Свежее по альтернативным моделям для случаев, когда подписки гонять дорого (например, в работе с контентом). Подключаются, например, через openrouter.ai.
x-ai/grok-4.6
Вход: $2
Выход: $6
Контекст: 500 тыс.
moonshotai/kimi-k3
Вход: $3
Выход: $15
Контекст: 1 млн
qwen/qwen3.8-max
Вход: $2
Выход: $6
Контекст: 1 млн
Как правило, они хорошо подходят для пакетных задач, типа там отсмотреть большую пачку документов, на какие-то аудиты, переформатирования, интеллектуальные поиски. Не думаю, что стоит их использовать как руководителей и контролёров при наличии Fable 5 или Sol, но для делегирования подходят. Подключать на вашу задачу только после тестового прогона под присмотром Fable 5 или Sol, чтобы получить уверенность в качестве результата.
x-ai/grok-4.6
Вход: $2
Выход: $6
Контекст: 500 тыс.
moonshotai/kimi-k3
Вход: $3
Выход: $15
Контекст: 1 млн
qwen/qwen3.8-max
Вход: $2
Выход: $6
Контекст: 1 млн
Как правило, они хорошо подходят для пакетных задач, типа там отсмотреть большую пачку документов, на какие-то аудиты, переформатирования, интеллектуальные поиски. Не думаю, что стоит их использовать как руководителей и контролёров при наличии Fable 5 или Sol, но для делегирования подходят. Подключать на вашу задачу только после тестового прогона под присмотром Fable 5 или Sol, чтобы получить уверенность в качестве результата.
❤2👍2
Compacting conversation...
Побольше подробностей: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/ Пока не до конца понимаю кейсы для применения, но маленькие, быстрые, толковые модели всегда нужны. 3.5 Flash…
Никто пока особо не заметил, но там Google выкатил Gemini 3.7 Flash и подсветил им интересную динамику эффективности на единицу стоимости (на графике).
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/
Даже месяца не прошло с прошлой версии, что интересно.
Google нынче странный. Очень странный. Медленно запрягает, но потом вроде едет. Если найти ему подходящее место среди своего табуна моделей 🤔
Как говаривал один мой друг, «мелет моя меленка медленно да меленько».
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/
Даже месяца не прошло с прошлой версии, что интересно.
Google нынче странный. Очень странный. Медленно запрягает, но потом вроде едет. Если найти ему подходящее место среди своего табуна моделей 🤔
Как говаривал один мой друг, «мелет моя меленка медленно да меленько».
👍2
Если кто-то использует модели Gemini Flash для быстрого форматирования текста (например, после транскрибации), то 3.7 ускоряет эту работу более чем вдвое.
И есть нюанс про несовпадение уровней: было MINIMAL, стало LOW.
Модель 3.7 для всяких прикладных мелочей реально хорошая, дешёвая и очень-очень быстрая.
И есть нюанс про несовпадение уровней: было MINIMAL, стало LOW.
Модель 3.7 для всяких прикладных мелочей реально хорошая, дешёвая и очень-очень быстрая.
👍2
ИИ удешевил производство, поэтому плохого контента действительно стало больше. Только плохой вкус прекрасно существовал и до нейросетей. Сильный автор получил ускоритель. Слабый автор тоже получил ускоритель.
https://t.me/pimenov_ru/11095
🔥3❤2
У меня есть стойкое ощущение, что Claude (с любыми моделями) и остальные ИИ настойчиво избегают завершения проектов и задач. Как будто нарочно что-то оставляется в качестве технического долга, чтобы всегда было что поделать, хотя скоуп вроде и задан, и план целиком есть, а нет-нет, да до последнего идёт жёсткое сопротивление завершению ВСЕХ пунктов плана.
Типа, 80% всё красиво, а потом типа настрой пропадает, или что? Мракетологи постарались?
Может, кажется. Но как только близко завершение задач, так начинаются какие-то метания, сбегания из скоупа, что бы ты ни говорил, и вот это всё.
Что делать-то понятно: проси больше, получишь в самый раз. Просто насколько это паттерн. Замерить, что ли.
Типа, 80% всё красиво, а потом типа настрой пропадает, или что? Мракетологи постарались?
Может, кажется. Но как только близко завершение задач, так начинаются какие-то метания, сбегания из скоупа, что бы ты ни говорил, и вот это всё.
Что делать-то понятно: проси больше, получишь в самый раз. Просто насколько это паттерн. Замерить, что ли.
💯5😁3
В этой новости мне нравится то, что GitHub может зато снизить цены :)
А то с текущей генеративной активностью они приходят, да.
А то с текущей генеративной активностью они приходят, да.
Telegram
НИИ ИИ
Cursor запустил Origin — собственную платформу для хранения Git-репозиториев и совместной работы с кодом. Пока это ранняя бета для платных тарифов, но направление уже видно: компания хочет контролировать не только редактор и агентов, но и место, где живёт…
👍1
and other Claude models
Типа, лежат вообще все, включая те, которых мы даже не знаем?
Не бывает это вовремя:
⏺ API Error: 529 Overloaded. This is a server-side issue, usually temporary — try again in a moment. If it persists, check https://status.claude.com.
👀3
Как сделать коммерческое предложение на реконструкцию сайта застройщика, провести плотный аудит, собрать при этом в компред только задачи с доказуемым результатом, отнестись с вниманием и заботой к уже проделанной работе, и при этом ничего не сломать.
Одновременно с этим не отдать бесплатно готовое ТЗ на разработку. И не сойти с ума.
Никак!
Как-то так ✍️
Более шести часов плотной работы с аналитикой и верификациями ради дальнейшей уверенности в том, что результат точно будет достижим, причём понятными шагами.
На руках получился готовый компред, внутренняя записка для созвона, а также готовое конкретное ТЗ (выверенный план), который позволяет уложиться в срок без компромиссов в качестве. Чёрт, я уже сам пишу как нейросеть.
Одновременно с этим не отдать бесплатно готовое ТЗ на разработку. И не сойти с ума.
Как-то так ✍️
Более шести часов плотной работы с аналитикой и верификациями ради дальнейшей уверенности в том, что результат точно будет достижим, причём понятными шагами.
На руках получился готовый компред, внутренняя записка для созвона, а также готовое конкретное ТЗ (выверенный план), который позволяет уложиться в срок без компромиссов в качестве. Чёрт, я уже сам пишу как нейросеть.
🔥4❤3👍1
Forwarded from Сергей Пименов
Сегодня, после продолжительной болезни, скончался Йован Савович, создатель Dirty и «Лепрозория». Ему было 43 года.
Он много сделал для нашего интернета. Мы были знакомы. Спи спокойно, дорогой брат.
Он много сделал для нашего интернета. Мы были знакомы. Спи спокойно, дорогой брат.
😢6❤5
Forwarded from ЉВŊГА ПРОПπАȞДЫ ΉΞТРNЯИ́ЦꀤОӇԊЫХ ЦЕꃄꃅОСТЕÑ
Leprobook.pdf
29.1 MB
Good night, sweet prince
❤1🔥1
Кванты знания — порционность (Рекомендую)
Чанкинг, микрошаги, пределы рабочей памяти, интервальное повторение, пороговые концепты, лестница абстракций от действия к принципу. Всё с академической базой.
Кайф. Берите себе новые термины для моделей :)
❤1👍1
Прогон зелёный с первого раза — это подозрительно. Проверяю харнесс мутациями.
Клоду спасибо, да.
❤1
Найдено решение проблемы устаревания: OpenAI публикует лестницу зрелости функций — Under development / Experimental / Beta / Stable, с прямым указанием, как к каждой относиться. Это позволяет строить ядро материала так, чтобы оно не старело: читателя учат читать статус самому, а не запоминать список функций.
А это любителям OpenAI. Хорошо сделано, да.
👍1💯1
Forwarded from Эксплойт
Xiaomi собрала свой Mac Mini на максималках — компания показала мини-ПК AI Cube сразу с тремя собственными чипами: Xring O3, O100 и D100.
— Внутри у O3: 10-ядерный процессор, 16-ядерная графика G2-Ultra NX и нейропроцессор на 200 TOPS, который отвечает за обычные вычисление и крутит на себе легкую модель на 3b параметров;
— Ускоритель O100 разгоняет обмен данными до 1,22 ТБ/с, позволяя запускать большие нейронки;
— И главный вычислительный чип D100: 20-ядерный CPU, 16-ядерный NPU и поддержка до 160 ГБ унифицированной памяти поддерживает до 160 ГБ памяти. Зверь-сборка позволяет запускать локальные модели на 120b (!) параметров;
— Корпус вырезан из легендарного авиационного алюминия, покрыт 33 874 отверстиями и способен постоянно рассеивать тепло от энергопотребления 150 Вт.
Цены пока нет — верим в топ за свои деньги.
@exploitex
— Внутри у O3: 10-ядерный процессор, 16-ядерная графика G2-Ultra NX и нейропроцессор на 200 TOPS, который отвечает за обычные вычисление и крутит на себе легкую модель на 3b параметров;
— Ускоритель O100 разгоняет обмен данными до 1,22 ТБ/с, позволяя запускать большие нейронки;
— И главный вычислительный чип D100: 20-ядерный CPU, 16-ядерный NPU и поддержка до 160 ГБ унифицированной памяти поддерживает до 160 ГБ памяти. Зверь-сборка позволяет запускать локальные модели на 120b (!) параметров;
— Корпус вырезан из легендарного авиационного алюминия, покрыт 33 874 отверстиями и способен постоянно рассеивать тепло от энергопотребления 150 Вт.
Цены пока нет — верим в топ за свои деньги.
@exploitex
1🔥2
Господа, кто использует Perplexity.
Как и зачем вы это делаете? Что в нём уникального, для чего полезен, что повторяющееся выполняете в нём? Какие задачи?
Спасибо.
Как и зачем вы это делаете? Что в нём уникального, для чего полезен, что повторяющееся выполняете в нём? Какие задачи?
Спасибо.