DeepSeek

Китайська родина LLM із відкритими вагами, яку канал розглядає як показник розриву між локальними та frontier-моделями. На бенчмарку Віктора з бінарним пошуком у файлі (Відповідаю на питання №2): локальні дистиляти R1 аж до 70B провалюються навіть з увімкненим reasoning, тоді як повна онлайн-версія на ~700B задачу таки розв'язує — але думає довго. Висновок збігається з його загальним вердиктом щодо локальних моделей через Ollama: дистилят — це не повна модель, і станом на те Q&A моделі, які можна захостити в себе, не беруть планку, яку frontier-моделі беруть завиграшки.