Skip to main content
Все новости
AI RADARВайбкодинг
0•04.11.2026, 20:33•1 мин

В OpenCode научились выжимать из DeepSeek в 30 раз больше за те же деньги

В OpenCode научились выжимать из DeepSeek в 30 раз больше за те же деньги
Коротко о главном30 сек

Сооснователь OpenCode Дакс сообщил, что команда разработчиков нашла способ значительно повысить эффективность использования DeepSeek: теперь за $10 можно получить объём, который раньше обходился в $300.

Сооснователь OpenCode Дакс рассказал, что команда разработчиков нашла способ значительно повысить эффективность использования DeepSeek.

По его словам, теперь за $10 можно будет получить объём использования, который раньше обходился бы в $300.

Звучит слишком вкусно!

Почему это важно

Аналитика

Снижение фактической стоимости использования ИИ-моделей делает инструменты для работы с кодом доступнее для разработчиков и может ускорить внедрение open-source решений.

Обсудить в сообществе

Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками

Telegram-сообщество
+5 Points
← Назад к новостям

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Термин в глоссарии

DeepSeek (Китайский прорыв в открытом ИИ)

Серия прорывных открытых моделей от китайской лаборатории DeepSeek (V3, R1). Демонстрирует высший уровень в кодировании и рассуждении по цене в 10–20 раз ниже, чем западные коммерческие аналоги.

Новость

Шесть плагинов для DeepSeek Harness, которые экономят токены и упорядочивают контекст

Обзор шести плагинов для DeepSeek Harness: от бесплатного доступа к моделям и управления памятью до маршрутизации запросов и контроля контекста.

Новость

DeepSeek представила Creator Mode: харнес можно переписывать под себя

Опенсорсный харнес DeepSeek получил Creator Mode: агент сам пишет плагины по описанию и встраивает их в интерфейс.

Практический гайд

Как запустить локальную LLM: настройка, модели и оптимизация

Полное руководство по запуску локальных нейросетей на своем ПК: системные требования, развертывание Ollama и Open WebUI, обзор Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek и квантование GGUF.