ℹ Модель: Ling-3.0-flash-VL на 124B-6A

Ling-3.0-flash-VL - нативная мультимодальная модель нового поколения. Она создана на основе Ling-3.0-flash и включает визуальную информацию в полный процесс понимания, логического мышления, действий и проверки, выходя за рамки восприятия изображений и видео и решая реальные задачи с помощью зрения. 
Ling-3.0-flash-VL с общим количеством параметров 124 млрд, активированными параметрами всего 5,5 млрд на токен, поддержкой изображений и видео и контекстным окном до 1 млн токенов обеспечивает мощные мультимодальные логические и агентные возможности с исключительной эффективностью.

Обзор модели:
Ling-3.0-flash-VL унаследовала языковые, логические и контекстные возможности Ling-3.0-flash, дополнив их собственным пониманием изображений и видео. Модель имеет 124 миллиарда параметров, из которых только 5,5 миллиарда активируются для каждого токена, и поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов.

Архитектура Ling-3.0-flash-VL предназначена для интеграции визуальной информации в логические и агентные рабочие процессы.

- Визуальный кодировщик ViT извлекает элементы из изображений и видео, в то время как двухслойный MLP-проектор выравнивает визуальные элементы с текстовыми представлениями для унифицированного мультимодального понимания и рассуждений;
- VideoRoPE кодирует как пространственные положения, так и временной порядок, позволяя модели понимать визуальные изменения с течением времени и поддерживая такие задачи, как локализация событий, ответы на вопросы в виде длинного видео и редактирование видеоклипов.;
- 42-Слойная гибридная магистраль чередует уровни KDA и Gated MLA в соотношении 5: 1, обеспечивая эффективную долговременную контекстную обработку текста, изображений, видео и расширенных историй задач агента.;
- Разреженная архитектура MoE поддерживает общую емкость модели в 124B параметров при активации только 5,5B параметров на токен, балансируя сильные мультимодальные возможности с эффективностью вывода.

В целом, эти проекты делают видение чем-то большим, чем просто входные данные, интегрируя его в целостный процесс понимания, рассуждений, планирования, действий и проверки.

🔗 https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL
(Обсуждение)
#Ling30flashVL #Ling #AiModel #ModelAi #LocalAi #AiLocal

ℹ Модель: Семейство Nex-N2.5
Nex-N2.5-Mini - 35B (A3B) - попробовать Free
Nex-N2.5-Pro - 397B (A17B) - попробовать Free
Nex-N2.5-Max - 1.6T (A49B)

Nex-N2.5 - Семейство агентных моделей нового поколения, созданных для решения долгосрочных задач в реальных условиях.
Nex-AGI официально представляет Nex-N2.5, семейство агентных моделей нового поколения.
Nex-N2.5 доступен в трех размерах: mini, Pro и Max.
Nex-N2.5-mini и Nex-N2.5-Pro продолжают развивать мультимодальные возможности Nex-N2, уделяя особое внимание использованию компьютера, просмотру веб-страниц и визуально ориентированным агентным возможностям.
Nex-N2.5-Max построена на базовой модели Mixture-of-Experts (MoE) с 1,6 триллионами параметров, работающей только с текстовыми данными. Это наша первая полноценная работа после обучения модели с триллионами параметров.
Для решения долгосрочных задач в реальных условиях Nex-N2.5 еще больше расширяет свои возможности непрерывного действия и самокоррекции с помощью визуальной обратной связи. Модели могут управлять компьютерами и браузерами, а также автономно выполнять и тестировать программы. Таким образом, зрение перестало быть просто способом ввода данных и превратилось в важнейший интерфейс, с помощью которого агент воспринимает окружающую среду, проверяет результаты и продвигается к выполнению задачи.
Опираясь на этот фундамент, мы расширили спектр сред для обучения агентов, типов задач и сценариев повышения производительности, а также впервые провели систематическое пост-обучение на триллионном масштабе параметров. Благодаря более широкому охвату задач и более качественной обратной связи с окружающей средой Nex-N2.5 обеспечивает дальнейший прогресс в научных исследованиях, интеллектуальной работе и решении сложных задач, связанных с повышением производительности. 

🔗 https://nex-agi.com
🔗 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini - 35B (A3B)
(Обсуждение)
🔗 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Pro - 397B (A17B)
(Обсуждение)
#NexN25 #NexAGI #NexN25mini #AiModel #ModelAi #LocalAi #AiLocal

📎 GenOffice — бесплатный офисный пакет с поддержкой ИИ

GenOffice — опенсорсная альтернатива MS Office, которая работает с форматами .docx, .xlsx и .pptx. Запускается локально на Windows, MacOS и Linux. Умеет показывать диффы и откатывать изменения.

Встроенная интеграция с языковыми моделями (список ниже) — можно редактировать тексты, таблицы и презентации прямо в интерфейсе. Всё бесплатно и с открытым исходным кодом.

Бэкенды ИИ — вход в Genspark или использование собственного ключа. По умолчанию приложения входят в учетную запись Genspark с помощью кода устройства — вводить ключ API модели не нужно — и вызовы моделей проходят через прокси Genspark (семейства Claude, GPT и Gemini). Или используйте свой ключ (BYOK) в настройках ИИ: Claude, OpenAI, Gemini, DeepSeek, Kimi, GLM, Qwen, Doubao, MiniMax, Grok, Mistral, OpenRouter и OpenCode Zen/Go уже встроены, плюс есть слот для пользовательского провайдера для любой конечной точки, совместимой с OpenAI (базовый URL + ключ), включая локальные серверы. 
Генерация изображений и анализ изображений/видео имеют собственный каталог провайдеров (настройки AI Media & Search): OpenAI, Gemini, Doubao/Seedream, GLM CogView, Grok Imagine, Qwen-Image, MiniMax или любая конечная точка изображений, совместимая с OpenAI, каждая со своим ключом, который можно назначить для каждой возможности.
Веб-поиск также может выполняться с использованием вашего собственного ключа Serper или Tavily.
Учетная запись Genspark также открывает доступ к конечным точкам инструментов Genspark ("gsk") — веб-поиску и поиску изображений, генерации и редактированию изображений, анализу изображений/аудио/видео и расшифровке аудио. Все это доступно через packages/ai-search для всех, кто расширяет возможности агентов.

🔗 https://genoffice.ai/ru/
🔗 https://github.com/genspark-ai/genoffice
#GenOffice #MSOffice #Windows #MacOS #Linux #LocalAi #AiLocal

ℹ Модель: Apodex-1.1 - 36B Scaling Agentic Intelligence for Complex Work
Apodex-1.1 - это модель, основанная на рассуждениях, для решения сложных исследовательских задач на длительный период. Помимо поиска и написания отчетов, он работает непосредственно с файлами, данными, кодом и инструментами для выполнения задач от ввода данных до поддающихся проверке результатов. Поддерживаемый AgentOS и командой асинхронных агентов, он может поддерживать состояние задачи, адаптировать ее план, координировать параллельную работу и учитывать отзывы пользователей на протяжении всего выполнения.

Основные характеристики:
- Комплексное выполнение в реальных условиях. Apodex 1.1 работает напрямую с научными статьями, наборами данных, электронными таблицами, изображениями и кодом. Он может очищать данные, выбирать методы, проводить анализ, проверять промежуточные результаты, устранять ошибки и преобразовывать исходные данные в верифицируемые результаты в рамках одной непрерывной задачи.
- Адаптивная и управляемая пользователем команда агентов. Модель динамически разбивает сложные задачи на подзадачи и координирует работу нескольких субагентов, выполняющих их параллельно. Результаты непрерывно передаются в общее состояние задачи, что позволяет Apodex пересматривать приоритеты, сохранять выполненную работу и реагировать на новые файлы, требования или отзывы пользователей без перезапуска всей задачи.
- Проверка, встроенная в доставку. Проверка заявлений независимо проверяет ключевые утверждения на соответствие их подтверждающим источникам, данным и расчетам перед отправкой. Когда доказательств недостаточно, цитаты не совпадают или результаты противоречат ожиданиям, система отмечает проблему, исправляет ошибочное заключение и сохраняет процесс проверки доступным для проверки.

Попробуйте Apodex на apodex.ai.
🔗 https://huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini-GGUF
(Обсуждение)
#Apodex11 #AiModel #ModelAi #LocalAi #AiLocal

📸 Draw Things - Модели ИИ серверного уровня
Быстрое создание изображений локально и в автономном режиме.

Это уже гораздо больше, чем старый Stable Diffusion GUI. На сентябрь 2026 года приложение умеет современные image/video-модели, локальное обучение LoRA, ControlNet, inpainting/outpainting, Infinite Canvas. В актуальных релизах фигурируют FLUX.2, Qwen Image, Z-Image, LTX-2.3, Ideogram 4, Krea 2 и другие модели. Локальный режим бесплатен.

Собственный движок Metal (не оболочка Python), загрузка моделей в один клик и поддержка всего — от SD 1.5 до FLUX.2, Qwen Image и обучения LoRA на устройстве. Локальная генерация не ограничена и бесплатна; дополнительная подписка распространяется только на облачные вычисления.
Бесплатно из App Store, нативный движок на Metal FlashAttention + Neural Engine. SD 1.5 / SDXL / FLUX / ControlNet / LoRA, даже обучение LoRA и куски видео (Wan). Для большинства Mac это лучший локальный генератор картинок: проще DiffusionBee и обычно быстрее ComfyUI на Apple Silicon.

❓Насколько быстро генерируются изображения на Apple Silicon?
Все приведенные ниже цифры взяты из опубликованных сообществом измерений с указанием источника. ModelFit не проводит собственные тесты.
→SD 1.5, 512 × 512: ~ 5-10 секунд на Mac mini M4 Pro (для heyuan110); ~ 8-15 секунд на M2 Pro для рисования (для rentamac.io )
→SDXL, 1024 × 1024: ~ 20-40 секунд на M4 Pro, 25 шагов (на heyuan110)
→FLUX.1 dev Q6, 1024 × 1024, 20 шагов: ~ 50-90 на M4 Pro в ComfyUI (согласно heyuan110)
→FLUX.1 schnell (2 шага): менее 15 секунд на M2 Ultra, ~ 80 секунд на M3 Pro без квантования (согласно таблице тестов mflux)
Схема такая: модели класса schnell можно использовать на любом современном чипе Pro/Max, модели класса dev можно использовать с небольшой задержкой, а машины с чипом base-M и 8 ГБ памяти должны оставаться на SD 1.5.
Из статьи: Локальная генерация изображений на Mac: что подходит для вашей оперативной памяти (2026)

🔗 https://drawthings.ai
⬇️ https://apps.apple.com/us/app/draw-things-offline-ai-art/id6444050820
#DrawThings #SD15 #SD #SDXL #FLUX #MacOS #LocalAi #AiLocal