Каждый день по несколько раз сталкиваюсь с проблемой "API Error" в Claude Code. Бывает что приходится ждать минут по 5 чтобы сессия вернулась к жизни, если вовсе не запускать заново (исключительные ситуации).
💬 У вас часто видится такая ошибка?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15👎13
Переход из Claude Code в... ? Мне все хвалят решение XXX и советуют перейти на него.
Я не вижу смысла переходить на OpenAI, потому что вижу смену одного поставщика закрытых моделей на другого. Потенциально интересно Cursor, потому что они игрок, независимый от производителя моделей. Хвалят их Composer.
💬 Есть реальные истории кто перешел с Агента X на Y для полного цикла разработки фичей и получил в чем-то улучшение (хоть в цене подписки)?
Я не вижу смысла переходить на OpenAI, потому что вижу смену одного поставщика закрытых моделей на другого. Потенциально интересно Cursor, потому что они игрок, независимый от производителя моделей. Хвалят их Composer.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎9👍6
🤔 Nvidia сделала RTX-ноутбуки на ARM — и я не понимаю, зачем именно ноутбук.
Суть анонса: чипы с CUDA-ядрами и NPU для локального запуска моделей, ноутбуки собирают сторонние вендоры. Идея — полностью локальные AI-агенты, никакой зависимости от облака. Это правильное направление.
Но сравнивать с Apple тут некорректно. Apple сделала unified memory architecture: CPU, GPU, NPU в одном кристалле с общей памятью — это фундаментально иная эффективность. Nvidia добавляет свой GPU/NPU к стороннему ARM CPU. Разные вещи по тепловыделению и latency.
И вот здесь вопрос: у меня MacBook M3 Max с его NPU греется при серьёзных задачах. А что будет с RTX-ноутбуком под inference? Плюс цена, плюс охлаждение, плюс ты прикован к этой машине.
Мне DGX Spark изначально нравился больше как концепция: небольшой сервер у себя дома, подключаешься с чего угодно, задачи выполняются там. Никакого перегрева в руках, нет компромисса между мощностью и портативностью.
Тренд правильный — компьютеры трансформируются в агентные платформы, которым не нужен доступ в сеть. Но форм-фактор под этот сценарий, на мой взгляд, не должен быть ноутбук.
Буду смотреть на первые устройства. Особенно интересно, сколько это будет стоить.
#nvidia #AI
Суть анонса: чипы с CUDA-ядрами и NPU для локального запуска моделей, ноутбуки собирают сторонние вендоры. Идея — полностью локальные AI-агенты, никакой зависимости от облака. Это правильное направление.
Но сравнивать с Apple тут некорректно. Apple сделала unified memory architecture: CPU, GPU, NPU в одном кристалле с общей памятью — это фундаментально иная эффективность. Nvidia добавляет свой GPU/NPU к стороннему ARM CPU. Разные вещи по тепловыделению и latency.
И вот здесь вопрос: у меня MacBook M3 Max с его NPU греется при серьёзных задачах. А что будет с RTX-ноутбуком под inference? Плюс цена, плюс охлаждение, плюс ты прикован к этой машине.
Мне DGX Spark изначально нравился больше как концепция: небольшой сервер у себя дома, подключаешься с чего угодно, задачи выполняются там. Никакого перегрева в руках, нет компромисса между мощностью и портативностью.
Тренд правильный — компьютеры трансформируются в агентные платформы, которым не нужен доступ в сеть. Но форм-фактор под этот сценарий, на мой взгляд, не должен быть ноутбук.
Буду смотреть на первые устройства. Особенно интересно, сколько это будет стоить.
#nvidia #AI
👍12👎3
До этого мультимодальные модели работали так: картинку сначала обрабатывает отдельный блок, аудио тоже через свой. Каждый такой блок ест память и добавляет задержку. Gemma 4 12B делает это без посредников. Картинка и звук идут прямо в модель. Один пайплайн для всего.
На практике это значит меньше памяти под инфраструктуру и выше скорость отклика. Модель запускается на железе с 16GB VRAM (не потребляет, а столько оперативки в компе надо) или unified memory, то есть MacBook Pro с M3 тянет без проблем. Apache 2.0, весы на Hugging Face и Kaggle, запуск через Ollama или LM Studio.
Задачи, которые это открывает:
👉 локальный агент с пониманием скриншотов и голоса
👉 анализ изображений без отправки данных в облако
👉 голосовой ввод прямо в агентный пайплайн.
Для тех, кто строит агентов с приватными данными или просто не хочет зависеть от API-ключей и облачных лимитов — это рабочий вариант.
Мне интересно попробовать именно в связке с локальным агентом: один инстанс, текст плюс скриншот плюс аудио, без облака. Посмотрим, насколько это работает на практике, а не только на бенчмарках.
🔗 Оф анонс
#AI #Gemma
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26👎1
MiniMax выпустили модель M3. Это первая open-weight модель, которая сочетает три вещи сразу: контекст в миллион токенов, нативная мультимодальность (видео и картинки), и кодинг на уровне топовых закрытых моделей.
Главная техническая фишка — новая архитектура внимания MSA. Она позволяет работать с миллионом токенов без квадратичного роста вычислений: в 20 раз меньше compute на токен, prefill быстрее в 9 раз.
На SWE-Bench Pro модель набирает 59%. Больше GPT-5.5, больше Gemini 3.1 Pro. Но MiniMax аккуратно сравнивают себя с Opus 4.7, игнорируя 4.8 — а там разрыв уже 10 пунктов. Это не "почти на уровне Claude", это "хороший уровень, но не frontier". Даже Opus 4.6 делом круто, поэтому некритично.
Есть два интересных нюанса.
1️⃣ Первый: большинство бенчмарков они гоняли через Claude Code как scaffolding. То есть результаты конкурента получены с помощью инструмента Anthropic.
2️⃣ Второй: у них теперь есть свой агент — MiniMax Code. Прямой конкурент Claude Code. Демки впечатляют — 24-часовая оптимизация CUDA-ядра, 12-часовое воспроизведение научной статьи без участия человека.
Цена в 10-15 раз дешевле Claude Opus и GPT-5.5.
#AI #MiniMax
Главная техническая фишка — новая архитектура внимания MSA. Она позволяет работать с миллионом токенов без квадратичного роста вычислений: в 20 раз меньше compute на токен, prefill быстрее в 9 раз.
На SWE-Bench Pro модель набирает 59%. Больше GPT-5.5, больше Gemini 3.1 Pro. Но MiniMax аккуратно сравнивают себя с Opus 4.7, игнорируя 4.8 — а там разрыв уже 10 пунктов. Это не "почти на уровне Claude", это "хороший уровень, но не frontier". Даже Opus 4.6 делом круто, поэтому некритично.
Есть два интересных нюанса.
Цена в 10-15 раз дешевле Claude Opus и GPT-5.5.
#AI #MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Забирайте записи с ДевФеста — devfest.ru
26 сессий о том, как реально применяют ИИ в разработке: лучшие практики, безопасность ИИ-агентов, опыт создателей стандартов и инженеров, стоящих за технологиями, которыми мы пользуемся каждый день.
👉 Доступ к записям:
Бесплатно — за подписку на каналы
Через Timepad — по цене Claude Max
#реклама
26 сессий о том, как реально применяют ИИ в разработке: лучшие практики, безопасность ИИ-агентов, опыт создателей стандартов и инженеров, стоящих за технологиями, которыми мы пользуемся каждый день.
👉 Доступ к записям:
Бесплатно — за подписку на каналы
Через Timepad — по цене Claude Max
#реклама
👎17👍3
Forwarded from Android Broadcast
🔴 Созвон Закрытого Сообщества. Жаркая дискуссия: какой агент лучше. Best practices, ошибки и как работать с ИИ.
Гость — Никита @Nek.12. Один из немногих в русскоязычном сообществе, у кого я реально нашел много интересного для работы с ИИ. Никита не использует Claude Code, Codex или Cursor. Он написал своего агента с нуля. Builder — это CLI-хarness с супервайзером, скиллами, Docker-сэндбоксингом, клиент-серверной архитектурой и возможностью гонять агента автономно сутками. Всё сам. На Kotlin-бекенде. В одиночку.
У нас принципиально разные подходы. Я работаю с Claude Code, активно использую MCP-серверы и верю в это. Никита написал статью "MCP is Deprecated" и считает, что сложные агентные оркестраторы — это микроменеджмент, который мешает модели работать.
Будем разбираться, кто прав. Или оба правы по-своему. Или оба не правы.
Формат — живой разговор, вы можете задавать вопросы в чате прямо во время эфира.
🪙 Стрим пройдет для платных подписчиков на Boosty
#AndroidBroadcast #LIVE
Гость — Никита @Nek.12. Один из немногих в русскоязычном сообществе, у кого я реально нашел много интересного для работы с ИИ. Никита не использует Claude Code, Codex или Cursor. Он написал своего агента с нуля. Builder — это CLI-хarness с супервайзером, скиллами, Docker-сэндбоксингом, клиент-серверной архитектурой и возможностью гонять агента автономно сутками. Всё сам. На Kotlin-бекенде. В одиночку.
У нас принципиально разные подходы. Я работаю с Claude Code, активно использую MCP-серверы и верю в это. Никита написал статью "MCP is Deprecated" и считает, что сложные агентные оркестраторы — это микроменеджмент, который мешает модели работать.
Будем разбираться, кто прав. Или оба правы по-своему. Или оба не правы.
Формат — живой разговор, вы можете задавать вопросы в чате прямо во время эфира.
#AndroidBroadcast #LIVE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29👎4
Kimi Code CLI - официально решение от создателей моделей Kimi для кодинга. По суди сделали свой Claude Code, но адаптированный под свои модели. И это очень важно, ведь вставлять сторонние модели Claude Code дает хуже результат, ведь часть фичей непосредственно затачиваются под фичи CLI.
👍8👎4
🤯 Гипотеза агента заблокировала поиск реального ответа и стоила миллионов токенов
Пишу приложение для записи экрана и внешней камеры на macOS. Нужна поддержка 4K через AVFoundation. Камера анонсирует формат 420v 3840×2160@30fps.
Opus 4.8 с extended thinking посчитал bandwidth "в уме", получил 3.7 Gbps (видно ограничение камеры), решил что не влезает в кабель и выдал "невозможно". Без единого практического теста. Просто гипотеза, оформленная как факт.
Дальше агент десятки раундов защищал этот вывод. Я запускал отдельный research-агент и он тоже ходил по кругу, потому что искал подтверждение невозможного, а не причину.
Новая сессия. Подключил документацию, заставил проверять практически. И только тогда нашлась реальная причина: AVFoundation всегда скидывает разрешение внешней камеры до Full HD. Это ограничение фреймворка, не железа. Вывод "невозможно" оказался верным, но агент пришёл к нему только через практику, не через расчёт в уме.
Если бы первый агент не застрял на непроверенной гипотезе и сразу пошёл тестировать и реальная причина нашлась бы за один прогон.
По итогу зашил правило в инструкции проекта: любое "невозможно" требует практического подтверждения. Эмпирика - это гипотеза для проверки, не аргумент для остановки.
Какая бы модель ни стояла под капотом — без этого правила агент будет уверенно защищать собственные предположения вместо поиска ответа. Со стороны пользователя требуется постоянная настройка и улучшение настроек в проекте и глобально.
#AIdev #ClaudeCode #Opus #macOS
Пишу приложение для записи экрана и внешней камеры на macOS. Нужна поддержка 4K через AVFoundation. Камера анонсирует формат 420v 3840×2160@30fps.
Opus 4.8 с extended thinking посчитал bandwidth "в уме", получил 3.7 Gbps (видно ограничение камеры), решил что не влезает в кабель и выдал "невозможно". Без единого практического теста. Просто гипотеза, оформленная как факт.
Дальше агент десятки раундов защищал этот вывод. Я запускал отдельный research-агент и он тоже ходил по кругу, потому что искал подтверждение невозможного, а не причину.
Новая сессия. Подключил документацию, заставил проверять практически. И только тогда нашлась реальная причина: AVFoundation всегда скидывает разрешение внешней камеры до Full HD. Это ограничение фреймворка, не железа. Вывод "невозможно" оказался верным, но агент пришёл к нему только через практику, не через расчёт в уме.
Если бы первый агент не застрял на непроверенной гипотезе и сразу пошёл тестировать и реальная причина нашлась бы за один прогон.
По итогу зашил правило в инструкции проекта: любое "невозможно" требует практического подтверждения. Эмпирика - это гипотеза для проверки, не аргумент для остановки.
Какая бы модель ни стояла под капотом — без этого правила агент будет уверенно защищать собственные предположения вместо поиска ответа. Со стороны пользователя требуется постоянная настройка и улучшение настроек в проекте и глобально.
#AIdev #ClaudeCode #Opus #macOS
👍32👎6
Вышла модель Claude Fable 5 - упрощенная Mythos. Пи*** лимитам - жрет в 2 раза больше Opus
👎15👍9
Что такое Fable 5? Это версия Mythos, которая ограничена с целью безопасности от атак и взломов на основе уязвимостей, которая смогла найти Mythos.
Как уляжется шумиха и сбросится мой недельный лимит - обязательно попробую ее для задач, где Opus проваливался.
Карпаты назвал Fable прорывом, аналогичным Opus 4.5 был в свое время (всего то 6 месяцев прошло).
Кто уже попробовал и ощутил мощь Fable стороны ?
Как уляжется шумиха и сбросится мой недельный лимит - обязательно попробую ее для задач, где Opus проваливался.
Карпаты назвал Fable прорывом, аналогичным Opus 4.5 был в свое время (всего то 6 месяцев прошло).
Кто уже попробовал и ощутил мощь Fable стороны ?
👍11👎7
Зато опять лимиты сбросили, а кто-то именно ради Fable и покупал подписку
#Claude #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎13👍1
Сам Альтман уже признал публично, что стоимость использования ИИ стала «огромной проблемой». И давят на цены не энтузиасты, а корпоративные клиенты. Один из топов Uber рассказал, что компания сожгла весь бюджет 2026 года на агентный ИИ ещё в начале года. В Долине даже завёлся термин
tokenmaxxing - палить максимум токенов, изображая продуктивность, в том числе там, где это вообще не окупается.Мне кажется, это начало разворота. Долгое время все мерились, чья модель умнее. Сейчас вопрос смещается в другую плоскость - сколько денег нужно, чтобы довести задачу до результата. Это хорошо видно по Android Bench от Google. В лидерборде рядом с качеством стоят колонки tokens и cost в долларах за прогон, и высокий балл часто идёт за заметно большие деньги.
Тут есть ловушка, про которую забывают. Дешевле за токен не равно дешевле за результат. Слабая модель чаще промахивается, гоняет агента по кругу и в сумме сжигает больше. Поэтому я не верю в простой исход «все разбежались к тем, кто дешевле». Останется тот, кто даёт стабильно нужный уровень за вменяемую цену и без лишних итераций. А чистая мощность как главная метрика, по-моему, своё уже отжила.
🔗 Источник
#AI #ИИ #OpenAI #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22👎3