ServerFlow | Новости и Железо 💾
Генеральный директор Mistral Артур Менш заявил, что компания сегодня представит ИИ-модель, которая превзойдет китайские аналоги в “определенных” областях, таких как кибербезопасность. 😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mistral AI представила preview-версию своей новой флагманской модели Mistral Large 4 “Le Chonk” (пухляш) объемом в 1,05 трлн параметров.
Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts с 49 млрд активных параметров, поддерживает мультимодальность за счет визуального энкодера на 1,6 млрд, а контекстное окно достигает 1 млн токенов. Для сравнения, предыдущая флагманская модель Mistral Large 3, вышедшая в декабре 2025 года, имела 675 млрд общих, 41 млрд активных параметров и всего 256 тысяч токенов контекста.
Mistral заявляет, что Large 4 станет лучшей открытой моделью из США и Европы по совокупности бенчмарков. Особый акцент компания делает на кибербезопасности: в тесте CyberGym-E2E, где модель должна воспроизвести реальную уязвимость в открытом ПО, а затем исправить ее, Large 4 набрала 82% и заняла первое место. Ближайший конкурент MiMo-V2.6-Pro получил 79%. По Cyber Index от Artificial Analysis модель входит в пятерку лидеров.
В программировании результаты скромнее, но тоже сильные. На DeepSWE v1.1 модель набрала 61,7%, обойдя DeepSeek V4 Pro и Qwen3.8 Max, но уступив Kimi K3. В Terminal-Bench 4.0 ее результат примерно вдвое выше, чем у DeepSeek и Kimi, но до GLM-5.3 остается 13,6 процентного пункта. А в слепой оценке качества кода от Surge AI профессиональные оценщики поставили Large 4 второе место из пяти: 3,74 балла против 4,22 у Claude Opus 5.
Попробовать модель можно уже сейчас через API под идентификатором mistral-large-4. На время preview действует скидка 50%: $0,68 за миллион входных токенов и $2,09 за миллион выходных. А в конце октября Mistral обещает опубликовать открытые веса.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts с 49 млрд активных параметров, поддерживает мультимодальность за счет визуального энкодера на 1,6 млрд, а контекстное окно достигает 1 млн токенов. Для сравнения, предыдущая флагманская модель Mistral Large 3, вышедшая в декабре 2025 года, имела 675 млрд общих, 41 млрд активных параметров и всего 256 тысяч токенов контекста.
Mistral заявляет, что Large 4 станет лучшей открытой моделью из США и Европы по совокупности бенчмарков. Особый акцент компания делает на кибербезопасности: в тесте CyberGym-E2E, где модель должна воспроизвести реальную уязвимость в открытом ПО, а затем исправить ее, Large 4 набрала 82% и заняла первое место. Ближайший конкурент MiMo-V2.6-Pro получил 79%. По Cyber Index от Artificial Analysis модель входит в пятерку лидеров.
В программировании результаты скромнее, но тоже сильные. На DeepSWE v1.1 модель набрала 61,7%, обойдя DeepSeek V4 Pro и Qwen3.8 Max, но уступив Kimi K3. В Terminal-Bench 4.0 ее результат примерно вдвое выше, чем у DeepSeek и Kimi, но до GLM-5.3 остается 13,6 процентного пункта. А в слепой оценке качества кода от Surge AI профессиональные оценщики поставили Large 4 второе место из пяти: 3,74 балла против 4,22 у Claude Opus 5.
Попробовать модель можно уже сейчас через API под идентификатором mistral-large-4. На время preview действует скидка 50%: $0,68 за миллион входных токенов и $2,09 за миллион выходных. А в конце октября Mistral обещает опубликовать открытые веса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🌭2💩1
ServerFlow | Новости и Железо 💾
Mistral AI представила preview-версию своей новой флагманской модели Mistral Large 4 “Le Chonk” (пухляш) объемом в 1,05 трлн параметров. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts с 49 млрд активных параметров, поддерживает мультимодальность за счет…
Обратный отсчет до открытия весов Mistral Large 4 уже стартовал 👀
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17💩3
Это AMD Pensando DSC2-25 — на первый взгляд обычная двухпортовая 25-гигабитная сетевая карта, но на самом деле это самый настоящий DPU (Data Processing Unit), то есть сопроцессор, который берет на себя сетевые задачи, задачи безопасности и хранения данных, освобождая от них центральный процессор сервера.
🤩 Сердце DSC2-25 — это 7-нм процессор Elba. В нем сочетаются ARM-ядра общего назначения, на которых работает собственная ОС карты, и программируемый на языке P4 конвейер обработки пакетов. Именно он отвечает за логику обработки трафика, и благодаря нему DPU можно запрограммировать под конкретную задачу, а не довольствоваться набором функций, жестко зашитых в кремний.
💻 Помимо процессора, на плате расположены 32 ГБ оперативной памяти DDR4 SDRAM и 64 ГБ флеш-памяти eMMC, а на обратной стороне картину дополняет еще и FPGA Xilinx Artix 7, отвечающий за управление платой, инициализацию и мониторинг питания.
🚠 А для подключения к сети на плате установлены 2 физических разъема SFP56, рассчитанные на 50 Гбит/с, но работают они только на скоростях 10 и 25 Гбит/с — AMD искусственно ограничила их скорость, так как чип Elba поддерживает кодирование сигналов NRZ, а для SFP56 на скоростях 50 Гбит/с применяется модуляция PAM4, и в противном случае чип и порты были бы несовместимы.
Наследники этой карты сейчас оказались в передовой ИИ-стойке AMD Helios. Там сетевая часть тоже построена на решениях Pensando Salina нового поколения и с совсем другими скоростями. DSC2-25 из той же семьи и с тем же подходом: программируемый сетевой процессор, который снимает нагрузку с CPU.
Если сетевой энтузиаст и хотите опробовать AMD Pensando DSC2-25 в реальных задачах, то переходите в наш интернет-магазин — у нас как раз остались 2 экземпляра этих передовых DPU по очень вкусному прайсу.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
По сути, это маленький автономный сервер, который вставляется в слот PCIe 4.0 x8 и живет своей жизнью внутри системы, параллельно выполняя функции файрвола, шифрования, балансировки нагрузки, виртуальной коммутации и телеметрии прямо на сетевом уровне, еще до того, как трафик доберется до хоста.
Наследники этой карты сейчас оказались в передовой ИИ-стойке AMD Helios. Там сетевая часть тоже построена на решениях Pensando Salina нового поколения и с совсем другими скоростями. DSC2-25 из той же семьи и с тем же подходом: программируемый сетевой процессор, который снимает нагрузку с CPU.
Если сетевой энтузиаст и хотите опробовать AMD Pensando DSC2-25 в реальных задачах, то переходите в наш интернет-магазин — у нас как раз остались 2 экземпляра этих передовых DPU по очень вкусному прайсу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🤯6🍾3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google представила EmbeddingGemma 2 — открытую встраиваемую модель под лицензией Apache 2.0 (веса на Hugging Face) для векторного поиска.
EmbeddingGemma 2 построена на основе Gemma 4 и состоит из отдельных блоков, которые можно загружать только при необходимости. Базовая часть для текста и кода весит 270 млн параметров (130 млн приходится на трансформер и 140 млн на слой эмбеддингов). Если добавить энкодер изображений и видео на 170 млн параметров, модель вырастает до 440 млн. С аудиоэнкодером на 300 млн получается 570 млн, а полная мультимодальная версия со всеми блоками содержит 740 млн параметров.
Главный прирост по сравнению с первой версией заметен в работе с кодом. На MTEB Code модель набрала 78,68 балла против 68,76 у EmbeddingGemma 1, а на мультиязычном MTEB результат остался примерно на прежнем уровне: 61,36 против 61,15. Модель понимает более 100 языков (включая русский) и обрабатывает контекст до 8192 токенов, чего хватает на несколько минут аудио или видео.
Благодаря технологии Matryoshka Representation Learning векторы можно обрезать с 768 до 512, 256 или 128 измерений. Это напрямую снижает объем векторной базы, вплоть до 6 раз, сохраняя около 95% качества при поиске по изображениям, видео и речи.
Плюс модель умеет подстраивать эмбеддинги под задачу с помощью коротких текстовых префиксов: для поиска, классификации, кластеризации или оценки семантической близости используются разные инструкции.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
EmbeddingGemma 2 построена на основе Gemma 4 и состоит из отдельных блоков, которые можно загружать только при необходимости. Базовая часть для текста и кода весит 270 млн параметров (130 млн приходится на трансформер и 140 млн на слой эмбеддингов). Если добавить энкодер изображений и видео на 170 млн параметров, модель вырастает до 440 млн. С аудиоэнкодером на 300 млн получается 570 млн, а полная мультимодальная версия со всеми блоками содержит 740 млн параметров.
Главный прирост по сравнению с первой версией заметен в работе с кодом. На MTEB Code модель набрала 78,68 балла против 68,76 у EmbeddingGemma 1, а на мультиязычном MTEB результат остался примерно на прежнем уровне: 61,36 против 61,15. Модель понимает более 100 языков (включая русский) и обрабатывает контекст до 8192 токенов, чего хватает на несколько минут аудио или видео.
Благодаря технологии Matryoshka Representation Learning векторы можно обрезать с 768 до 512, 256 или 128 измерений. Это напрямую снижает объем векторной базы, вплоть до 6 раз, сохраняя около 95% качества при поиске по изображениям, видео и речи.
Плюс модель умеет подстраивать эмбеддинги под задачу с помощью коротких текстовых префиксов: для поиска, классификации, кластеризации или оценки семантической близости используются разные инструкции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10
Dell представила два новых “бронированных” ноутбука для работы в полевых условиях: Pro Rugged 13 Extreme и Pro Rugged 14.
Оба ноуты построены на Intel Core Ultra Series 3 и рассчитаны на длительную работу вне офиса, где важны автономность, бесперебойная связь и устойчивость к внешним воздействиям.
Pro Rugged 13 Extreme получил полностью корпус с защитой IP66 и выдерживает падение с высоты 1,8 м. 13,3-дюймовый FHD-дисплей выдаёт яркость до 1400 нит, тачпад поддерживает мультитач в перчатках и при попадании воды. Внутри установлена встроенная графика Intel Arc, объем оперативки достигает 64 ГБ LPDDR5X, есть слот для съёмного M.2 SSD.
Pro Rugged 14 относится к классу полузащищенных устройств: корпус имеет защиту уровня IP53 и выдерживает падение с 90 см. При массе около 2,1 кг он получил 14-дюймовый FHD-дисплей 16:10 с яркостью до 1100 нит и встроенную NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell. Оперативная память LPCAMM2 доступна в конфигурации до 64 ГБ.
Оба ноутбука поддерживают опциональную периферию 5G, Wi-Fi 7 и GPS, а аккумулятор можно менять без выключения системы. Для видеосвязи и съёмки предусмотрена 5-Мп RGB+ИК-камера.
За безопасность отвечают TPM 2.0, считыватели смарт-карт, сканер отпечатков, ИК-камера для Windows Hello и Dell SafeID с ControlVault. Dell также заявляет о поддержке постквантовой защиты и поддержку облачных инструментов для централизованного развертывания и управления парком устройств.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Оба ноуты построены на Intel Core Ultra Series 3 и рассчитаны на длительную работу вне офиса, где важны автономность, бесперебойная связь и устойчивость к внешним воздействиям.
Pro Rugged 13 Extreme получил полностью корпус с защитой IP66 и выдерживает падение с высоты 1,8 м. 13,3-дюймовый FHD-дисплей выдаёт яркость до 1400 нит, тачпад поддерживает мультитач в перчатках и при попадании воды. Внутри установлена встроенная графика Intel Arc, объем оперативки достигает 64 ГБ LPDDR5X, есть слот для съёмного M.2 SSD.
Pro Rugged 14 относится к классу полузащищенных устройств: корпус имеет защиту уровня IP53 и выдерживает падение с 90 см. При массе около 2,1 кг он получил 14-дюймовый FHD-дисплей 16:10 с яркостью до 1100 нит и встроенную NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell. Оперативная память LPCAMM2 доступна в конфигурации до 64 ГБ.
Оба ноутбука поддерживают опциональную периферию 5G, Wi-Fi 7 и GPS, а аккумулятор можно менять без выключения системы. Для видеосвязи и съёмки предусмотрена 5-Мп RGB+ИК-камера.
За безопасность отвечают TPM 2.0, считыватели смарт-карт, сканер отпечатков, ИК-камера для Windows Hello и Dell SafeID с ControlVault. Dell также заявляет о поддержке постквантовой защиты и поддержку облачных инструментов для централизованного развертывания и управления парком устройств.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯12👍3😡1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Cerebras показала архитектуру и компоненты будущих ИИ-стоек CS-4 👀
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🤯4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯23👍4🌭1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Фанаты DeepSeek вывели изображение CEO ИИ-лаборатории Лян Вэньфэна в образе гигачада на медиафасаде в Шэньчжэнь Бэй. Фаны OpenAI точно не стали бы так запариваться...
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🍾28🌭4
Mistral Large 4 обучалась на кластере из 3800 ИИ-ускорителей Nvidia GB200, ЦОД с которыми расположен Брюйер-ле-Шатель (Франция). Однако сотрудник Mistral Гийом Лампль зачем-то прикрепил к своему посту в X про модель и дата-центр фотку местного ЖД вокзала. Теперь твиттерские разгоняют, что именно так и выглядят типичные европейские ЦОД…
Ну это точно Tier IV, не меньше.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Ну это точно Tier IV, не меньше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🤯4🌭1
Графическое направление Intel на данный момент сейчас находится в пограничном состоянии — после затяжного кризиса, компания все-таки начала реабилитироваться, выпуская неплохие решения Arc Battlemage и готовясь к релизу корпоративных ИИ-ускорителей Crescent Island. В общем, Intel пытается закрепится в сегменте графики, бодаясь с Nvidia и AMD.
Но мало кто помнит, что первая попытка компании выйти на рынок GPU была еще в 1998 году, когда Intel представила видеокарту Intel i740, которую до сих пор называют одной из самых неудачных страниц в истории графических ускорителей.
Чтобы расширить свое влияние, Intel совместно с Real3D представила видеокарту i740. GPU базировался на графическом ядре с 350-нм техпроцессом, имел частоту 66-100 МГц и 4-8 МБ видеопамяти SDRAM/SGRA с пропускной способностью 800 МБ/с. Но карта была уникальна отнюдь не крутым 3D-движком и не топовыми компонентами, а своим интерфейсом подключения к системе — AGP 2x. Благодаря этой 64-битной шине, текстуры хранились не в памяти видеокарты, а в оперативной памяти компьютера, откуда карта подтягивала их напрямую по AGP. Встроенная видеопамять в основном использовались только под кадровый буфер.
Шина AGP и системная память были значительно медленнее локальной видеопамяти, к тому же эту пропускную способность приходилось делить с процессором. В сценах с большим количеством текстур i740 начинала заметно проседать. Конкуренты же пошли противоположным путем и стали наращивать объем быстрой памяти прямо на самой видеокарте. Уже через несколько месяцев после выхода i740 NVIDIA выпустила Riva TNT, а 3dfx представила Voodoo2, и на их фоне новинка Intel выглядела откровенно слабо.
В 1999 году Intel выпустила преемника, i752, но он прожил совсем недолго — уже к концу года компания тихо свернула направление дискретной графики, а наработки i740 перекочевали в интегрированную графику чипсетов i810 и i815.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Но мало кто помнит, что первая попытка компании выйти на рынок GPU была еще в 1998 году, когда Intel представила видеокарту Intel i740, которую до сих пор называют одной из самых неудачных страниц в истории графических ускорителей.
Конец 90-х был временем бурного роста 3D-графики. 3dfx со своими Voodoo задавала тон в играх, Nvidia только набирала обороты с Riva 128, а ATI, S3 и Matrox боролись за место на рынке. Intel к тому моменту доминировала на рынке вычислительного оборудования, поэтому компания решила, что графика станет логичным продолжением ее экспансии.
Чтобы расширить свое влияние, Intel совместно с Real3D представила видеокарту i740. GPU базировался на графическом ядре с 350-нм техпроцессом, имел частоту 66-100 МГц и 4-8 МБ видеопамяти SDRAM/SGRA с пропускной способностью 800 МБ/с. Но карта была уникальна отнюдь не крутым 3D-движком и не топовыми компонентами, а своим интерфейсом подключения к системе — AGP 2x. Благодаря этой 64-битной шине, текстуры хранились не в памяти видеокарты, а в оперативной памяти компьютера, откуда карта подтягивала их напрямую по AGP. Встроенная видеопамять в основном использовались только под кадровый буфер.
На бумаге это выглядело красиво: видеокарта дешевле, так как не нужно много дорогой видеопамяти, а объем текстур ограничен только оперативной памятью компьютера. Но на практике все оказалось иначе.
Шина AGP и системная память были значительно медленнее локальной видеопамяти, к тому же эту пропускную способность приходилось делить с процессором. В сценах с большим количеством текстур i740 начинала заметно проседать. Конкуренты же пошли противоположным путем и стали наращивать объем быстрой памяти прямо на самой видеокарте. Уже через несколько месяцев после выхода i740 NVIDIA выпустила Riva TNT, а 3dfx представила Voodoo2, и на их фоне новинка Intel выглядела откровенно слабо.
Самое обидное, что у i740 были и сильные стороны. Карта выдавала хорошее для своего времени качество изображения, имела стабильные драйверы и стоила недорого (около $35 против $200 за NVIDIA Riva TNT). Благодаря этому и влиянию Intel на производителей ПК охотно ставили эту видюху в недорогие OEM-сборки. Но энтузиасты и геймеры, которые тогда определяли рынок 3D-ускорителей, ее проигнорировали.
В 1999 году Intel выпустила преемника, i752, но он прожил совсем недолго — уже к концу года компания тихо свернула направление дискретной графики, а наработки i740 перекочевали в интегрированную графику чипсетов i810 и i815.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🤯2🌭2
Samsung может начать выпускать ИИ-ускорители Anthropic на 2-нм техпроцессе — по данным инсайдеров, ИИ-лаборатория уже начала активную разработку собственного чипа для инференса нейронок совместно с компанией Broadcom, а его производство планируют передать Samsung Foundr. Первая партия может составить около 200 000 экземпляров. Ожидается, что ускоритель получит производительность около 4000 TOPS INT8 при энергопотреблении до 1300 Вт на чип. Для памяти рассматривается конфигурация с 192 ГБ HBM3E, а при подходящей компоновке — до 288 ГБ.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12💩1
Samsung, по данным корейских СМИ, завершила сертификацию своих 12-слойных микросхем HBM4E у NVIDIA и нескольких крупных операторов ЦОД. Тестирование якобы закончилось в конце сентября — это важный этап перед коммерческими поставками, поскольку заказчики проверяют производительность, надежность, энергопотребление и тепловые характеристики памяти.
12-слойная HBM4E от Samsung обеспечит объем памяти до 48 ГБ на стэк, которые работают со скоростью 14 Гбит/с на контакт и могут масштабироваться до 16 Гбит/с. Максимальная пропускная способность достигает примерно 3,6 ТБ/с на стек, а при 16 Гбит/с — около 4 ТБ/с. Samsung заявляет более чем 20% прирост производительности относительно HBM4.
Внутри стэка используется техпроцесс 1c DRAM шестого поколения Samsung и 4-нм логический базовый кристалл, который производит собственное подразделение Samsung Foundry. Компания также заявляет об улучшении энергоэффективности и тепловых характеристик.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
12-слойная HBM4E от Samsung обеспечит объем памяти до 48 ГБ на стэк, которые работают со скоростью 14 Гбит/с на контакт и могут масштабироваться до 16 Гбит/с. Максимальная пропускная способность достигает примерно 3,6 ТБ/с на стек, а при 16 Гбит/с — около 4 ТБ/с. Samsung заявляет более чем 20% прирост производительности относительно HBM4.
Внутри стэка используется техпроцесс 1c DRAM шестого поколения Samsung и 4-нм логический базовый кристалл, который производит собственное подразделение Samsung Foundry. Компания также заявляет об улучшении энергоэффективности и тепловых характеристик.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9💩1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сэм Альтман выступал на конференции Apple в 2008 году. Тогда он презентовал мобильное приложение Loopt — геосервис для поиска друзей на карте. Спустя годы роли изменились — OpenAI заключила стратегическое партнерство с Apple, предоставляя технологическому гиганту передовые разработки в сфере искусственного интеллекта.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💅8🤯4👍1💩1🍾1