Уже второй день как начал активно юзать Manus из за бесплатной недельной подписки и ни разу не пожалел.

Короче это идеальный пример того о чем я говорил выше - сила модели не влияет на результат как ее обвязка.

🔗 Manus - ни в одних бенчмарках не указан как топ. Нигде не хайпится и не рекламируется. Выполняет задачу не хуже чем Codex, местами даже лучше. Я первый раз вижу что модель выдает такие результаты просто потому что у нее грамотно, я бы даже сказал ювелирно настроен процесс работы.

Там сейчас бесплатно дают среднюю и быструю версию, по ощущениям вообще не уступают Terra и Luna в Codex GPT только у вас будет полный безлимит на них. Изначально Манус создан как агент для работы. То есть он подходит для всего. Именно для кодинга он подходит идеально, хотя нигде прям так не позиционируется. Ребята очень советую просто потрогать если еще не пробовали. Теперь буду более серьезно относиться к проектам которые позиционируют себя просто как агенты. Я так понимаю там уже достаточно сильный и конкурентный рыночек сформироваться успел.

Отдельно кайфую с этого щелчка. Когда он заканчивает работу то делает звук щелчка. Это реально ощущается будто ты даешь задание и через пару минут по щелчку получаешь результат. Сука нраица.

Спустя 4 дня делаю обещанный разбор новых моделей:

Как оказалось из коробки мануса, лучше самого мануса ничего не работает. Это максимально "сросшийся" симбиоз модели и обвязки где модель изначально создавали под обвязку или наоборот хз. Но случай уникальный на моей практике. Сразу понятно что там серьезная команда и продуктолог там не зря получает зарплату.

На удивление GLM 5.3 оказалась в итоге значительно сильнее чем я ожидал. Она на прямых сравнениях в одинаковых задачах порвала Fable 5 от антропиков, сделав работы быстрее, сгенерировав меньше токенов, и при этом она сама по себе дешевле. Вот точные цифры разницы в цене: на выходе цена Fable 5 больше чем в 11 раз, на входе — в 7+ раз. При этом GLM у меня для решения задач потратила примерно на 10-15% меньше.

*для справки в задаче было создать с нуля приложение с реферальной системой доступное в web+телеграм web app, c подключением базы данных supabase , регистрациями, авторизацией, логика ежедневных чекинов, балансы токенов, заранее прописаным стеком. То есть у модели есть полный план с правильно прописаной реализацией голого проекта. Ей нужно собрать этот проект по инструкции и после провести результаты тестов. И вот уже на основе того какие результаты тестов + фактическое состояние проекта, я делаю вывод насколько и в чем модель ошиблась или пропустила чтолибо. Я не претендую на то что это какой то явный тест, но конкретно в моей практике работы, мне повзоляет понять разницу модели, когда в одних и тех же условиях я вижу разное исполнение от разных моделей.

Gemini 3.7 вообще понравилось, я бы ее использовал постоянно и скорее всего так и будет когда закончится манус. Она дешевая и реально выполняет роль "рабочей лошадки". Ее преимущество перед другими, это то что когда она заканчивает работу, она явно честно и более точно сразу говорит где результат может не соответствовать ожиданиям. Вообще уникальность или даже преиммущество моделей Gemini именно в том что они в отличие от других ориентированы на то чтобы пониамть что ожидает получить человек и дать ему именно это, а не то что он пишет. Это с одной стороны плюс, а с другой минус. Но зная эту особенность, ее можно всегда использовать в пользу 🙂

Grok 4.6 - так отлично в начале себя показывала. Я уже думал реальо круто, но нет, в итоге спустя несколько дней понял что с ней не так. В общем ее лучше использовать конкретно под определенные четко измеримые задачи. Она вроде бы может в долгое и сложное, но слишком стабильно делает "небольшие ошибки" которые в итоге когда работа затягивается или требует точных пошаговых действий или необходимости в контексте держать много инфы и правильно распорядиться информацией чтобы выдать полезный результат, наличие мелких постоянных ошибок в рассуждениях, на долгой дистанции в конце выдают большое неудовлетворительное расхождение. В общем после его ошибок хочется не отправить новый промпт чтобы исправить что то, а откатить прям нахуй все на один шаг назад.

DeepSeek - такой же дипсик короче. Вот прям как держал свою нишу так и держит. Железобетонная дешевая китайская дистиляция Американских фронтиров. Если бы меня попросили дать самое короткое описание дипсик я бы описал это так:

"DS- отвечаю правду говорю!
Пользователь- откуда ты знаешь что правда?
DS- хрен знает, но отвечаю правда.
(он реально говорит правду)"

Это был аналитический разбор доктора нейротантрических наук и действующего практика транс серфинга виртуальности ❤️

Не дурно я в этом году поработал кодером (даже отдохнуть успел месяц).

Два года назад я не мог сформулировать толком разницу между фронтендом и бэкендом.

Динамичненько 🚬

Вот она новая эра развития AI. Deep Seek выкатили свой вариант создания обвязки моделей.

Главный принцип их идеи - все вокруг самой модели является плагином.

Недавно OpenAI и Anthropic вместе обсуждали публично что индустрии нужно прийти к тому чтобы создать единый формат самих плагинов и скилов для агентов, чтобы они были полностью универсальны и переиспользуемы для всех поделей/обвязок.

И тут наши друзья из поднебесной выкатывают сразу некий привет из будущего. Пока что мало людей в мире понимают насколько это одновременно простое, гениальное и ультракрутое решение.

Я прям двумя руками топлю за то что такой подход станет стандартом всего харнеса, и заложит на практике руками разработчиков по всему миру то что мы будем называть стандартом.

Я пока только изучаю одним глазом, много работы руки не дотягиваются жадно потрогать эту малышку. Я вам гарантирую - пару дней и она будет подо мной 🚬

Знаете почему я уже 13 лет не хожу на работу? Потому что если мне что то интересно, я срать хотел на работу, я занимаюсь тем что мне интересно.

Так вот я все таки все отложил и начал изучать модель агентской обвязки от дипсика из поста выше, и все что сейчас уже наработано в TON для агентского взаимодействия.

И ребята я сижу как в 2022 когда только пришел в TON. У нас есть реально крутая инфраструктура УЖЕ СЕЙЧАС. Нам просто нужно создать этот слой между узлами чтобы все технологии которые уже созданы начали приносить реальную пользу, а не стоять как пыльный Феррари в гараже.

Вот все буквально прямо на глазах срастается - улавливайте мысль:

Дуров Интегрирует в телегу идею что юзер или ID человека в сети может представлять из себя не просто строчку в базе данных, а полноценную цифровую сущность с сотнями подключаемых модулей. То есть он опять на самом деле делает прорывную и крутую идею. Я хрен знает, скорее всего он ее так же криво реализует как многое делал криво до этого, но а может он ее сделает круто как многое делал круто.

В любом случае он в рамках легальных полей учит простых WEB2 юзеров шире воспринимать возможности взаимодействия с цифровым миром, это и создает тот мост, после которого у людей, которые научились в таком формате воспринимать и взаимодействовать с интернетом и вообще цифровой средой,возникнет естественная потребность углублять эти возможности и появится большой спрос на более "изощренные" вариации погружения в сеть. Накладываем сверху хайп и бум нейросетей и получаем что люди могут "придумывать что бы они хотели делать в интернете 24/7", агенты будут это все делать за них, а люди будут участвовать только в той части процесса, которая вызывает у них дофаминовое подкрепление.

Бля как же сука сложно блядь эти мысли разворачивать но это же на виду ну емая, ну возьмите глаза в руки на посмотрите сами.

Поэтому те кто хоронят домейнера, вам нужно хоронить свое умение строить причинно следственные связи. @domainer жди меня на третий день с востока 🚶‍♀️

Я думал сейчас все придется с нуля писать для TON, а оказывается толясик уже нормально так навайбкодил там полноценный MCP готовый.

Все оказалось в 10 раз легче, надо просто брать и делать.

Пффф 🚬

АИРДРОП РАЗДАЮ! или как там это работало мля 😂