Китайская технологическая компания DeepSeek, получившая широкую известность благодаря продвинутым языковым моделям R1 и V3, столкнулась с серьезным техническим сбоем в работе своих облачных сервисов. Инцидент начался 29 марта 2026 года в 21:30 по местному времени (14:30 GMT+1) и в общей сложности растянулся более чем на восемь часов.
Официальная страница статуса DeepSeek подтверждает, что первый этап сбоя зафиксировали вечером, на его устранение потребовалось около двух часов. Однако ситуация повторилась в ранние часы следующего дня. Стабилизировать работу инфраструктуры удалось лишь к 10:33 утра по местному времени (3:30 GMT+1).
На текущий момент компания не раскрывает детали причин аварии. Этот инцидент стал одним из самых продолжительных периодов простоя для платформы, которая до этого демонстрировала высокую стабильность на протяжении более года. Стоит отметить, что сразу после шумного запуска модели R1 разработчики уже сталкивались с перебоями, отдельные из которых длились по 24 часа, но за последнее время DeepSeek практически достигла показателя 100% доступности своих инструментов.
Технический сбой произошел в критический момент: компания активно готовится к релизу мультимодальной модели V4. Ожидается, что новинка получит возможности по генерации изображений, видео и текстового контента. В процессе разработки DeepSeek опирается на поддержку китайских производителей оборудования Huawei и Cambricon. Ожидается, что V4 станет важнейшей вехой в развитии компании после успеха предыдущих версий.
DeepSeek продолжает жестко конкурировать за доминирование на рынке ИИ с такими гигантами, как Alibaba, ByteDance и Zhipu. Напомним, что в феврале Alibaba представила ИИ с 2,4 трлн параметров в рамках своей новой модели Qwen3.8-Max, ByteDance выпустила Seedance 2.0, а компания Zhipu успешно развернула GLM-5. Несмотря на конкурентное давление, разработчики DeepSeek ставят амбициозную цель — создать модель, способную превзойти текущих лидеров рынка, таких как ChatGPT и Claude, в задачах программирования и обработки сверхдлинных контекстных запросов.
