r/DeepSeek

DeepSeek and Huawei have joined forces to publicly present their alternative to Nvidia's CUDA ecosystem, releasing the code for TileLang, a high-level programming language adapted to Huawei's Ascend 950 chips, along with other software tools for core AI model tasks (computation and inter-chip communication libraries). The goal is for developers to be able to work with Ascend accelerators without having to rebuild from scratch the software infrastructure needed to train and run models, thereby making it easier to move away from CUDA in Chinese AI projects. In addition, both companies have developed a supernode of 128 Ascend 950 accelerators, and DeepSeek plans to install at least 160,000 of these chips in a huge data center in Inner Mongolia, in an effort to reduce dependence on Nvidia's hardware and software.

TileLang https://github.com/tile-ai/tilelang

• 2026-09-30 — Ascend 950 backend: TileLang now officially supports Huawei Ascend 950 NPUs with native code generation, automatic scheduling and synchronization, SIMD/SIMT vector programming, etc. Explore the Ascend examples for GEMM, FlashAttention, and more.

What do you all think of this new ecosystem that DeepSeek and Huawei want to promote?

Saludos internautas de Reddit👋

Quiero hablar de algo que muchos aquí vivimos a diario: usar DeepSeek para temas legales, y por qué hacerlo en español no es un capricho, sino una necesidad.

El problema de los tecnicismos

No basta con traducir. Cada país tiene su propio lenguaje jurídico:
• En México, un amparo.
• En Colombia, una tutela y una acción de cumplimiento.
• En España, un recurso contencioso-administrativo.
• En Chile, un recurso de protección.
• En Argentina, un hábeas corpus o un amparo colectivo.
Y ni hablar de figuras como el desacato, la conciliación, el emplazamiento o la caducidad, que significan cosas distintas según el país. Si la IA no entiende eso, el borrador que te entrega puede ser inútil o, peor, peligroso.

Para qué nos ha servido

No para reemplazar al abogado, sino para trabajar mejor:
• Resumir expedientes larguísimos.
• Ordenar hechos y fechas de un caso.
• Redactar primeros borradores de escritos.
• Explicar sentencias o conceptos complejos.
• Traducir documentos legales con contexto.
• Preparar preguntas para una audiencia o una entrevista.
Y lo mismo pasa en periodismo, redacción y programación: la IA acelera, pero no decide.

El buey jala la yunta, pero nosotros sembramos

Esta es la idea que quiero dejar:

La IA es como el buey que jala la yunta. Tiene fuerza, aguanta el trabajo pesado y no se cansa. Pero nosotros decidimos dónde se agarra la tierra y qué vamos a sembrar.

Eso significa:
• Verificar cada dato, cada norma, cada cita.
• Corregir los regionalismos y tecnicismos que la IA confunda.
• Asumir la responsabilidad de lo que firmamos.
• No delegar el criterio ni la ética.
Usar IA de forma responsable no es usarla menos. Es usarla con la mano firme en el arado.

Por eso este espacio existe

Aquí compartimos prompts, tips y experiencias en español, con nuestros términos, nuestros países y nuestras realidades. Cada vez que corriges a la IA y compartes cómo lo hiciste, ayudas a que entienda mejor nuestro idioma y nuestro derecho.

Te invito a comentar:
• ¿Para qué usas la IA en temas legales o de redacción?
• ¿Qué tecnicismo de tu país la IA nunca entiende?
• ¿Qué prompt te ha ahorrado horas de trabajo?
Comparte con respeto, verifica siempre y sigamos las reglas de la comunidad y de Reddit. Entre todos hacemos que la IA hable —y entienda— nuestro español. 🚀

I ran Kimi K3, Qwen3.8-Max and Gemini 3.6 Flash on the current 98-task MindTrial set with the same Python executor available to all models.

A few results stood out.

Kimi K3 was the biggest surprise: 88/98, up from 66/98 for Kimi K2.6, with hard errors dropping from 22 to 1. That ties Claude Opus 5 for the highest raw pass count among single models in this set. The downside is runtime: about 8h48m summed across the tasks.

Qwen3.8-Max finished at 74/98, but that number hides a much stronger solver. It went 39/39 on text and had 92.5% accuracy on completed tasks. Of its 18 hard errors, 15 were response-parsing failures; in a number of those cases the useful answer was there, but the outer response was malformed. So strict output discipline is currently a major weakness.

There was also an interesting API/agent interaction with both Kimi and Qwen. In the original runs using provider-enforced JSON object/schema output, neither model used the supplied Python tool across the benchmark. I reran using API response_format: text while keeping the same JSON schema in the prompt. Tool use came back immediately: 387 calls for Kimi and 423 for Qwen, with much better task performance. For Qwen, the constrained-output path also seemed to interfere with how reasoning translated into actions/final answers.

Gemini 3.6 Flash was less impressive: 74/98 versus 77/98 for Gemini 3.5 Flash. It was faster (~1h45m vs ~2h13m) and used fewer tokens overall, but made more Python calls (712 vs 597). In this workload the extra tool use often looked exploratory rather than efficient.

The strict scores are still the scores—I did not repair malformed model answers after the fact. I just found the differences in failure mode and tool behavior interesting.

Results/data: http://www.petmal.net/shared/mindtrial/results/2026-08-06/mindtrial-eval-all-models-03-2026_26.html