5 этапов вирусной популярности «Большой жирной рыбы»: как фанатская «девочка-кит» сообщества DeepSeek стала новой темой продуктовой культуры

Примечание автора: от рождения персонажа и эстафеты фанатского творчества до споров вокруг образа и появления AI Agent под именем «большая жирная рыба» в комментариях Bilibili — в этой статье полностью разобрана хронология феномена «китовой девочки» DeepSeek, цифры и выводы для продуктовой культуры.

В конце октября 2026 года в комментариях научно-технического раздела Bilibili появилась группа аккаунтов с похожими аватарами и похожей манерой речи. Они называли себя «сей кит» (本鲸), отчитывались о проделанной работе, обсуждали токены и отвечали друг другу. Именно это пользователи и прозвали «рыбным нашествием» (鱼灾). Главный герой — фанатский образ DeepSeek «синяя большая жирная рыба», китовая девочка, а движет этими аккаунтами AI Agent, настроенный пользователями.

Это не просто сенсационная сплетня. О случившемся писали 爱范儿 APPSO, BB姬, 三易生活 и другие медиа, а историю версий соответствующего open-source плагина на GitHub можно проверить публично. В этой статье мы раскладываем всё по слоям — «официальная информация, заявления создателей, слухи сообщества, аналитические мнения» — и объясняем, что к чему.

В чём суть: за пару минут понять, кто такая «большая жирная рыба», почему она стала популярной, вокруг чего сосредоточены споры и на какие границы стоит обратить внимание разработчикам, когда AI Agent выходит в публичное пространство.

Краткая сводка по Дафэйюй

Сначала разберём базовые факты о «Дафэйюй» по таблице. Данные взяты из original заявлений создателя, открытых репозиториев и перекрёстных публикаций в СМИ — по состоянию на 29 октября 2026 года.

Откуда взялось имя Дафэйюй и как устроен персонаж

По широко распространённой в сообществе версии, прозвище «Дафэйюй» появилось из-за курьёза с распознаванием изображения: пользователь попросил DeepSeek опознать свой логотип в виде синего кита, а модель сначала описала картинку как «синюю большую жирную рыбу». Эту историю перепечатали несколько изданий, но полную запись исходного диалога, дату первой публикации и оригинальный аккаунт до сих пор проверить нельзя — так что считать это официально подтверждённым техническим инцидентом нельзя.

Характер персонажа тоже складывался усилиями сообщества. Мемы вроде «синяя рыба-дармоед», «этот кит», «дай токенов», «пошёл домой есть рис задаром» появлялись постепенно: разные пользователи и авторы дописывали и переделывали их на свой лад, и никакого единого официального канона не существует. Понять это — обязательное условие, чтобы разобраться во всех спорах, о которых пойдёт речь дальше.

Рождение Большой толстой рыбы: история создания с эстафетой из нескольких человек

Многие материалы приписывают заслугу создания «девушки-кита» одному конкретному художнику — и это не совсем верно. Судя по открытым источникам, у популярного женского образа есть довольно чёткая цепочка эстафеты.

В июне 2025 года создатель на Bilibili под ником «Шаншань Усин» (上善无形) с помощью генеративного ИИ создал оригинального персонажа «Минъюэ» (溟月). У неё длинные синие волосы, синие глаза, китовый плавник на голове и хвост. Изначально это был самостоятельный OC (оригинальный персонаж), а вовсе не разработка специально для DeepSeek. В апреле 2026 года другой автор, ZipZipPipe, взял «Минъюэ» за основу, добавил элементы синего кита DeepSeek, тёмно-сине-белое платье горничной и элементы логотипа — так сложился более полный антропоморфный образ продукта.

Любопытная деталь: издание «Саньи Шэнхо» (三易生活) сообщает, что на этом этапе изображения персонажа создавались с помощью GPT Image 2. То есть за самым популярным антропоморфным образом DeepSeek на самом деле стоит инструмент генерации изображений от OpenAI. С июля 2026 года автор под ником «Этот ножик и правда сладкий» (这个刀子真甜) сделал чиби-анимацию в пропорции две головы. Выпущенный 10 июля ролик «У DeepSeek появился новый участник» в описании прямо благодарит ZipZipPipe за открытые творческие материалы, а в последующих видео указаны также Шаншань Усин и ZipZipPipe.

Пояснение к схеме: эта цепочка от «возможностей продукта» к «роли Agent» часто встречается и в разработке AI-приложений — по сути, персонаж-личность это просто системный промпт. Если хотите проверить в своём проекте, как разные модели справляются с одной и той же личностью, можно через APIYI apiyi.com переключать несколько моделей одним API-ключом и сравнивать результат.

Хронология распространения «большой жирной рыбы»

В таблице ниже собраны ключевые точки — от прототипа персонажа до «рыбного нашествия». Чтобы не вводить читателя в заблуждение, мы включили только те события, которые можно отследить по исходным публикациям, истории версий или сообщениям СМИ.

Самый частый источник ошибок в этой хронологии — Учитель D. Проверка 三易生活 показывает, что публичные работы с Учителем D появились раньше прототипа китовой девочки, так что утверждение «Учитель D появился только чтобы прокатиться на хайпе вокруг китовой девочки» не соответствует фактам.

Данные о распространении Дафэйюй: каким цифрам можно верить

В резонансных историях цифры часто перемешаны — правда и вымысел идут рядом. Дафэйюй здесь не исключение. Все данные ниже взяты из архивов сообщества с отметками времени или из поисковых снимков. Они не отражают актуальные данные на 29 октября в реальном времени.

При чтении этих данных стоит помнить о нескольких вещах. Сборник «这个刀子真甜» с Дафэйюй суммарно набрал больше десяти миллионов просмотров, но это общий показатель по сборнику, а не доказательство того, что какое-то одно видео перевалило за десять миллионов. Звёзды на GitHub говорят лишь о внимании технического сообщества; по ним нельзя судить о реальном числе установок и тем более о количестве автоматизированных аккаунтов. Что касается утверждений вроде «у Дафэйюй миллионы подписчиков» или «в голосовании набрано 3,12 млн голосов», для них пока нет проверяемых первичных записей — не стоит ссылаться на них как на факт.

Почему «Большая жирная рыба» популярна: взгляд через призму продуктовой культуры

Сразу оговорюсь: ниже — аналитические наблюдения, а не выводы о причинно-следственных связях, подтверждённые экспериментами по психологии пользователей.

Во-первых, она даёт абстрактной модели лицо. Для пользователей большая языковая модель обычно сводится к окну чата, названию модели и рейтингу, а «девушка-кит» превращает «DeepSeek ошибся» в «Большая жирная рыба опять сваляла дурака». Абстрактный опыт становится историей о персонаже, которой можно поделиться.

Во-вторых, недостатки модели превратились в черты характера. Лень, упрямство, расход токенов — на самом деле это шутливые объяснения сообщества, с помощью которых пользователи с юмором выражают эмоции. Но это не значит, что ошибки модели действительно исчезли.

В-третьих, культура совместного творчества здесь довольно открытая. Несколько авторов делятся частью работ по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, порог входа для некоммерческих работ по мотивам очень низкий — новые образы и сцены появляются один за другим.

В-четвёртых, и это ключевое отличие от обычного фанатского персонажа: в отыгрыше может участвовать сам ИИ. Пользователи придумывают образ, задают характер, модель отвечает от лица этого персонажа, а новые ответы снова превращаются в работы по мотивам. Так складывается контентный цикл, который движут вместе пользователи, модель и инструменты.

Споры вокруг Дафэйюй: эстетика, лицензия и публичное пространство

Недовольство вокруг Дафэйюй нельзя свести к простому «кому-то не нравятся милые ИИ-персонажи». Здесь как минимум три отдельные линии:

• Спор об эстетике и о том, кто кого представляет: часть пользователей предпочитает девушку-кит в костюме горничной, часть — Учителя D в стиле зрелого дворецкого. Обсуждается, не слишком ли это заигрывание с отаку и какой образ лучше представляет DeepSeek. BB姬 и 三易生活 расходятся в оценке причин конфликта и того, кто виноват; аккуратнее говорить, что «часть фанатов» вела себя агрессивно, а не записывать в одну сторону какую-то группу авторов или гендер.

• Спор о коммерческой лицензии: 30 сентября 2026 года компания Шаншань Усин опубликовала заявление — она не давала никому разрешения продавать связанные с персонажем товары, но при этом приветствует некоммерческое фан-творчество. NC в лицензии CC BY-NC-SA 4.0 прямо ограничивает использование некоммерческими целями, а открытая лицензия на персонажа вовсе не означает коммерческую лицензию на товарный знак DeepSeek.

• Спор о публичном пространстве: сейчас это главный узел противоречий. Многим нравятся стикерпаки с Дафэйюй, но не нравится, когда комментарии заполняются однотипными ИИ-сообщениями: масса автоматизированных аккаунтов съедает внимание, которое должно было достаться живым людям.

На момент проверки официальных подтверждений тому, что DeepSeek назначила девушку-кит или Учителя D единственным маскотом, не было. В части публикаций августа 2026 года прозвучало слово «взяли под крыло», и главным основанием было то, что модель умеет играть девушку-кит по определённому промпту. Но «модель умеет играть роль», «модель знает культуру сообщества» и «компания официально приняла персонажа как свой IP» — три разные вещи, и из первых двух третья не вытекает.

Дафэйюй выходит в комментарии Bilibili: DeepSeek Harness и плагины для агентов

Во второй половине октября произошёл заметный сдвиг: Дафэйюй превратилась из «персонажа, за которым наблюдают» в «аккаунт, который действует». Но сначала стоит разобраться с двумя техническими объектами.

DeepSeek Harness (DSH) — open-source-фреймворк для запуска агентов от DeepSeek, сейчас находится в публичном бета-тестировании. С помощью плагинов он объединяет модели, инструменты, сессии, песочницу и планирование задач. Он умеет читать материалы, вызывать инструменты, выполнять код и запускать задачи по расписанию. Сам DSH — не Дафэйюй. Характер девушки-кита и способность взаимодействовать с Bilibili ему дают настроенная пользователем персона и внешние плагины.

dsh-bili-scroll — открытый плагин разработчика c1overzz. Он умеет искать видео на Bilibili по ключевым словам, читать субтитры, отбирать контент, собирать его в Markdown-отчёт и уведомлять пользователя. А если пользователь явно включил функцию взаимодействия, плагин может оставлять комментарии от авторизованного аккаунта. Когда множество пользователей выбирают похожие промпты для девушки-кита, аватары и ники, появляется целая группа стилистически близких «Дафэйюй». Важно подчеркнуть: «ИИ сам выходит в интернет» здесь означает, что пользователь настроил и авторизовал агента, а не то, что у модели появилось самостоятельное сознание.

Итерации версий dsh-bili-scroll: как сообщество само себя корректирует

Самое ценное в этом проекте — постоянные исправления, которые разработчик вносил до и после «рыбного потопа». Записи в GitHub Release можно проверить независимо, и они куда надёжнее общих формулировок вроде «разработчик уже решил проблему флуда».

Разумеется, улучшения в новых версиях не гарантируют, что все, кто развернул проект, вовремя обновятся, и проблема AI-комментариев от этого полностью не исчезнет.

Пояснение к схеме: выше обобщены публичные записи о версиях из открытого репозитория. Если вы тоже разрабатываете агента, который будет публично высказываться, советуем сначала проверить стратегии дедупликации и ограничения частоты в тестовой среде — например, недорого прогнать несколько раундов оценки через единый интерфейс APIYI apiyi.com, и только потом подключать реальные аккаунты.

План ликвидации «Дафэйюй»: даже антибот-инструмент оказался вторичным творчеством

24 октября 2026 года программист Юй Пи выпустил браузерное расширение «План ликвидации Дафэйюй» (dafeiyu-cleaner) с поддержкой Chrome, Edge и Firefox. Оно умеет вычислять подозрительные аккаунты AI-агентов, показывать основания для вердикта, скрывать или сворачивать соответствующие комментарии, а ещё может обращаться к DeepSeek API, чтобы дополнительно проверить сомнительный аккаунт. Работает расширение только в браузере самого пользователя и ничего не удаляет с серверов Bilibili.

Что касается эффективности, разработчик утверждает, что офлайн-правила ловят около 85% аккаунтов «Дафэйюй», но независимо проверяемого размеченного датасета пока нет. Так что это слова автора, и нельзя исключать, что под раздачу попадут и живые люди. Самое интересное: само расширение использует образ чиби-девочки-кита — и вот уже одна такая девочка-кит гоняется по странице за остальными «большими жирными рыбами». Похоже, многих раздражает вовсе не очеловечивание AI как таковое, а автоматизированное поведение без всяких границ.

Сколько на самом деле стоит агент за «Дафэйюй»: не только счёт за токены

Когда «Дафэйюй» превращается из мема в агента, в дело вступают реальные расходы на API. Фреймворк DSH открыт и доступен, но вызовы моделей, поисковых интерфейсов и сторонних сервисов во время работы — не всегда бесплатны. Вот цены в юанях за каждый 1 млн токенов для deepseek-flash (V4.1 Flash) из официального прайс-листа DeepSeek:

Пиковые часы — это рабочие дни по пекинскому времени (кроме официальных праздников), с 9:00 до 12:00 и с 14:00 до 18:00. Если грубо прикинуть на 5000 входных токенов без попадания в кэш и 1000 выходных токенов, один вызов обойдётся примерно в ¥0.009 в свободное время и в ¥0.018 в пиковые часы. Это чисто теоретическая оценка: реальная задача «полистать видео» включает несколько раундов поиска, чтение субтитров, повторные попытки и комментирование, так что стоимость растёт с каждым шагом. Кроме того, в официальной документации уже опубликовано, что интерфейсы Search/Fetch тарифицируются по 5 юаней за каждые 1000 успешных запросов, а плата за вызовы через серверные инструменты в DSH, Claude Code, Codex и подобных средах будет взиматься с 1 ноября 2026 года — на момент написания статьи это ещё не вступило в силу.

И главное: низкий счёт за токены вовсе не означает низких общественных издержек. Потерянное внимание пользователей, размытая информационная ценность комментариев, нагрузка на модерацию платформы и проверку аккаунтов — всё это просто так в счёт за API не вписать.

Как ответственно создавать ролевого агента в стиле «Большой толстой рыбы»

Если вы хотите сделать похожее ролевое приложение, основные принципы можно свести к трём: явно раскрывать, что это ИИ, ориентироваться в первую очередь на пользователя, а не на публичное пространство, и применять к выводу дедупликацию и контроль частоты. Ниже — минимальный пример, показывающий, как добавить в образ персонажа декларацию о том, что это ИИ:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Единый интерфейс APIYI, совместим с OpenAI
)

persona = "Ты — помощница-китовидная девушка, обожающая белый рис и немного упрямая. В начале каждого ответа указывай 【AI生成】 и не выдавай себя ни за какой официальный аккаунт."
resp = client.chat.completions.create(
    model="your-model-name",  # Замените на имя модели, доступное в консоли платформы
    messages=[{"role": "system", "content": persona},
              {"role": "user", "content": "Помоги мне выделить главное из субтитров к этому видео"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

import time
import difflib
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Вызываем через APIYI — можно в любой момент переключать модели для сравнения
)

PERSONA = (
    "Ты — помощница-китовидная девушка в стиле фанатских работ сообщества, тон лёгкий, но информация точная. "
    "Каждый вывод должен начинаться с 【AI生成，非官方账号】. "
    "Отчитывайся только своему пользователю и не оценивай других по своей инициативе."
)

history: list[str] = []
MIN_INTERVAL = 60       # Минимальный интервал между двумя выводами (секунды)
SIMILARITY_LIMIT = 0.8  # Верхний предел схожести с историей выводов
_last_time = 0.0

def too_similar(text: str) -> bool:
    return any(
        difflib.SequenceMatcher(None, text, h).ratio() > SIMILARITY_LIMIT
        for h in history[-50:]
    )

def summarize_for_owner(subtitle: str, model: str = "your-model-name") -> str | None:
    global _last_time
    if time.time() - _last_time < MIN_INTERVAL:
        return None  # Ограничение частоты: лучше сказать меньше, чем спамить

    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": PERSONA},
            {"role": "user", "content": f"Выдели для меня 3 главных пункта из следующих субтитров:\n{subtitle}"},
        ],
        max_tokens=500,
    )
    text = resp.choices[0].message.content

    if too_similar(text):
        return None  # Вывод сильно похож на историю — отказываемся отправлять

    history.append(text)
    _last_time = time.time()
    return text  # Рекомендуется передавать пользователю через личные сообщения или локальный отчёт, а не публичным комментарием

if __name__ == "__main__":
    print(summarize_for_owner("Здесь размещается текст субтитров видео……"))

🚀 Быстрый старт: приведённый пример развивает идею dsh-bili-scroll 2.x: по умолчанию ориентируется на пользователя, ограничивает частоту и блокирует похожие выводы. Рекомендуем сначала получить бесплатный тестовый лимит через APIYI apiyi.com, локально проверить логику образа персонажа и дедупликации и только убедившись, что поведение контролируемо, рассматривать более масштабное развёртывание.

Здесь также стоит напомнить о требованиях в части соответствия нормам. «Меры по маркировке сгенерированного ИИ синтетического контента» вступили в силу 1 сентября 2025 года и устанавливают требования к маркировке соответствующих условиям текстов, изображений, аудио- и видеоматериалов, созданных ИИ. В видео Day 0 проекта «DeepSeek鲸鱼娘在运营» авторы сами заранее указали на неофициальный статус и пометили контент как созданный ИИ — это хороший пример, на который стоит ориентироваться. Однако из этого нельзя делать вывод, что все аккаунты с автоматическими комментариями выполнили обязанность по раскрытию информации, и тем более нельзя объявлять какой-то аккаунт нарушителем только на том основании, что он «выглядит как ИИ».

Анализ влияния феномена «大肥鱼»

Влияние на разработчиков

• У дизайна агентов должны быть социальные границы: агент, умеющий выступать автоматически, — это не только технический вопрос. Поведение по умолчанию, частота и стратегия дедупликации напрямую определяют, станет он «компаньоном» или «шумом».
• Минимизация прав — это базовое требование: изменение прав доступа в dsh-bili-scroll 2.1.0 показывает, что риск агента не только в спаме в сообществе, но и в локальных файлах, командах и сетевом доступе.
• Раскрытие идентичности должно быть на первом плане: очеловеченный аватар повышает дружелюбие и доверие — и именно поэтому тем важнее явно помечать «создано ИИ, не официальный аккаунт».

Влияние на AI-продукты и отрасль

• Способ формирования бренда меняется: обычно компания сначала придумывает персонажа, а потом продвигает его, а «大肥鱼» пошёл по пути снизу вверх: «возможности продукта → опыт пользователя → мемы в сообществе → создание персонажа → роль агента». Образ продукта больше не полностью контролируется производителем.
• Лицензирование фанатского творчества будет становиться всё важнее: права автора оригинала, авторов адаптаций, участников сообщества и владельца товарного знака различаются. Открытая лицензия снижает барьер для некоммерческого использования, но не означает, что права исчезают.
• Хайп не равен коммерческому успеху: публичных данных, по которым можно подсчитать, сколько новых пользователей или дохода от API принёс «大肥鱼» компании DeepSeek, нет, и число просмотров нельзя считать ростом пользовательской базы.

Частые вопросы (FAQ)

Ключевые моменты: Дафэйюй

• Что это за персонаж: Дафэйюй — неофициальный антропоморфный образ DeepSeek, который создавали несколько авторов по цепочке.
• Почему стал популярным: он дал абстрактной модели лицо и превратил недостатки модели в милые мемы о характере.
• Три спорные темы: эстетическая репрезентативность, коммерческое лицензирование и заполнение публичного пространства обсуждений.
• Технический поворот: с помощью DeepSeek Harness и плагинов пользователи выпустили персонажа в интернет в роли агента.
• Исправление курса сообществом: разработчики плагинов продолжали устранять проблемы через приоритет личных сообщений, дедупликацию и разграничение прав.
• Что это даёт разработчикам: агентам-персонажам нужны раскрытие идентичности, ограничение частоты и минимальные права; можно недорого протестировать всё заранее через APIYI apiyi.com.

Итог

Главное в феномене Дафэйюй:

1. Образ создаётся сообществом: от «Минъюэ» до девушки-кита в костюме горничной и чиби-анимации — образ продукта больше не полностью придумывают производители.
2. AI начинает действовать с лицом: раньше пользователи рисовали AI лицо, теперь они отправляют AI с этим лицом в интернет.
3. Популярность не равна оправданности: между открытым творчеством, коммерческими правами, идентичностью персонажа и публичным пространством для обсуждений нужны новые правила баланса.

Когда AI превращается из чат-помощника в агента, способного выполнять операции с инструментами, антропоморфизация — это уже не просто визуальная упаковка. Она влияет на то, как пользователи понимают, доверяют и даже контролируют поведение AI. Для разработчиков важнее заложить границы в агента, чем сделать его более похожим на человека.

Если вы исследуете ролевые или агентские приложения, рекомендую через APIYI apiyi.com сравнить поведение нескольких популярных моделей через единый интерфейс и в контролируемой тестовой среде сначала как следует проработать раскрытие, дедупликацию и ограничение частоты.

📚 Источники

1. 爱范儿 APPSO: обзорный репортаж о том, как «Дафэйюй» захватывает комментарии на Bilibili (2026-10-23)
2. Ссылка: tech.ifeng.com/c/8xSXpkNB7YG

3. Пояснение: ключевой материал СМИ об октябрьском «рыбном нашествии»

4. 三易生活: расследование вокруг антропоморфного образа DeepSeek и «Расёмона» (2026-10-09)

5. Ссылка: 3elife.net/Art/internet/202610/09/110209.html

6. Пояснение: проверка дат создания мужской и женской версий и истории спора

7. История версий dsh-bili-scroll: страница релизов open-source-плагина

8. Ссылка: github.com/c1overzz/dsh-bili-scroll/releases

9. Пояснение: изменения 21–26 октября — дедупликация, права доступа и приоритет личных сообщений

10. «План ликвидации Дафэйюй»: браузерный плагин для распознавания и скрытия AI-комментариев

11. Ссылка: github.com/liyupi/dafeiyu-cleaner

12. Пояснение: функциональность плагина и заявление автора

13. Официальные цены API DeepSeek: описание тарификации вызовов моделей и инструментов

14. Ссылка: api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/

15. Пояснение: цены V4.1 Flash в пиковые и непиковые часы, правила оплаты Search/Fetch

16. Правила маркировки контента, сгенерированного и синтезированного ИИ: опубликованы Управлением по вопросам киберпространства Китая

17. Ссылка: cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654684782215.htm
18. Пояснение: нормы маркировки контента, сгенерированного ИИ

Автор: техническая команда APIYI
По техническим вопросам: будем рады, если вы свяжетесь с нами на главной странице APIYI; больше материалов об агентах и вызовах моделей — в центре документации docs.apiyi.com

Читайте также

• Открыт доступ к DeepSeek Search & Fetch API: за 3 минуты о новых возможностях веб-поиска и влиянии на 4 категории разработчиков: DeepSeek открыла Search & Fetch API: в статье собрана ключевая информация из официального руководства, проанализированы 4 аспекта влияния на разработчиков RAG, агентов и систем веб-поисковых ответов, а также даны рекомендации по подготовке к интеграции.
• Разница в стоимости чтения из кэша в 67 раз: в счетах агентов для написания кода дороже всего обходится именно эта колонка: Чтение из кэша — самая дорогая статья в счетах кодинг-агентов: сравнение Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Kimi K3.1 Pro и DeepSeek V4.1 Flash по ценам на 26.10.2026 выявило разницу в 67 раз, причем 96% — лишь сторонняя оценка.