⚡️ Google представила Gemini 4 Argon - разбираем детали
30 сентября Google объявила Gemini 4 Argon — первый флагман за почти год. Сейчас модель доступна только проверенным киберзащитникам по программе Fairwind, а Google параллельно участвует в добровольном госпроцессе США по предрелизному доступу.
Ждали её долго: в мае Сундар Пичаи обещал большой релиз в июне, но вместо него вышли три Flash-модели подряд, а Gemini 3.5 Pro отменили.
Вводная цена Argon — $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, кэш — со скидкой 95%. После промо акции цена вырастет в 2 раза
Бенчмарки
По подсчёту The New Stack, Argon берёт 13 тестов из 18. Но именно заявленные кодинг и кибербез — самое спорное: в двух софтверных тестах отставание 9–10.5 пункта, а в кибербезопасности ничья, а не победа. Зато в «знаниевой работе» — финансах, праве, длинных документах — отрыв настоящий: 51.3% на AutomationBench почти на 9 пунктов выше Opus 5.5.
Что Argon уже сделал внутри Google
Artifical Analysis уже протестили и выдали свои бенчмарки:
Модель на уровне Astra при max effort и лучше 6.1 sol
САМОЕ ИНТЕРЕСНОЕ:
По их оценке галлюцинаций модель одна из самых ЛУЧШИХ среди всех моделей
Ждем Fable 5.5?
#Google #Gemini #DeepMind #бенчмарки
🔗 Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence
@tokenbreakfast
30 сентября Google объявила Gemini 4 Argon — первый флагман за почти год. Сейчас модель доступна только проверенным киберзащитникам по программе Fairwind, а Google параллельно участвует в добровольном госпроцессе США по предрелизному доступу.
Ждали её долго: в мае Сундар Пичаи обещал большой релиз в июне, но вместо него вышли три Flash-модели подряд, а Gemini 3.5 Pro отменили.
Вводная цена Argon — $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, кэш — со скидкой 95%. После промо акции цена вырастет в 2 раза
Бенчмарки
- DeepSWE v1.1 — 77.9% (Claude Opus 5.5: 74.2%, GPT-6 Astra: 74.1%)
- AutomationBench — 51.3% (Opus 5.5: 42.5%)
- GraphWalks, вход 256K–1M — 84.2% (Astra: 71.8%)
- LVBench, длинное видео — 91.7% (Astra: 87.5%)
- Harvey's Legal Agent — 19.6% (Fable 5.1: 6.7%) — лучший результат, но всё равно лишь одна задача из пяти
- CWE-bench v1, поиск уязвимостей — 68.0%: ничья с GPT-6 Astra и Grok 4.7
- FrontierSWE v2 — 55.0% (Astra: 65.5%) — последнее место
- Terminal-bench 4.0 — 57.4% (Opus 5.5: 66.4%) — последнее место
- Terminal-Bench Science 0.1 — 57.6% (Astra: 68.1%)
По подсчёту The New Stack, Argon берёт 13 тестов из 18. Но именно заявленные кодинг и кибербез — самое спорное: в двух софтверных тестах отставание 9–10.5 пункта, а в кибербезопасности ничья, а не победа. Зато в «знаниевой работе» — финансах, праве, длинных документах — отрыв настоящий: 51.3% на AutomationBench почти на 9 пунктов выше Opus 5.5.
Что Argon уже сделал внутри Google
- Квантовые алгоритмы: обошёл опубликованный бейзлайн на 40% «за минуты».
- Память дата-центров: агенты сами нашли оптимизации и освободили 300+ ТиБ, ожидаемая экономия — от 500 ТиБ до 1 ПиБ.
- Модель переписывает C/C++ на Rust — от библиотек re2 и libgav1 до ядра Zircon операционной системы Fuchsia (800K+ строк). В libgav1 агенты заменили 32K строк SIMD-кода: декодер стал в 2.7 раза быстрее прежнего Rust-порта при идентичном видео.
- Лимит вывода подняли с 64K до 1M токенов — можно «думать» и писать сотни тысяч токенов в одном ходе.
Artifical Analysis уже протестили и выдали свои бенчмарки:
Модель на уровне Astra при max effort и лучше 6.1 sol
САМОЕ ИНТЕРЕСНОЕ:
По их оценке галлюцинаций модель одна из самых ЛУЧШИХ среди всех моделей
Ждем Fable 5.5?
#Google #Gemini #DeepMind #бенчмарки
🔗 Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence
@tokenbreakfast
👍1🔥1
Synopsys и OpenAI построят модель, которая сама работает в инструментах проектирования чипов
30 сентября Synopsys и OpenAI подписали многолетнее соглашение: совместная модель GPT-Synopsys должна сама работать в EDA-инструментах, которыми проектируют чипы — пресс-релиз, Reuters, разбор The Decoder.
Инженер ставит цель, модель дёргает инструменты, разбирает их вывод и сама перебирает варианты дизайна; человек утверждает результат. Ранние тесты с полупроводниковыми заказчиками уже идут, но продукта ещё нет.
Детали, которых нет в заголовках:
Анонс был на investor day: прогноз роста выручки на 2027 фингод подняли до 15% (аналитики ждали 11.19%), акции в моменте росли на 7% и закрылись на $434.94 (+4.78%). В тот же день — сделка с AWS больше чем на $1 млрд по лицензированию chip design IP: этот бизнес принёс $1.75 млрд за прошлый фингод. Неделей раньше Synopsys выложила портфель агентов AgentEngineer и платформу Autopilot (пресс-релиз), а с Nvidia, вложившей в неё $2 млрд, показала автономную верификацию.
#OpenAI #Synopsys #EDA #чипы
🔗 OpenAI and Synopsys Announce GPT-Synopsys: Frontier Intelligence to Revolutionize Chip Design
@tokenbreakfast
30 сентября Synopsys и OpenAI подписали многолетнее соглашение: совместная модель GPT-Synopsys должна сама работать в EDA-инструментах, которыми проектируют чипы — пресс-релиз, Reuters, разбор The Decoder.
Инженер ставит цель, модель дёргает инструменты, разбирает их вывод и сама перебирает варианты дизайна; человек утверждает результат. Ранние тесты с полупроводниковыми заказчиками уже идут, но продукта ещё нет.
Детали, которых нет в заголовках:
- OpenAI платит Synopsys подписку за обучение на её инструментах, а выручку партнёры делят в зависимости от того, насколько модель улучшила дизайн — со слов CEO Synopsys Сасина Гази.
- Модель не апрувит все сразу: «нужны ограничители, чтобы проверить физику» — финальную проверку делают классические движки Synopsys.
- Ни одной цифры ускорения именно по GPT-Synopsys партнёры не назвали.
Анонс был на investor day: прогноз роста выручки на 2027 фингод подняли до 15% (аналитики ждали 11.19%), акции в моменте росли на 7% и закрылись на $434.94 (+4.78%). В тот же день — сделка с AWS больше чем на $1 млрд по лицензированию chip design IP: этот бизнес принёс $1.75 млрд за прошлый фингод. Неделей раньше Synopsys выложила портфель агентов AgentEngineer и платформу Autopilot (пресс-релиз), а с Nvidia, вложившей в неё $2 млрд, показала автономную верификацию.
#OpenAI #Synopsys #EDA #чипы
🔗 OpenAI and Synopsys Announce GPT-Synopsys: Frontier Intelligence to Revolutionize Chip Design
@tokenbreakfast
👍1🔥1
DeepSeek V5 хотят натренировать целиком на чипах Huawei
DeepSeek собирается ОТКАЗАТЬСЯ от nvidia, собрали слухи про нового флагмана DeepSeek:
30 сентября DeepSeek открыла под Ascend ровно те же компоненты, что раньше были под Nvidia: компилятор TileLang, матричные ядра DeepGEMM, коммуникации DeepEP, разрежённое внимание FlashMLA и ещё два набора ядер.
Разворот к Huawei длится не первый месяц — в сентябре DeepSeek заказал не менее 160 000 Ascend 950DT в дата-центр во Внутренней Монголии с поставкой с четвёртого квартала, а Huawei показала новое поколение чипов и ждёт массового применения своих систем в обучении моделей со следующего года.
#DeepSeek #Huawei Ascend #открытые веса #чипы
🔗 DeepSeek V5 rumor thread on X
@tokenbreakfast
DeepSeek собирается ОТКАЗАТЬСЯ от nvidia, собрали слухи про нового флагмана DeepSeek:
- По слухам 2 трлн параметров (меньше Kimi, выше GLM)
- Тренировка на огромном кластере Huawei Ascend - вчетверо больше ускорителей, чем нужно при Nvidia
- один узел - 128 чипов Ascend 950 (примерно 5 млн долларов)
30 сентября DeepSeek открыла под Ascend ровно те же компоненты, что раньше были под Nvidia: компилятор TileLang, матричные ядра DeepGEMM, коммуникации DeepEP, разрежённое внимание FlashMLA и ещё два набора ядер.
Разворот к Huawei длится не первый месяц — в сентябре DeepSeek заказал не менее 160 000 Ascend 950DT в дата-центр во Внутренней Монголии с поставкой с четвёртого квартала, а Huawei показала новое поколение чипов и ждёт массового применения своих систем в обучении моделей со следующего года.
#DeepSeek #Huawei Ascend #открытые веса #чипы
🔗 DeepSeek V5 rumor thread on X
@tokenbreakfast
🔥2👍1
BAAI выложила 27B-агента AREX-2 — монстра для ML задач
BAAI открыла AREX-2 — агентную модель на 27B: dense, база Qwen3.8-27B, контекст 262 144 токена, мультимодальная, Apache 2.0.
Рядом пейпер и репозиторий с харнессом и конфигами для шести бенчмарков.
Модель учат тратить раунды на улучшение того же решения:
Траектории для обучения синтезировали: ML-инженерия и алгоритмическое программирование, среды собирали из GitHub-репозиториев и онлайн-судей. Отбор шёл не только по финальному счёту, но и по качеству процесса — провалы и регрессии оставались в контексте, а учили модель на решениях «диагностируй — почини — улучши». Потом эти данные смешали со старым deep-research-датасетом AREX и дообучили Qwen3.8-27B.
Приятный бонус: тренировали на коде и ML, а прирост пришёл в research. Без единой новой поисковой траектории AREX-2 обошёл предыдущий AREX на 122B по всем четырём research-бенчмаркам.
Числа (замеры самих авторов, независимых прогонов пока нет)
Мы протестировали эту модель в Q6 - не самом мощном кванте на llama.cpp. Модель действительно очень хорошо ориентируется в ML-задачах, предлагает решения, которые не мог продумать даже Opus 5.5 и часто с ней соглашается, когда просишь его отревьюить задачи
#открытые модели #агенты #BAAI #benchmarks
🔗 BAAI/AREX-2 на Hugging Face
@tokenbreakfast
BAAI открыла AREX-2 — агентную модель на 27B: dense, база Qwen3.8-27B, контекст 262 144 токена, мультимодальная, Apache 2.0.
Рядом пейпер и репозиторий с харнессом и конфигами для шести бенчмарков.
Модель учат тратить раунды на улучшение того же решения:
попробовал → измерил → понял, что менять → переписал.
Траектории для обучения синтезировали: ML-инженерия и алгоритмическое программирование, среды собирали из GitHub-репозиториев и онлайн-судей. Отбор шёл не только по финальному счёту, но и по качеству процесса — провалы и регрессии оставались в контексте, а учили модель на решениях «диагностируй — почини — улучши». Потом эти данные смешали со старым deep-research-датасетом AREX и дообучили Qwen3.8-27B.
Приятный бонус: тренировали на коде и ML, а прирост пришёл в research. Без единой новой поисковой траектории AREX-2 обошёл предыдущий AREX на 122B по всем четырём research-бенчмаркам.
Числа (замеры самих авторов, независимых прогонов пока нет)
- MLE-Lite — 81.8 (GPT-5.6 Sol: 72.7; Kimi-K3, 2.8T: 72.7; Naive-N0.5-Flash, 309B: 73.7)
- Frontier-CS — 70.7 (GPT-5.6 Sol: 76.4; GPT-5.5: 72.1; DeepSeek-V4-Pro, 1.6T: 44.7)
- BrowseComp — 84.0 (GPT-5.6 Sol: 90.4; Claude Opus 4.8: 84.3; Kimi-K2.6, 1T: 83.2)
- DeepSearchQA — 93.8 (Claude Fable 5: 94.2; Kimi-K2.6: 92.5)
- GAIA — 92.2 (Qwen3.5-35B: 80.0)
- HLE, только текст — 52.6 (GPT-5.6 Sol: 58.0)
Мы протестировали эту модель в Q6 - не самом мощном кванте на llama.cpp. Модель действительно очень хорошо ориентируется в ML-задачах, предлагает решения, которые не мог продумать даже Opus 5.5 и часто с ней соглашается, когда просишь его отревьюить задачи
#открытые модели #агенты #BAAI #benchmarks
🔗 BAAI/AREX-2 на Hugging Face
@tokenbreakfast
🔥2👍1
На модах Claude Code за сутки собрали Doom и панель промптов
Моды в Claude Code вышли сутки назад — и на них уже играют в Doom. Самый вирусный пример — @jarrodwatts: его мод подключает сессию к мультиплееру Doom, остальные игроки в матче — люди, ждущие, пока их Claude закончит.
Мод получает те же права, что Claude Code, песочницы нет — файлы, ключи, сеть. Чужие моды в твиттере уже называют новым каналом атаки; в Team и Enterprise первым грузится служебный
Ставятся они как плагины,
🔗 @jarrodwatts: мод Claude Code подключает сессию к мультиплееру Doom
@tokenbreakfast
Моды в Claude Code вышли сутки назад — и на них уже играют в Doom. Самый вирусный пример — @jarrodwatts: его мод подключает сессию к мультиплееру Doom, остальные игроки в матче — люди, ждущие, пока их Claude закончит.
• prompt-rail от @oikon48 — панель со всеми прошлыми промптами, прыжок к нужному
• RemCTL от @viticci — напоминания Apple в сайдбаре Claude Code
•/diffтеперь мод — штатную фичу можно выключить или заменить своей (блог)
• Мод — TypeScript-функция на событие: переписать промпт, заблокировать вызов, отрисовать UI
Мод получает те же права, что Claude Code, песочницы нет — файлы, ключи, сеть. Чужие моды в твиттере уже называют новым каналом атаки; в Team и Enterprise первым грузится служебный
sec-default.Ставятся они как плагины,
/plugin, нужна версия 2.1.287 или новее.🔗 @jarrodwatts: мод Claude Code подключает сессию к мультиплееру Doom
@tokenbreakfast
👍1🤣1
Лучший агент решает 35% задач настоящей дата-команды
Лучший агент в мире закрывает 34.8% реальных задач дата-команды. Argo-Bench от TextQL прогнал тринадцать моделей на симуляции нью-йоркской доставки еды — восемь из них не дотянули до 30 баллов из 100.
Агент тут файлит решение: бан аккаунтов, бюджет, прогноз, проводку. Грейдер сверяет его с последствиями в симуляторе, состояние которого скрыто. Задачу про перехваченные выплаты ресторанам решили 6 из 47 настроек моделей.
Публичные text-to-SQL бенчмарки мерят запрос, и аудиты уже находили их ключи неверными. Склад и задачи открыты — 71 ГБ Parquet на HF, лидерборд и пейпер тоже.
🔗 Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
@tokenbreakfast
Лучший агент в мире закрывает 34.8% реальных задач дата-команды. Argo-Bench от TextQL прогнал тринадцать моделей на симуляции нью-йоркской доставки еды — восемь из них не дотянули до 30 баллов из 100.
• 210 задач из пяти отделов: trust & safety (67), маркетплейс (46), FP&A (54), бухгалтерия (23), growth (20)
• Склад — 235 таблиц Oracle EBS, 7.49 млрд строк, 81 млн заказов за 2024 год
• Opus 5.5 — 59.5 балла и ≥95 на 34.8% задач; GPT-6 Astra и Sonnet 5.5 — по 51.8, Kimi K3 — 28.4
• GPT-6.1 Sol — 49.5 балла за $0.49 на задачу против $4.71 у Opus 5.5
• Свои 80-процентные интервалы модели накрывают реальность в 44.8% случаев (4553 ряда)
Агент тут файлит решение: бан аккаунтов, бюджет, прогноз, проводку. Грейдер сверяет его с последствиями в симуляторе, состояние которого скрыто. Задачу про перехваченные выплаты ресторанам решили 6 из 47 настроек моделей.
Публичные text-to-SQL бенчмарки мерят запрос, и аудиты уже находили их ключи неверными. Склад и задачи открыты — 71 ГБ Parquet на HF, лидерборд и пейпер тоже.
🔗 Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
@tokenbreakfast
👍1😁1
Хак-боты заняли первое место в багбаунти Vercel
Становимся пен-тестером с новым MCP сервером для проверок уязвимостей
Мультимодельные хак-боты заняли первое место в багбаунти Vercel Sandbox. По словам их автора, руками почти ничего делать не пришлось.
Охотиться агентам есть чем: HexStrike даёт модели 150+ инструментов пентеста через MCP и уже собрал 12 292 звезды.
В отчёте Microsoft от 1 октября фронтир-модели цепочкой из 32 шагов доводят атаку до захвата сети без человека.
🔗 @_jensec: $460 in tokens → ~$22K in bounties. We placed #1 on the Vercel Sandbox Program leaderboard on HackerOne with almost zero manual hacking.
@tokenbreakfast
Становимся пен-тестером с новым MCP сервером для проверок уязвимостей
Мультимодельные хак-боты заняли первое место в багбаунти Vercel Sandbox. По словам их автора, руками почти ничего делать не пришлось.
• $1 млн — фонд двухнедельной программы на HackerOne, до $50 000 за одну уязвимость
• 1 285 отчётов — столько пришло за две недели; подтвердили 1 критическую, 7 высоких и 15 средних
• ~$325 000 — выплаты, которые Vercel уже пообещала (итоги)
• Две дыры в ядре Linux — чтение памяти хоста и надёжный краш; Vercel узнала о них на две недели раньше мейнтейнеров
• Триаж на Kimi K3 — поток разбирал агент: искал дубли и сам запускал PoC, код обещали открыть
Охотиться агентам есть чем: HexStrike даёт модели 150+ инструментов пентеста через MCP и уже собрал 12 292 звезды.
В отчёте Microsoft от 1 октября фронтир-модели цепочкой из 32 шагов доводят атаку до захвата сети без человека.
🔗 @_jensec: $460 in tokens → ~$22K in bounties. We placed #1 on the Vercel Sandbox Program leaderboard on HackerOne with almost zero manual hacking.
@tokenbreakfast
👍1🔥1
Открытая модель для поиска уязвимостей в 31 раз дешевле Opus 5
Cantina Security выложила apex-flash-1 — открытую модель (MIT) для поиска и эксплуатации уязвимостей. Это RL-дообучение GLM-5.3-Flash: 320B параметров, 18B активных.
Учили её в харнессе Codex и советуют гонять там же — исполнителем под управлением агента побольше. Рядом выложен abliterated-вариант.
Числа — из отчёта самих авторов на своих отложенных кейсах, независимых прогонов нет. Релизный пост.
🔗 apex-flash-1 — открытые веса для поиска уязвимостей
@tokenbreakfast
Cantina Security выложила apex-flash-1 — открытую модель (MIT) для поиска и эксплуатации уязвимостей. Это RL-дообучение GLM-5.3-Flash: 320B параметров, 18B активных.
• 40 из 60 отложенных кейсов, 66.7% — у Claude Opus 5 High 43/60 (71.7%)
• $2.38 за прогон 60 задач против $74.68 у Opus 5 — в 31 раз дешевле
• 60% и $4.56 у базовой GLM-5.3-Flash: дообучение обыграло свою базу
• GRPO и rank-256 LoRA по всем экспертам, 150 задач из 50 реальных кейсов
Учили её в харнессе Codex и советуют гонять там же — исполнителем под управлением агента побольше. Рядом выложен abliterated-вариант.
Числа — из отчёта самих авторов на своих отложенных кейсах, независимых прогонов нет. Релизный пост.
🔗 apex-flash-1 — открытые веса для поиска уязвимостей
@tokenbreakfast
👍2🔥1
Модель Nvidia стала членом Коммунистической Партии Китая
Дообучение на чужих данных приносит в модель чужую политику. У открытой Nemotron Cascade 2 от Nvidia Aleph Alpha нашла тезисы КПК в 17% ответов.
На просьбу собрать урок про культ личности Си Qwen 3.6 отвечает, что «характеристика в корне неверна», и предлагает урок про социалистическую демократию. На бытовых вопросах китайские модели ровные — партийная линия вылезает на острых темах и иногда дописывается в ответ про цензуру в США.
Разбор у the-decoder. Aleph Alpha продаёт «суверенный ИИ», так что и китайские модели, и Nvidia — её конкуренты.
🔗 Training on the Party Line: Chinese Political Influence on LLMs in China and the World
@tokenbreakfast
Дообучение на чужих данных приносит в модель чужую политику. У открытой Nemotron Cascade 2 от Nvidia Aleph Alpha нашла тезисы КПК в 17% ответов.
• 967 промптов про Тайвань, Тяньаньмэнь и Синьцзян: сбалансированных ответов у шести китайских моделей всего 17–41%
• Две трети вопросов DeepSeek V4 Pro отклоняет — на них он отказывается отвечать
• 17% ответов Nemotron повторяют партийные тезисы: в его SFT-данных ~3500 строк из 9.3 млн сгенерированы DeepSeek и Qwen
• Сравнение — Claude Sonnet 5: 70% сбалансированных ответов, Mistral Small: 92%
На просьбу собрать урок про культ личности Си Qwen 3.6 отвечает, что «характеристика в корне неверна», и предлагает урок про социалистическую демократию. На бытовых вопросах китайские модели ровные — партийная линия вылезает на острых темах и иногда дописывается в ответ про цензуру в США.
Разбор у the-decoder. Aleph Alpha продаёт «суверенный ИИ», так что и китайские модели, и Nvidia — её конкуренты.
🔗 Training on the Party Line: Chinese Political Influence on LLMs in China and the World
@tokenbreakfast
😁2👍1
Соавтор AlphaGo ушёл из DeepMind строить рассуждающую модель
Соавтор AlphaGo Тор Граепель ушёл из Google DeepMind и объяснил в MIT Technology Review, почему нынешние LLM не рассуждают.
Граепель собирал AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero и MuZero, а до DeepMind делал TrueSkill для матчмейкинга Xbox Live. У него теперь новый проект — AlphaGo-style reasoning для фронтир-моделей, плюс кафедра ML в UCL.
Весов и API у проекта пока нет.
🔗 Don’t be fooled—LLMs don’t reason
@tokenbreakfast
Соавтор AlphaGo Тор Граепель ушёл из Google DeepMind и объяснил в MIT Technology Review, почему нынешние LLM не рассуждают.
• Ход 37 с Ли Седолем: сеть-интуиция оценила его как 1 шанс из 10 000, выбрал его перебор по дереву
• Нет явного состояния: не видно, какие гипотезы модель держит и насколько в них уверена
• Chain of thought — тот же next-token, только длиннее: нередко ответ приходит одним путём, а отчёт пишется другим
• Предлагает AlphaGo-схему для фронтира: политика подсказывает, оценка взвешивает, дерево смотрит вперёд
Граепель собирал AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero и MuZero, а до DeepMind делал TrueSkill для матчмейкинга Xbox Live. У него теперь новый проект — AlphaGo-style reasoning для фронтир-моделей, плюс кафедра ML в UCL.
Весов и API у проекта пока нет.
🔗 Don’t be fooled—LLMs don’t reason
@tokenbreakfast
👍1🔥1
Google вывела первые TPU в КОСМОС
Google вывела на орбиту первые свои TPU — четыре чипа на связи, но дольше 15 минут подряд они не работают.
Расчёт на почти постоянное солнце: на заречно-суточной орбите те же панели дают до 8 раз больше энергии, чем на Земле. Радиаторы из-за этого стали одной из самых тяжёлых деталей миссии, а каждый килограмм на орбите оплачивается запуском.
Первым чип в космос отправил стартап Starcloud — H100 в ноябре 2025-го. SpaceX обещает «орбитальные AI-спутники» уже с 2028 года. Сроков и цен на коммерческую версию Google не называет: подробности в блоге компании и разборе GCN.
🔗 Our Project Suncatcher prototype satellite is in orbit.
@tokenbreakfast
Google вывела на орбиту первые свои TPU — четыре чипа на связи, но дольше 15 минут подряд они не работают.
• Что на орбите — спутник MVP размером с холодильник, четыре Trillium TPU: мощность как у облачного среза TPU v6e-4, панели примерно на 1 кВт
• Запуск — 1 октября, Falcon 9 в миссии Transporter-18, спутник собран с Planet; Google подтвердила контакт
• 15 минут и стоп — столько чипы считают, потом уходят в тепловое выключение: в вакууме тепло снимают только радиаторами и тепловыми трубками
• Радиация — Trillium прогоняли под протонным пучком 67 МэВ в Crocker Lab (UC Davis): дали дозу больше пятилетней миссии, чипы выдержали
• Дальше — в 2027 два спутника с Planet под тест лазерных линков; целевая формация — 81 спутник в радиусе 1 км, соседи в 100–200 м
Расчёт на почти постоянное солнце: на заречно-суточной орбите те же панели дают до 8 раз больше энергии, чем на Земле. Радиаторы из-за этого стали одной из самых тяжёлых деталей миссии, а каждый килограмм на орбите оплачивается запуском.
Первым чип в космос отправил стартап Starcloud — H100 в ноябре 2025-го. SpaceX обещает «орбитальные AI-спутники» уже с 2028 года. Сроков и цен на коммерческую версию Google не называет: подробности в блоге компании и разборе GCN.
🔗 Our Project Suncatcher prototype satellite is in orbit.
@tokenbreakfast
👍1🔥1
Пользуемся бесплатно топовй нейронкой до 13 октября
Ant Group раздаёт свою 560B-модель Ling-3.1-flash бесплатно две недели — сразу в нескольких кодинг-агентах.
На бесплатном провайдере она выдаёт 67 токенов/с.
В твиттере уже выкладывают демки: одним промптом собирают интерактивную 3D-страницу (@duange6099) и 3D-версию «Цинмин шанхэ ту» (@sodawhite_dev). Cline ставит модель рядом с Kimi K3 и DeepSeek V4 Pro.
Окно для теста закроется 13 октября.
🔗 Ling 3.1 Flash — карточка модели на OpenRouter
@tokenbreakfast
Ant Group раздаёт свою 560B-модель Ling-3.1-flash бесплатно две недели — сразу в нескольких кодинг-агентах.
• 560B параметров всего и 25B активных на токен — в 4,5 раза крупнее прошлой Ling 3.0 Flash (124B)
• Бесплатно до 13 октября: Cline, Vercel AI Gateway, Novita и OpenRouter с ценой $0/$0
• 262K контекста в бесплатном окне, полный 1M обещают после перехода на платный тариф (TechNode)
• 41,1 в Intelligence Index Artificial Analysis — что-то между Deepseek v4.1 flash и GLM 5.3 flash
• Веса откроют после бесплатного окна, пока модель доступна только по API
На бесплатном провайдере она выдаёт 67 токенов/с.
В твиттере уже выкладывают демки: одним промптом собирают интерактивную 3D-страницу (@duange6099) и 3D-версию «Цинмин шанхэ ту» (@sodawhite_dev). Cline ставит модель рядом с Kimi K3 и DeepSeek V4 Pro.
Окно для теста закроется 13 октября.
🔗 Ling 3.1 Flash — карточка модели на OpenRouter
@tokenbreakfast
🔥2👍1
Qwen 4 ждут в октябре на уровне DEEPSEEK и GLM
Осень — большой сезон для открытых весов, и главное ожидание — Qwen 4.
Плотную 27B ждут громче остальных: предыдущая, Qwen3.8-27B, вышла в августе и уже бегает на одной потребительской карте.
Архитектуру Qwen 4 Alibaba показала заранее — в превью Qwen3.8-Flash-Next: 125B с 6B активных на токен.
🔗 Qwen 4: rumor watchlist (@kimmonismus)
@tokenbreakfast
Осень — большой сезон для открытых весов, и главное ожидание — Qwen 4.
• Qwen 4 — ждут октябрь–начало ноября: Alibaba, по данным @kimmonismus, подтвердила тренировку, даты релиза нет
• Линейка — в твиттере перечисляют 27B, Flash, Plus, Max; размеров, контекста и весов пока нет
• Прогноз — от плотной 27B ждут 40–42 балла в индексе Artificial Analysis (@analogalok)
• Кто ещё — GLM-5.4 ждут в октябре–ноябре, DeepSeek V4.2 без сроков
Плотную 27B ждут громче остальных: предыдущая, Qwen3.8-27B, вышла в августе и уже бегает на одной потребительской карте.
Архитектуру Qwen 4 Alibaba показала заранее — в превью Qwen3.8-Flash-Next: 125B с 6B активных на токен.
🔗 Qwen 4: rumor watchlist (@kimmonismus)
@tokenbreakfast
🔥3👍1