NVIDIA: $12,93 млрд за Hugging Face.
Главный производитель GPU забирает себе реестр, через который раздаётся весь open-source AI. Три с лишним миллиона моделей, 500 тысяч датасетов, 18 миллионов разработчиков.
NVIDIA клянётся, что её железо не станет обязательным и модели продолжат качаться как раньше. Но когда монополист на ускорителях покупает главный хаб open-source — вопросы появляются сами.
Следим за первыми релизами после сделки.
https://aitoolsrecap.com/Blog/ai-news-september-09-2026
🤔
Главный производитель GPU забирает себе реестр, через который раздаётся весь open-source AI. Три с лишним миллиона моделей, 500 тысяч датасетов, 18 миллионов разработчиков.
NVIDIA клянётся, что её железо не станет обязательным и модели продолжат качаться как раньше. Но когда монополист на ускорителях покупает главный хаб open-source — вопросы появляются сами.
Следим за первыми релизами после сделки.
https://aitoolsrecap.com/Blog/ai-news-september-09-2026
🤔
6 моделей от 0.9B до 375B выложили с потрохами.
IFM — лаборатория, которую запустила MBZUAI — выкатила K2 Horizon: флот из шести моделей (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B, 0.9B), всё под Apache 2.0. Вместе с весами отдали датасеты, промежуточные чекпоинты, код обучения и логи. Самый полный open-source релиз в истории, без дураков.
Флагман 375B-A23B — это MoE с активными ~23B параметрами. Средний 36B-A4B почти дотягивает до плотной 32B за счёт MoVA — роутинг экспертов зашили прямо в attention.
Отдельно едет Uno — LoRA-адаптер, который выдаёт блоки токенов параллельно и разгоняет генерацию примерно в 3 раза без потери качества. Ещё IFM опубликовала аудит собственного reward hacking и честно срезала себе бенчмарк с 70.2% до 66.9%.
Из коробки: vLLM, SGLang, Ollama, железо NVIDIA/AMD/Cerebras.
https://ifm.ai/blog/k2/
🤯
IFM — лаборатория, которую запустила MBZUAI — выкатила K2 Horizon: флот из шести моделей (375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B, 0.9B), всё под Apache 2.0. Вместе с весами отдали датасеты, промежуточные чекпоинты, код обучения и логи. Самый полный open-source релиз в истории, без дураков.
Флагман 375B-A23B — это MoE с активными ~23B параметрами. Средний 36B-A4B почти дотягивает до плотной 32B за счёт MoVA — роутинг экспертов зашили прямо в attention.
Отдельно едет Uno — LoRA-адаптер, который выдаёт блоки токенов параллельно и разгоняет генерацию примерно в 3 раза без потери качества. Ещё IFM опубликовала аудит собственного reward hacking и честно срезала себе бенчмарк с 70.2% до 66.9%.
Из коробки: vLLM, SGLang, Ollama, железо NVIDIA/AMD/Cerebras.
https://ifm.ai/blog/k2/
🤯
Своя нейросеть на телефоне — бесплатно и без облака.
OpenBMB выложила MiniCPM5-2B: 2,5 млрд параметров, Apache 2.0. Первое место среди открытых моделей до 4B в рейтинге Artificial Analysis.
Зачем тебе: не платишь за API и подписки. Квант Q4_K_M весит 1,56 ГБ — спокойно тянет на ноутбуке и телефоне. Контекст 131 тысяча токенов, длинные доки и логи переваривает без нарезки.
Как поставить: качаешь GGUF с Hugging Face и кидаешь в LM Studio или llama.cpp. Минута — и у тебя локальный ассистент, приватный и без цензуры облака.
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
Бонус: открыли не только веса, но и данные с рецептами обучения — можно дообучить под свою задачу. 🤓
OpenBMB выложила MiniCPM5-2B: 2,5 млрд параметров, Apache 2.0. Первое место среди открытых моделей до 4B в рейтинге Artificial Analysis.
Зачем тебе: не платишь за API и подписки. Квант Q4_K_M весит 1,56 ГБ — спокойно тянет на ноутбуке и телефоне. Контекст 131 тысяча токенов, длинные доки и логи переваривает без нарезки.
Как поставить: качаешь GGUF с Hugging Face и кидаешь в LM Studio или llama.cpp. Минута — и у тебя локальный ассистент, приватный и без цензуры облака.
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
Бонус: открыли не только веса, но и данные с рецептами обучения — можно дообучить под свою задачу. 🤓
OpenAI: вышла GPT-6 Astra — самая мощная модель, что они вообще выкатывали.
Впервые модель дошла до уровня Critical по кибербезопасности. Она сама находит неизвестные уязвимости и пишет новые эксплойты — без человека на каждом шаге.
Тебе зачем? Безопаснику — бесплатный пентестер, который копает глубже тебя. Разработчику — сильнейший кодинг-агент. На 54 000 внутренних Codex-задач она получила вдвое меньше флагов за опасное поведение, чем прошлая модель.
Уже доступна в ChatGPT и на Amazon Bedrock.
https://openai.com/index/safety-overview-gpt-6-astra/
🤯
Впервые модель дошла до уровня Critical по кибербезопасности. Она сама находит неизвестные уязвимости и пишет новые эксплойты — без человека на каждом шаге.
Тебе зачем? Безопаснику — бесплатный пентестер, который копает глубже тебя. Разработчику — сильнейший кодинг-агент. На 54 000 внутренних Codex-задач она получила вдвое меньше флагов за опасное поведение, чем прошлая модель.
Уже доступна в ChatGPT и на Amazon Bedrock.
https://openai.com/index/safety-overview-gpt-6-astra/
🤯
Google догнал Claude Opus 5 моделью за $0.75 за миллион токенов.
Gemini 3.8 Flash вышел 2 сентября — уже третий Flash-релиз Google за шесть недель. На DeepSWE v1.1 у него 73.7%, у Claude Opus 5 — 74.0%. Разница 0.3%, а кодинг-задача на SWE стоит $2.36 против $6.46 у GPT-5.6 Sol.
HLE-Verified 54.9%, контекст миллион токенов, до 66K на выходе и 392 токена/сек. Цена $0.75/$3.75 за миллион, но с 1 января удвоится до $1.50/$7.50 — тестить надо сейчас.
Как применить: в AI Studio или через API бери gemini-3.8-flash, для агентного кодинга ставь effort=high — модель сама крутит дополнительные шаги рассуждений и проверяет edge-кейсы.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/
🤯
Gemini 3.8 Flash вышел 2 сентября — уже третий Flash-релиз Google за шесть недель. На DeepSWE v1.1 у него 73.7%, у Claude Opus 5 — 74.0%. Разница 0.3%, а кодинг-задача на SWE стоит $2.36 против $6.46 у GPT-5.6 Sol.
HLE-Verified 54.9%, контекст миллион токенов, до 66K на выходе и 392 токена/сек. Цена $0.75/$3.75 за миллион, но с 1 января удвоится до $1.50/$7.50 — тестить надо сейчас.
Как применить: в AI Studio или через API бери gemini-3.8-flash, для агентного кодинга ставь effort=high — модель сама крутит дополнительные шаги рассуждений и проверяет edge-кейсы.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/
🤯
ElevenLabs за $22/мес можно выкинуть.
VoiceStudio — open-source и полностью локальная замена: клонирование голоса, дубляж видео, транскрибация и аудиокниги в 646 языках. 19 тысяч звёзд на GitHub, 10,7 тысячи только за этот месяц.
Работает на твоём железе, без аккаунта, API-ключа и подписки. 16 движков синтеза, 11 распознавания речи, Windows/macOS/Linux/Docker.
Запуск: ставишь Node и Python, затем git clone, bun install, bun run desktop. Лень ставить — есть Google Colab, тестишь прямо в браузере.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
🤩
VoiceStudio — open-source и полностью локальная замена: клонирование голоса, дубляж видео, транскрибация и аудиокниги в 646 языках. 19 тысяч звёзд на GitHub, 10,7 тысячи только за этот месяц.
Работает на твоём железе, без аккаунта, API-ключа и подписки. 16 движков синтеза, 11 распознавания речи, Windows/macOS/Linux/Docker.
Запуск: ставишь Node и Python, затем git clone, bun install, bun run desktop. Лень ставить — есть Google Colab, тестишь прямо в браузере.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
🤩
Твой текст пахнет ChatGPT. Читается за секунду — эти «стоит отметить» и ровные списки из трёх пунктов.
Humanizer переписывает так, будто писал человек, — не меняя смысла. Имена, цифры и цитаты не выдумывает: если детали не хватает, спросит, а не досочинит.
Фишка — подстройка под твой голос. Вставляешь 2-3 абзаца своего текста, и он копирует твой ритм, слова и даже тире.
Ставится за минуту в Claude Code или Codex: npx skills add blader/humanizer --global, потом /humanizer и вставляешь текст.
45,5k звёзд, за сутки почти тысяча.
https://github.com/blader/humanizer
🤔
Humanizer переписывает так, будто писал человек, — не меняя смысла. Имена, цифры и цитаты не выдумывает: если детали не хватает, спросит, а не досочинит.
Фишка — подстройка под твой голос. Вставляешь 2-3 абзаца своего текста, и он копирует твой ритм, слова и даже тире.
Ставится за минуту в Claude Code или Codex: npx skills add blader/humanizer --global, потом /humanizer и вставляешь текст.
45,5k звёзд, за сутки почти тысяча.
https://github.com/blader/humanizer
🤔
1 100 токенов в секунду. Inception выкатил Mercury 2.5 — самую быструю reasoning-модель в проде.
Это diffusion-LLM: генерит текст не токен за токеном, а параллельно, поэтому так летает. Контекст вырос со 128K до 260K, добавили нативный tool use и JSON-режим.
Цена: $0.20 вход / $0.75 выход за миллион токенов. На старте ещё скидка 80% — получается $0.04 / $0.15. Для сравнения, у Opus 5 вход стоит $5.
Затестить бесплатно: на platform.inceptionlabs.ai дают 100 миллионов токенов на пробу. Модель уже на Inception API, OpenRouter и Baseten.
https://platform.inceptionlabs.ai
🤯
Это diffusion-LLM: генерит текст не токен за токеном, а параллельно, поэтому так летает. Контекст вырос со 128K до 260K, добавили нативный tool use и JSON-режим.
Цена: $0.20 вход / $0.75 выход за миллион токенов. На старте ещё скидка 80% — получается $0.04 / $0.15. Для сравнения, у Opus 5 вход стоит $5.
Затестить бесплатно: на platform.inceptionlabs.ai дают 100 миллионов токенов на пробу. Модель уже на Inception API, OpenRouter и Baseten.
https://platform.inceptionlabs.ai
🤯
7,4 млрд токенов в месяц — бесплатно.
FreeLLMAPI сложил бесплатные тиры 34 провайдеров — Google, Groq, Mistral, Cerebras и остальные — в один OpenAI-совместимый /v1 эндпоинт. Итого 635 бесплатных эндпоинтов, 474 семейства моделей.
Отдельно каждый free tier — игрушка, а вместе это 7,4 млрд токенов рабочего инференса в месяц. Роутер сам выбирает модель под запрос и переезжает на следующего провайдера, когда упёрся в rate limit.
Настройка — две строки: указываешь base_url на локальный сервер и свой ключ, дальше старый OpenAI-код работает без переписывания. Минус подписка на API, пока тестишь идеи.
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
🤯
FreeLLMAPI сложил бесплатные тиры 34 провайдеров — Google, Groq, Mistral, Cerebras и остальные — в один OpenAI-совместимый /v1 эндпоинт. Итого 635 бесплатных эндпоинтов, 474 семейства моделей.
Отдельно каждый free tier — игрушка, а вместе это 7,4 млрд токенов рабочего инференса в месяц. Роутер сам выбирает модель под запрос и переезжает на следующего провайдера, когда упёрся в rate limit.
Настройка — две строки: указываешь base_url на локальный сервер и свой ключ, дальше старый OpenAI-код работает без переписывания. Минус подписка на API, пока тестишь идеи.
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
🤯
Своя нейросеть на телефоне — бесплатно и без облака.
OpenBMB выложила MiniCPM5-2B: 2,5 млрд параметров, Apache 2.0. Первое место среди открытых моделей до 4B в рейтинге Artificial Analysis.
Зачем тебе: не платишь за API и подписки. Квант Q4_K_M весит 1,56 ГБ — спокойно тянет на ноутбуке и телефоне. Контекст 131 тысяча токенов, длинные доки и логи переваривает без нарезки.
Как поставить: качаешь GGUF с Hugging Face и кидаешь в LM Studio или llama.cpp. Минута — и у тебя локальный ассистент, приватный и без цензуры облака.
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
Бонус: открыли не только веса, но и данные с рецептами обучения — можно дообучить под свою задачу. 🤓
OpenBMB выложила MiniCPM5-2B: 2,5 млрд параметров, Apache 2.0. Первое место среди открытых моделей до 4B в рейтинге Artificial Analysis.
Зачем тебе: не платишь за API и подписки. Квант Q4_K_M весит 1,56 ГБ — спокойно тянет на ноутбуке и телефоне. Контекст 131 тысяча токенов, длинные доки и логи переваривает без нарезки.
Как поставить: качаешь GGUF с Hugging Face и кидаешь в LM Studio или llama.cpp. Минута — и у тебя локальный ассистент, приватный и без цензуры облака.
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
Бонус: открыли не только веса, но и данные с рецептами обучения — можно дообучить под свою задачу. 🤓
Один браузер на двоих: ты и твой AI-агент — без драки за вкладки.
ego-lite — Chromium-браузер, где Claude Code, Codex или Cursor гоняют задачи в изолированных «спейсах». Твои вкладки при этом остаются твоими.
Фишка: агент наследует твои реальные логины и сессии. Старые тулзы вроде browser-use гоняют агента в отдельном пустом браузере — куки не переносятся, и вы дерётесь за одни и те же вкладки.
7,5k звёзд на GitHub, задачи выполняются быстрее и на меньшем числе токенов. Ставится одной командой:
npx skills add citrolabs/ego-lite
https://github.com/citrolabs/ego-lite 👀
ego-lite — Chromium-браузер, где Claude Code, Codex или Cursor гоняют задачи в изолированных «спейсах». Твои вкладки при этом остаются твоими.
Фишка: агент наследует твои реальные логины и сессии. Старые тулзы вроде browser-use гоняют агента в отдельном пустом браузере — куки не переносятся, и вы дерётесь за одни и те же вкладки.
7,5k звёзд на GitHub, задачи выполняются быстрее и на меньшем числе токенов. Ставится одной командой:
npx skills add citrolabs/ego-lite
https://github.com/citrolabs/ego-lite 👀
Tencent открыл Hy4 — 770 млрд параметров, контекст больше миллиона токенов.
Весь твой репозиторий целиком влезает в один запрос. Модель видит проект, а не отдельный файл: понимает, планирует, отлаживает на длинных задачах.
По внутренней оценке на 203 инженерных задачах — 2.99 из 4, чуть выше GLM-5.3 (2.92) и Kimi K3 (2.94).
А ещё по одной фразе собирает играбельный прототип игры и сама разогнала свой инференс на 31.8%.
Затестить можно в CodeBuddy или WorkBuddy, через API $0.834 за миллион входных токенов. Веса открыты, на OpenRouter уже лежит.
https://www.tencent.com/tencent-releases-and-open-sources-tencent-hy4-preview/
🤯
Весь твой репозиторий целиком влезает в один запрос. Модель видит проект, а не отдельный файл: понимает, планирует, отлаживает на длинных задачах.
По внутренней оценке на 203 инженерных задачах — 2.99 из 4, чуть выше GLM-5.3 (2.92) и Kimi K3 (2.94).
А ещё по одной фразе собирает играбельный прототип игры и сама разогнала свой инференс на 31.8%.
Затестить можно в CodeBuddy или WorkBuddy, через API $0.834 за миллион входных токенов. Веса открыты, на OpenRouter уже лежит.
https://www.tencent.com/tencent-releases-and-open-sources-tencent-hy4-preview/
🤯
−54% кода за те же задачи. Скилл ponytail заставляет AI-агента думать как самый ленивый сеньор.
Знаешь такого: понтайл, овальные очки, в компании дольше, чем система контроля версий. Показываешь ему 50 строк — он молча заменяет их одной.
Бенчмарк на реальном репо FastAPI + React, 12 задач, Haiku 4.5: −54% строк, −22% токенов, −20% стоимости, −27% времени. И 100% безопасно — голый промпт «пиши однострочники» ломает один тест из двадцати.
Просишь date picker — агент ставит flatpickr, обёртку, стили и лекцию про таймзоны. С ponytail остаётся одна строка: <input type="date">.
Ставится одной командой: npx skills add DietrichGebert/ponytail --agent claude-code. Заходит в Claude Code, Codex и Cursor.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail 🤓
Знаешь такого: понтайл, овальные очки, в компании дольше, чем система контроля версий. Показываешь ему 50 строк — он молча заменяет их одной.
Бенчмарк на реальном репо FastAPI + React, 12 задач, Haiku 4.5: −54% строк, −22% токенов, −20% стоимости, −27% времени. И 100% безопасно — голый промпт «пиши однострочники» ломает один тест из двадцати.
Просишь date picker — агент ставит flatpickr, обёртку, стили и лекцию про таймзоны. С ponytail остаётся одна строка: <input type="date">.
Ставится одной командой: npx skills add DietrichGebert/ponytail --agent claude-code. Заходит в Claude Code, Codex и Cursor.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail 🤓
Xiaomi: триллион параметров и 1000 токенов/с — бесплатно, open-source.
Xiaomi выложил MiMo-V2.5-Pro под MIT-лицензией: 1,02 трлн параметров, 42 млрд активных, контекст 1 млн токенов. Коммерческое использование и дообучение — свободно.
В паре с движком TileRT модель впервые в истории выдаёт больше 1000 токенов/с на триллионе параметров.
И это №1 среди open-source на GDPVal-AA и ClawEval.
Как попробовать: качаешь веса на Hugging Face, либо забираешь часть из 100 триллионов бесплатных токенов — Xiaomi раздаёт их всем в течение 30 дней.
https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/
🤯
Xiaomi выложил MiMo-V2.5-Pro под MIT-лицензией: 1,02 трлн параметров, 42 млрд активных, контекст 1 млн токенов. Коммерческое использование и дообучение — свободно.
В паре с движком TileRT модель впервые в истории выдаёт больше 1000 токенов/с на триллионе параметров.
И это №1 среди open-source на GDPVal-AA и ClawEval.
Как попробовать: качаешь веса на Hugging Face, либо забираешь часть из 100 триллионов бесплатных токенов — Xiaomi раздаёт их всем в течение 30 дней.
https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/
🤯
GPT-6 Astra прошёл Portal сам — 24 часа и $571.
Чувак cozyblaze посадил новую модель OpenAI играть в Portal. Не текстовую версию, а полноценный 3D-шутер с головоломками. Без гайдов и скриптов.
Astra через MCP смотрела скриншоты, позицию и угол камеры, решала куда идти и жала кнопки. Итог: 23 часа 43 минуты, 3336 вызовов, дошли до титров. Токенов на $571 по прайсу, но у него была подписка Codex Pro за $200 в месяц.
Код, контроллер и патч SourcePauseTool — на GitHub, можно повторить. cozyblaze не парится: «это худшая модель, которую мы когда-либо получим».
https://github.com/cozyblaze/portal-agent
😬
Чувак cozyblaze посадил новую модель OpenAI играть в Portal. Не текстовую версию, а полноценный 3D-шутер с головоломками. Без гайдов и скриптов.
Astra через MCP смотрела скриншоты, позицию и угол камеры, решала куда идти и жала кнопки. Итог: 23 часа 43 минуты, 3336 вызовов, дошли до титров. Токенов на $571 по прайсу, но у него была подписка Codex Pro за $200 в месяц.
Код, контроллер и патч SourcePauseTool — на GitHub, можно повторить. cozyblaze не парится: «это худшая модель, которую мы когда-либо получим».
https://github.com/cozyblaze/portal-agent
😬
Одна фотка → минута 1440p видео, где камеру двигаешь ты.
Fei-Fei Li и World Labs выкатили Atlas — world model, который понимает 3D нативно. Камеру он берёт как геометрию (траекторию), а не как текст «медленно лети влево», поэтому кадр слушается на 100%.
Из 2–3 фото комнаты Atlas собирает настоящую 3D-сцену — point cloud и Gaussian splats, а не плоский клип. Люди предпочли его камеру Gemini Omni Flash в 81% и Seedance 2.5 в 94% случаев.
Зачем тебе: VFX и играм — переснять ракурс готового видео, роботам — прогнать комнату в симуляции до покупки железа. Сейчас early access: просишь доступ по форме, попутно крутишь их Marble бесплатно.
https://worldlabs.ai/blog/atlas
🤯
Fei-Fei Li и World Labs выкатили Atlas — world model, который понимает 3D нативно. Камеру он берёт как геометрию (траекторию), а не как текст «медленно лети влево», поэтому кадр слушается на 100%.
Из 2–3 фото комнаты Atlas собирает настоящую 3D-сцену — point cloud и Gaussian splats, а не плоский клип. Люди предпочли его камеру Gemini Omni Flash в 81% и Seedance 2.5 в 94% случаев.
Зачем тебе: VFX и играм — переснять ракурс готового видео, роботам — прогнать комнату в симуляции до покупки железа. Сейчас early access: просишь доступ по форме, попутно крутишь их Marble бесплатно.
https://worldlabs.ai/blog/atlas
🤯
Google выложил в опенсорс агента, который сам управляет твоим Android-телефоном.
Пишешь обычным языком «открой карты, построй маршрут, включи YouTube» — ARTEMIS сам нажимает, свайпает и доводит сценарий до конца. На бенчмарке AndroidWorld он закрывает 99%+ из 100+ многошаговых задач в 20+ приложениях.
Такое раньше умели только платные тулзы для QA-команд. Теперь бесплатно: Apache-2.0, Python 3.12+, твой телефон по USB-отладке или эмулятор.
Подключается через MCP к Codex, Claude Code и Antigravity, работает с Gemini, Claude, GPT-4o, Qwen-VL. То есть агент пишет тебе код — и тут же проверяет его на реальном девайсе.
https://github.com/google/artemis
Бери и тестируй, пока горячее. 🤓
Пишешь обычным языком «открой карты, построй маршрут, включи YouTube» — ARTEMIS сам нажимает, свайпает и доводит сценарий до конца. На бенчмарке AndroidWorld он закрывает 99%+ из 100+ многошаговых задач в 20+ приложениях.
Такое раньше умели только платные тулзы для QA-команд. Теперь бесплатно: Apache-2.0, Python 3.12+, твой телефон по USB-отладке или эмулятор.
Подключается через MCP к Codex, Claude Code и Antigravity, работает с Gemini, Claude, GPT-4o, Qwen-VL. То есть агент пишет тебе код — и тут же проверяет его на реальном девайсе.
https://github.com/google/artemis
Бери и тестируй, пока горячее. 🤓
35B открытая модель сравнялась с Claude Fable 5 на финансовых задачах.
Apodex выкатил 1.1 — агентную модель, которая сама доводит длинную работу до конца: открывает CSV, гоняет анализ, проверяет собственные выводы, а не останавливается на текстовом отчёте.
Главное — Mini-версия на 35B лежит в открытых весах под Apache-2.0. На бенчмарке FrontierFinance она набрала 50.2 против 49.2 у Claude Fable 5. Локальная бесплатная модель почти не уступает модели за $200/мес.
Контекст 262K, база — Qwen3.5-35B-A3B. Запускается одной командой:
vllm serve apodex/Apodex-1.1-mini
Рядом открытый фреймворк FrontierAgent — ReAct и Agent Team прямо в терминале.
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini
🤯
Apodex выкатил 1.1 — агентную модель, которая сама доводит длинную работу до конца: открывает CSV, гоняет анализ, проверяет собственные выводы, а не останавливается на текстовом отчёте.
Главное — Mini-версия на 35B лежит в открытых весах под Apache-2.0. На бенчмарке FrontierFinance она набрала 50.2 против 49.2 у Claude Fable 5. Локальная бесплатная модель почти не уступает модели за $200/мес.
Контекст 262K, база — Qwen3.5-35B-A3B. Запускается одной командой:
vllm serve apodex/Apodex-1.1-mini
Рядом открытый фреймворк FrontierAgent — ReAct и Agent Team прямо в терминале.
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini
🤯
Prime Intellect: агент, который сам себя допиливает. MIT, бесплатно.
Те, кто делал PRIME-RL, выкатили Prime Agent — кодинг-агент на архитектуре RLM. Контекст тут переменная, а сабагенты вызываются как функции прямо из Python-репла.
Главное: команда /refine смотрит твой сеанс и сама правит себе харнесс — навыки, память, промпты. По их бенчам — выше уровня человека на ARC-AGI-3.
Ставится одной командой:
curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh
Затестить вечером вместо Claude Code — вдруг реально сам допилит проект.
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
🤯
Те, кто делал PRIME-RL, выкатили Prime Agent — кодинг-агент на архитектуре RLM. Контекст тут переменная, а сабагенты вызываются как функции прямо из Python-репла.
Главное: команда /refine смотрит твой сеанс и сама правит себе харнесс — навыки, память, промпты. По их бенчам — выше уровня человека на ARC-AGI-3.
Ставится одной командой:
curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh
Затестить вечером вместо Claude Code — вдруг реально сам допилит проект.
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
🤯
Кодинг-агент на полной автономии — а ноутбук и пароли в безопасности.
Eclipse Enclave: open-source песочница, где каждый агент живёт в своём Docker-контейнере — своя файловая система, свой сетевой шлюз. Включил Claude Code без «Approve» — а он физически не дотянется до домашки, ключей и продовой базы.
Из коробки 6 агентов: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Theia AI, Pi, Mistral Vibe. MIT, работает на Linux, macOS и Windows через WSL2.
Схема на день: git worktree на ветку → cd → команда enclave. Один бранч — одна папка — один агент, ноль коллизий.
github.com/eclipse-enclave/enclave 😎
Eclipse Enclave: open-source песочница, где каждый агент живёт в своём Docker-контейнере — своя файловая система, свой сетевой шлюз. Включил Claude Code без «Approve» — а он физически не дотянется до домашки, ключей и продовой базы.
Из коробки 6 агентов: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Theia AI, Pi, Mistral Vibe. MIT, работает на Linux, macOS и Windows через WSL2.
Схема на день: git worktree на ветку → cd → команда enclave. Один бранч — одна папка — один агент, ноль коллизий.
github.com/eclipse-enclave/enclave 😎