🤖 Новый тренд: инфлюенсеры и коучи продают “себя” в формате ИИ.
Примеры:
- Matthew Hussey запустил подписку $39/мес на “Matthew AI”
уже 1M+ чатов и 1.9M минут общения
- Tony Robbins продаёт AI-коучинг-приложение за $99/мес
- похожие боты уже массово появляются в нишах:
отношения, психология, духовные практики
Кто всё это делает:
Delphi — стартап (основан в 2022), который получил $16M инвестиций.
Они делают таких ботов на базе LLM: то есть фактически это просто чатбот, который разговаривает “в стиле автора”.
Почему это так популярно:
✅ бот работает 24/7
✅ масштабируется на миллионы диалогов
✅ можно монетизировать знания и контент без траты личного времени
Но есть и обратная сторона:
появляются неавторизованные копии.
Например, сайт YesChat продавал доступ к ботам “в стиле миллиардера Тонни Роббинсона”, используя его имя и образ без разрешения.
В итоге Роббинсон подал в суд - и выиграл.
YesChat выплатил миллиардеру $1 млн и закрылся.
AI-коучи — это новая подписочная экономика.
Ты покупаешь не курс и не консультацию.
Ты покупаешь “компанию знаменитости”, но в виде чатбота.
wsj.com/style/ai-self-help-chat-bots-tony-robbins-gabby-bernstein-0cf8b3b0
Примеры:
- Matthew Hussey запустил подписку $39/мес на “Matthew AI”
уже 1M+ чатов и 1.9M минут общения
- Tony Robbins продаёт AI-коучинг-приложение за $99/мес
- похожие боты уже массово появляются в нишах:
отношения, психология, духовные практики
Кто всё это делает:
Delphi — стартап (основан в 2022), который получил $16M инвестиций.
Они делают таких ботов на базе LLM: то есть фактически это просто чатбот, который разговаривает “в стиле автора”.
Почему это так популярно:
✅ бот работает 24/7
✅ масштабируется на миллионы диалогов
✅ можно монетизировать знания и контент без траты личного времени
Но есть и обратная сторона:
появляются неавторизованные копии.
Например, сайт YesChat продавал доступ к ботам “в стиле миллиардера Тонни Роббинсона”, используя его имя и образ без разрешения.
В итоге Роббинсон подал в суд - и выиграл.
YesChat выплатил миллиардеру $1 млн и закрылся.
AI-коучи — это новая подписочная экономика.
Ты покупаешь не курс и не консультацию.
Ты покупаешь “компанию знаменитости”, но в виде чатбота.
wsj.com/style/ai-self-help-chat-bots-tony-robbins-gabby-bernstein-0cf8b3b0
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Демис Хассабис (CEO Google DeepMind) на интервью сказал важную вещь -
И вот тут ответ пока честный - нет.
Причина не в том, что “мало данных” или “не хватает GPU”.
Проблема фундаментальная: у современных моделей нет модели мира.
LLM могут генерировать гениальные тексты, картинки, код.
Но они почти не понимают причинно-следственные связи.
Они не знают, почему событие A приводит к результату B.
Они просто очень хорошо предсказывают, что обычно идёт дальше.
А настоящая научная работа - это не про угадывание.
Это про построение гипотез, проверку, ошибки, итерации.
Про понимание того, как устроена реальность:
физика, биология, химия, причинность.
Хассабис говорит: чтобы ИИ начал открывать новое, ему нужны:
И только тогда ИИ сможет проводить собственные мысленные эксперименты.
Не пересказывать знания.
А создавать их.
Вот где начинается путь к настоящему “цифровому учёному”.
И когда это случится - наука ускорится в разы.
Вопрос уже не в том, умеет ли ИИ решать задачи.
Это мы уже видим каждый день.
Настоящий вопрос другой:
сможет ли ИИ изобретать новую науку?
И вот тут ответ пока честный - нет.
Причина не в том, что “мало данных” или “не хватает GPU”.
Проблема фундаментальная: у современных моделей нет модели мира.
LLM могут генерировать гениальные тексты, картинки, код.
Но они почти не понимают причинно-следственные связи.
Они не знают, почему событие A приводит к результату B.
Они просто очень хорошо предсказывают, что обычно идёт дальше.
А настоящая научная работа - это не про угадывание.
Это про построение гипотез, проверку, ошибки, итерации.
Про понимание того, как устроена реальность:
физика, биология, химия, причинность.
Хассабис говорит: чтобы ИИ начал открывать новое, ему нужны:
- сильное рассуждение, а не только генерация
- долгосрочное планирование
- внутренняя модель мира, которая позволяет “думать”, а не продолжать текст
И только тогда ИИ сможет проводить собственные мысленные эксперименты.
Не пересказывать знания.
А создавать их.
Вот где начинается путь к настоящему “цифровому учёному”.
И когда это случится - наука ускорится в разы.
Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту.
Что ближе к началу внимания - то “важнее”.
Что дальше - то модель видит хуже.
И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать.
Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном.
Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning).
Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст.
Примерно как человек:
ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её , а лишнее игнорируешь.
Что делает RePo
- подтягивает важные куски информации ближе
- отодвигает шум и лишний текст
- помогает вниманию модели фокусироваться на нужном
В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают:
- когда контекст длинный
- когда много шума
- когда важные детали раскиданы далеко друг от друга
- когда данные структурированные (таблички, списки, правила)
Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество.
Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам:
- Обычный RoPE: 21.07
- RePo: 28.31
Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру:
на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта.
(везде RePo > RoPE)
- TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55)
- GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57)
- 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54)
- MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21)
Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память.
@ai_machinelearning_big_data
#RePo #SakanaAI #LLM #AI #AIAgents #Context #LongContext #Attention
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌍 DeepSeek захватывает рынки там, где западные AI-сервисы недоступны
Microsoft собрали оценку глобальной доли DeepSeek - и картина очень показательная.
В Северной Америке и Европе adoption остаётся низким.
Зато в регионах, где доступ к американским сервисам ограничен (или где зарубежные технологии стоят слишком дорого), DeepSeek резко набирает популярность:
- Китай
- Россия
- Иран
- Куба
- Беларусь
- страны Африки (там использование оценивают в 2-4 раза выше, чем в других регионах)
DeepSeek оказался идеальным продуктом для “недообслуженных” рынков:
- больше открытости
- ниже цена
- проще доступ
- лучше адаптация под локальные реалии
И главный вывод тут не про “кто сильнее по бенчмаркам”.
Глобальное распространение ИИ определяется не только качеством модели.
А ещё:
- доступностью
- стоимостью
- языком
- политическими и инфраструктурными ограничениями
Люди выбирают не “самый хайповый AI”, а тот, который реально работает в их стране и подходит по условиям.
microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/
Microsoft собрали оценку глобальной доли DeepSeek - и картина очень показательная.
В Северной Америке и Европе adoption остаётся низким.
Зато в регионах, где доступ к американским сервисам ограничен (или где зарубежные технологии стоят слишком дорого), DeepSeek резко набирает популярность:
- Китай
- Россия
- Иран
- Куба
- Беларусь
- страны Африки (там использование оценивают в 2-4 раза выше, чем в других регионах)
DeepSeek оказался идеальным продуктом для “недообслуженных” рынков:
- больше открытости
- ниже цена
- проще доступ
- лучше адаптация под локальные реалии
И главный вывод тут не про “кто сильнее по бенчмаркам”.
Глобальное распространение ИИ определяется не только качеством модели.
А ещё:
- доступностью
- стоимостью
- языком
- политическими и инфраструктурными ограничениями
Люди выбирают не “самый хайповый AI”, а тот, который реально работает в их стране и подходит по условиям.
microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/
⚡️ Финляндия научилась передавать “электричество по воздуху” - без проводов
Учёные из Финляндии (в том числе Университет Хельсинки) показали очень необычную штуку: они смогли управляемо передавать электрический разряд через воздух, используя… звук.
Идея выглядит как sci-fi, но логика простая.
Обычно электрическая искра ведёт себя хаотично - разветвляется и летит туда, где ближе металл. Её почти невозможно “направить”, как провод.
А тут исследователи сделали “невидимый провод” в воздухе:
мощные ультразвуковые волны создают в воздухе стабильный канал (как дорожку), по которому искра идёт в нужном направлении.
Эту технологию называют acoustic wire - “акустический провод”.
Она пока экспериментальная, но потенциально может дать:
- бесконтактные соединения (без вилок и кабелей)
- управление искрами в промышленности (сварка/разряд)
- новые “умные интерфейсы”, где питание может подключаться буквально через воздух
Параллельно финны развивают и другие варианты беспроводной энергии:
- power-by-light - питание лазером на удалённый приёмник (важно для опасных мест: АЭС, высоковольтные станции)
- harvesting радиоволн - сбор энергии из окружающих сигналов (почти “Wi-Fi для питания”) для IoT-датчиков, чтобы не менять батарейки
Главная мысль
Тренд двигается к миру, где питание становится более гибким:
меньше проводов, больше “доставки энергии” под задачу.
Источник (University of Helsinki): направляли искры ультразвуком, фактически создавая “невидимый электрический провод”.
Учёные из Финляндии (в том числе Университет Хельсинки) показали очень необычную штуку: они смогли управляемо передавать электрический разряд через воздух, используя… звук.
Идея выглядит как sci-fi, но логика простая.
Обычно электрическая искра ведёт себя хаотично - разветвляется и летит туда, где ближе металл. Её почти невозможно “направить”, как провод.
А тут исследователи сделали “невидимый провод” в воздухе:
мощные ультразвуковые волны создают в воздухе стабильный канал (как дорожку), по которому искра идёт в нужном направлении.
Эту технологию называют acoustic wire - “акустический провод”.
Она пока экспериментальная, но потенциально может дать:
- бесконтактные соединения (без вилок и кабелей)
- управление искрами в промышленности (сварка/разряд)
- новые “умные интерфейсы”, где питание может подключаться буквально через воздух
Параллельно финны развивают и другие варианты беспроводной энергии:
- power-by-light - питание лазером на удалённый приёмник (важно для опасных мест: АЭС, высоковольтные станции)
- harvesting радиоволн - сбор энергии из окружающих сигналов (почти “Wi-Fi для питания”) для IoT-датчиков, чтобы не менять батарейки
Главная мысль
Тренд двигается к миру, где питание становится более гибким:
меньше проводов, больше “доставки энергии” под задачу.
Источник (University of Helsinki): направляли искры ультразвуком, фактически создавая “невидимый электрический провод”.
Да, это буквально кладбище проектов - но невероятно полезное.
Внутри не просто список, а полноценные разборы:
почему взлетели/упали, сколько денег сожгли, какие решения их убили, где была критическая ошибка - и главное: что из этого можно безопасно забрать себе, а что повторять нельзя ни при каких условиях.
А ещё там встроенный ИИ, который берёт провалившийся проект и делает “версию 2.0”:
придумывает название, концепт, рынок, техстек, план запуска и монетизацию, но уже с учётом прошлых ошибок.
Как минимум - очень залипательно.
Стартаперы, вам точно стоит изучить
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 China Telecom выкатили TeleChat3-36B-Thinking - и самое интересное тут даже не размер модели, а инфраструктура, на которой её сделали.
TeleChat3-36B-Thinking обучали на отечественных китайских ускорителях Huawei Ascend (NPU) и в экосистеме MindSpore.
Что интересного :
- модель нативно заточена под экосистему Ascend + MindSpore
- дизайн вдохновлён архитектурными идеями DeepSeek
- упор на стабильность обучения и эффективность
Китай всё активнее уходит в полный собственный (суверенный) стек AI:
“свои чипы → свой фреймворк → свои модели”.
То есть даже при ограничениях на доступ к NVIDIA, они продолжают выпускать большие модели и развивать экосистему - уже без зависимости от западного железа.
Ссылка на модель:
https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat3-36B-Thinking
TeleChat3-36B-Thinking обучали на отечественных китайских ускорителях Huawei Ascend (NPU) и в экосистеме MindSpore.
Что интересного :
- модель нативно заточена под экосистему Ascend + MindSpore
- дизайн вдохновлён архитектурными идеями DeepSeek
- упор на стабильность обучения и эффективность
Китай всё активнее уходит в полный собственный (суверенный) стек AI:
“свои чипы → свой фреймворк → свои модели”.
То есть даже при ограничениях на доступ к NVIDIA, они продолжают выпускать большие модели и развивать экосистему - уже без зависимости от западного железа.
Ссылка на модель:
https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat3-36B-Thinking
🚀 STEP3-VL-10B - мультимодальная модель, которая бьёт гигантов (и весит всего 10B)
StepFun выпустили STEP3-VL-10B - компактную open multimodal модель, которая по метрикам догоняет и местами обгоняет монстров в 10-20 раз больше.
Что заявляют по качеству
- держит SOTA/near-SOTA по визуальному восприятию + reasoning
- на ряде тестов конкурирует с GLM-4.6V, Qwen3-VL и даже Gemini 2.5 Pro
- сильна в OCR, понимании GUI, пространственном мышлении (важно для embodied AI)
Ключевые цифры
- обучена на 1.2T токенов
- 1400+ RL-раундов (RLHF + RLVR)
- поддержка PaCoRe (parallel collaborative reasoning) и контекст до 128K
- в классе <10B лидирует в STEM-задачах:
94.43% на AIME 2025 (с PaCoRe)
Архитектура
- PE-lang visual encoder (1.8B)
- Qwen3-8B decoder
- multi-crop high-res: 728×728 global + локальные кропы
Почему это важно
Тренд очевиден: индустрия уходит от “просто больше параметров”.
Теперь выигрывает тот, кто:
- грамотно собирает архитектуру
- делает сильный RL
- и выжимает максимум из маленькой модели
Base: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base
Chat: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B
StepFun выпустили STEP3-VL-10B - компактную open multimodal модель, которая по метрикам догоняет и местами обгоняет монстров в 10-20 раз больше.
Что заявляют по качеству
- держит SOTA/near-SOTA по визуальному восприятию + reasoning
- на ряде тестов конкурирует с GLM-4.6V, Qwen3-VL и даже Gemini 2.5 Pro
- сильна в OCR, понимании GUI, пространственном мышлении (важно для embodied AI)
Ключевые цифры
- обучена на 1.2T токенов
- 1400+ RL-раундов (RLHF + RLVR)
- поддержка PaCoRe (parallel collaborative reasoning) и контекст до 128K
- в классе <10B лидирует в STEM-задачах:
94.43% на AIME 2025 (с PaCoRe)
Архитектура
- PE-lang visual encoder (1.8B)
- Qwen3-8B decoder
- multi-crop high-res: 728×728 global + локальные кропы
Почему это важно
Тренд очевиден: индустрия уходит от “просто больше параметров”.
Теперь выигрывает тот, кто:
- грамотно собирает архитектуру
- делает сильный RL
- и выжимает максимум из маленькой модели
Base: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base
Chat: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B
⚡️ Китай уже генерирует/потребляет электричества больше, чем США и ЕС вместе - и это становится главным “оружием” в гонке ИИ
Есть сильный факт, который многие недооценивают:
Китай уже вышел на уровень 10+ трлн кВт·ч годового потребления электричества (в 2025) - это рекорд для одной страны.
И именно поэтому возникает тезис:
энергия становится главным bottleneck для ИИ - даже важнее, чем сами чипы.
Почему?
ИИ - это не только “GPU”.
Это ещё и:
- мегаватты питания
- охлаждение
- сетевые мощности
- стабильная инфраструктура 24/7
США активно расширяют дата-центры и энергосистему, но упираются в то, что:
даже при деньгах и технологиях электричество, линии и подключение становятся узким горлышком.
Европа - отдельная история: рынок солнечной энергетики когда-то пытались развивать, но в итоге лидерство в solar полностью ушло Китаю, и сейчас Китай доминирует по производству и установке мощностей.
Главный вывод
Гонка ИИ всё больше выглядит так:
**США меряют мощность в compute (GPU/TPU).
Китай меряет мощность в энергии (TWh + инфраструктура).**
И, похоже, победит тот, кто быстрее масштабирует не “модели”, а базовую физику - электричество.
Есть сильный факт, который многие недооценивают:
Китай уже вышел на уровень 10+ трлн кВт·ч годового потребления электричества (в 2025) - это рекорд для одной страны.
И именно поэтому возникает тезис:
энергия становится главным bottleneck для ИИ - даже важнее, чем сами чипы.
Почему?
ИИ - это не только “GPU”.
Это ещё и:
- мегаватты питания
- охлаждение
- сетевые мощности
- стабильная инфраструктура 24/7
США активно расширяют дата-центры и энергосистему, но упираются в то, что:
даже при деньгах и технологиях электричество, линии и подключение становятся узким горлышком.
Европа - отдельная история: рынок солнечной энергетики когда-то пытались развивать, но в итоге лидерство в solar полностью ушло Китаю, и сейчас Китай доминирует по производству и установке мощностей.
Главный вывод
Гонка ИИ всё больше выглядит так:
**США меряют мощность в compute (GPU/TPU).
Китай меряет мощность в энергии (TWh + инфраструктура).**
И, похоже, победит тот, кто быстрее масштабирует не “модели”, а базовую физику - электричество.
⚡️ GLM-4.7-Flash - “быстрый” MoE-монстр, который вывозит coding и агентов локально
Z.ai (семейство ChatGLM) выложили GLM-4.7-Flash на Hugging Face - и это один из тех релизов, которые прям приятно тащить к себе на сервер.
Что это за модель
GLM-4.7-Flash - это MoE 30B-A3B:
то есть у неё “много параметров”, но активных на шаге всего ~3B, поэтому она:
- быстрее в инференсе
- легче в деплое
- дешевле в эксплуатации, чем плотные 30B
По бенчмаркам выглядит очень бодро:
- AIME 2025: 91.6
- GPQA: 75.2
- SWE-bench Verified: 59.2 (очень сильный показатель для coding-агентов)
- BrowseComp: 42.8
Почему это важно
Это “рабочая лошадь” под:
- локальные агентные пайплайны
- автокодинг / рефакторинг
- web-browsing задачи
- длинный контекст и быстрый inference
Плюс - уже заявлена поддержка vLLM и SGLang (на main ветках).
Ссылка: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7-Flash
@data_analysis_ml
Z.ai (семейство ChatGLM) выложили GLM-4.7-Flash на Hugging Face - и это один из тех релизов, которые прям приятно тащить к себе на сервер.
Что это за модель
GLM-4.7-Flash - это MoE 30B-A3B:
то есть у неё “много параметров”, но активных на шаге всего ~3B, поэтому она:
- быстрее в инференсе
- легче в деплое
- дешевле в эксплуатации, чем плотные 30B
По бенчмаркам выглядит очень бодро:
- AIME 2025: 91.6
- GPQA: 75.2
- SWE-bench Verified: 59.2 (очень сильный показатель для coding-агентов)
- BrowseComp: 42.8
Почему это важно
Это “рабочая лошадь” под:
- локальные агентные пайплайны
- автокодинг / рефакторинг
- web-browsing задачи
- длинный контекст и быстрый inference
Плюс - уже заявлена поддержка vLLM и SGLang (на main ветках).
Ссылка: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7-Flash
@data_analysis_ml
🔥1
⚡️ Google: проблема дата-центров уже не в “купить электричество”. Проблема - подключиться к сети
Google признались в очень показательной вещи:
Самое сложное в запуске новых дата-центров - не подписать контракт на электроэнергию.
Самое сложное - физически подключиться к магистральной электросети (transmission grid).
И там ад:
в некоторых регионах ожидание подключения растягивается до 10+ лет, а один оператор вообще называл 12 лет только на исследования interconnection.
То есть AI-бум упёрся не в модели и не в GPU…
а в бумажки, согласования, кабели и подстанции.
Что теперь главный bottleneck: чипы, электричество или подключение?
Сейчас всё чаще выигрывает третий вариант:
1) Чипы - уже не единственная проблема
GPU можно купить (дорого, но можно).
2) Электричество - можно законтрактовать
BigTech подписывает долгосрочные power deals, строит генерацию, даже заходит в атомку.
3) А вот grid connection - это настоящий стоп-кран
Потому что:
- мало линий передач
- всё перегружено
- долгие разрешения и стройка
- interconnection очереди на годы
Вывод
В 2026 bottleneck для ИИ всё чаще звучит так:
не “где взять GPU”, а “как подключить мегаватты к дата-центру”.
И это меняет игру: тот, кто быстрее строит энергетику + сеть, будет масштабировать AI быстрее всех.
Google признались в очень показательной вещи:
Самое сложное в запуске новых дата-центров - не подписать контракт на электроэнергию.
Самое сложное - физически подключиться к магистральной электросети (transmission grid).
И там ад:
в некоторых регионах ожидание подключения растягивается до 10+ лет, а один оператор вообще называл 12 лет только на исследования interconnection.
То есть AI-бум упёрся не в модели и не в GPU…
а в бумажки, согласования, кабели и подстанции.
Что теперь главный bottleneck: чипы, электричество или подключение?
Сейчас всё чаще выигрывает третий вариант:
1) Чипы - уже не единственная проблема
GPU можно купить (дорого, но можно).
2) Электричество - можно законтрактовать
BigTech подписывает долгосрочные power deals, строит генерацию, даже заходит в атомку.
3) А вот grid connection - это настоящий стоп-кран
Потому что:
- мало линий передач
- всё перегружено
- долгие разрешения и стройка
- interconnection очереди на годы
Вывод
В 2026 bottleneck для ИИ всё чаще звучит так:
не “где взять GPU”, а “как подключить мегаватты к дата-центру”.
И это меняет игру: тот, кто быстрее строит энергетику + сеть, будет масштабировать AI быстрее всех.
🚀 10B параметров — производительность уровня 200B+!
STEP3-VL-10B - новая open-source SOTA vision-language модель.
🥊 При размере всего 10B она переопределяет эффективность: сопоставима или даже лучше, чем модели масштаба 100B/200B.
SOTA результаты:
✅ STEM / мультимодальность: обходит GLM-4.6V (106B-A12B) и Qwen3-VL (235B-A22B) на MMMU, MathVision, MathVerse и других бенчмарках
✅ Математика: почти идеальные результаты на AIME 24/25 — уровень “элитного” reasoning
✅ 2D/3D пространственное понимание: лучше моделей своего масштаба на BLINK / CVBench / OmniSpatial
✅ Кодинг: доминирует на LiveCodeBench в задачах реального динамического программирования
Ключевые характеристики:
🔹 1.2T токенов pre-training с полным обновлением параметров
🔹 1400+ RL итераций для усиления reasoning
🔹 инновационная технология PaCoRe для динамического распределения вычислений
С качественными данными для обучения и системным post-training 10B модель может на равных драться с гигантами индустрии.
Base и Thinking версии доступны на HuggingFace!
Homepage: https://stepfun-ai.github.io/Step3-VL-10B/
Paper: https://arxiv.org/abs/2601.09668
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/stepfun-ai/step3-vl-10b
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/stepfun-ai/Step3-VL-10B
STEP3-VL-10B - новая open-source SOTA vision-language модель.
🥊 При размере всего 10B она переопределяет эффективность: сопоставима или даже лучше, чем модели масштаба 100B/200B.
SOTA результаты:
✅ STEM / мультимодальность: обходит GLM-4.6V (106B-A12B) и Qwen3-VL (235B-A22B) на MMMU, MathVision, MathVerse и других бенчмарках
✅ Математика: почти идеальные результаты на AIME 24/25 — уровень “элитного” reasoning
✅ 2D/3D пространственное понимание: лучше моделей своего масштаба на BLINK / CVBench / OmniSpatial
✅ Кодинг: доминирует на LiveCodeBench в задачах реального динамического программирования
Ключевые характеристики:
🔹 1.2T токенов pre-training с полным обновлением параметров
🔹 1400+ RL итераций для усиления reasoning
🔹 инновационная технология PaCoRe для динамического распределения вычислений
С качественными данными для обучения и системным post-training 10B модель может на равных драться с гигантами индустрии.
Base и Thinking версии доступны на HuggingFace!
Homepage: https://stepfun-ai.github.io/Step3-VL-10B/
Paper: https://arxiv.org/abs/2601.09668
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/stepfun-ai/step3-vl-10b
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/stepfun-ai/Step3-VL-10B