✴️ Qwen4 наконец-то вышла — ПОЧТИ

На деле Alibaba выкатила Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальную MoE, на которой обкатывают архитектуру будущей четвёрки. Веса уже в открытом доступе, в API модель обещают скоро, с совместимостью по формату OpenAI и Anthropic.

{
  // ЧТО ВНУТРИ
  ├─ "ПАРАМЕТРЫ": 180 млрд всего, на токен работают 6
  ├─ "КОНТЕКСТ": 262144 токена, через "YaRN" тянется до 1000000
  ├─ "СКОРОСТЬ": на миллионе запрос быстрее в 7.6 раза, ответ в 4.9
  ├─ "ПАМЯТЬ": 51 млрд параметров живут в "оперативке", а не в "VRAM"
  ├─ "ОБУЧЕНИЕ": в 9 раз дешевле Qwen3.7-Plus за счёт "FP8" и "Muon"
  └─ "ЦЕНА": 0.16 за миллион входных токенов и 0.47 за выходные
}

По заявленным бенчам — 58,7 на DeepSWE 1.1 и 62,5 на SWE-bench Pro. Независимых прогонов пока нет.

Ссылки
├─ [Hugging Face]
└─ [ModelScope]

😎КиберПоток / Навигация
#новости #qwen #модели

⚡️ Claude Opus обошли и попросили в 10 раз МЕНЬШЕ денег

Речь про GLM-5.3-Flash — ту самую анонимную Ox Alpha, что месяц шифровалась на OpenRouter. Z.ai выложила веса под MIT, забирать может кто угодно.

{
  // ЧТО ЗА МОДЕЛЬ
  ├─ "РАЗМЕР": 320 млрд параметров, активных 18 млрд, контекст до 1000000
  ├─ "ЗРЕНИЕ": первая нативно мультимодальная в серии — смотрит на отрендеренный интерфейс и сама правит код
  ├─ "КОДИНГ": 63.4 на "DeepSWE" против 58.0 у "Opus 4.8" и 46.2 у прошлой "GLM-5.2"
  ├─ "ЦЕНА": 0.15 за вход, 0.50 за выход, 0.03 за кэшированный вход
  └─ "ЛОКАЛЬНО": запуск через "SGLang", "vLLM", "TokenSpeed" или "KTransformers"
}

За шесть дней бесплатного доступа на OpenCode модель прожевала 42 трлн токенов и вышла на первое место по использованию. На OpenRouter — крупнейший запуск в истории площадки.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #glm #модели

💬 Claude завёл на тебя досье — и разрешил его ПРАВИТЬ

Anthropic слила память чата и Cowork в одну. Обсудил проект в переписке — агент берётся за задачу уже с этим контекстом, объяснять заново не надо.

▾ Как устроено ▾

▸ память лежит темами — список файлов в настройках, каждый читается, правится и удаляется
▸ пишется на ходу, а не пересказом после чата: сказал про сдвиг дедлайна — следующий разговор уже в курсе
▸ чувствительное по умолчанию не сохраняется — здоровье, вера, политика, гендер; включается вручную
▸ часть не пишется никогда — номера документов, судимости, миграционный статус
▸ включено на Free, Pro и Max, а в Team и Enterprise рубильник у админа

Поправил в одном файле старое название конторы — и оно больше не всплывёт ни в одном разговоре.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #claude #anthropic

🤖 Новый бенч для видеогенераторов — падающие с неба мужики

Уилл Смит с макаронами отработал своё, теперь модели проверяют на толпе, сыплющейся с высоты. 20-секундный ролик собран в FLUX 3, восьмисекундный — в MiniMax H3.

У FLUX местами вышла готовая сцена для бюджетного хоррора.

😎КиберПоток / Навигация
#юмор #нейросети #видео

👀 Fable 5.1 уже отвечает вместо Fable 5 — тихо и без анонса

Пользователи заметили, что у Fable 5 сдвинулась дата обучения: модель знает то, чего по паспорту знать не должна. Отсюда и вывод, что часть запросов молча уводят на следующую версию.

Anthropic ничего не подтверждала — ни в каталоге моделей, ни в релиз-нотах, ни в прайсе строки про 5.1 нет. Слухи ходят с июля: называли август и ту же цену, что у пятёрки.

Так обычно и выглядит подготовка к запуску: сначала тихо подменяют движок, потом выкатывают анонс.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #claude #слухи

🤖 OpenAI обогнала Nvidia на СВОЁМ первом чипе

Jalapeño прогнали на публичном бенче InferenceX против GB200 и GB300 — и он выиграл разом по скорости ответа и по работе на ватт.

{
  // ЧТО ЗА ЧИП
  ├─ "ЖЕЛЕЗО": 216 гигабайт "HBM4" на чип, до 13.4 PFLOP/s в "mxfp4", паспортные 700 Вт
  ├─ "ПРОТИВ GB200": в 1.9 раза больше токенов на киловатт, задержка ниже в 1.7 раза
  ├─ "ПРОТИВ GB300": на "DeepSeek R1" задержка ниже в 3.6 раза при вдвое меньшем аппетите
  ├─ "СРОКИ": от эскиза до тейпаута 9 месяцев, первые чипы приехали в мае
  └─ "ПЛАНЫ": разворачивают у себя до конца года, второе поколение уже в работе
}

Чип проектировали с помощью своих же моделей, и на отдельных блоках GPT-OSS машинный код обошёл написанный живыми инженерами в 1.5–1.8 раза.

😱 — Nvidia напряглась
🤔 — на своих бенчах все чемпионы

😎КиберПоток / Навигация
#новости #openai #железо