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Vk удалили из App store: что дальше?
Удаление VK из App Store заблокировало доступ для владельцев iPhone в России, но проблема решаема. Арбитражники теряют один канал, но не аудиторию — 20–30 млн пользователей iOS остались на месте. Вместо VK стоит переориентироваться на альтернативные источники: Telegram Ads с таргетингом на iOS, push-сети типа AdProfex, MTS Ads и Beeline Ads. VK может последовать примеру Max и запустить PWA-приложение для восстановления уведомлений. Главный вывод…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vk-udalili-iz-app-store-chto-dalshe
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Удаление VK из App Store заблокировало доступ для владельцев iPhone в России, но проблема решаема. Арбитражники теряют один канал, но не аудиторию — 20–30 млн пользователей iOS остались на месте. Вместо VK стоит переориентироваться на альтернативные источники: Telegram Ads с таргетингом на iOS, push-сети типа AdProfex, MTS Ads и Beeline Ads. VK может последовать примеру Max и запустить PWA-приложение для восстановления уведомлений. Главный вывод…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vk-udalili-iz-app-store-chto-dalshe
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top