DeepSeek Harness jamoasi xato topish va tuzatishga qodir super-agent prototipini ochdi

IT Home nashri 30-oktabrda xabar berganicha, ishlab chiquvchilar DeepSeek rasmiy veb-saytining frontend kodida Cyber nomli kibersavdo xavfsizligi modeliga havolalar topdilar. DeepSeek bu modelni rasman eʼlon qilmagan va barcha maʼlumotlar saytning JavaScriptini tahlil qilish va cheklangan sinovda ishtirok etayotgan foydalanuvchilarning tarqatilgan xabarlariga asoslangan.

Kodga koʻra, ilova sahifasi /usage/model-application yoʻnalishida joylashgan va gate-funksiya orqali boshqariladi. Zarur ruxsatnomalari boʻlmagan foydalanuvchilar kirishga urinishlari natijasida qayta foydalanish sahifasiga yoʻnaltiriladi. Kod shuningdek Cyber kalitini yaratish va uning kvotasini boshqarish uchun interfeyslarni, shuningdek, korporativ mijozlar va jismoniy shaxslar uchun ikkita alohida ariza shablonini oʻz ichiga oladi.

Kodda ikki model identifikatori aniqlandi: cyber-personal-v3 va cyber-enterprise-v4. Shaxsiy versiya individual xavfsizlik mutaxassislari uchun moʻljallangan va ariza beruvchilardan milliy shaxsni tasdiqlovchi hujjatlarni taqdim etish va yuzni tekshirishni talab qiladi. Korporativ versiya esa haqiqiy ism koʻrsatilgan hujjatlar, shuningdek, biznes roʻyxatdan oʻtganlik guvohnomasi va vakolatnoma xatlarni taqdim etishni talab qiladi.

Kodda topilgan ariza izohlarida ikkala yoʻl uchun umumiy talablar sanab oʻtilgan. Hisob turi haqiqiy ism bilan tasdiqlanishi, yaxshi holatda boʻlishi, anakentrik Xitoyda roʻyxatdan oʻtganligi va unga bogʻlangan anakentrik telefon raqami mavjudligi hamda soʻnggi 90 kun ichida buzilishlar haqida yozuvlari boʻlmasligi kerak. Jarayon ariza shaklini toʻldirish, uni koʻrib chiqish uchun yuborish va tasdiqlangandan soʻng Cyber kalitini yaratishni oʻz ichiga oladi.

Tizimga kirish nuqtasi DeepSeekning jamoat menyularida koʻrsatilmaydi. Aksariyat odamlar faqat kodga havolalarni topishi mumkin, lekin oʻzining sahifasini koʻra olmaydi. Baʼzi foydalanuvchilar sinovga kiritilgan hisoblar yangi foydalanish sahifasida yangi boʻlimni koʻrishini bildirishdi, u ruxsat mavjud boʻlganda DeepSeek Flash Cyber kibersavdo API qismi sifatida belgilangan hududni namoyish etadi. Sinov, koʻrinishidan, tor maqsadli davom etmoqda.

Agar kod haqiqiy mahsulotni aks ettirsa, bu DeepSeek xavfsizlikning maxsus funksiyalarini oʻz umumiy modellaridan ajratib turishini, kirishni alohida model identifikatori va shaxsni tekshirishli kalit tizimi orqali nazorat qilishini bildiradi. Bunday yondashuv hujumiy va himoya xavfsizligining ikki tomonlama xususiyatiga mos keladi.

DeepSeek bu modelni ishga tushiradimi, kim foydalana oladi va uning narxi qanday boʻlishi hali aniq emas.

Oʻtgan seshanba kuni (20-yanvar) DeepSeek oʻzining sunʼiy intellekt (AI) modellarini ishga tushirish uchun moʻljallangan DeepInfer dasturining kodini ommaga oshirdi. Ushbu vosita protsesslash samaradorligini oshirish va javoblar yaratish uchun kerak boʻlgan vaqtni qisqartirish maqsadida yaratilgan.

Kodni chiqarish bilan ishlab chiquvchilar va korxonalar dasturning ishlashini tahlil qilishlari va belgilangan texnik talablar hamda foydalanish shartlarini bajarish sharti bilan turli loyihalarga moslashtirish imkoniyatiga ega boʻlishadi. DeepSeekning oʻziga koʻra, bu harakat energiya va kompyuter resurslari sarfini kamaytirishga qaratilgan boʻlib, AI modellarini ishlatishni yanada samaraliroq qiladi. Biroq, amaliy natijalar foydalanish sharoitlari va mavjud infratuzilmadan bogʻliq boʻladi.

Hozirda DeepInfer maxsus DeepSeek-V4.1-Flash modeliga mos keladi. Kodni ochish boshqa ishlab chiquvchilarga texnologiyani oʻrganish va undan foydalanish imkonini bersa-da, kompaniyaning barcha ishga tushirish tizimi ochiq qilinmaganligi muhimdir, chunki infratuzilmaning baʼzi komponentlari yopiq holatda qolmoqda.

«Olhar Digital News» dasturida ishtirok etib, Mashinaviy Oʻrganish (Machine Learning) mutaxassisi fizikus Roberto «Pena» Spinelli ushbu yangilik haqida fikr bildirdi. Tadqiqotchi AI modelini taqdim etish bilan uni ishga tushirish uchun masʼul boʻlgan dasturni chiqarish oʻrtasidagi farqni tushuntirdi. Bu farqni tushuntirish uchun u avtomobil analogiyasidan foydalandi.

Pena shuni batafsil tushuntirdiki, faqat modelni baham koʻrish uni samarali ishlatish uchun zarur boʻlgan barcha vositalarni taqdim etish bilan teng emas. Model javoblarni yaratishga yoʻnaltiruvchi parametrlarni olib borishi bilan, inferensiya dasturi uning ishlashiga imkon beradigan mexanizmlarni guruhlaydi. Ushbu kodni ochish oʻzining yechimlarini joriy etmoqchi boʻlgan ishlab chiquvchilarga yordam berishi mumkin.

Mutaxassis vaziyatni quyidagicha solishtirdi: «Avval ular faqat dvigatelning loyihasini, yaʼni sunʼiy intellektni oʻziga xos narsani baham koʻrishardi. Hozir ular butun mashinaning ishlashini taqdim etmoqdalar. Barcha dastur va sunʼiy intellektni qanday ishga tushirish mexanizmi jamoatchilikka chiqarildi».

Bu taqqoslash ikkala element oʻrtasidagi farqni tushunishga yordam beradi, ammo bir cheklov mavjud: DeepInferni taqdim etish DeepSeek infratuzilmasining barcha elementlariga kirish imkonini bermaydi. Shunga qaramay, kodga kirish dasturchilar va tadqiqotchilarga kompaniya qoʻllagan ishga tushirish metodologiyalarini oʻrganish va ularni boshqa ishlarida qanday qoʻllashini baholash imkonini beradi.

Bu tashabbus DeepSeekning tijorat strategiyasiga ham foyda keltirishi mumkin. Texnologiyasining bir qismini baham koʻrish orqali kompaniya boshqa ishlab chiquvchilar uni ishlatishi, yaxshilashlar bilan hissa qoʻshishi va mos keladigan ilovalarni yaratishi uchun yoʻl ochadi. Bu qabul qilish yuqori raqobatbardosh bozorda texnologiyasining doirasini kengaytirishga yordam berishi mumkin, bunda bir nechta kompaniyalar yanada arzon va samarali modellar taklif qilish uchun raqobatlashadi.

Pena qoʻshimcha qildi: «DeepSeek koʻproq odamlar va kompaniyalar oʻz mahsulotlaridan foydalanishi uchun ekotizim yaratmoqchi». U davom etdi: «Butun tuzilmani qanday qurishni koʻrsatish orqali u jamoatchilikni qimmatroq toʻlovli platformalardan voz kechishga undaydi. Bu juda raqobatbardosh sohada oʻzini tasdiqlashning izchil usuli hisoblanadi».

DeepInferni chiqarish AI sohasidagi raqobat faqat modellar javoblar yaratish qobiliyatiga cheklanmaganligini, balki ularni ishga tushirish uchun talab qilinadigan samaradorlikka ham bogʻliqligini taʼkidlaydi. Texnologiyasining bir qismini baham koʻrish orqali DeepSeek dasturdan foydalanish imkoniyatlarini oshiradi va sohadagi oʻz oʻrnini mustahkamlaydi. Ushbu choraning taʼsiri boshqa omillar bilan birga, turli muhitlarda erishilgan natijalarga va ishlab chiquvchilar hamda korxonalarning qoʻllab-quvvatlashiga bogʻliq boʻladi.

DeepSeek kompaniyasi V4.1 Flash modelining kichik yangilanishi boʻlgan V4.1-Flash-1017 modelini rasman taqdim etdi. Shu munosabat bilan kompaniya veb-interfeys, mobil ilova va API xizmatlarini yangi versiyaga oʻtkazdi. API foydalanuvchilari hech qanday oʻzgarishlar kiritishlari shart emas, chunki model hali ham deepseek-flash orqali nomlanadi va kompaniyaning eʼloniga koʻra, narx siyosati oʻzgarmaydi, bu haqda IT Home nashri xabar berdi.

Model vaznlari Hugging Face va ModelScope platformalarida MIT litsenziyasi ostida mavjud, bu V4.1 Flash uchun amal qilgan shartlarga mos keladi. Avvalroq, 17-oktabrda DeepSeek API modellar roʻyxatida 'deepseek-v4.1-flash-1017' yozuvi qisqa muddatga paydo boʻlgan edi, deb maʼlum qildi Pandaily, ammo bu rasmiy eʼlon qilinishidan oldin edi. Endi bu ishga tushirish ushbu yigʻindi tasdiqlaydi. Bloomberg va The Straits Times nashrlari yangilanish haqida xabar berib, uning yuqori tezligi va narxning pasayishini taʼkidladilar. Xitoy manbalari oʻquv jarayoni, modelni sozlash va uning qoʻllanilish konteksti haqida qoʻshimcha maʼlumot berishdi.

DeepSeek bu yangilanishni Pareto-kengaytirilgan deb taʼriflaydi, chunki u bajarilish va chiqish maʼlumotlari uzunligini kamaytirish bilan bir vaqtda benchmarklardagi koʻrsatkichlarni oshiradi, bu esa bitta chaqiruvning umumiy xarajatini kamaytiradi. Hugging Faceʼdagi model kartasiga koʻra, Terminal-Bench 4.0 testida (Claude Code handleridan foydalanganda) koʻrsatkich 31.2 dan 42.3 ga oshdi. Shunga oʻxshab, ProgramBench 20.3 dan 29.1 ga, DeepSWE v1.1 — 74.2 dan 77.0 ga, NL2Repo-Bench — 65.4 dan 68.2 ga, Automation-Bench esa 54.8 dan 60.5 ga oshdi.

DeepSeek tomonidan istak uslubidagi dasturlash (wish-style programming) deb ataladigan asosiy funksional oʻzgarish, faqat qisqa soʻrov va minimal maʼlumotlar bazasi yordamida toʻliq, ijro etiladigan loyihani boshidan yaratish qobiliyatidir. Kompaniya buni oʻz-oʻzini tahlil qilishga asoslangan kuchaytirilgan oʻrganishni qoʻllash bilan izohlaydi, shu jarayonda model oʻqitish paytida oʻz yakuniy natijasini tanqid qiladi. DeepSeek saytida joylashtirilgan namoyishlar Muzey Saroyi uch oʻlchovli modeli, brauzer yaroshiq oʻyini, Godot dvigatelida Portal 2 ni qayta yaratish va Valley of Ages nomli davrlardan oʻtuvchi sahna kabi, bularning barchasi DeepSeek Harness ichida juda oz sonli iteratsiyalar davomida yaratilgan.

Bundan tashqari, DeepSeek modelni maxsus DeepSeek Harness uchun, shuningdek, Tencent vositalari — CodeBuddy va WorkBuddy uchun moslashtirdi. Harnessni toʻliq qoʻllab-quvvatlash uchun foydalanuvchilar 0.2.1-rc.1 yoki undan yuqori versiyasiga ega boʻlishi kerak. Model bilan birga, kompaniya ishlab chiquvchilarga oʻzining ichki qidiruv mexanizmini alohida API Search va Fetch shaklida taqdim etdi.

Bu chiqarish xizmatdagi uzilishlardan keyin sodir boʻldi. 15-oktabr kuni ertalab foydalanuvchilar DeepSeek taxminan besh soat davomida mavjud emasligini aniqladilar, deb Tencent News hisobotida aytilgan. DeepSeekning jamoatchilik holat sahifasiga koʻra, joriy yil davomida turli darajadagi 44 ta hodisa qayd etilgan, jumladan qisqa muddatli samaradorlikning pasayishi va qisman uzilishlar, ulardan biri mart oyining oxirida taxminan 12 soat davom etgan. DeepSeek ushbu uzilishni model yangilanishi bilan bogʻlamagan.