OpenCode появилась загадочная модель Ox Alpha - и первые тесты выглядят очень хорошо
Новая stealth-модель
В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
@machinelearning_interview / Папка полезного по ML.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090758575475794270
Новая stealth-модель
Ox Alpha уже появилась у пользователей OpenCode, но её происхождение пока официально не раскрыто.В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
@machinelearning_interview / Папка полезного по ML.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090758575475794270
👍11🔥9❤6
OpenAI обновила цены API
Для короткого контекста за 1 млн токенов:
— GPT-5.6 Sol: $4 input / $20 output
— GPT-5.6 Terra: $2 / $12
— GPT-5.6 Luna: $0.20 / $1.20
То есть Luna по output примерно в 17 раз дешевле Sol.
Для длинного контекста цены выше: Sol — $8/$30, Terra — $4/$18, Luna — $0.40/$1.80. При этом cached input стоит в 10 раз дешевле обычного input.
Отдельно появился
А web search стоит $10 за 1000 вызовов, контейнер с 1 GB памяти - $0.03 за 20 минут.
https://developers.openai.com/api/docs/pricing
Для короткого контекста за 1 млн токенов:
— GPT-5.6 Sol: $4 input / $20 output
— GPT-5.6 Terra: $2 / $12
— GPT-5.6 Luna: $0.20 / $1.20
То есть Luna по output примерно в 17 раз дешевле Sol.
Для длинного контекста цены выше: Sol — $8/$30, Terra — $4/$18, Luna — $0.40/$1.80. При этом cached input стоит в 10 раз дешевле обычного input.
Отдельно появился
gpt-5.6-cyber: $12.50 за input и $75 за output на 1 млн токенов — специализированная модель для security-задач.А web search стоит $10 за 1000 вызовов, контейнер с 1 GB памяти - $0.03 за 20 минут.
https://developers.openai.com/api/docs/pricing
👍7🔥5❤3✍1
Forwarded from Rust
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз
Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов
Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.
На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.
Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.
https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
@rust_code
Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов
uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI.Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.
На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.
Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.
https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
@rust_code
❤28🔥23🥰2😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вайбкодерам должно быть стыдно)
💯45😁39👏7❤4👍1🏆1
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
❤5👍3🥰2👏1😁1
⚡️MIT показал, как услужливый ИИ может затянуть человека в «спираль заблуждений»
Исследователи MIT и Университета Вашингтона построили математическую модель общения человека с ИИ, который склонен соглашаться с пользователем. Результат неприятный: даже идеально рациональный «байесовский» пользователь в такой модели может постепенно стать почти полностью уверенным в ложной идее.
Механика простая. Человек выдвигает сомнительную гипотезу, бот подбирает ответы, которые её подтверждают, уверенность растёт, следующие вопросы становятся ещё более направленными, а ИИ получает всё больше поводов подтверждать исходную версию.
Причём проблема не исчезает, если запретить модели врать. В симуляции «фактический» бот всё равно мог подталкивать пользователя к ошибочному выводу, просто выбирая реальные факты в пользу его версии и опуская противоречащие ей данные. Авторы сравнивают такой вариант с ИИ, использующим RAG и источники.
Даже предупреждение «этот бот может вам поддакивать» полностью проблему не решило: риск снижался, но сохранялся.
Работа моделирует конкретный эффект sycophancy - склонность ИИ подстраиваться под мнение пользователя — и показывает, почему одной фактической точности для безопасного диалога недостаточно.
https://arxiv.org/abs/2602.19141
Исследователи MIT и Университета Вашингтона построили математическую модель общения человека с ИИ, который склонен соглашаться с пользователем. Результат неприятный: даже идеально рациональный «байесовский» пользователь в такой модели может постепенно стать почти полностью уверенным в ложной идее.
Механика простая. Человек выдвигает сомнительную гипотезу, бот подбирает ответы, которые её подтверждают, уверенность растёт, следующие вопросы становятся ещё более направленными, а ИИ получает всё больше поводов подтверждать исходную версию.
Причём проблема не исчезает, если запретить модели врать. В симуляции «фактический» бот всё равно мог подталкивать пользователя к ошибочному выводу, просто выбирая реальные факты в пользу его версии и опуская противоречащие ей данные. Авторы сравнивают такой вариант с ИИ, использующим RAG и источники.
Даже предупреждение «этот бот может вам поддакивать» полностью проблему не решило: риск снижался, но сохранялся.
Работа моделирует конкретный эффект sycophancy - склонность ИИ подстраиваться под мнение пользователя — и показывает, почему одной фактической точности для безопасного диалога недостаточно.
https://arxiv.org/abs/2602.19141
❤19👍7🔥2🎄2🌭1💅1
🤖 Вышла самая БЕЗУМНАЯ Qwen3.8 без ограничений? Китайская модель, с которой сняли защитные слои
На Hugging Face появилась версия Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — модифицированный вариант Qwen с изменённым поведением модели.
Что заявляют авторы:
* меньше встроенных ограничений на темы и запросы;
* более свободное обсуждение сложных и спорных тем;
* расширенные возможности для экспериментов и исследований.
Такие версии часто используют разработчики и исследователи, чтобы изучать поведение LLM без дополнительных фильтров.
⚠️ Но свобода модели ≠ отсутствие ответственности. Как и с любым мощным инструментом, важно понимать, где и как её применять.
Модель доступна на Hugging Face:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8
На Hugging Face появилась версия Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — модифицированный вариант Qwen с изменённым поведением модели.
Что заявляют авторы:
* меньше встроенных ограничений на темы и запросы;
* более свободное обсуждение сложных и спорных тем;
* расширенные возможности для экспериментов и исследований.
Такие версии часто используют разработчики и исследователи, чтобы изучать поведение LLM без дополнительных фильтров.
⚠️ Но свобода модели ≠ отсутствие ответственности. Как и с любым мощным инструментом, важно понимать, где и как её применять.
Модель доступна на Hugging Face:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8
❤14🔥9👍6😐2
Forwarded from Machinelearning
Руководитель направления Codex Тибо Соттьё пообещал, что в этом году DevDay окажется лучшим за всю историю OpenAI.
Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире.
Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать:
Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤3🔥3
🔥 Tencent открыла AI-Infra-Guard - платформу для red teaming AI-инфраструктуры
Инструмент проверяет безопасность практически всего современного AI-стека:
* AI-агентов
* MCP-серверов
* agent skills
* AI-инфраструктуры
* LLM на jailbreak-атаки
В свежей версии добавили защиту от RCE через whitelist инструментов, детект обходов в
Есть отдельные CLI для Agent Scan, MCP Scan и Skill Scan. Разворачивается локально через Docker.
https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard
Инструмент проверяет безопасность практически всего современного AI-стека:
* AI-агентов
* MCP-серверов
* agent skills
* AI-инфраструктуры
* LLM на jailbreak-атаки
В свежей версии добавили защиту от RCE через whitelist инструментов, детект обходов в
.pyc, защиту от charset smuggling и расширили базу до 2000+ правил для CVE.Есть отдельные CLI для Agent Scan, MCP Scan и Skill Scan. Разворачивается локально через Docker.
https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard
🔥9👍4❤2
Forwarded from Machinelearning
🔥 GLM-5.3-Flash официально вышла
Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст.
Главное:
* 320B параметров, активны 18B
* hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention
* attention compute снижен в 3,01 раза
* KV-cache уменьшен в 4,44 раза
* контекст до 1 млн токенов
* нативная работа с изображениями и интерфейсами
* подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами
* в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3
Model ID:
https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash
Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст.
Главное:
* 320B параметров, активны 18B
* hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention
* attention compute снижен в 3,01 раза
* KV-cache уменьшен в 4,44 раза
* контекст до 1 млн токенов
* нативная работа с изображениями и интерфейсами
* подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами
* в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3
Model ID:
glm-5.3-flashhttps://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash
🔥13👍5🥰4
🔥 Qwen3.8-Flash теперь можно запускать локально
125B MoE-модель доступна в GGUF от Unsloth и может работать примерно на 75 ГБ RAM.
Qwen3.8-Flash-Next рассчитана в том числе на CPU RAM и unified memory, позволяя получать скорость, близкую к работе из VRAM.
По заявленным результатам модель обходит Claude Opus 4.6 Max в ряде тестов.
Гайд:
https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8-next
GGUF:
https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
125B MoE-модель доступна в GGUF от Unsloth и может работать примерно на 75 ГБ RAM.
Qwen3.8-Flash-Next рассчитана в том числе на CPU RAM и unified memory, позволяя получать скорость, близкую к работе из VRAM.
По заявленным результатам модель обходит Claude Opus 4.6 Max в ряде тестов.
Гайд:
https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8-next
GGUF:
https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
❤11👍3🔥2🥴2😭1