🫡 Мир спасен: Samsung переводит линии NAND в DRAM
По данным корейских отраслевых источников, Samsung частично переводит линии производства NAND на фабриках в Корее под выпуск DRAM, чтобы предотвратить эскалацию кризиса памяти.
Также компания ускоряет строительство новой фабрики Pyeongtaek Fab 4 для создания чипов DRAM-памяти на новом 1c-техпроцессе, но полноценный запуск производства не стоит ждать раньше середины 2026 года.
Недостачу по NAND в Корее планируют компенсировать за счет расширения мощностей фабрики Samsung в Сиане (Китай).
Иронично, но о сокращении выпуска чипов HBM от Samsung пока никто не говорит 🤫
По данным корейских отраслевых источников, Samsung частично переводит линии производства NAND на фабриках в Корее под выпуск DRAM, чтобы предотвратить эскалацию кризиса памяти.
Также компания ускоряет строительство новой фабрики Pyeongtaek Fab 4 для создания чипов DRAM-памяти на новом 1c-техпроцессе, но полноценный запуск производства не стоит ждать раньше середины 2026 года.
Смешанные линии производства на фабрике P1 и в Хвасоне будут постепенно переориентированы на DRAM, поэтому объемы производства оперативки заметно вырастут уже в первой половине 2026 года.
Недостачу по NAND в Корее планируют компенсировать за счет расширения мощностей фабрики Samsung в Сиане (Китай).
Другими словами, Samsung всеми силами пытается ослабить дефицит оперативки, однако такие действия одновременно повышают риск дефицита NAND.
Иронично, но о сокращении выпуска чипов HBM от Samsung пока никто не говорит 🤫
🍾3👍1🌭1
🧠 Релиз OLMo 3: прозрачные рассуждения и окно на 65 000 токенов
Ai2 представила линейку ИИ-моделей OLMo 3: Base, Think и Instruct в версиях на 7 и 32 млрд параметров с контекстом 65 тыс токенов.
Все модели обучены на корпусе данных Dolma 3 объемом ~6 трлн токенов, распространяются по Apache 2.0 и доступны на Hugging Face и в Ai2 Playground.
OLMo 3 также заметно прибавила в эффективности: Base 7b обучалась примерно в 2,5 раза быстрее других популярных моделей того же размера, а Think-32b по производительности приближается к более популярным ИИ-моделям вроде Qwen 32b.
Ai2 представила линейку ИИ-моделей OLMo 3: Base, Think и Instruct в версиях на 7 и 32 млрд параметров с контекстом 65 тыс токенов.
Гвоздь программы — OLMo 3-Think-32b, первая модель от Ai2 с прозрачными пошаговыми рассуждениями, которые можно отслеживать при генерации ответов.
Все модели обучены на корпусе данных Dolma 3 объемом ~6 трлн токенов, распространяются по Apache 2.0 и доступны на Hugging Face и в Ai2 Playground.
Ai2 раскрыла датасет, все этапы обучения и контрольные точки, а также представила инструмент дообучения Dolci Suite и систему OLMES для воспроизводимых тестов.
OLMo 3 также заметно прибавила в эффективности: Base 7b обучалась примерно в 2,5 раза быстрее других популярных моделей того же размера, а Think-32b по производительности приближается к более популярным ИИ-моделям вроде Qwen 32b.
👍1
🔢 VibeThinker-1.5B: лучше GPT-OSS 20b и DeepSeek R1 671b в математике и коде
В топы Hugging Face вырвалась амбициозная нейросеть VibeThinker-1.5B.
Это компактная модель на 1,5 млрд параметров, которая в ряде тестов обходит даже GPT-OSS-20B и полноразмерный DeepSeek R1.
В AIME24/25 и HMMT25 модель получает 80,3 / 74,4 / 50,4 балла, обходя DeepSeek R1 с огромной разницей в параметрах. В LiveCodeBench v5/v6 она выдает на 55,9 и 51,1 балла и обгоняет Magistral Medium.
Разработчики отмечают, что VibeThinker-1.5B подходит для математических задач и соревнований по программированию, но в тексте и анализе нейронка может быть слаба.
В топы Hugging Face вырвалась амбициозная нейросеть VibeThinker-1.5B.
Это компактная модель на 1,5 млрд параметров, которая в ряде тестов обходит даже GPT-OSS-20B и полноразмерный DeepSeek R1.
Разработчики из WeiboAI обучила ее всего за ~$7 800, сфокусировав усилия на выполнении сложных задач математики и программирования.
В AIME24/25 и HMMT25 модель получает 80,3 / 74,4 / 50,4 балла, обходя DeepSeek R1 с огромной разницей в параметрах. В LiveCodeBench v5/v6 она выдает на 55,9 и 51,1 балла и обгоняет Magistral Medium.
Такой интересный эффект достигается благодаря методу обучения SSP, где сначала модель обучают на широком спектре решений, а потом через RL усиливают наиболее надежные стратегии выполнения задач.
Разработчики отмечают, что VibeThinker-1.5B подходит для математических задач и соревнований по программированию, но в тексте и анализе нейронка может быть слаба.
👍1
🎨 Google выпустила Nano Banana Pro: 4К-картинки и ИИ-фотошоп для всех
Google представила Nano Banana Pro — новую версию топового ИИ-генератора на базе Gemini 3 Pro.
Решение умеет генерировать картинки в разрешении 4К, но главным нововведением стала возможность редактирования готовых изображений.
Все итоговые изображения включают скрытые метаданные C2PA, чтобы их можно было отличить от реальных фото.
Nano Banana Pro — полноценный ИИ-фотошоп, must-have для любого дизайнера.
Google представила Nano Banana Pro — новую версию топового ИИ-генератора на базе Gemini 3 Pro.
Решение умеет генерировать картинки в разрешении 4К, но главным нововведением стала возможность редактирования готовых изображений.
Система умеет менять ракурсы, освещение, цвет, фокус и редактировать отдельные фрагменты изображения.
Все итоговые изображения включают скрытые метаданные C2PA, чтобы их можно было отличить от реальных фото.
Полный набор функций доступен по подписке Google AI Plus, Pro и Ultra, а для бесплатных юзеров в Google AI Studio количество генераций ограничено.
Nano Banana Pro — полноценный ИИ-фотошоп, must-have для любого дизайнера.
👍1
⚡️ Сбер выложил Kandinsky 5.0 в открытый доступ: полный ИИ-набор для генерации медиа
Сбер выложил в открытый доступ весь стек своих визуальных моделей Kandinsky 5.0 под MIT-лицензией.
Выложили Image Lite, Video Lite, Video Pro и автоэнкодеры K-VAE 1.0. Код и веса лежат на GitHub, Gitverse и Hugging Face.
🟢 Линейка Image Lite обучена на ~520 млн изображений и дообучена на 150 млн пар для редактирования. По SBS модели обходят FLUX.1 dev в текстовой генерации и держатся на уровне FLUX.1 Kontext в правках.
🟢2B-модель Video Lite обучена на 520 млн изображений и 120 млн видео, по метрикам заметно опережает более крупную Wan 2.1-14B в генерации видео.
🟢 Флагманская Video Pro обучена на 520 млн изображений и 250 млн видео, генерирует HD-видео до ~10 секунд, по SBS превосходит Wan 2.2-A14B и по визуалу близка к Veo 3.
🟢 Автоэнкодеры K-VAE 1.0 (2D/3D) дают сжатие 8×8 и 4×8×8 и восстанавливают сигнал лучше Hunyuan, Flux и Wan при той же компрессии.
Полноценный ИИ-завоз под ComfyUI от Сбер!
Сбер выложил в открытый доступ весь стек своих визуальных моделей Kandinsky 5.0 под MIT-лицензией.
Выложили Image Lite, Video Lite, Video Pro и автоэнкодеры K-VAE 1.0. Код и веса лежат на GitHub, Gitverse и Hugging Face.
🟢 Линейка Image Lite обучена на ~520 млн изображений и дообучена на 150 млн пар для редактирования. По SBS модели обходят FLUX.1 dev в текстовой генерации и держатся на уровне FLUX.1 Kontext в правках.
🟢2B-модель Video Lite обучена на 520 млн изображений и 120 млн видео, по метрикам заметно опережает более крупную Wan 2.1-14B в генерации видео.
🟢 Флагманская Video Pro обучена на 520 млн изображений и 250 млн видео, генерирует HD-видео до ~10 секунд, по SBS превосходит Wan 2.2-A14B и по визуалу близка к Veo 3.
🟢 Автоэнкодеры K-VAE 1.0 (2D/3D) дают сжатие 8×8 и 4×8×8 и восстанавливают сигнал лучше Hunyuan, Flux и Wan при той же компрессии.
Полноценный ИИ-завоз под ComfyUI от Сбер!
👍1
😮 CQDIMM от JEDEC 4 ранговая память до 128 ГБ для десктопов
JEDEC готовит новый стандарт CQDIMM для DDR5 CKD, который позволит увеличить плотность модулей памяти до 128 ГБ и повысить производительность будущих настольных платформ.
CQDIMM использует четырех ранговую конфигурацию вместо двухранговой CUDIMM, сохраняя высокие скорости работы CKD до 7200 М/с.
Первое время 128-ГБ модули будут очень дорогими, а широкое распространение CQDIMM ожидается ближе к выходу Nova Lake-S во второй половине 2026 года.
JEDEC готовит новый стандарт CQDIMM для DDR5 CKD, который позволит увеличить плотность модулей памяти до 128 ГБ и повысить производительность будущих настольных платформ.
Первым устройством с поддержкой стандарта станут чипы Intel Arrow Lake-S Refresh, запуск которых намечен на начало 2026 года.
CQDIMM использует четырех ранговую конфигурацию вместо двухранговой CUDIMM, сохраняя высокие скорости работы CKD до 7200 М/с.
Производители материнских плат, включая MSI, Gigabyte и ASUS, уже тестируют поддержку таких модулей памяти на своих топовых платах для оверклокинга — Dual-DIMM Unify X, Tachyon ICE и Apex.
Первое время 128-ГБ модули будут очень дорогими, а широкое распространение CQDIMM ожидается ближе к выходу Nova Lake-S во второй половине 2026 года.
👍1
📹 Готовим ролик на YouTube со сборкой и тестами системы с EPYC 9374f + 3x rtx A5000 24GB + 384GB RAM.
Проверим пригодность работы на 3 видеокартах в рендере, видеомонтаже и SPECviewperf (Maya, NX, SolidWorks, 3ds Max бенчи). Ну и погоняем ComfyUI.
Если есть предложения по тестам, пишите в комментарии. Реализуем, и добавим в видео!
Проверим пригодность работы на 3 видеокартах в рендере, видеомонтаже и SPECviewperf (Maya, NX, SolidWorks, 3ds Max бенчи). Ну и погоняем ComfyUI.
Если есть предложения по тестам, пишите в комментарии. Реализуем, и добавим в видео!
31👍5
🤣 Поставщики требуют вернуть DRAM из магазинов, чтобы отдать ее OpenAI
Инсайдер Moore’s Law Is Dead заявляет, что на рынке DRAM происходит настоящий дурдом.
По его заявлениям, OpenAI зарезервировала ~40% всей выпускаемой DDR5, а из-за мирового дефицита оперативки, поставщики пытаются вернуть DRAM из ритейла, чтобы выполнить контрактные обязательства перед крупной компанией.
Если поставщики действительно начнут отзывать память с полок, то это вызовет еще более взрывной рост цен, особенно на память для серверов и рабочих станций.
Единственный выход — запустить новые линии производства DRAM, но на сброс цен это повлияет еще не скоро.
Инсайдер Moore’s Law Is Dead заявляет, что на рынке DRAM происходит настоящий дурдом.
По его заявлениям, OpenAI зарезервировала ~40% всей выпускаемой DDR5, а из-за мирового дефицита оперативки, поставщики пытаются вернуть DRAM из ритейла, чтобы выполнить контрактные обязательства перед крупной компанией.
Новые партии DDR5 обещают только к концу 2026 года, так что окно дефицита может растянуться.
Если поставщики действительно начнут отзывать память с полок, то это вызовет еще более взрывной рост цен, особенно на память для серверов и рабочих станций.
Единственный выход — запустить новые линии производства DRAM, но на сброс цен это повлияет еще не скоро.
👍1😡1