TL;DR. Anthropic в очередной раз заблокировал мой аккаунт, и Claude Code стал недоступен. Я попробовал заменить его локальными Qwen 3.8 Flash Next (1 × DGX Spark) и DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2 × DGX...

TL;DR. Anthropic в очередной раз заблокировал мой аккаунт, и Claude Code стал недоступен. Я попробовал заменить его локальными Qwen 3.8 Flash Next (1 × DGX Spark) и DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2 × DGX Spark). Замеры TPS/TTFT, рабочий процесс с двумя моделями и вывод — работать можно, но цикл разработки стал занимать значительно больше времени.

Железо для экспериментов выделил работодатель — компания, которая сдаёт DGX Spark в аренду. Статья — личный опыт, не реклама.

Очередная волна блокировок со стороны Anthropic зацепила и меня — как и многих других пользователей из РФ. 1 ноября 2026 года при входе в Claude Code мне предложили пройти верификацию. За пару дней до этого с той же проблемой столкнулись многие мои знакомые разработчики, и всех их в итоге заблокировали после верификации. Я решил не отдавать паспортные данные и сразу перейти к стадии принятия: смириться с потерей и жить дальше.

Морально я давно готовился к этому моменту, но, как показала практика, всё же не был до конца готов. Ощутил пустоту: потерял очень удобный инструмент, к которому привык за восемь месяцев. За это время случилась уже третья блокировка. Возможно, через месяц попробую завести новый аккаунт, но пока подожду: пусть пыль уляжется.

Но, вместе с этим, также получил и некое облегчение — больше не нужно думать, на что потратить неизрасходованные недельные лимиты.

Ну, а пока нужно пробовать альтернативы. Собрал фидбек от знакомых разработчиков, которых тоже заблокировали за несколько дней до этого. Разумеется, они попробовали те же варианты, о которых думал и я, — Kimi K3.1 и Codex, — но разочаровались в них. Поэтому я выбрал другой путь — локальные китайские модели с открытыми весами.

Я давно интересуюсь локальными LLM (о чём упоминал в прошлой статье), и как раз сложились условия, чтобы проверить их в реальной работе. Организация, в которой я работаю, сдаёт в аренду NVIDIA DGX Spark. В рамках расширения парка компания закупила ещё два DGX Spark, которые мне временно выделили под эксперименты. Ещё один DGX Spark раньше выделили команде — на нём уже больше месяца работает Qwen 3.8 Flash Next. Команда хорошо отзывается об этой модели.

Qwen развёрнут по рецепту Qwen3.8-Flash-Next-Single-DGX-Spark-TensorFold.

В первый день после блокировки решил развернуть DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (EXL3) по рецепту для кластера из двух Spark. Поскольку Spark'и выделяют мне временно и, скорее всего, периодически они будут снова попадать в мои руки чистыми, я решил автоматизировать подготовку и деплой с помощью Ansible. Разведку машин, сбор требований, написание плейбуков и их прогон выполнял Qwen 3.8 Flash Next, запущенный на соседнем Spark. Это заняло примерно один рабочий день. Qwen работал долго, зато автономно — мне почти не приходилось вмешиваться. С работой он справился отлично: DeepSeek запустился с первой попытки.

На второй день начал использовать обе модели в реальных задачах: PHP (Symfony), Go и инфраструктура на K8s. В качестве основного harness (обвязки) пока использую минималистичный Pi, установленный в WSL. Пока у меня был доступ к Claude Code, я сделал плагин-обёртку для консольного Pi в PhpStorm. Через этот плагин работать гораздо удобнее, чем в терминале: можно вставлять скриншоты прямо в окно чата и легко поставить курсор в нужное место мышью. Использую расширение pi-subagents, чтобы экономить контекст основной сессии.