Флагманская модель Qwen3.5: Мощь и эффективность

👋 Alibaba представила новое поколение открытых моделей с ультра-разреженной архитектурой.

Ключевые преимущества :
▪️ Снижение стоимости инференса благодаря высокой разреженности.
▪️ Нативная мультимодальность (текст, изображения, видео).
▪️ Контекстное окно до 1 млн токенов.
▪️ Лицензия Apache 2.0 без ограничений на коммерческое использование.

📲 Подробнее в слайдах.

Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.

➡️ Перейти в каталог на страницу модели

#ИИ_модели

GLM-5: флагманская открытая модель от Zhipu AI

👋 Zhipu AI (z.ai) выпустила GLM-5 — 744 млрд параметров, 40 млрд активных при генерации. Контекст до 200K токенов на входе, 128K на выходе. Лучший результат среди open-weight моделей на SWE-bench Verified (77.8%).

📲 В карусели — архитектура модели, DeepSeek Sparse Attention, бенчмарки, обучение на чипах Ascend, форматы весов BF16/FP8 и требования по оборудованию для запуска.

Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.

🔗 Ссылки:
Веса BF16
Веса FP8
Бесплатный чат от разработчика

➡️ Перейти в каталог immers.cloud на страницу модели.

#ИИ_модели

❓ FAQ по тарификации immers.cloud — про ВМ, GPU и хранение.

📲 В карусели узнаете:
— Когда начинается тарификация, если ВМ находится в статусе BUILD;
— Как минимизировать расходы, если ВМ временно не используется;
— Почему GPU тарифицируется, даже если сейчас не нагружается;
— Что именно тарифицируется в состоянии shelved_offloaded;
— Почему после удаления ВМ деньги могут продолжать расходоваться и какие сущности нужно удалить.

⚙️ Эти ответы помогают контролировать расходы в immers.cloud: Вы понимаете, когда начинается тарификация и какие ресурсы продолжают учитываться.

Qwen3 Coder Next — агент для разработчиков

👋 Встречайте открытую модель, которая не ограничивается генерацией кода, а работает как полноценный ассистент в вашем репозитории. Она способна разобраться в проекте, локализовать причину ошибки и сразу предложить исправление.

Ключевые особенности:
▪️ Архитектура Hybrid Attention + Mixture of Experts (262k токенов контекста).
▪️ MoE: 512 экспертов, но активно всего 11 на токен. При 80B параметров на инференсе — около 3B, что снижает нагрузку.
▪️ Обучение в исполняемых средах: модель получала обратную связь от кода, поэтому умеет планировать задачи, работать с CLI/IDE и исправлять сбои.
▪️ Доступна через публичный эндпоинт (токен после регистрации) или приватный сервер для продакшена.

📲 Детали архитектуры, требования к GPU и запуск — в карусели.

➡️ Протестируйте модель в каталоге нейросетей бесплатно!

#ИИ_модели