В Сети всплыла «ничейная» мощная ИИ-модель — в ней заподозрили разработку DeepSeek

Мощная ИИ-модель без указания авторства, появившаяся недавно на платформе OpenRouter, породила слухи о том, что китайский стартап DeepSeek может в скрытом режиме тестировать свою систему следующего поколения перед официальным запуском. Бесплатная модель под названием Hunter Alpha возникла на OpenRouter 11 марта без какой-либо атрибуции разработчика и позже была промаркирована самой платформой как «скрытая модель».

Во время тестов, проведённых агентством Reuters, чат-бот Hunter Alpha описал себя как китайскую ИИ-модель, обученную преимущественно на китайском языке, и сообщил, что его данные обучения охватывают период до мая 2025 года. Эта дата знаний совпадает с точкой, указанной собственным чат-ботом компании DeepSeek. Однако, когда собеседник спросил о создателе системы, она отказалась идентифицировать разработчика, заявив, что знает только своё имя, масштаб параметров и длину контекстного окна. Ни компания DeepSeek, ни платформа OpenRouter также не назвали создателя модели и не ответили на запросы о комментарии.

Страница профиля Hunter Alpha раскрывает её внушительные технические характеристики: модель обладает 1 трлн параметров, что подразумевает высокие требования к вычислительным мощностям. Кроме того, система поддерживает контекстное окно до 1 млн токенов, позволяя обрабатывать огромные объёмы текста за один сеанс. Инженер, специализирующийся на создании ИИ-агентов, Набиль Хауам (Nabil Haouam), отметил, что сочетание окна в 1 млн токенов, возможностей логического рассуждения и бесплатного доступа сразу бросается в глаза, поскольку аналогичные по характеристикам модели обычно требуют значительных затрат при масштабировании.

Именно эти значения (1 трлн параметров и 1 млн токенов контекста) связывают с грядущей моделью DeepSeek V4, чей выход прогнозируется в апреле. Совпадение породило волну слухов о том, что Hunter Alpha может быть ранней тестовой версией нового продукта китайского стартапа. Анализ модели, также проведённый инженером Дэниелом Дьюхерстом (Daniel Dewhurst), показал, что ключевым сигналом может служить паттерн цепочки рассуждений. По его словам, стиль логических построений, который использует чат-бот, очень трудно подделать, и он обычно отражает метод обучения модели.

Тем не менее не все разделяют эту уверенность. Умур Озкул (Umur Ozkul), проведя независимый бенчмарк, заявил, что его анализ указывает на то, что Hunter Alpha, вероятно, не является DeepSeek V4. Он сослался на различия в поведении, связанном с токенами, и архитектурных паттернах по сравнению с существующими системами DeepSeek.

Независимо от авторства модель быстро набрала популярность. Согласно статистике OpenRouter, по состоянию на воскресенье она обработала более 160 млрд токенов. Значительная часть активности исходила от инструментов разработки и фреймворков для ИИ-агентов. Отметим, что практика анонимного запуска моделей не является чем-то исключительным — это распространённый способ получения разработчиками объективной обратной связи от сообщества.