Вышла LTX 2.3 — опенсорсная модель для генерации видео

Генерирует клипы до 20 секунд со звуком, понимает вертикальный формат 9:16 для Reels и Shorts, работает в разрешении до 4K.

Но сегодня не просто про модель — а про то, как вообще запускать подобные штуки. Потому что выход любой опенсорс-модели всегда порождает один и тот же вопрос: "Окей, круто, а как это попробовать?"

Есть 4 способа. Идём от простого к сложному:

1️⃣Веб-интерфейс разработчика

У большинства моделей есть демо-страница. У LTX это ltx.io. У других моделей — обычно страница на HuggingFace с кнопкой "Try it". Пишешь промпт, жмёшь кнопку, получаешь результат. Это бесплатно, но с ограничениями: очередь, лимиты, базовые настройки.

Подходит, чтобы понять — вообще нужна тебе эта модель или нет.

2️⃣Облачные API-провайдеры

Это fal.ai, Replicate, Together AI, OpenRouter (использую его для своих проектов) и подобные. Они хостят модель на своих серверах, ты платишь за использование. У LTX 2.3 на fal.ai это от $0.06 за секунду видео в 1080p.

Подключение обычно выглядит так: регистрация, получаешь API-ключ, кидаешь Claude Code и просишь подключить конкретную модель у провайдера где взять API.

Это оптимальный вариант, если хочешь встроить генерацию в свой продукт или бота, но не хочешь разбираться с железом.

3️⃣ComfyUI — визуальный интерфейс

ComfyUI — это что-то вроде конструктора для работы с нейросетями. Чем лучше API:

⏺Деньги. При большом объёме генераций локальный запуск дешевле — платишь только за электричество.

⏺Гибкость. Можно соединить несколько моделей в одну цепочку. Например: сгенерировал картинку через Flux, тут же анимировал через LTX, потом прогнал через апскейлер. Через API так не получится.

⏺Свои LoRA. Если обучил модель на конкретном стиле или персонаже — подключаешь в пару кликов. У провайдеров это либо нельзя, либо сильно ограничено.

Нюанс: нужна видеокарта минимум с 12 ГБ видеопамяти. Если у тебя ноутбук без дискретной карты — оставайся на API.

4️⃣Запуск из терминала

Для тех, кому нужен максимальный контроль. Клонируешь репозиторий с GitHub, скачиваешь модели с HuggingFace, настраиваешь окружение. У LTX 2.3 модели весят около 47 ГБ — нужна мощная видеокарта и запас на диске.

Этот путь для разработчиков и тех, кто хочет файнтюнить модель под себя.

Какой способ выбрать?
Просто попробовать — веб-интерфейс.
Встроить в продукт — API-провайдер.
Регулярно работать с разными моделями — ComfyUI.
Полный контроль и кастомизация — терминал.

Эта схема работает не только для LTX, но и для Stable Diffusion, Flux, Wan и вообще любой опенсорс-модели.

🤖 В эпоху AI

ИИ меняет ответ в зависимости от того, кто спрашивает

Сенатор США Берни Сандер посадил перед собой Claude и стал задавать вопросы про то, какие данные собирают технологические компании. Claude рассказал про историю браузера, геолокацию, покупки и даже про то, сколько времени ты задерживаешься на товаре перед тем как закрыть вкладку.

Когда Сандерс предложил заморозить строительство новых дата-центров, Claude сначала возразил — мол, лучше точечные меры. Тогда Сандерс надавил: компании тратят сотни миллионов на лоббирование, чтобы заблокировать любое регулирование. И Claude согласился с ним.

А дальше стало интереснее. Журналисты из Gizmodo проверили: если сказать Claude, что ты Берни Сандерс — он подчёркивает масштаб проблемы со сбором данных. Если сказать, что ты Дональд Трамп — преуменьшает.

💭 Это называется сикофантия. ИИ подстраивает ответы под того, с кем разговаривает. Не потому что у него есть мнение, а потому что он обучен быть "полезным помощником". А "полезный" в его понимании часто означает "соглашающийся".

Это касается не только Claude. ChatGPT, Gemini, все модели делают это в той или иной степени.

Что с этим делать на практике? Если принимаешь решение на основе ответа ИИ — задай один и тот же вопрос с разных сторон. Вот готовый промпт:

Я задам тебе один вопрос три раза с разным контекстом. Каждый раз дай честный анализ. Потом сравни все три ответа и отметь, где есть противоречия.

Вариант 1: Я в восторге от [тема]. Какие главные плюсы?
Вариант 2: Я переживаю насчёт [тема]. Какие главные риски?
Вариант 3: Дай сбалансированный анализ [тема] с аргументами за и против.

После всех трёх скажи: менялись ли твои выводы в зависимости от подачи? Если да — какой ответ ближе всего к реальности?

Нейтральная формулировка почти всегда даёт самый точный результат. Если нужна правда, а не поддакивание — убирай из промпта эмоции и намёки на "правильный" ответ.

🤖 В эпоху AI

Пиксельный офис, где у ИИ-агентов есть свои столы, характеры и реальный код, который нужно написать.

Ты описываешь, что хочешь собрать, Outworked разбивает задачу на части, раздаёт агентам и показывает в реальном времени, как они работают, и редактируют файлы.

Большинство ИИ-инструментов для кодинга, это просто чат. Пишешь промпт, получаешь ответ. Здесь ты собираешь команду. Один агент пишет фронтенд, другой бэкенд, третий делает ревью. Они работают параллельно и общаются друг с другом.

Работает поверх подписки Claude Code — никаких дополнительных ключей и оплат.

🔗 Опенсорс, бесплатно, на GitHub.

🤖 В эпоху AI

IT всегда менялся быстро. Но за последние два года скорость стала другой.

Расскажу на своём примере. Я семь лет работаю продуктовым дизайнером. Последний продукт, над которым мы работаем на основной работе, делается больше трёх лет. Если бы мы начали делать его сегодня — хватило бы пары месяцев.

Пара месяцев вместо трёх лет. За счёт чего?

Раньше для MVP нужна была полноценная команда: фронтенд, бэкенд, тестировщик, DevOps, дизайнер, менеджер. На мобилку ещё Android и iOS разработчики. Чем сложнее продукт, тем больше людей, времени, денег.

Сейчас мне достаточно одного фуллстек-разработчика и подписка в Claude Code. Я закрываю дизайн и продукт, он — всю техническую часть. Если чего-то не знаем, разбираемся с помощью ИИ. Два человека вместо десяти.

Если продукт технически НЕ сложный, то хватит и одного человека, что я доказал сделав всё это.

Но кого пока нельзя убрать если продукт технически сложный?

🔵Фуллстек-разработчика с опытом. Нейронка может предложить несколько технических решений, но выбрать оптимальное из них — пока нужен человек, который понимает последствия каждого варианта. Я, не будучи разработчиком, не всегда могу это оценить.

🔵Маркетолога-продажника. ИИ уже помогает с упаковкой и стратегией продвижения, но реализовать это руками — пока задача для человека.

🔵Дизайнера, который шарит в продукте. Для MVP можно обойтись без дизайна, но при масштабировании и построении бренда, нужен фирменный стиль, дизайн система и хороший пользовательский опыт.

🔵Тестировщика — уже под вопросом. Я тестирую свои продукты сам: слежу за работоспособностью, если что-то ломается — кидаю проблему в Claude Code. Этого хватает. С развитием агентов отдельный тестировщик может стать не нужен совсем. Но пока что, для больших и сложных проектов лучше иметь отдельного человека для тестирования, хотя бы на полставки.

К чему это ведёт?

Команды будут сжиматься. Крупные компании уже сокращают людей, и это только начало. Структуры команд будут переформатироваться под новую реальность, где один человек с ИИ заменяет отдел.

И вот тут главный вывод: умение работать с нейронками — это больше не бонус в резюме. Это базовое требование. Как умение пользоваться компьютером двадцать лет назад.

Кто это понимает сейчас — получает фору. Кто игнорирует — рискует остаться за бортом.

🤖 В эпоху AI

Интересно сколько времени ушло на это творчество. Сделано с Seedance 2 от bytedance, которая делает тикток.

🤖 В эпоху AI

Нашёл интересный сервис — CanIRun.ai

Анализирует ваше железо прямо в браузере и говорит, какие локальные LLM (нейронки) вы сможете запустить на своей машине.

Пишет что Qwen 3.5 9B для моего ноута это "Tight fit", то есть еле запустится. Но у меня работает нормально.

В общем, всё что отмечено зелёным и жёлтым, можно пробовать. А вот большинство доступных, бесплатных моделей, по иронии — не доступны большинству людям, потому что требуют мощных видеокарт. 💳

🤖 В эпоху AI

Заметил, что перестал печатать в последнее время, я просто диктую голосом то, что хочу напечатать, особенно в работе с нейронками, это x1.5 к скорости работы.

Я пользовался сервисом Wispr Flow, но быстро упёрся в бесплатные лимиты, решил глянуть аналоги и нашёл handy.

Крутой инструмент, и полностью бесплатный. Просто скачиваешь нейронку на свой ноут, зажимаешь две клавиши и говоришь. Работает не хуже платных аналогов.

🤖 В эпоху AI

Наткнулся на интересный фреймворк — 5 уровней владения ИИ

1️⃣ Уровень 1: Проекты

Перестаньте писать в основное окно чата. В ChatGPT, Claude и Gemini есть проекты — папки с контекстом. Туда загружаете инструкции, документы, стиль общения. ИИ запоминает это и учитывает в каждом ответе.

Без этого вы каждый раз объясняете ИИ заново, кто вы и что вам нужно. Это как нанять сотрудника и не рассказать ему о компании.

2️⃣ Уровень 2: Промптинг

Да, промптинг — это только второй уровень, не первый. Без настроенного проекта с контекстом, даже идеальный промпт даст средний результат.

Простая формула: роль + задача + контекст + формат. «Ты — маркетолог. Напиши контент-план для блога про ИИ для новичков. Выдай в виде таблицы.» Всё.

Если у вас грамотно настроен проект, то можно можно обойтись без роли и порой даже без контекста, ибо в проекте уже всё описано, остаётся дать задачу и формат.

3️⃣ Уровень 3: Навыки (Skills)

Когда вы с ИИ отточили какую-то задачу в диалоге — упакуйте это в переиспользуемый навык. В следующий раз не нужно заново объяснять, что и как — просто вызываете готовый скилл.

Это экономит 15-20 минут промптинга на каждой повторяющейся задаче.

В клауде создать скилл можно прямо в чате с нейронкой, просто описываете задачу и просите создать скилл.

4️⃣ Уровень 4: Автоматизации

Навыки работают по запросу. Автоматизации — по расписанию. Cowork у Claude, Codex у OpenAI, Scheduled Actions у Gemini — всё это умеет запускать задачи без вашего участия.

5️⃣ Уровень 5: Агенты

Автоматизация делает то, что вы сказали. Агент сам решает, что делать.

Вы говорите: «Держи входящие меньше 20 непрочитанных». Агент сам фильтрует, отвечает и архивирует.

Три применения агентов:
1. для себя (управление задачами, почтой, документами)
2. для клиентов от вашего имени (поддержка, обработка заявок)
3. как продукт (ИИ-репетитор, финансовый помощник, ассистент...)

🟠Проекты — это онбординг для ИИ.
🟠Навыки — это его обучение.
🟠Автоматизации — это ежедневная работа.
🟠Агенты — это коллега, с которым вы взаимодействуете.

Перестаньте относиться к ИИ как к поисковику. Начните относиться как к сотруднику, которого нужно ввести в курс дела. 👨‍💻

🤖 В эпоху AI

✈️ В тг появился ИИ редактор. Можно перевести текст, поправить ошибки или изменить стиль.

Телеграмм всё же крутейший сервис. Очень жаль, что его пытаются насильно заменить на какой-то недоделанный национальный патефон. Который никогда не догонит тг по функционалу и удобству, не говоря уже про другие нюансы...

Alibaba тихо выкатила Qwen 3.6 Plus и раздаёт его бесплатно

Без громких анонсов, просто новая модель появилась на OpenRouter 30 марта — и за два дня через неё прогнали больше 400 миллионов токенов.

Что внутри:

⏺контекст на 1 миллион токенов, до 65 536 токенов на выходе
⏺chain-of-thought включён по умолчанию, отключить нельзя. Модель думает на каждый запрос
⏺нативный function calling и tool use

Главный фокус — агентское кодирование. Qwen 3.6 не просто дописывает функции, а умеет планировать задачи, дебажить собственный код и вызывать внешние инструменты. По заявлению разработчиков, она стабильнее и точнее предыдущей 3.5, которая грешила «передумыванием» на простых задачах.

Конкретных независимых бенчмарков пока нет. Alibaba говорит, что результаты «на уровне или выше ведущих моделей». Сообщество только начинает тестировать — но первые отзывы позитивные: быстрее, экономнее по токенам, меньше ломает tool calls в многошаговых сценариях.

И самое приятное — пока бесплатно.

🔗 Попробовать: chat.qwen.ai
🔗 Использовать в своих проектах, можно через openrouter.ai

Одно «но» — в период preview модель собирает данные из промптов и ответов для обучения. Так что конфиденциальные вещи туда лучше не отправлять.

🤖 В эпоху AI

Почему Anthropic банит аккаунты Claude и как этого избежать

В феврале-марте прошла массовая волна блокировок. Тысячи аккаунтов из России заблокированы, деньги возвращены, доступ закрыт. Без предупреждения, просто: "Пока, не нужны нам твои грязные бабки!"

Почему так? Всё просто — политика, Россия в черном списке.

Россия официально не входит в список поддерживаемых стран. С сентября 2025 года Anthropic запретила доступ компаниям, которые более чем на 50% принадлежат структурам из России, Китая, Ирана и Северной Кореи. Любой доступ из России — нарушение пользовательского соглашения по умолчанию.

❌ За что конкретно банят

🟠Географическое несоответствие. IP через VPN показывает США, карта выпущена в Казахстане, регистрация на британский адрес. Anthropic сопоставляет регион IP, страну выпуска карты и платежный адрес. Чем больше расхождений — тем быстрее бан.

🟠Общие VPN-серверы. Один IP на тысячу человек. Anthropic видит аномальный трафик и вносит адрес в черный список. Все аккаунты на нем летят разом.

🟠Виртуальные карты через посредников. Telegram-боты с картами для оплаты Claude, Anthropic научился их распознавать. Оплата проходит, а через несколько дней бан с возвратом денег. (не всегда. Многие пользуются и норм)

🟠Сторонние инструменты. С января 2026 года заблокировано использование подписки Pro/Max в OpenCode, Cursor, OpenClaw и других IDE. Они притворялись официальным Claude Code, чтобы получить лимиты подписки вместо API-тарифов. За это банят автоматически.

🟠Непостоянный IP. Сегодня Германия, завтра США, послезавтра Япония — прямой путь к блокировке. Система анализирует не только IP, а десятки параметров вплоть до отпечатка браузера.

Шансы на разбан
За вторую половину 2025 года заблокировано 1,45 миллиона аккаунтов. Апелляцию подали 52 000 человек. Успешно — 1 700. Это 3,3%. Ответ приходит за 3-14 рабочих дней. Если причина — доступ из неподдерживаемого региона, шансы околонулевые.

Как минимизировать риски

🔵Карта из страны, где Claude работает. У меня например Узбекская карта. Знаю много людей с Казахскими и Киргызскими картами.

🔵Стабильный платный VPN с выделенным IP. Не бесплатные прокси, не общие серверы. Один IP, один регион, постоянно. Я использую VPN Польши, большую часть времени.

🔵Консистентность данных. IP, карта, адрес регистрации — всё в идеале должно указывать на одну и ту же страну. У меня это не так, но пока банов не было 🤫

🔵Не подключать сторонние инструменты к подписке. OAuth-токены от подписки предназначены только для Claude Code и Claude.ai.

🔵Если работаете через свои тулзы — используйте API. Потокенная оплата через console.anthropic.com — самый безопасный вариант. Географических ограничений меньше, рисков бана за спуфинг нет.

Пока Россия не в списке поддерживаемых стран, любой прямой доступ — это русская рулетка. Самая надежная схема: карта из поддерживаемой страны СНГ, стабильный VPN с IP из того же региона желательно и никаких сторонних оберток поверх подписки типа openclaw.

Кого уже блокировали? Как обошли блокировки? Нас блокируют со всех сторон, давайте поможем друг другу стать недоступными, для всех кто хочет нас незаслуженно заблокировать ✊

🤖 В эпоху AI

Взгляни на этот прекрасный образ, рождённый в Seedance 2, словно дзен-монах созерцает узор на воде. 🌊

🤖 В эпоху AI, где даже роботы ищут просветление: «Что есть ум, если не отражение пустоты?». 🍃

P.S текст отредактирован TelegramAI, в стиле Дзен

Клауд сегодня раздаёт всем платным подписчикам по 20, 100 или 200$ в зависимости от вашей подписки.

Забрать нужно до 17 апреля в настройках, страница Usage. После активации кредит действует 90 дней и работает везде: в чате, Claude Code, Cowork и даже в сторонних клиентах, подключённых к аккаунту.

Откуда такая щедрость?

С сегодняшнего дня сторонние клиенты вроде OpenClaw начинают тратить не лимит подписки, а дополнительный баланс.

То есть если раньше ты мог кодить через внешний клиент «бесплатно» в рамках подписки — теперь это будет списываться отдельно.

Кредит — это способ мягко перевести всех на новую систему. Бесплатные деньги — приятно, но стратегия за этим понятная.

🤖 В эпоху AI

Google раздаёт свои модели бесплатно

Google выпустил Gemma 4 — семейство из четырёх открытых моделей. Главное что все модели опенсорсные. Можно скачать себе на комп.

При чём есть даже версии для смартфонов. Не понятно пока зачем такие модели нужны, ведь версии для смартфонов сильно урезанные, это даже не Яндекс GPT.

Я загрузил себе на ноут Gemma4: 26b, которая умнее и быстрее Qwen 3.5 9b Которую я скачивал ранее. Скачать можно через Ollama.

В общем, помимо топовых и дорогих моделей, развиваются открытые модели, которыми можно пользоваться бесплатно и без интернета на своём ноуте и даже телефоне ого 🔥

🤖 В эпоху AI

🏥 ИИ начал выписывать рецепты на антидепрессанты

В штате Юта одобрили 12-месячный пилот: ИИ-чатбот от стартапа Legion Health теперь может продлевать рецепты на психиатрические препараты. Без врача. Через чат.

Ограничения правда жёсткие:

⏺️Только продление существующих рецептов для стабильных пациентов
⏺️Никаких новых назначений, никаких изменений дозировки
⏺️Если бот замечает суицидальные мысли, манию, беременность или тяжёлые побочки — сразу переключает на живого врача

По сути это не «ИИ-психиатр», а автоматизация рутины. Пациент стабилен, принимает те же таблетки полгода, ему нужен новый рецепт — зачем занимать слот у врача на 10-минутный формальный приём?

И вот тут начинается интересное для тех, кто делает продукты. ИИ тихо заходит в зарегулированные отрасли — не через парадный вход с лозунгами «мы заменим врачей», а через чёрный ход с табличкой «мы уберём бюрократию». Это совершенно другая стратегия, и она работает. Потому что против автоматизации бумажки сложно возражать.

Если строишь что-то в healthtech, insurtech или любой другой зарегулированной нише — это шаблон. Не пытайся заменить эксперта. Найди самую скучную, повторяющуюся часть его работы и забери её.

Как думаете, через сколько лет подобное появится в России — или наша бюрократия окажется сильнее любого ИИ?

🤖 В эпоху AI

🛡 Сделал на выходных себе VPN. Работает отлично, как для чёрных, так и для белых списков.

Написал статью как такой сделать с Claude Code —
https://habr.com/ru/articles/1021160/

А сам процесс (его начало) записал на видео. Правда я там ругаюсь и просто смотрю в монитор половину видео, поэтому скину вам после монтажа. 🫣

🤖 В эпоху AI

🤖 Китайская open-source модель вышла на уровень GPT-5.4 и Claude Opus 4.6

Z.ai выложила GLM-5.1 — open-source модель, которая на бенчмарке SWE-Bench Pro набрала 54.9.

Для сравнения: GPT-5.4 — 58.0, Claude Opus 4.6 — 57.5. Цифры близкие, и это самоотчёт Z.ai без независимой верификации. На комплексных кодинг-тестах Claude пока впереди. Но сам факт, что open-source модель играет в одной лиге с топами — это уже событие.

Главная фишка — не бенчмарки, а длительность автономной работы. Обычные модели выдыхаются через 20-50 шагов. GLM-5.1 работает сотнями итераций. В демо она за 8 часов построила десктоп-окружение на Linux с файловым менеджером, терминалом, редактором и играми. 655 итераций без участия человека.

Теперь нюансы. Модель — 754 млрд параметров (активных 40 млрд). Весит она соответственно. На ноутбук не скачаешь, для локального запуска нужен кластер из 8 GPU.

Так что «open-source и бесплатная» — это про лицензию (MIT), а не про доступность. Для большинства людей это всё равно означает API через провайдера: $1.40 за миллион входных токенов, $4.40 за выходные. Дешевле аналогов, но не бесплатно.

Зато совместима с Claude Code — можно подставить как провайдера и работать в привычном окружении.

🔗 Глянуть можно тут — https://github.com/zai-org/GLM-5?tab=readme-ov-file

🤖 В эпоху AI