⚡️ Z.ai готовят компактную модель на 30 млрд параметров
Помните китайский ИИ-стартап Z.ai? Эти ребята выпустили топовые открытые ИИ-модели GLM-4.5 и GLM-4.6, которые дали фору даже флагманским нейронкам OpenAI, Google, Alibaba и DeepSeek.
По его словам, сейчас команда активно экспериментирует со своими нейронками, но ввиду их большого объема в 110-358 млрд параметров, проводить тесты и работать над новыми функциями весьма проблематично и дорого.
Подробности о новых ИИ пока неизвестны, но есть мнение, что легкие версии GLM могут появиться до конца 2025 года. Если это произойдет, модели Z.ai с квантизацией можно будет развертывать даже на слабых ПК и ноутбуках с 12-16 ГБ VRAM.
Помните китайский ИИ-стартап Z.ai? Эти ребята выпустили топовые открытые ИИ-модели GLM-4.5 и GLM-4.6, которые дали фору даже флагманским нейронкам OpenAI, Google, Alibaba и DeepSeek.
Цзысюань Ли, директор по продуктам и стратегии стартапа, поделился планами и текущим направлением развития Z.ai.
По его словам, сейчас команда активно экспериментирует со своими нейронками, но ввиду их большого объема в 110-358 млрд параметров, проводить тесты и работать над новыми функциями весьма проблематично и дорого.
Ввиду этого, стартап начал работу над компактными моделями на 9 и 30 млрд параметров, которые можно легко развертывать локально, а для их обучения требуются меньше бюджеты.
Подробности о новых ИИ пока неизвестны, но есть мнение, что легкие версии GLM могут появиться до конца 2025 года. Если это произойдет, модели Z.ai с квантизацией можно будет развертывать даже на слабых ПК и ноутбуках с 12-16 ГБ VRAM.
🕸 Т-КОМ выводит 11 новых моделей отечественных коммутаторов
Сетевые коммутаторы Т-КОМ (дочка Росатома) включены в Единый реестр радиоэлектронной продукции Минпромторга РФ. Серийное производство уже запущено.
Т-КОМ уже предлагает свыше 100 моделей коммутаторов, включая коммутаторы ядра, агрегации и доступа. Есть модели с поддержкой RoCE v2 для кластеризации, что будет крайне полезно для отечественного HPC-сектора. 11 новых моделей будут иметь CLI и графический интерфейс, поддержку SNMP, контроль доступа и защиту портов.
Росатом — двигатель развития сетевых решений в РФ 🇷🇺
Сетевые коммутаторы Т-КОМ (дочка Росатома) включены в Единый реестр радиоэлектронной продукции Минпромторга РФ. Серийное производство уже запущено.
Начало поставок запланировано на 4 квартал 2025 года. Оборудование рассчитано на сегменты среднего и крупного бизнеса и критически важные объекты, включая инфраструктуры атомной энергетики Росатом.
Т-КОМ уже предлагает свыше 100 моделей коммутаторов, включая коммутаторы ядра, агрегации и доступа. Есть модели с поддержкой RoCE v2 для кластеризации, что будет крайне полезно для отечественного HPC-сектора. 11 новых моделей будут иметь CLI и графический интерфейс, поддержку SNMP, контроль доступа и защиту портов.
Напомним, что ранее еще одна дочка Росатом также выпустила линейку сетевых карт “Альфа” со скоростью до 80 Гбит/с и поддержкой до 4096 узлов.
Росатом — двигатель развития сетевых решений в РФ 🇷🇺
1👍4
🧠 Может ли ИИ не забывать? Google тестирует вложенное обучение
Google Research представил статью с очень амбициозным названием “Attention Is All You Need v2”, где описан новый подход вложенного обучения ИИ-трансформеров.
Идея состоит в том, чтобы устранить проблему “катастрофического забывания”, которая возникает из-за постоянного обновления памяти ИИ с разной скоростью.
Google создала экспериментальную модель Hope, которая использует системы непрерывной памяти, обновляющиеся на нескольких уровнях.
Google вновь работает над революцией в мире ИИ — на этот раз нейронки смогут учиться поверх наложенных данных без полного переобучения 💡
Google Research представил статью с очень амбициозным названием “Attention Is All You Need v2”, где описан новый подход вложенного обучения ИИ-трансформеров.
Идея состоит в том, чтобы устранить проблему “катастрофического забывания”, которая возникает из-за постоянного обновления памяти ИИ с разной скоростью.
Новый метод под названием “вложенное обучение” способен полностью избавиться от этого недостатка, позволив моделям удерживать старые навыки во время изучения новых.
Google создала экспериментальную модель Hope, которая использует системы непрерывной памяти, обновляющиеся на нескольких уровнях.
В тестах Hope опережает рекуррентные модели в языковом моделировании и стабильнее работает на длинных контекстах, не забывая диалог.
Google вновь работает над революцией в мире ИИ — на этот раз нейронки смогут учиться поверх наложенных данных без полного переобучения 💡
👍1
🤖 Salesforce показала мультиагентную систему Enterprise Deep Research
Salesforce представила Enterprise Deep Research (EDR).
Это связка из нескольких ИИ-агентов, которые разбирают запрос, ищут данные в открытых источниках и корпоративных наборах данных, а затем собирают результат в отчет в реальном времени — проще говоря, продвинутый агентский RAG.
Механизм рефлексии отслеживает пробелы в знаниях и запрашивает уточнения у человека, когда нужна максимальная точность.
Такой набор дает гибкий выбор моделей и сценариев, а сама платформа рассчитана на корпоративные деплойменты с потоковой выдачей и автоматической сборкой итоговых отчетов.
Ссылочка на GitHub.
Salesforce представила Enterprise Deep Research (EDR).
Это связка из нескольких ИИ-агентов, которые разбирают запрос, ищут данные в открытых источниках и корпоративных наборах данных, а затем собирают результат в отчет в реальном времени — проще говоря, продвинутый агентский RAG.
В EDR есть планировщик для разбиения задачи, четыре поисковых агента для веба, академических статей, GitHub и LinkedIn, визуализация данных и инструменты MCP для SQL, анализ файлов и внутренних процессов.
Механизм рефлексии отслеживает пробелы в знаниях и запрашивает уточнения у человека, когда нужна максимальная точность.
Система работает с моделями OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, можно подключать через API от разных провайдеров.
Такой набор дает гибкий выбор моделей и сценариев, а сама платформа рассчитана на корпоративные деплойменты с потоковой выдачей и автоматической сборкой итоговых отчетов.
Ссылочка на GitHub.
👍1
⚡️ Zhongcheng Hualong HL100 — полностью китайский ИИ-чип для обучения и инференса
Zhongcheng Hualong представила HL100. Это первый чип для обучения и вывода, который, по заявлению компании, разработан с использованием только китайских компонентов — от логики и памяти до упаковки.
HL100 работает на собственной архитектуре GPGPU+NPU и рассчитан на интеграцию в крупные ИИ-кластеры.
HL100 поддерживает масштабирование до 1000 чипов на кластер и полностью совместим со стеком CUDA. Разработчики заявляют, что TCO решения примерно в четыре раза ниже, чем у решений с аналогичной мощностью.
Компания продвигает серию новых ИИ-ускорителей как основу национальной инфраструктуры ИИ КНР, подвинув Huawei с позиции лидера.
Zhongcheng Hualong представила HL100. Это первый чип для обучения и вывода, который, по заявлению компании, разработан с использованием только китайских компонентов — от логики и памяти до упаковки.
HL100 работает на собственной архитектуре GPGPU+NPU и рассчитан на интеграцию в крупные ИИ-кластеры.
Ускоритель обеспечивает до 256 TFLOPS в FP16, имеет 128 ГБ памяти LPDDR5 и предлагает энергоэффективность на уровне 3,41 TFLOPS/Вт.
HL100 поддерживает масштабирование до 1000 чипов на кластер и полностью совместим со стеком CUDA. Разработчики заявляют, что TCO решения примерно в четыре раза ниже, чем у решений с аналогичной мощностью.
У Zhongcheng Hualong уже есть полноценный Roadmap на 2026-2028 годы — линейка будет расширена моделями HL200, HL200Pro и HL400 с поддержкой форматов FP8 и даже FP4.
Компания продвигает серию новых ИИ-ускорителей как основу национальной инфраструктуры ИИ КНР, подвинув Huawei с позиции лидера.
3👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👀 ИИ-ускорители Nvidia VR200 еще не вышли, а Хуанг уже во всю отмечает скорый приток еще нескольких триллионов долларов, вкусно кушая хотпот.
А вы как провожаете уходящую неделю? Уже готовы во всю погрузиться в рабочие будни? 🧑💻🛠
А вы как провожаете уходящую неделю? Уже готовы во всю погрузиться в рабочие будни? 🧑💻🛠
2👍5💩1
🗓 Коротко о главных новостях за эту неделю
❗️Крупные компании начали закупать DRAM на спотовом рынке из-за кризиса
❗️Вышла долгожданная ИИ-модель Google Gemini 3 Pro
❗️Рейтинг лучших HPC-кластеров TOP500 обновился
❗️ В нашем блоге вышла статья о технологии IPMI
❗️ Consortium CXL выпустила новую версию интерфейса CXL 4.0
❗️ Samsung начала переводить фабрики NAND на выпуск DRAM
❗️ AllenAI представила новое поколение LLM OLMo 3
❗️ Сбер выложил полный стек ИИ-моделей Kandinsky 5.0
❗️ Мы сделали топовый обзор на идеальный NAS-сервер
❗️ CXMT начала выпускать DDR5 8000 MT/s
❗️ Google выпустила статью Attention Is All You Need v2
❗️ Мы выложили гайд о выборе сервер видеонаблюдения
❗️Крупные компании начали закупать DRAM на спотовом рынке из-за кризиса
❗️Вышла долгожданная ИИ-модель Google Gemini 3 Pro
❗️Рейтинг лучших HPC-кластеров TOP500 обновился
❗️ В нашем блоге вышла статья о технологии IPMI
❗️ Consortium CXL выпустила новую версию интерфейса CXL 4.0
❗️ Samsung начала переводить фабрики NAND на выпуск DRAM
❗️ AllenAI представила новое поколение LLM OLMo 3
❗️ Сбер выложил полный стек ИИ-моделей Kandinsky 5.0
❗️ Мы сделали топовый обзор на идеальный NAS-сервер
❗️ CXMT начала выпускать DDR5 8000 MT/s
❗️ Google выпустила статью Attention Is All You Need v2
❗️ Мы выложили гайд о выборе сервер видеонаблюдения
ServerFlow
Google представила Gemini 3 Pro Preview — модель уже доступна бесплатно | Блог Serverflow
1👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Релиз Cursor 2.1: мгновенный поиск и встроенный AI-ревью кода
Cursor обновился до версии 2.1.
Еще появился мгновенный grep-поиск — команды отрабатывают без задержек и доступны всем моделям. Также улучшили работу терминалов, добавили проектные хуки и обновили API до уровня VS Code 1.105.1.
Много приятных мелочей внедрили в инетрфейс: в дифф-панели появилась кнопка commit+push, автопринятие изменений при коммите работает на уровне отдельных файлов.
В общем, разрабы неплохо подтянули удобство.
Cursor обновился до версии 2.1.
Из главного: планировщик теперь задает уточняющие вопросы через UI, а поиск внутри готовых планов работает через Ctrl+F. В редактор добавили AI-проверку кода: ассистент показывает найденные проблемы прямо на боковой панели.
Еще появился мгновенный grep-поиск — команды отрабатывают без задержек и доступны всем моделям. Также улучшили работу терминалов, добавили проектные хуки и обновили API до уровня VS Code 1.105.1.
Для многопользовательского режима добавили новые ограничения на использование сторонних источников и расширений, а пользовательские режимы заменили на экспортируемые команды.
Много приятных мелочей внедрили в инетрфейс: в дифф-панели появилась кнопка commit+push, автопринятие изменений при коммите работает на уровне отдельных файлов.
А еще улучшили поддержку Cloud Agent для GitLab, GitHub Enterprise, Sentry и Plain.
В общем, разрабы неплохо подтянули удобство.
1👍1
⚡️ 650 Вт на сокет: Intel готовит платформу Johnson City для Xeon Diamond Rapids
В базе данных NBD нашли эталонные серверные материнские платы Johnson City — именно на них Intel тестирует следующее поколение Xeon Diamond Rapids.
Партия плат отмечена как “материал для проверки”, то есть это ничто иное, как инженерные образцы.
В конфигурациях ожидают до 192 ядер, а по утечкам — вплоть до 256 ядер. Платформа полностью перешла на 16-канальную память, а от прежних 8-канальных конфигураций отказались.
Diamond Rapids — задел под конкуренцию с AMD EPYC Venice, которые выйдут примерно в те же сроки.
В базе данных NBD нашли эталонные серверные материнские платы Johnson City — именно на них Intel тестирует следующее поколение Xeon Diamond Rapids.
В документах фигурируют процессоры с TDP от ~500 до 650 Вт, что намекает на интеграцию линейки Diamond Rapids, которая станет самой прожорливой линейкой чипов за всю историю Intel.
Партия плат отмечена как “материал для проверки”, то есть это ничто иное, как инженерные образцы.
Diamond Rapids интегрируются в крупный сокет LGA 9324, который заметно больше текущих сокетов LGA 7529 под Granite Rapids. По открытым данным, чипы делают на техпроцессе 18A и оснащают P-ядрами на архитектуре Panther Cove.
В конфигурациях ожидают до 192 ядер, а по утечкам — вплоть до 256 ядер. Платформа полностью перешла на 16-канальную память, а от прежних 8-канальных конфигураций отказались.
Diamond Rapids — задел под конкуренцию с AMD EPYC Venice, которые выйдут примерно в те же сроки.
2👍2
⚙️ Intel W890: 112 линий PCIe и до 2 ТБ памяти для Granite Rapids WS
Intel готовит платформу W890 для рабочих станций следующего поколения. В утечке описывается сокет E2 (LGA 4710), рассчитанный на процессоры Granite Rapids с TDP до 350 Вт.
Версии W890 Expert обеспечивают 112 линий PCIe — 96 линий Gen5 и 16 Gen4. W890 Mainstream получит 80 линий Gen5. Подключение к чипсету идет через DMI Gen4 x8. W890 также поддерживает 2,5G Ethernet, до десяти USB 3.2, восемь SATA и два SlimSAS с PCIe Gen4x4.
W890 выглядит как платформа, которая должна вывести Xeon-WS ближе к Threadripper 9000. По утечкам, презентацию топовых чипов и рабочих станций ожидают на CES 2026.
Intel готовит платформу W890 для рабочих станций следующего поколения. В утечке описывается сокет E2 (LGA 4710), рассчитанный на процессоры Granite Rapids с TDP до 350 Вт.
Решения будут работать с DDR5 и RDIMM, причем четырехканальная схема позволяет ставить до 2 ТБ памяти, что полезно для симуляций, рендера и больших моделей ИИ.
Версии W890 Expert обеспечивают 112 линий PCIe — 96 линий Gen5 и 16 Gen4. W890 Mainstream получит 80 линий Gen5. Подключение к чипсету идет через DMI Gen4 x8. W890 также поддерживает 2,5G Ethernet, до десяти USB 3.2, восемь SATA и два SlimSAS с PCIe Gen4x4.
IPMI-возможности тоже завезли — их обеспечивает контроллер ASPEED AST2600. По питанию доступен 24-пиновый ATX и до четырех 8-пиновых разъемов.
W890 выглядит как платформа, которая должна вывести Xeon-WS ближе к Threadripper 9000. По утечкам, презентацию топовых чипов и рабочих станций ожидают на CES 2026.
2👍3💩1
🚀 Ainekko выпускает тысячеядерные чипы RISC-V от Esperanto в open source
Ainekko выкупила часть активов Esperanto Technologies и планирует опубликовать RTL, референсные SoC-проекты и инструменты разработки, чтобы сообщество могло продолжить работу над многоядерными RISC-V ускорителями.
Архитектура ET-SoC-1 ориентирована на энергоэффективный массовый параллелизм, применять чипы планировали в периферийных инференс-решениях.
Публикация материалов Esperanto в open source дает сообществу редкую возможность исследовать и развивать масштабируемые RISC-V ускорители.
Ainekko выкупила часть активов Esperanto Technologies и планирует опубликовать RTL, референсные SoC-проекты и инструменты разработки, чтобы сообщество могло продолжить работу над многоядерными RISC-V ускорителями.
Ранее Esperanto разработала над чипами ET-SoC-1 с 1088 энергоэффективными ET-Minion ядрами и 4 высокопроизводительными ET-Maxion, а в этом году компания приостановила операционную деятельность из-за проблем с финансированием.
Архитектура ET-SoC-1 ориентирована на энергоэффективный массовый параллелизм, применять чипы планировали в периферийных инференс-решениях.
Ainekko уже портировала части стека (llama.cpp, tinygrad) и анонсировала собственные продукты — 8-ядерный чип с 16 МБ MRAM и дальнейшую разработку 256-ядерного процессора, оптимизированного под инференс.
Публикация материалов Esperanto в open source дает сообществу редкую возможность исследовать и развивать масштабируемые RISC-V ускорители.
3👍4
🔥 LingGuang собрал 1 млн скачиваний за 4 дня — вайб-кодинг в телефоне в топе
Ant Group (дочка Alibaba) запустила мобильного ИИ-ассистента LingGuang для генерации мини-приложений по текстовому описанию на смартфоне.
LingGuang генерирует готовые мини-приложения и позволяет их дорабатывать в диалоге. Пользователи проходят в среднем шесть итераций правок за сеанс. Формат похож на Replit, но позиционируется как “личный ИИ-разработчик” на вашем телефоне.
На фоне успеха, Ant Group ускоряет вложения в ИИ и создала AGI-лабораторию для развития моделей семейства Ling.
Мобильный вайб-кодинг быстро переходит из нишевого эксперимента в массовый инструмент: доходы Replit уже превысили $100 млн, а LingGuang выходит в топ за считанные дни.
Ant Group (дочка Alibaba) запустила мобильного ИИ-ассистента LingGuang для генерации мини-приложений по текстовому описанию на смартфоне.
Всего за четыре дня сервис собрал 1 млн скачиваний, а в пиковые моменты доступ даже ограничивали, чтобы снизить нагрузку, вызванную огромным наплывом юзеров.
LingGuang генерирует готовые мини-приложения и позволяет их дорабатывать в диалоге. Пользователи проходят в среднем шесть итераций правок за сеанс. Формат похож на Replit, но позиционируется как “личный ИИ-разработчик” на вашем телефоне.
На фоне успеха, Ant Group ускоряет вложения в ИИ и создала AGI-лабораторию для развития моделей семейства Ling.
Приложение доступно на IOS и Android, но пока только в Китае, и неизвестно, будет выйдет ли оно за пределами страны.
Мобильный вайб-кодинг быстро переходит из нишевого эксперимента в массовый инструмент: доходы Replit уже превысили $100 млн, а LingGuang выходит в топ за считанные дни.
2👍5
⚡️ Релиз Claude Opus 4.5 — новый флагман Anthropic уже здесь!
Anthropic представила новую модель Claude Opus 4.5, и это новый топ в кодинге и агентских задачах!
При этом стоимость использования Claude Opus 4.5 снизилась в три раза — до $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных токенов.
Еще улучшили работу с контекстом, субагентами и оптимизировали расход памяти, что добавило ~15 % эффективности сверху в сложных задачах.
Opus 4.5 стал не только более производительным, но и более доступным, и это не может не радовать!
Anthropic представила новую модель Claude Opus 4.5, и это новый топ в кодинге и агентских задачах!
Модель стала заметно сильнее в программировании: в SWE-bench Verified она набрала 80,9 %, обойдя Gemini 3 Pro и GPT-5.1. В языковых операциях Opus 4.5 набрала высший балл в семи из восьми языков, в агентских операциях флагман Anthropic также вырвался на первое место.
При этом стоимость использования Claude Opus 4.5 снизилась в три раза — до $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных токенов.
В модели также улучшили систему многоэтапных рассуждений и появился параметр effort, регулирующий глубину мышления. На максимальном уровне Opus 4.5 работает точнее Sonnet 4.5 и почти вдвое экономичнее по токенам.
Еще улучшили работу с контекстом, субагентами и оптимизировали расход памяти, что добавило ~15 % эффективности сверху в сложных задачах.
Opus 4.5 стал не только более производительным, но и более доступным, и это не может не радовать!
2👍3