AI for Devs
⚡️ NVIDIA согласилась купить Hugging Face за $12,9 млрд Если сделка состоится, она станет крупнейшей покупкой в истории NVIDIA. Предыдущий рекорд — Mellanox за $7 млрд. Годовой темп выручки Hugging Face оценивают всего в $150 млн, поэтому цена равна примерно…
⚡️ NVIDIA всё-таки покупает Hugging Face за $12,93 млрд
Неделю назад об этом сообщали источники, а теперь сделку подтвердил сам Дженсен Хуанг.
Вместе с Hugging Face NVIDIA получает платформу с 18 млн разработчиков, 3 млн моделей, 500 тыс. датасетов, 1 млн приложений и 200 тыс. компаний-пользователей.
Напомним, что в конце 2025 года Hugging Face отказала NVIDIA в инвестиции $500 млн при оценке $7 млрд (не хотели одного доминирующего инвестора).
Теперь доминирующий инвестор просто купил всю компанию🤣
@ai_for_devs
Неделю назад об этом сообщали источники, а теперь сделку подтвердил сам Дженсен Хуанг.
Вместе с Hugging Face NVIDIA получает платформу с 18 млн разработчиков, 3 млн моделей, 500 тыс. датасетов, 1 млн приложений и 200 тыс. компаний-пользователей.
Хуанг отдельно пообещал, что Hugging Face останется открытой: любые модели, облака и ускорители, а GPU NVIDIA не станут обязательными. Команда и бренд тоже остаются.
Напомним, что в конце 2025 года Hugging Face отказала NVIDIA в инвестиции $500 млн при оценке $7 млрд (не хотели одного доминирующего инвестора).
Теперь доминирующий инвестор просто купил всю компанию
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤯45😁29👍19🔥8❤4⚡1🤩1
⚡️ OpenAI выпустили GPT-6 Astra: первая модель новой эпохи по версии OpenAI
Сегодня модель получили только избранные участники программы Daybreak.
В ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и API её обещают открыть «в ближайшие дни».
Ждём массового доступа и первых независимых тестов.
@ai_for_devs
Сегодня модель получили только избранные участники программы Daybreak.
В ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и API её обещают открыть «в ближайшие дни».
Цена в API — $10/$50 за миллион входных и выходных токенов, Fast mode — $20/$100.
Astra обходит Fable 5.1 почти в каждом из популярных бенчмарков.
Ждём массового доступа и первых независимых тестов.
@ai_for_devs
2🔥71👍29🤯16🤩7❤6⚡1
⚡️ OpenAI раздаёт сброс лимитов за ожидание Astra
За каждый день без доступа к модели платным пользователям начислят по одному сбросу лимита.
Если раскатка затянется, встретим Astra почти с безлимитом)
@ai_for_devs
За каждый день без доступа к модели платным пользователям начислят по одному сбросу лимита.
Если раскатка затянется, встретим Astra почти с безлимитом)
@ai_for_devs
1🔥88👍28😁16❤6🤯4⚡3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ GPT-6 Astra стала доступна в Codex
В ChatGPT эта же модель называется GPT-6 Pro. На тарифе за $200 дают 200 сообщений GPT-6 Pro в неделю, за $100 — 50.
В Codex на Astra отдельные "плавающие" лимиты, зависящие от уровня подписки.
@ai_for_devs
В ChatGPT эта же модель называется GPT-6 Pro. На тарифе за $200 дают 200 сообщений GPT-6 Pro в неделю, за $100 — 50.
В Codex на Astra отдельные "плавающие" лимиты, зависящие от уровня подписки.
@ai_for_devs
2🤯70🔥35👍21⚡5❤3😁2
⚡️ Astra против Fable 5.1: лучше результат и почти вдвое дешевле
От нового флагмана обычно ждёшь роста возможностей и счёта за использование. У Astra цена токена действительно выросла в 2,5 раза относительно Sol (входные: $4 → $10, выходные: $20 → $50 за миллион токенов).
Но результаты Terminal-Bench 4.0 показывают, почему одного прайса для сравнения моделей недостаточно.
Все три модели работали на максимальном уровне рассуждения:
— Astra: 58,2% решённых задач, 1,5 млрд токенов, $3,3 тыс.
— Fable 5.1: 57,9%, 2,7 млрд токенов, $6,2 тыс.
— Opus 5: 51,8%, 6,5 млрд токенов, $6 тыс.
В итоге токены вдвое дороже, а итоговый счёт почти вдвое меньше) И решённых задач больше😎
@ai_for_devs
От нового флагмана обычно ждёшь роста возможностей и счёта за использование. У Astra цена токена действительно выросла в 2,5 раза относительно Sol (входные: $4 → $10, выходные: $20 → $50 за миллион токенов).
Но результаты Terminal-Bench 4.0 показывают, почему одного прайса для сравнения моделей недостаточно.
Все три модели работали на максимальном уровне рассуждения:
— Astra: 58,2% решённых задач, 1,5 млрд токенов, $3,3 тыс.
— Fable 5.1: 57,9%, 2,7 млрд токенов, $6,2 тыс.
— Opus 5: 51,8%, 6,5 млрд токенов, $6 тыс.
В сравнении с Fable результат практически одинаковый, но Astra использовала в 1,8 раза меньше токенов, а весь прогон обошёлся почти вдвое дешевле!
В итоге токены вдвое дороже, а итоговый счёт почти вдвое меньше) И решённых задач больше
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥87👍30❤13🤯7💯1
AI for Devs
⚡️ Astra против Fable 5.1: лучше результат и почти вдвое дешевле От нового флагмана обычно ждёшь роста возможностей и счёта за использование. У Astra цена токена действительно выросла в 2,5 раза относительно Sol (входные: $4 → $10, выходные: $20 → $50 за…
На RouterAI Astra даже немного дешевле Fable 5.1 по цене токена. А с учётом меньшего расхода токенов разница в стоимости решения задач становится ещё заметнее.
Все флагманские модели доступны без VPN и иностранной карты.
Стоимость миллиона входных / выходных токенов:
— Astra и Astra Pro — 1 125 / 5 628 ₽
— Fable 5.1 — 1 294 / 6 472 ₽
— Opus 5 — 562 / 2 814 ₽
Настройка для Claude Code, OpenCode, Cursor, JetBrains, Cline, и т.д.
Все флагманские модели доступны без VPN и иностранной карты.
Стоимость миллиона входных / выходных токенов:
— Astra и Astra Pro — 1 125 / 5 628 ₽
— Fable 5.1 — 1 294 / 6 472 ₽
— Opus 5 — 562 / 2 814 ₽
Настройка для Claude Code, OpenCode, Cursor, JetBrains, Cline, и т.д.
1👍54🔥14❤11🤯4💯2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Astra прошла все 48 уровней игры «Я не робот»
https://neal.fun/not-a-robot/
Наконец-то можно будет делегировать поиск чёртовых гидрантов😂
@ai_for_devs
https://neal.fun/not-a-robot/
Наконец-то можно будет делегировать поиск чёртовых гидрантов
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁194🔥40👍22🤯15❤7💯1
⚡️ Модель OpenAI следующего поколения решила задачу тысячелетия
Пока мы осваиваем GPT-6 Astra, OpenAI рассказали о следующей внутренней модели. По их словам, она значительно сильнее, а обучение ещё продолжается. Заодно с её помощью, как утверждают в компании, решили математическую проблему, которая оставалась открытой около 90 лет.
На графике результаты на подборке нерешённых математических задач. При сопоставимых затратах вычислений новая модель решает примерно в 2,5 раза больше задач, чем GPT-6 Astra.
Интересно посмотреть, какой прирост будет в кодинге(центрировать div это тебе не хухры-мухры) .
Кстати, на призовой миллион долларов OpenAI претендовать не собираются. Косят под Перельмана)
@ai_for_devs
Пока мы осваиваем GPT-6 Astra, OpenAI рассказали о следующей внутренней модели. По их словам, она значительно сильнее, а обучение ещё продолжается. Заодно с её помощью, как утверждают в компании, решили математическую проблему, которая оставалась открытой около 90 лет.
На графике результаты на подборке нерешённых математических задач. При сопоставимых затратах вычислений новая модель решает примерно в 2,5 раза больше задач, чем GPT-6 Astra.
Для решения проблемы Навье — Стокса собрали 10 тысяч AI-агентов, которые за 88 часов нашли решение. Если совсем просто: есть уравнения, описывающие движение воды и воздуха.
Вопрос: могут ли они из нормального начального состояния прийти к ситуации, где скорость жидкости становится бесконечной?
OpenAI утверждают, что нашли такой сценарий: вихрь сжимается, вытягивается и всё сильнее разгоняется. Опубликовали доказательство и его формальную запись.
Интересно посмотреть, какой прирост будет в кодинге
Кстати, на призовой миллион долларов OpenAI претендовать не собираются. Косят под Перельмана)
@ai_for_devs
1🤯71👍25😁24❤11🔥5
⚡️ DeepSeek V4.1 Flash: почти вдвое больше параметров и на 57% дешевле кэш
DeepSeek выпустили новую Flash. Количество параметров почти удвоили: с 284 до 552 млрд.
По замерам DeepSeek, на Terminal-Bench 4.0 результат вырос с 7% до 31,2%. Для сравнения: у GPT-6 Astra — 57,9%, у Fable 5.1 — 55,8%.
Цены API за миллион токенов — вне пика / в пик:
- Вход: $0,15 / $0,30
- Выход: $0,60 / $1,20
- Чтение из кэша: $0,003 / $0,006
В OpenCode модель уже доступна на подписке за $10 в месяц. Веса модели опубликовали на Hugging Face.
@ai_for_devs
DeepSeek выпустили новую Flash. Количество параметров почти удвоили: с 284 до 552 млрд.
По замерам DeepSeek, на Terminal-Bench 4.0 результат вырос с 7% до 31,2%. Для сравнения: у GPT-6 Astra — 57,9%, у Fable 5.1 — 55,8%.
Основной акцент сделали на экономии кэша, что ощутимо на длинных сессиях, где агент постоянно отправляет уже знакомый модели код и историю работы.
Августовское подорожание кэша почти отыграли назад: вне пика цена вернулась к прежней, в пик осталась вдвое выше.
Цены API за миллион токенов — вне пика / в пик:
- Вход: $0,15 / $0,30
- Выход: $0,60 / $1,20
- Чтение из кэша: $0,003 / $0,006
В OpenCode модель уже доступна на подписке за $10 в месяц. Веса модели опубликовали на Hugging Face.
@ai_for_devs
1👍51🔥17⚡5❤4🤩1
⚡️ Извини, я не могу помочь приготовить нар🐈и
Недавно писали про GLM-5.3 Flash без цензуры и похожие версии Qwen и Gemma. Но как вообще создают такие «анархичные» модели? Что в них меняют, чтобы вместо «извините, я не могу...», всё же получить ответ?
Поэтому за припиской Uncensored могут стоять разные методы и их комбинации.
Откуда берутся отказы, пять способов снять ограничения и примеры «безотказных» моделей — в новой статье на Хабре.
@ai_for_devs
Недавно писали про GLM-5.3 Flash без цензуры и похожие версии Qwen и Gemma. Но как вообще создают такие «анархичные» модели? Что в них меняют, чтобы вместо «извините, я не могу...», всё же получить ответ?
Иногда для этого даже не требуется дообучение, отказы можно сильно ослабить точечной правкой весов.
Когда LLM обучают быть помощником, ей показывают в том числе примеры отказов и поощряют безопасные ответы. Это поведение закрепляется в весах: на определённые запросы модель привыкает отвечать «не могу помочь».
Её можно переучить на примерах прямых ответов. Или изначально обучать базовую модель диалогу на данных без отказов.
Но есть и более любопытный способ, который получил название abliteration.
Работает этот способ следующим образом:
1. Сначала сравнивают внутренние состояния модели на обычных запросах и запросах, вызывающих отказ
2. Затем находят направление, связанное с этим поведением, и правят веса так, чтобы подавить его влияние
3. После этого модель отказывается заметно реже, хотя заново её никто не обучал
Но отказ может исходить не только от самой модели. Ограничения могут быть в разных частях харнесса: системный промпт запрещает определённые действия, входной фильтр блокирует подозрительный запрос, проверка прав не даёт агенту вызвать инструмент, а выходной фильтр скрывает уже готовый ответ. Даже если сама модель готова помочь, её может остановить любой из этих механизмов.
Поэтому за припиской Uncensored могут стоять разные методы и их комбинации.
Откуда берутся отказы, пять способов снять ограничения и примеры «безотказных» моделей — в новой статье на Хабре.
@ai_for_devs
1🔥30👍27😁16❤6👏1
Hugging Face обновили док безопасности на своем сайте после атаки от агентов OpenAI.
https://huggingface.co/security.txt
Теперь ИИ-агентов просят идти на бенчмарк CyberGym вместо попыток взломать сайт🧠
@ai_for_devs
https://huggingface.co/security.txt
Теперь ИИ-агентов просят идти на бенчмарк CyberGym вместо попыток взломать сайт
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁150👍23🔥12❤4🤯3👏1