Интересная неделя намечается😉

⚡️Новости опенсорса

👉GLM-5.2 ✅ Almost Opus-level

👉Kimi-K3 ✅ Almost Fable-level

👉Qwen-3.8 🔜 2.4T, Expected to beat Opus

👉Deepseek V4 GA 🔜 $0.0028/M Expected to beat Opus

👉Minimax-M3-Pro 🔜 3T, Expected to be Fable-level

👉GLM-5.5 🔜 Expected to beat Opus

Вот и price plan доехал от Qwen Cloud. По современным меркам очень демократичный)

https://www.qwencloud.com/pricing/token-plan

Kimi как обещали зарелизили в опенсурс веса своей самой крупной модели K3 - 2.8T параметров🔥

Осталось домашний комп чуть обновить и можно тестировать

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3

И техрепорт вдогонку
https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/main/k3_tech_report.pdf

Интегрально инсайты из K3: 2.78Т параметров, 896 экспертов, 1M контекст. Под капотом — системная оптимизация на каждом уровне стека:

1️⃣ SiTU-GLU — замена SwiGLU с мягким насыщением активаций. Именно это позволило безопасно масштабировать sparsity до 56× (16 из 896 экспертов). Без этого приёма модель бы просто взорвалась

2️⃣ Quantile Balancing — балансировка нагрузки экспертов за один forward pass через квантили. Полностью убрали auxiliary loss, как следствие чище градиенты, быстрее сходимость

3️⃣ MoonViT-V2 — vision encoder обучен с нуля через next-token prediction. Контрастивный pre-training (SigLIP/CLIP) оказался нестабильным при joint optimization

4️⃣ AgentENV — microVM-песочницы вместо контейнеров для RL. Firecracker VM: checkpoint за 133ms, resume за 49ms, memory overcommit 6.5×51.2 млн sandbox'ов за тренинг

5️⃣ MoonEP — expert parallelism с доказуемой верхней границей redundant-экспертов. Обучение работает 100% времени без остановок на балансировку

🤖 Ищем менеджера проектов в ИИ-стройку

Мы — SberAI, команда, которая строит будущее строительства с помощью искусственного интеллекта. Совмещаем исследования и реальное применение: автоматизируем анализ и составление строительной документации, извлекаем данные из BIM-моделей, создаём генеративные решения для архитектуры и дизайна.
Ищем человека, который сведёт воедино науку, продукт и стройку.

Чем предстоит заниматься
→ Управлять проектами от идеи до внедрения: планировать сроки, ресурсы, риски и зависимости
→ Синхронизировать усилия исследователей (DS, ML-инженеров) и продуктовой команды — переводить научные разработки в рабочие решения
→ Работать с заказчиками из строительной отрасли: понимать их процессы, формализовывать требования, контролировать качество поставки
→ Вести проектную документацию и обеспечивать прозрачность для всех стейкхолдеров
→ Анализировать рынок строительных ИИ-решений: конкуренты, тренды, регуляторика, потребности заказчиков
→ Формулировать бизнес-требования на основе анализа рынка и обратной связи — переводить инсайты в задачи для команды
→ Определять ключевые метрики: технические (точность, скорость инференса), продуктовые (вовлечённость, retention) и бизнесовые (экономия времени, снижение ошибок)
→ Готовить аналитику для руководства: эффективность внедрённых решений, прогнозы, сравнение с рынком

Что важно для нас
✅ Опыт управления проектами в технических командах 3+ лет — желательно в продуктах с ИИ-компонентом или сложной доменной логикой
✅ Понимание жизненного цикла ML-проектов: от сбора данных до production-инференса
✅ Знакомство со строительной отраслью или готовность быстро погружаться: BIM, проектная документация, СП, стадии строительного цикла
✅ Гибкость: умение работать и в условиях исследовательской неопределённости, и в режиме продуктовой поставки
✅ Коммуникация: умение объяснять сложные технические вещи нетехническим стейкхолдерам и наоборот

Откликнуться — пишите в личку Евгении Газарян @jjg26

Вдруг вчера кому-то было мало инсайтов про K3, предлагаю ещё такой коротенький почитать😉

https://sebastianraschka.com/blog/2026/kimi-k3-architecture-notes.html