MeNews

DeepSeek-V4-Pro-Max по сравнению с флагманскими закрытыми моделями показывает, что в бенчмарках кодирования и длинного контекста V4-Pro-Max впервые догнал или даже превзошел многие показатели, такие как Codeforces, LiveCodeBench, SWE Verified; однако в тестах, требующих глубоких знаний, таких как GPQA Diamond, SimpleQA-Verified, HLE, все еще отстает от Gemini 3.1 Pro. Как открытая модель, ее общая производительность выделяется, разрыв требует сторонней проверки, и сравнение не включает GPT-5.5 и Opus 4.7.

4月24日，V4首次公开内部自测数据：来自50余名工程师的约200项任务筛选成30项评测集。V4-Pro-Max通过率67%，高于Sonnet4.5的47%，接近Opus4.5的70%，低于Thinking版本。Haiku4.5仅13%。N=85的内部调查显示，所有受访者日常使用V4-Pro进行agentic coding，52%将其视为默认主力编码模型，39%认可，9%以下否定。主要问题为低级错误、对模糊prompt的误解及偶发的过度思考。

ME News сообщение, 24 апреля (UTC+8), по данным мониторинга 动察 Beating, в техническом отчете DeepSeek V4 впервые раскрыта основная инфраструктура, поддерживающая пост-тренировку Agent и массовое тестирование — производственная эластичная вычислительная песочница DSec (DeepSeek Elastic Compute). В настоящее время для обучения с подкреплением больших моделей требуется чрезвычайно обширная среда для проб и ошибок кода. В отчете сообщается, что в реальном производстве один кластер DSec может одновременно управлять сотнями тысяч параллельных песочниц. Система написана на Rust, на нижнем уровне взаимодействует с собственной распределенной файловой системой 3FS, а с помощью иерархической загрузки по требованию устраняется узкое место холодного запуска множества песочниц. Что касается опыта разработчиков, DSec использует один набор Python.

Руководитель команды больших моделей Xiaomi, Фули Лу, заявила, что конкуренция сместилась с эры Chat, ориентированной на предварительное обучение, на эру Agent, где доминирует пост-обучение (Post-train). Ключевым моментом является масштабирование обучения с подкреплением на уровне Agent, что приводит к перераспределению вычислительных мощностей. В эру Chat соотношение вычислительных мощностей составляло 3:5:1, теперь оно стало 3:1:1, а у ведущих команд достигло 1:1. Архитектура системы также перешла от ядра на основе движка вывода к гетерогенному кластерному планированию, ориентированному на Agent, и необходимо терпеть прерывания в сложных рабочих процессах.

DeepSeek V4 заменяет гибридное RL из V3.2 на On-Policy Distillation (OPD). Процесс состоит из двух этапов: сначала на основе V3.2 обучаются экспертные модели в таких областях, как математика, код, агенты, следование инструкциям и т.д., после тонкой настройки применяется GRPO; затем с помощью многопользовательского OPD десятки экспертов дистиллируются в единую модель, причем студент выполняет обратную KL-дистилляцию logit по всему словарю на самогенерируемых траекториях для каждого учителя, достигая выравнивания весов. Также предлагается Generative Reward Model (GRM), которая обучается на данных RL, направляемых рубрикой, что позволяет актору одновременно обладать способностями к генерации и оценке, обобщаясь при минимальной разметке.

ME News сообщает, что 24 апреля (UTC+8) данные прогнозного рынка показывают, что в событии «Как на WTI crude oil повлияют в апреле 2026 года» по прогнозу «WTI crude oil достигнет отметки в 100 долларов в апреле» вероятность выбора варианта «Да» выросла с 51,0% до 80,0%, увеличившись за один день на 29,0 процентных пункта.

Высокое мнение Goldman Sachs: рост американского рынка акций по-прежнему основан на инфраструктуре искусственного интеллекта как ключевом драйвере. Хотя S&P 500 неоднократно обновляет исторические максимумы, рост сильно сконцентрирован в секторах, связанных с ИИ. Если к концу года индекс превысит 7530 пунктов, это может стать четвертым годом подряд двузначного роста. Двойственность структуры заключается в том, что если заказы на ИИ и капитальные затраты оправдаются, это потянет за собой рынок в целом и распространится на другие отрасли; в противном случае, чем сильнее зависимость рынка от ожиданий по ИИ, тем больше, при ограниченной доходности, падение акций соответствующих секторов потянет вниз общий настрой рынка.

Sui mainnet обновлен до V1.74.1, протокол синхронизирован до версии 128. Добавлена симуляция перевода стейблкоинов с нулевой комиссией для разработки и тестирования, внедрен механизм завершения эпохи на основе временных меток для повышения эффективности сети, введена статическая проверка кода Move для улучшения качества кода. Оптимизирована стабильность подключения и перезапуска узлов валидаторов, уменьшено количество аварийных сбоев, а также доработаны проверка доказательств диапазона, производительность криптографических операций и протокол BinaryPools, что обеспечивает поддержку дальнейшего расширения функциональности.

ME News сообщение, 24 апреля (UTC+8),, американские акции в четверг снизились в волатильной торговле, поскольку надежды на быстрое завершение конфликта с Ираном постепенно угасли. Аналитик Джей Хэтфилд (Jay Hatfield) заявил, что инвесторы пытаются переварить неоднозначные отчеты о прибылях, и вновь возникают опасения по поводу разрушительного воздействия искусственного интеллекта на индустрию программного обеспечения. Он отметил, что рынок ранее значительно вырос, и некоторые инвесторы стремятся сократить свои позиции, используя войну как предлог, что не является чем-то плохим. (Источник: ChainCatcher)

KRX пересмотрел правила листинга на KOSDAQ, предусмотрев, что компании, прошедшие специальный листинг на основе технологий, в течение пяти лет после листинга в случае изменения основной деятельности на не связанные виды деятельности, такие как резервирование криптоактивов, будут подвергнуты существенной проверке на делистинг, чтобы заблокировать путь трансформации через «оболочку». KRX также сослался на случай прошлого года, когда компания, специализирующаяся на биотехнологиях, преобразовалась в компанию по инвестициям в цифровые активы, и посчитал, что исходные технологические возможности и потенциал роста больше не выполняются, и требуется повторная проверка. Кроме того, компании, пользующиеся отсрочкой делистинга, обязаны раскрывать планы повышения корпоративной стоимости, а также усовершенствованы правила проверки листинга инновационных компаний, раскрытия информации о низкой балансовой стоимости и множественных правах голоса.

ME News сообщает, 24 апреля (UTC+8), по данным мониторинга Dongcha Beating, технический отчет V4 опубликовал сравнение DeepSeek-V4-Pro-Max (режим максимальной логической глубины) с закрытыми флагманскими моделями. Группа сравнения включает Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh, Gemini 3.1 Pro High, а также открытые Kimi K2.6 и GLM-5.1, без недавно выпущенных Opus 4.7 и GPT-5.5. В кодировании V4-Pro-Max набрал 3206 баллов на Codeforces, превысив 3168 баллов GPT-5.4 и результат Gemini 3.1 Pro

Hamilton Lane готовится к созданию первого фонда, номинированного в юанях, с целевым объемом 10–15 миллиардов юаней, который должен быть завершен до конца года, и ориентирован на китайских внутренних инвесторов. Ранее компания привлекала долларовые фонды через QFLP и конвертировала их в юани для инвестиций в местные активы, а фонд EO VI уже собрал 3,8 миллиарда долларов. В сфере криптовалют компания развернула следующие направления: в марте инвестировала в блокчейн-платформу Republic, токенизированный траст кредитных фондов, а также в HLSCOPE на Polygon, с активами около 9 миллионов долларов, в основном в приоритетные обеспеченные частные кредиты и займы в Северной Америке и Европе.

Рабочая группа по борьбе с мошенничеством Министерства юстиции США объявила о крупной операции против мошеннической организации в Юго-Восточной Азии, предъявив обвинения двум гражданам Китая — Хуан Син Сань и Цзян Вэнь Цзе, которые занимали руководящие должности на территории комплекса Шунда в Мин Ле Пан, Мьянма. Они принуждали похищенных работников обманывать американцев через поддельные инвестиционные платформы. Сумма ущерба составила более 700 миллионов долларов в криптовалюте. Был конфискован Telegram-канал для вербовки и 503 мошеннических сайта. Этот комплекс был закрыт вооруженными силами Мьянмы в ноябре 2025 года, после чего деятельность была перенесена в Камбоджу, а затем подозреваемые были арестованы в Таиланде. Операция ФБР "Level Up" выявила и уведомила 8935 жертв мошенничества с криптовалютными инвестициями, что, по оценкам, сэкономило жертвам около 563 миллионов долларов.

ME News сообщает, что SBI Crypto 31 июля закроет пул для майнинга биткоина, майнерам необходимо заранее перенести свои мощности. Сооснователь OCEAN Марк Артымко призывает майнеров SBI перейти в пул OCEAN, подчеркивая быструю интеграцию и возможность ненакастодиального распределения доходов через самостоятельное создание шаблонов блоков с помощью DATUM. Он также заявил, что в 2025 году доход майнеров OCEAN будет примерно на 3,6% выше, чем у лучшего пула FPPS.

ME News сообщает, 24 апреля (UTC+8), по официальной информации, японская публичная компания Metaplanet объявила о выпуске 20-й серии обычных облигаций на сумму 8 миллиардов иен (около 50 миллионов долларов США), полностью выкупленных EVO FUND. Средства будут направлены на покупку биткоина. Облигации являются нулевыми купонными, номиналом 200 миллионов иен каждая, с датой погашения 23 апреля 2027 года. Держатели могут подать заявку на досрочное погашение. Данный выпуск облигаций окажет незначительное влияние на консолидированные финансовые результаты компании за период до декабря 2026 года. (Источник: PANews)

ME News 24 апреля сообщает, что по данным Defi Oasis с 18 апреля чистые депозиты Spark составили 2,4 миллиарда долларов США, что составляет около 15–20% чистого выкупа Aave. Множество адресов внесли чистые депозиты в Spark на сумму более 20 миллионов долларов США, а Spark PSM является крупнейшим адресом по чистым депозитам. Mellow Finance и Instadapp внесли чистые вклады в Spark на сумму более 180 миллионов и 88 миллионов долларов США соответственно, а некоторые киты, выкупившие Aave, также перешли в Spark.

MiMo-V2-Pro имеет базовую модель с 1 триллионом параметров, обучение проводится на тысячах GPU, цель — приблизиться к уровню Claude Opus 4.6 и получить пропуск в следующий этап агентов. Технически: соотношение глобального внимания к вниманию со скользящим окном составляет 7:1, экстремальное разрежение и архитектура MTP для ускорения вывода. Управленчески: в команде из сотни человек только 30-40 напрямую участвуют в ключевых итерациях, отсутствуют должностные уровни, четкие группы и сроки сдачи. При скачках потерь во время обучения сразу останавливают обучение для отладки, простой на одну-две недели обходится в миллионы вычислительных ресурсов.