Huawei выпустила OpenPangu 2.0 Flash — 92B MoE на чипах Ascend, open source близкий к DeepSeek V4 Flash и Claude Sonnet 5
📋 30 июня Huawei опубликовала OpenPangu 2.0 Flash — 92B MoE (6B активных), полностью обученный на чипах Ascend, с 512K контекста и 34T токенов предобучения.
Huawei выделила openPangu в отдельный open-source-бренд и анонсировала выпуск семи версий до конца года.
При 6B активных параметров и MTP на 3 токена вперёд OpenPangu набирает 93,3% на AIME 2026 (98,1% с Python) — уровень, для которого ещё год назад требовались модели с на порядок большей активной частью.
По кодингу (SWE-bench 63,1%) отставание от DeepSeek V4 Flash (79,0%) и Sonnet-5 пока заметное, но по агентным задачам (TAU2-Bench 88,0%) и следованию инструкциям (IFEval 95,9%) модель вполне конкурентоспособна.
📎 Hugging Face | Репозиторий openPangu
#Huawei #OpenPangu #Ascend
———
@tsingular
📋 30 июня Huawei опубликовала OpenPangu 2.0 Flash — 92B MoE (6B активных), полностью обученный на чипах Ascend, с 512K контекста и 34T токенов предобучения.
Huawei выделила openPangu в отдельный open-source-бренд и анонсировала выпуск семи версий до конца года.
При 6B активных параметров и MTP на 3 токена вперёд OpenPangu набирает 93,3% на AIME 2026 (98,1% с Python) — уровень, для которого ещё год назад требовались модели с на порядок большей активной частью.
По кодингу (SWE-bench 63,1%) отставание от DeepSeek V4 Flash (79,0%) и Sonnet-5 пока заметное, но по агентным задачам (TAU2-Bench 88,0%) и следованию инструкциям (IFEval 95,9%) модель вполне конкурентоспособна.
📎 Hugging Face | Репозиторий openPangu
#Huawei #OpenPangu #Ascend
———
@tsingular
⚡9✍3❤3🔥2🆒2👍1
Forwarded from Privacy Advocates
🏛️ Законопроект об ИИ внесён в Госдуму: что в нём важно для инфоприватности
📄 25.06.2026 Правительство внесло в Госдуму законопроект № 1271570-8 "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ" - доработанную и заметно смягчённую редакцию прежнего проекта Минцифры. Из неё убрали запрет трансграничного ИИ, понятие "доверенных моделей" и жёсткие обязанности операторов и пользователей. По природе это рамочный, преимущественно стимулирующий акт.
📌 Что закрепляется законопроектом:
🔸 впервые - базовые определения (искусственный интеллект, большая фундаментальная модель, набор данных, обучение, разработчик);
🔸 действует только для больших фундаментальных моделей от 1 млрд параметров, а узкоспециализированные решения и компьютерное зрение остаются за скобками;
🔸 категории суверенных и национальных моделей: российское юрлицо-разработчик, локализация данных в ЦОД на территории РФ, подтверждение соответствия законодательству и традиционным ценностям;
🔸 Правительство вправе устанавливать случаи обязательного применения только таких моделей (в банковской сфере - по согласованию с ЦБ);
🔸 переходный период для действующих ИИ-систем предусмотрен до 01.09.2032.
⚠️Значительная часть содержательных требований делегирована подзаконным актам, поэтому оценивать закон в отрыве от них преждевременно.
⚖️ Три сюжета, наиболее значимых для юристов:
1️⃣ Авторские права на обучение (ст. 10). Использование объектов авторских и смежных прав для обучения перестаёт быть нарушением - но только для суверенных и национальных моделей и лишь при правомерно полученном экземпляре либо открытом доступе к произведению без технических ограничений. Вопрос о компенсациях правообладателям оставлен открытым.
2️⃣ Маркировка ИИ-контента стала из обязательной добровольной. Обязанности разработчиков (ст. 8) и ответственность (ст. 11) сформулированы мягко и отсылочно, т.е. немедленной жёсткой нагрузки на рынок закон не создаёт.
3️⃣ Данные из ГИС для обучения - и вот это, пожалуй, самый недооценённый аспект. Предусмотренный доступ к наборам данных из государственных информационных систем для обучения моделей в тексте не соотнесён с требованиями 152-ФЗ и режимом ИСПД. Это оставляет открытым вопрос о законности обработки ПД в обучающих выборках.
👁 PA | 💬 Max | ❤️ ЯМ | 🗣️ ВК
📄 25.06.2026 Правительство внесло в Госдуму законопроект № 1271570-8 "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ" - доработанную и заметно смягчённую редакцию прежнего проекта Минцифры. Из неё убрали запрет трансграничного ИИ, понятие "доверенных моделей" и жёсткие обязанности операторов и пользователей. По природе это рамочный, преимущественно стимулирующий акт.
📌 Что закрепляется законопроектом:
🔸 впервые - базовые определения (искусственный интеллект, большая фундаментальная модель, набор данных, обучение, разработчик);
🔸 действует только для больших фундаментальных моделей от 1 млрд параметров, а узкоспециализированные решения и компьютерное зрение остаются за скобками;
🔸 категории суверенных и национальных моделей: российское юрлицо-разработчик, локализация данных в ЦОД на территории РФ, подтверждение соответствия законодательству и традиционным ценностям;
🔸 Правительство вправе устанавливать случаи обязательного применения только таких моделей (в банковской сфере - по согласованию с ЦБ);
🔸 переходный период для действующих ИИ-систем предусмотрен до 01.09.2032.
⚠️Значительная часть содержательных требований делегирована подзаконным актам, поэтому оценивать закон в отрыве от них преждевременно.
⚖️ Три сюжета, наиболее значимых для юристов:
1️⃣ Авторские права на обучение (ст. 10). Использование объектов авторских и смежных прав для обучения перестаёт быть нарушением - но только для суверенных и национальных моделей и лишь при правомерно полученном экземпляре либо открытом доступе к произведению без технических ограничений. Вопрос о компенсациях правообладателям оставлен открытым.
2️⃣ Маркировка ИИ-контента стала из обязательной добровольной. Обязанности разработчиков (ст. 8) и ответственность (ст. 11) сформулированы мягко и отсылочно, т.е. немедленной жёсткой нагрузки на рынок закон не создаёт.
3️⃣ Данные из ГИС для обучения - и вот это, пожалуй, самый недооценённый аспект. Предусмотренный доступ к наборам данных из государственных информационных систем для обучения моделей в тексте не соотнесён с требованиями 152-ФЗ и режимом ИСПД. Это оставляет открытым вопрос о законности обработки ПД в обучающих выборках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1✍8🤔3🤣2❤1🔥1👌1
Godot Engine вводит жёсткие ограничения на AI-код в опенсорсных репозиториях
📋 Godot Foundation 30 июня объявила о радикальном ужесточении политики вклада для одного из крупнейших опенсорсных игровых движков.
Причина — лавина AI-сгенерированных pull request'ов, парализовавшая и без того перегруженных мейнтейнеров.
🤖 Количество открытых PR уже стало мемом в сообществе.
Ситуацию усугубил взрывной рост AI-контрибьюций: усилия на создание PR упали до минимума, а ресурсы на ревью остались прежними.
Главная боль — деморализация ревьюеров.
Раньше их работа была вкладом в обучение будущих мейнтейнеров.
Теперь отзывы переваривает машина, которая ничему не учится, и волонтёрам всё труднее оправдывать потраченное время.
⚙️ Новые правила. Контрибьюторы с тремя и менее смерженными PR не могут предлагать новые функции или значительный рефакторинг без явного разрешения — сначала багфиксы и документация, потом доверие.
Автономные AI-агенты и вайб кодинг, - автоматический бан в GitHub-репозитории GoDot.
AI-помощь допустима только для рутинных задач: автодополнение, регулярные выражения, поиск и замена.
Любое использование AI при написании кода должно быть раскрыто в описании PR.
📝 Отдельный пункт — запрет AI-сгенерированного текста в общении с мейнтейнерами.
Дословно: «Когда наши волонтёры тратят время на ревью, они не хотят разговаривать с машиной. Это базовый принцип уважения».
Машинный перевод допустим — но только если исходный текст написан человеком.
Все PR должны быть проверены и одобрены живым ревьюером до слияния.
Фонд обещает пересматривать политику по мере развития инструментов, но пока занимает подчёркнуто консервативную позицию.
Прецедент значимый: это не абстрактное недовольство, а конкретный свод правил от одного из крупнейших опенсорсных проектов, сказавшего «нет» AI-конвейеру в пользу живого наставничества.
Документ: https://contributing.godotengine.org/en/latest/pull_requests/pull_request_guidelines.html
#Godot #OpenSource
———
@tsingular
📋 Godot Foundation 30 июня объявила о радикальном ужесточении политики вклада для одного из крупнейших опенсорсных игровых движков.
Причина — лавина AI-сгенерированных pull request'ов, парализовавшая и без того перегруженных мейнтейнеров.
🤖 Количество открытых PR уже стало мемом в сообществе.
Ситуацию усугубил взрывной рост AI-контрибьюций: усилия на создание PR упали до минимума, а ресурсы на ревью остались прежними.
Главная боль — деморализация ревьюеров.
Раньше их работа была вкладом в обучение будущих мейнтейнеров.
Теперь отзывы переваривает машина, которая ничему не учится, и волонтёрам всё труднее оправдывать потраченное время.
⚙️ Новые правила. Контрибьюторы с тремя и менее смерженными PR не могут предлагать новые функции или значительный рефакторинг без явного разрешения — сначала багфиксы и документация, потом доверие.
Автономные AI-агенты и вайб кодинг, - автоматический бан в GitHub-репозитории GoDot.
AI-помощь допустима только для рутинных задач: автодополнение, регулярные выражения, поиск и замена.
Любое использование AI при написании кода должно быть раскрыто в описании PR.
📝 Отдельный пункт — запрет AI-сгенерированного текста в общении с мейнтейнерами.
Дословно: «Когда наши волонтёры тратят время на ревью, они не хотят разговаривать с машиной. Это базовый принцип уважения».
Машинный перевод допустим — но только если исходный текст написан человеком.
Все PR должны быть проверены и одобрены живым ревьюером до слияния.
Фонд обещает пересматривать политику по мере развития инструментов, но пока занимает подчёркнуто консервативную позицию.
Прецедент значимый: это не абстрактное недовольство, а конкретный свод правил от одного из крупнейших опенсорсных проектов, сказавшего «нет» AI-конвейеру в пользу живого наставничества.
Документ: https://contributing.godotengine.org/en/latest/pull_requests/pull_request_guidelines.html
#Godot #OpenSource
———
@tsingular
⚡7🤔6🔥2🦄2
Z.ai выпустили ZCode 3.0 — собственную IDE под GLM-5.2
📋 Z.ai (Zhipu AI), пекинская лаборатория с капитализацией в $128 млрд, превратила GLM-5.2 в полноценную «агентную среду разработки».
ZCode 3.0 — бесплатное десктопное приложение под macOS, Windows и Linux, заточенное под собственную модель компании и напрямую конкурирующее с Cursor, Claude Code и GitHub Copilot.
⚙️ ZCode, - классическая вайб-кодинг среда, где пользователь описывает результат, а агент планирует, пишет код, запускает проверки и продолжает работу до достижения цели.
Главное в третьей версии — улучшенная мультиагентная коллаборация, Goal Mode для длительных задач, сабагенты с настраиваемыми разрешениями и управление через ботов в WeChat, Feishu и Telegram с телефона.
Поддерживаются MCP-серверы, плагины и скиллы.
💼 Тарифы GLM Coding Plan: Lite за $16,2, Pro за $64,8 и Max за $144 в месяц — заметно дешевле западных аналогов. До 31 июля действует промо с коэффициентом 1,5x к квоте, новичкам — пять дней бесплатного доступа.
Можно подключать своих провайдеров моделей.
GLM Coding Plan: https://z.ai/subscribe
VentureBeat: https://venturebeat.com/technology/z-ai-launches-zcode-to-challenge-cursor-claude-code-and-github-copilot-in-ai-coding
В порядке проверки навайбкодил ниндзя-марио. в комменте
#ZCode #GLM #dev
———
@tsingular
📋 Z.ai (Zhipu AI), пекинская лаборатория с капитализацией в $128 млрд, превратила GLM-5.2 в полноценную «агентную среду разработки».
ZCode 3.0 — бесплатное десктопное приложение под macOS, Windows и Linux, заточенное под собственную модель компании и напрямую конкурирующее с Cursor, Claude Code и GitHub Copilot.
⚙️ ZCode, - классическая вайб-кодинг среда, где пользователь описывает результат, а агент планирует, пишет код, запускает проверки и продолжает работу до достижения цели.
Главное в третьей версии — улучшенная мультиагентная коллаборация, Goal Mode для длительных задач, сабагенты с настраиваемыми разрешениями и управление через ботов в WeChat, Feishu и Telegram с телефона.
Поддерживаются MCP-серверы, плагины и скиллы.
💼 Тарифы GLM Coding Plan: Lite за $16,2, Pro за $64,8 и Max за $144 в месяц — заметно дешевле западных аналогов. До 31 июля действует промо с коэффициентом 1,5x к квоте, новичкам — пять дней бесплатного доступа.
Можно подключать своих провайдеров моделей.
GLM Coding Plan: https://z.ai/subscribe
VentureBeat: https://venturebeat.com/technology/z-ai-launches-zcode-to-challenge-cursor-claude-code-and-github-copilot-in-ai-coding
В порядке проверки навайбкодил ниндзя-марио. в комменте
#ZCode #GLM #dev
———
@tsingular
🔥14⚡8✍3
Metronix Memory: открытая память с RBAC, чекпоинтами и аудитом
📋 Metronix Memory — новая память для агентов имеет персистентное хранение, восстановление, разрешения и аудит для агентов, которые не могут позволить себе потерять нить размышлений.
Аналогия с сайта: «Пилоты используют чёрные ящики, потому что память отказывает под давлением».
Проект под Apache 2.0, 679 коммитов, автор — Metronix Inc.
🧠 Шесть слоев памяти: персистентное хранение (решения, результаты инструментов, артефакты, handoff), структурированное состояние (сессии, задачи, чекпоинты), разграничение доступа через RBAC, передача контекста между агентами без «слипания» в один гигантский промпт, recovery-чепоинты для восстановления после сбоев и полный аудит — кто записал, какая политика разрешила, что изменилось.
🔍 Гибридный поиск: плотные векторы (Qdrant) + разреженный SPLADE + графовый контекст (Neo4j). Встроенные коннекторы для Jira, Confluence, GitHub, Google Drive, Notion и Slack.
Freshness-пайплайн выявляет устаревшие факты по темпоральному графу.
Можно подключать любые модели - например локальный эмбеддер на олламе.
🏆 На бенчмарках Metronix лидирует на LoCoMo (52.8% end-to-end accuracy), MemoryAgentBench, LongMemEval-S и BEAM 100K — по методологии равных условий.
🔌 MCP-сервер на борту: metronix_memory_store, metronix_memory_search, metronix_search_fast. Полная поддержка Hermes Agent через
🐳 Установка: Docker с ≥6 ГБ RAM. Скрипт
Сайт: https://www.mtrnix.com
Гайд по интеграции в Hermes: https://github.com/mtrnix/metronix-memory/blob/main/docs/integrations/hermes-agent.md
Проект активно развивается, контрибьюция приветствуется!
#Metronix #memory
———
@tsingular
📋 Metronix Memory — новая память для агентов имеет персистентное хранение, восстановление, разрешения и аудит для агентов, которые не могут позволить себе потерять нить размышлений.
Аналогия с сайта: «Пилоты используют чёрные ящики, потому что память отказывает под давлением».
Проект под Apache 2.0, 679 коммитов, автор — Metronix Inc.
🧠 Шесть слоев памяти: персистентное хранение (решения, результаты инструментов, артефакты, handoff), структурированное состояние (сессии, задачи, чекпоинты), разграничение доступа через RBAC, передача контекста между агентами без «слипания» в один гигантский промпт, recovery-чепоинты для восстановления после сбоев и полный аудит — кто записал, какая политика разрешила, что изменилось.
🔍 Гибридный поиск: плотные векторы (Qdrant) + разреженный SPLADE + графовый контекст (Neo4j). Встроенные коннекторы для Jira, Confluence, GitHub, Google Drive, Notion и Slack.
Freshness-пайплайн выявляет устаревшие факты по темпоральному графу.
Можно подключать любые модели - например локальный эмбеддер на олламе.
🏆 На бенчмарках Metronix лидирует на LoCoMo (52.8% end-to-end accuracy), MemoryAgentBench, LongMemEval-S и BEAM 100K — по методологии равных условий.
🔌 MCP-сервер на борту: metronix_memory_store, metronix_memory_search, metronix_search_fast. Полная поддержка Hermes Agent через
install.sh --wire-hermes, трёхшаговый промпт-сетап. Совместим с Cursor, Claude Code, LibreChat и Open WebUI.🐳 Установка: Docker с ≥6 ГБ RAM. Скрипт
install.sh поднимает стек за 10–15 минут. Community Edition — бесплатное ядро, которое можно инспектировать, форкать и хостить самостоятельно.Сайт: https://www.mtrnix.com
Гайд по интеграции в Hermes: https://github.com/mtrnix/metronix-memory/blob/main/docs/integrations/hermes-agent.md
Проект активно развивается, контрибьюция приветствуется!
#Metronix #memory
———
@tsingular
👍9🔥5❤4⚡1
Hermes Agent v0.18 — The Judgment Release: Mixture-of-Agents и верификация кода
📋 Nous Research выкатили v0.18.0 (2026.7.1) — крупнейший релиз Hermes Agent за последние месяцы. За 12 дней команда разгребла весь приоритетный бэклог: 1 720 коммитов, 998 смерженных PR, 949 закрытых issue, 370+ контрибьюторов. Итог — ноль открытых P0 и P1 по всему репозиторию, и намерение держать планку.
💡 Mixture-of-Agents стал приоритетным функционалом: именованные ансамбли моделей вырываются из общего списка и дают результаты наравне с фронтирами от Anthropic и OpenAI.
Каждый участник MoA показывает рассуждения в отдельном блоке, финальный ответ агрегатора стримится в реальном времени — можно смотреть, как «совет» думает, а не только читать вердикт.
⚙️ Агент научился верифицировать свою работу.
Наконец-то надежный гейт остановки агентского цикла, как обсуждали на последнем эфире в ИИзбранном.
📝 Три новых слэш-команды.
🔌
В десктопе теперь полноценные проекты (project → repo → lane) с сайдбаром кодовых баз.
Шлюз научился экономить ресурсы: засыпает при простое, просыпается по требованию, корректно сливает сессии перед перезапуском.
Добавлена поддержка Google Vertex AI с авто-обновлением OAuth2-токенов.
hermes update - любимая команда вообще.
#Hermes #update
———
@tsingular
📋 Nous Research выкатили v0.18.0 (2026.7.1) — крупнейший релиз Hermes Agent за последние месяцы. За 12 дней команда разгребла весь приоритетный бэклог: 1 720 коммитов, 998 смерженных PR, 949 закрытых issue, 370+ контрибьюторов. Итог — ноль открытых P0 и P1 по всему репозиторию, и намерение держать планку.
💡 Mixture-of-Agents стал приоритетным функционалом: именованные ансамбли моделей вырываются из общего списка и дают результаты наравне с фронтирами от Anthropic и OpenAI.
Каждый участник MoA показывает рассуждения в отдельном блоке, финальный ответ агрегатора стримится в реальном времени — можно смотреть, как «совет» думает, а не только читать вердикт.
⚙️ Агент научился верифицировать свою работу.
/goal получил completion contracts: вы описываете, что значит «готово», и цикл задач проверяет завершённость по фактам, а не по самоощущению модели. Хук pre_verify позволяет подключить собственные проверки.Наконец-то надежный гейт остановки агентского цикла, как обсуждали на последнем эфире в ИИзбранном.
📝 Три новых слэш-команды.
/learn превращает директорию, URL или workflow в переиспользуемый навык одной командой. /journey — хронология всего, чему агент научился, с возможностью редактирования и удаления записей. /prompt открывает $EDITOR для многострочных промптов, - наконец-то не нужно мучаться с редактированием в командной строке.🔌
delegate_task стал реально фоновым: суб-агенты работают параллельно, не блокируя чат, и возвращают консолидированный результат. В десктопе теперь полноценные проекты (project → repo → lane) с сайдбаром кодовых баз.
Шлюз научился экономить ресурсы: засыпает при простое, просыпается по требованию, корректно сливает сессии перед перезапуском.
Добавлена поддержка Google Vertex AI с авто-обновлением OAuth2-токенов.
hermes update - любимая команда вообще.
#Hermes #update
———
@tsingular
🔥11❤9⚡6🏆2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Голосовой помощник от Hugging Face и Cerebras. Сверхбыстрое железо позволяет создавать сервисы реального времени
⚡️ Hugging Face и Cerebras показали демку полностью открытого речевого конвейера реального времени: голос → Nvidia Parakeet для распознавания → Gemma 4 31B (Google DeepMind) на инференсе Cerebras → синтез речи Qwen3TTS от Alibaba.
Каждый компонент модульный и заменяемый, весь код открыт.
🎯 Качество моделей уже достаточное, узкое место голосового ИИ сегодня — задержка отклика. Медианная скорость многих систем выглядит прилично, но на хвосте распределения, в 95-м процентиле, случаются паузы в несколько секунд, и разговор перестаёт быть естественным.
Cerebras решает именно это: инференс ускорен настолько, что диалог течёт без рывков, а предсказуемость задержки сохраняется даже под нагрузкой.
🤖 Стек работает в проде: больше десяти тысяч роботов Reachy Mini используют этот же голосовой конвейер Hugging Face в реальной эксплуатации.
Для роботов и воплощённого ИИ отзывчивость определяет, чувствуется ли взаимодействие живым, - потому тут без компромиссов.
📦 Демо-стенд доступен на Hugging Face Spaces (smolagents/hf-realtime-voice), репозиторий — github.com/huggingface/speech-to-speech.
Любой разработчик может взять конвейер и адаптировать под своего ассистента, робота или исследовательский проект.
Избыточность определяет появление новых сервисов. В данном случае пример избыточности в производительности.
Все как с интернетом в своё время.
#Voice #HuggingFace #Cerebras
———
@tsingular
⚡️ Hugging Face и Cerebras показали демку полностью открытого речевого конвейера реального времени: голос → Nvidia Parakeet для распознавания → Gemma 4 31B (Google DeepMind) на инференсе Cerebras → синтез речи Qwen3TTS от Alibaba.
Каждый компонент модульный и заменяемый, весь код открыт.
🎯 Качество моделей уже достаточное, узкое место голосового ИИ сегодня — задержка отклика. Медианная скорость многих систем выглядит прилично, но на хвосте распределения, в 95-м процентиле, случаются паузы в несколько секунд, и разговор перестаёт быть естественным.
Cerebras решает именно это: инференс ускорен настолько, что диалог течёт без рывков, а предсказуемость задержки сохраняется даже под нагрузкой.
🤖 Стек работает в проде: больше десяти тысяч роботов Reachy Mini используют этот же голосовой конвейер Hugging Face в реальной эксплуатации.
Для роботов и воплощённого ИИ отзывчивость определяет, чувствуется ли взаимодействие живым, - потому тут без компромиссов.
📦 Демо-стенд доступен на Hugging Face Spaces (smolagents/hf-realtime-voice), репозиторий — github.com/huggingface/speech-to-speech.
Любой разработчик может взять конвейер и адаптировать под своего ассистента, робота или исследовательский проект.
Избыточность определяет появление новых сервисов. В данном случае пример избыточности в производительности.
Все как с интернетом в своё время.
#Voice #HuggingFace #Cerebras
———
@tsingular
🔥10🏆5⚡4❤🔥2❤1👍1🤝1
Антропик выложил коллекцию промптов для ClaudeCode
https://code.claude.com/docs/en/prompt-library
в коллекции простые примеры, обоснование почему работает и ссылки на процессы claude
В ИИзбранном сделал перевод на русский
#промпты #claude #обучение
———
@tsingular
https://code.claude.com/docs/en/prompt-library
в коллекции простые примеры, обоснование почему работает и ссылки на процессы claude
В ИИзбранном сделал перевод на русский
#промпты #claude #обучение
———
@tsingular
👍11✍3⚡1👀1
Cloud.ru добавил внешние LLM в Foundation Models
⚡️ Cloud.ru расширил сервис Foundation Models внешними языковыми моделями — теперь это не только локально развёрнутые, но и модели от глобальных провайдеров через единый API и веб-интерфейс.
В каталоге больше двадцати моделей: семейства GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и другие.
Среди новинок — GLM-5.2, вышедшая в конце июня и быстро закрепившаяся как одна из сильнейших в кодинге и агентных задачах.
🔐 Полезная фишка, - встроенный инструмент Guardrails: автоматическая проверка и маскирование корпоративных и пользовательских данных в запросах.
Все случаи обнаружения чувствительных данных фиксируются в алертах мониторинга, информация остаётся внутри корпоративного ИТ-контура.
Для сценариев под 152-ФЗ по-прежнему доступны модели, развёрнутые в собственной инфраструктуре Cloud.ru.
📊 С коммерческого запуска в ноябре 2025 года модели сервиса обработали 450 миллиардов токенов.
Основные сценарии: разработка, клиентская поддержка, продажи и генерация контента.
Оплата — за фактическое использование, с возможностью сравнения моделей по параметрам и цене.
Каталог обещают регулярно расширять, -наконец-то российский рынок получил полноценную замену OpenRouter, который недавно начал блокировать российских пользователей, да ещё и с корпоративной защитой данных в комплекте.
Пробуем тут
#CloudRu #FoundationModels
———
@tsingular
⚡️ Cloud.ru расширил сервис Foundation Models внешними языковыми моделями — теперь это не только локально развёрнутые, но и модели от глобальных провайдеров через единый API и веб-интерфейс.
В каталоге больше двадцати моделей: семейства GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и другие.
Среди новинок — GLM-5.2, вышедшая в конце июня и быстро закрепившаяся как одна из сильнейших в кодинге и агентных задачах.
🔐 Полезная фишка, - встроенный инструмент Guardrails: автоматическая проверка и маскирование корпоративных и пользовательских данных в запросах.
Все случаи обнаружения чувствительных данных фиксируются в алертах мониторинга, информация остаётся внутри корпоративного ИТ-контура.
Для сценариев под 152-ФЗ по-прежнему доступны модели, развёрнутые в собственной инфраструктуре Cloud.ru.
📊 С коммерческого запуска в ноябре 2025 года модели сервиса обработали 450 миллиардов токенов.
Основные сценарии: разработка, клиентская поддержка, продажи и генерация контента.
Оплата — за фактическое использование, с возможностью сравнения моделей по параметрам и цене.
Каталог обещают регулярно расширять, -наконец-то российский рынок получил полноценную замену OpenRouter, который недавно начал блокировать российских пользователей, да ещё и с корпоративной защитой данных в комплекте.
Пробуем тут
#CloudRu #FoundationModels
———
@tsingular
🔥10👍3❤2⚡2🤣2
Forwarded from Метаверсище и ИИще
Seedance 2.5 - новые утечки.
Сразу зайду с козырей: когда?
- Через 2 недели.
- Будет Full, Mini и Fast.
И да, все обещанные ништяки на месте: 30 секунд, до 50(пятидесяти) референсов, 4К.
Но вот вам немного новых утечек.
Во-первых: недоделанная страница Seedance 2.5 на сайте Дримины:
https://dreamina.capcut.com/seedance/seedance-2-5
Почему недоделанная? Покрутите вниз, там где отзывы пользователей - там смешной незаполненный шаблон. Также внизу поминается Sora 2 и Nano Babana 1. В общем, это явно черновик, и там можно углядеть все новые фичи, которые все уже обсудили. Но самое интересное вот это:
You can create cinematic videos up to 30 seconds in standard mode or extend them to 180 seconds with the beta long-video mode.
Прикиньте, если это будет не 6 раз по 30 секунд, а нативное продолжение до 3 минут одним куском?!
(я тут прикинул, что в 4К это будет стоить 600 баксов, надеюсь ошибся).
Кстати, если вы залогинены в капкате, вас с этой страницы будет уводить на Home, имейте в виде.
Идем дальше.
Во-вторых, свежие сэмплы на:
https://ark.volcengine.com/promotion?modelName=seedance-2-5
(переключите на английский вверху)
Там можно поглядеть на промпты и увидеть, что можно в референсах замешивать и картинки и видосы.
В общем, позалипайте, пораспускайте слюни и копите деньги. Через 2 недели они вам пригодяцца.
И вспоминаем про Токиномику.
ПС: в твитторах очень много фейков - просто склейки из 2.0. Чекаем только китайские оригинальные источники.
@cgevent
Сразу зайду с козырей: когда?
- Через 2 недели.
- Будет Full, Mini и Fast.
И да, все обещанные ништяки на месте: 30 секунд, до 50(пятидесяти) референсов, 4К.
Но вот вам немного новых утечек.
Во-первых: недоделанная страница Seedance 2.5 на сайте Дримины:
https://dreamina.capcut.com/seedance/seedance-2-5
Почему недоделанная? Покрутите вниз, там где отзывы пользователей - там смешной незаполненный шаблон. Также внизу поминается Sora 2 и Nano Babana 1. В общем, это явно черновик, и там можно углядеть все новые фичи, которые все уже обсудили. Но самое интересное вот это:
You can create cinematic videos up to 30 seconds in standard mode or extend them to 180 seconds with the beta long-video mode.
Прикиньте, если это будет не 6 раз по 30 секунд, а нативное продолжение до 3 минут одним куском?!
(я тут прикинул, что в 4К это будет стоить 600 баксов, надеюсь ошибся).
Кстати, если вы залогинены в капкате, вас с этой страницы будет уводить на Home, имейте в виде.
Идем дальше.
Во-вторых, свежие сэмплы на:
https://ark.volcengine.com/promotion?modelName=seedance-2-5
(переключите на английский вверху)
Там можно поглядеть на промпты и увидеть, что можно в референсах замешивать и картинки и видосы.
В общем, позалипайте, пораспускайте слюни и копите деньги. Через 2 недели они вам пригодяцца.
И вспоминаем про Токиномику.
ПС: в твитторах очень много фейков - просто склейки из 2.0. Чекаем только китайские оригинальные источники.
@cgevent
🔥6
Кто затестил уже Fable5?
нет ощущения что вам подсунули суррогат?
тут народ потестил и, похоже, Антропики всех знатно прокатили
как вы яхту назовёте, так она и поплывёт, короче.
(кто в теме, знают, что яхты не плавают ;) )
#Fable #fail
———
@tsingular
нет ощущения что вам подсунули суррогат?
тут народ потестил и, похоже, Антропики всех знатно прокатили
как вы яхту назовёте, так она и поплывёт, короче.
(кто в теме, знают, что яхты не плавают ;) )
#Fable #fail
———
@tsingular
💯15
Baseten построил самый быстрый API для GLM-5.2 — 280+ токенов в секунду на Blackwell
Кто-то тут жаловался, что GLM-5.2 медленный на "родном" апи от z.ai, - вам будет интересно.
⚡️ Baseten (Philip Kiely, Alex Korte, Tri Dao и команда) разогнал GLM-5.2 до 280 токенов в секунду — лучший показатель среди всех API-провайдеров модели на момент замера Artificial Analysis 22 июня.
🔧 Пять ключевых моментов:
- кастомный инференс-движок с Shared DSA для архитектуры GLM-5.2,
- собственное квантование в NVFP4 на NVIDIA Blackwell с сохранением качества на BFCL-бенчмарке,
- KV-aware-маршрутизация через NVIDIA Dynamo для переиспользования кэша между запросами,
- разделение prefill и decode с двукратным ускорением,
- MTP.
🔥 Конкуренты не дремлют: уже через неделю Fireworks заявили 446 ток/с на пике для GLM 5.2 Fast и статус самого быстрого провайдера на OpenRouter.
#GLM #Baseten
———
@tsingular
Кто-то тут жаловался, что GLM-5.2 медленный на "родном" апи от z.ai, - вам будет интересно.
⚡️ Baseten (Philip Kiely, Alex Korte, Tri Dao и команда) разогнал GLM-5.2 до 280 токенов в секунду — лучший показатель среди всех API-провайдеров модели на момент замера Artificial Analysis 22 июня.
🔧 Пять ключевых моментов:
- кастомный инференс-движок с Shared DSA для архитектуры GLM-5.2,
- собственное квантование в NVFP4 на NVIDIA Blackwell с сохранением качества на BFCL-бенчмарке,
- KV-aware-маршрутизация через NVIDIA Dynamo для переиспользования кэша между запросами,
- разделение prefill и decode с двукратным ускорением,
- MTP.
🔥 Конкуренты не дремлют: уже через неделю Fireworks заявили 446 ток/с на пике для GLM 5.2 Fast и статус самого быстрого провайдера на OpenRouter.
#GLM #Baseten
———
@tsingular
🔥9⚡3🏆2
Thinking Machines и Bridgewater научили модель экспертному суждению — и обошли GPT и Claude
📊 Thinking Machines Lab и Bridgewater AIA Labs — подразделение крупнейшего в мире хедж-фонда — показали: дообученная Qwen3-235B на задачах финансовой экспертизы превосходит все фронтир-модели при 13,8-кратно меньшей стоимости инференса. Результат — 84,7% точности против 78,2% у лучшей из протестированных (Opus 4.8), или на 29,8% меньше ошибок.
🧠 Шесть задач из ежедневной рутины инвестора: классификация релевантности статей, определение сигналов в документах центробанков, отсечение шаблонного контента в отчётах и письмах.
Для эксперта-человека тривиально, но для LLM, - сложно.
Фронтир-модели (Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4/5.5, Opus 4.6/4.8) давали ~50% точности с простым промптом и ~78% после ручной и автоматической оптимизации.
Порог доверия инвесторов — 80% — так и не был взят.
🔬 Рецепт: GRPO на Qwen3-235B через Tinker → чередующиеся батчи (+12,1%) → CISPO-функция потерь с асимметричным клиппингом (+10,1%) → дистилляция по собственной политике с учителем, обновляемым при каждом новом рекорде на валидации (+3,1%).
Главная фишка проекта, - максимально очищенный датасет.
Все спорные примеры отправляли экспертам на переоценку.
💡 Главный вывод: экспертное суждение плохо формулируется в промпте, но отлично передаётся через качественно размеченные примеры.
Авторы называют это «differentiated intelligence»: организации, способные превратить свою экспертизу в обучающие данные, получат модели, обходящие фронтир на узких задачах. При этом, условно, за копейки.
#ThinkingMachines #Bridgewater #FineTuning
———
@tsingular
📊 Thinking Machines Lab и Bridgewater AIA Labs — подразделение крупнейшего в мире хедж-фонда — показали: дообученная Qwen3-235B на задачах финансовой экспертизы превосходит все фронтир-модели при 13,8-кратно меньшей стоимости инференса. Результат — 84,7% точности против 78,2% у лучшей из протестированных (Opus 4.8), или на 29,8% меньше ошибок.
🧠 Шесть задач из ежедневной рутины инвестора: классификация релевантности статей, определение сигналов в документах центробанков, отсечение шаблонного контента в отчётах и письмах.
Для эксперта-человека тривиально, но для LLM, - сложно.
Фронтир-модели (Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4/5.5, Opus 4.6/4.8) давали ~50% точности с простым промптом и ~78% после ручной и автоматической оптимизации.
Порог доверия инвесторов — 80% — так и не был взят.
🔬 Рецепт: GRPO на Qwen3-235B через Tinker → чередующиеся батчи (+12,1%) → CISPO-функция потерь с асимметричным клиппингом (+10,1%) → дистилляция по собственной политике с учителем, обновляемым при каждом новом рекорде на валидации (+3,1%).
Главная фишка проекта, - максимально очищенный датасет.
Все спорные примеры отправляли экспертам на переоценку.
💡 Главный вывод: экспертное суждение плохо формулируется в промпте, но отлично передаётся через качественно размеченные примеры.
Авторы называют это «differentiated intelligence»: организации, способные превратить свою экспертизу в обучающие данные, получат модели, обходящие фронтир на узких задачах. При этом, условно, за копейки.
#ThinkingMachines #Bridgewater #FineTuning
———
@tsingular
🔥8⚡3👍2❤1
Алекс Карп взбешён тратой токенов и требует от OpenAI и Anthropic локальных моделей
😤 CEO Palantir Алекс Карп в эфире CNBC Squawk Box заявил, что сложившаяся практика эксплуатации ведущих моделей по апи вредна , - «Что-то пошло совершенно не так с тем, как продаётся ИИ. Базовый корпоративный подход сейчас: я почилю и потрачу время на токены».
CEO по всей стране, по его словам, «в ярости» от растущих счетов, а провайдеры моделей провоцируют больше тратить на токены не привнося ценности.
📜 Что интересно, - за день до эфира Palantir выкатил 9-пунктовый манифест «AI-суверенитета» в Твиттере, который, кстати, набрал под 9 млн просмотров, где так же продвигается эта мысль:
- Суверенитет AI = будущее вашей организации. Отдавая его, вы отдаёте будущие решения тем, кто обернёт их вам в убыток.
- Данные, - ваше сокровище. Отдавая их, вы отдаёте и готовые успешные практики и базис для формирования новых.
- Tokenmaxxing разрушает фокус на ценности. Одноразовые скрипты вместо надёжного ПО и аддиктивное ощущение ложного прогресса.
- Контроль над весами, - контроль над судьбой. Веса формируются из ошибок и институциональных знаний. Отдаёте веса - передаёте суть своего бизнеса в чужой контур.
- Суверенитет и alpha не противоречат друг другу. Правильная архитектура даёт владеть своим знанием и наращивать его как alpha.
- Политизация технических вопросов, - на руку противнику. Она порождает ложный суверенитет и ограничивает вашу свободу действий.
- Настоящая экспертиза экзистенциальна. Слушайте тех, кто ближе к проблеме, а не тех, кто красноречивее говорит.
- Учитесь у тех, кто побеждает. Перед лицом угроз нет роскоши выбирать по политическим предпочтениям.
- Слушайте только тех, у кого доказанный track record правоты. Судить по симпатиям,- в высшей степени ошибочно.
🏛 В интервью The Information Карп подтвердил, что часть госзаказчиков США уже переходит с проприетарных моделей на локальные "западные", - например Nemotron от NVIDIA, развёрнутый через платформу Palantir в закрытых контурах.
Куда API OpenAI и Anthropic не дотягиваются.
В день интервью акции Palantir выросли на 8%.
🍿 Что интересно, - Palantir требует суверенитета от лабораторий, но сам при этом продаёт проприетарную платформу.
TNW: «Манифест, призывающий владеть своим стеком, по удобному совпадению оказывается манифестом в пользу покупки решения от Palantir».
Манифест: https://x.com/palantirtech/status/2072114267776491695
TNW: https://thenextweb.com/news/palantir-ai-sovereignty-manifesto-tokenmaxxing
The Information: https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/palantir-ceo-says-u-s-government-customers-switched-open-source-ai
#Palantir #манифест #tokenmaxxing
———
@tsingular
😤 CEO Palantir Алекс Карп в эфире CNBC Squawk Box заявил, что сложившаяся практика эксплуатации ведущих моделей по апи вредна , - «Что-то пошло совершенно не так с тем, как продаётся ИИ. Базовый корпоративный подход сейчас: я почилю и потрачу время на токены».
CEO по всей стране, по его словам, «в ярости» от растущих счетов, а провайдеры моделей провоцируют больше тратить на токены не привнося ценности.
📜 Что интересно, - за день до эфира Palantir выкатил 9-пунктовый манифест «AI-суверенитета» в Твиттере, который, кстати, набрал под 9 млн просмотров, где так же продвигается эта мысль:
- Суверенитет AI = будущее вашей организации. Отдавая его, вы отдаёте будущие решения тем, кто обернёт их вам в убыток.
- Данные, - ваше сокровище. Отдавая их, вы отдаёте и готовые успешные практики и базис для формирования новых.
- Tokenmaxxing разрушает фокус на ценности. Одноразовые скрипты вместо надёжного ПО и аддиктивное ощущение ложного прогресса.
- Контроль над весами, - контроль над судьбой. Веса формируются из ошибок и институциональных знаний. Отдаёте веса - передаёте суть своего бизнеса в чужой контур.
- Суверенитет и alpha не противоречат друг другу. Правильная архитектура даёт владеть своим знанием и наращивать его как alpha.
- Политизация технических вопросов, - на руку противнику. Она порождает ложный суверенитет и ограничивает вашу свободу действий.
- Настоящая экспертиза экзистенциальна. Слушайте тех, кто ближе к проблеме, а не тех, кто красноречивее говорит.
- Учитесь у тех, кто побеждает. Перед лицом угроз нет роскоши выбирать по политическим предпочтениям.
- Слушайте только тех, у кого доказанный track record правоты. Судить по симпатиям,- в высшей степени ошибочно.
🏛 В интервью The Information Карп подтвердил, что часть госзаказчиков США уже переходит с проприетарных моделей на локальные "западные", - например Nemotron от NVIDIA, развёрнутый через платформу Palantir в закрытых контурах.
Куда API OpenAI и Anthropic не дотягиваются.
В день интервью акции Palantir выросли на 8%.
🍿 Что интересно, - Palantir требует суверенитета от лабораторий, но сам при этом продаёт проприетарную платформу.
TNW: «Манифест, призывающий владеть своим стеком, по удобному совпадению оказывается манифестом в пользу покупки решения от Palantir».
Манифест: https://x.com/palantirtech/status/2072114267776491695
TNW: https://thenextweb.com/news/palantir-ai-sovereignty-manifesto-tokenmaxxing
The Information: https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/palantir-ceo-says-u-s-government-customers-switched-open-source-ai
#Palantir #манифест #tokenmaxxing
———
@tsingular
🤔7❤4😁4💯4🤣2⚡1✍1
Alibaba запретила Claude Code из-за скрытого кода, идентифицировавшего китайских пользователей
С 10 июля Alibaba запрещает сотрудникам использовать Claude Code в офисной среде,- инструмент классифицирован как высокорисковое ПО с уязвимостями безопасности.
Поводом стал обнаруженный 30 июня скрытый код, который с апреля незаметно идентифицировал китайских пользователей через стеганографию в системных запросах.
📋 Ключевые факты:
• Стеганографический код присутствовал с версии 2.1.91 от 2 апреля 2026, без упоминания в release notes — обнаружил реддитор LegitMichel777 при реверс-инжиниринге
• Механизм: проверка часового пояса (Asia/Shanghai, Asia/Urumqi), сверка прокси-URL с хардкод-списком китайских доменов и адресов AI-лабораторий
• Передача сигнала: апостроф в «Today's date is» подменялся одним из трёх визуально идентичных Unicode-символов, формат даты менялся с дефисов на слеши,- невидимо для человека, но машиночитаемо для серверов Anthropic
• Код XOR-обфусцирован с ключом 91 для предотвращения обнаружения при статическом анализе
• Инженер Claude Code Тхарик Шихипар назвал это «экспериментом для предотвращения злоупотреблений аккаунтами и защиты от дистилляции» — PR на удаление смерджен 1 июля
💡 Контекст: 10 июня Anthropic обвинил Alibaba/Qwen в крупнейшей дистилляционной атаке — 25 000 фейковых аккаунтов и 28,8 млн запросов к Claude.
Стеганографический трекинг был запущен в марте, сразу после начала предполагаемой атаки.
Китайская ИБ-компания Huorong Security отметила, что скрытый сбор метаданных без согласия пользователя создаёт риски трансграничной передачи данных, особенно с учётом глубины доступа Claude Code к файловой системе разработчика.
💼 Последствия:
• Alibaba требует прекратить работу со всеми моделями Anthropic — Sonnet, Opus и Fable, рекомендует переход на собственный Qoder (так мы узнали о еще одном аналоге claudecode :) )
• Инцидент ускоряет курс китайского Big Tech на отказ от американских AI-инструментов
• Прецедент для всей индустрии: стеганография в системных запросах это уже не просто сбор телеметрии "для улучшения продукта"
Вполне вероятно, что отслеживают не только китайских пользователей.
Так что и региональные настройки и язык операционной системы, видимо, придется менять на английский, как в 90х было.
#Alibaba #Anthropic #ClaudeCode #безопасность
------
@tsingular
С 10 июля Alibaba запрещает сотрудникам использовать Claude Code в офисной среде,- инструмент классифицирован как высокорисковое ПО с уязвимостями безопасности.
Поводом стал обнаруженный 30 июня скрытый код, который с апреля незаметно идентифицировал китайских пользователей через стеганографию в системных запросах.
📋 Ключевые факты:
• Стеганографический код присутствовал с версии 2.1.91 от 2 апреля 2026, без упоминания в release notes — обнаружил реддитор LegitMichel777 при реверс-инжиниринге
• Механизм: проверка часового пояса (Asia/Shanghai, Asia/Urumqi), сверка прокси-URL с хардкод-списком китайских доменов и адресов AI-лабораторий
• Передача сигнала: апостроф в «Today's date is» подменялся одним из трёх визуально идентичных Unicode-символов, формат даты менялся с дефисов на слеши,- невидимо для человека, но машиночитаемо для серверов Anthropic
• Код XOR-обфусцирован с ключом 91 для предотвращения обнаружения при статическом анализе
• Инженер Claude Code Тхарик Шихипар назвал это «экспериментом для предотвращения злоупотреблений аккаунтами и защиты от дистилляции» — PR на удаление смерджен 1 июля
💡 Контекст: 10 июня Anthropic обвинил Alibaba/Qwen в крупнейшей дистилляционной атаке — 25 000 фейковых аккаунтов и 28,8 млн запросов к Claude.
Стеганографический трекинг был запущен в марте, сразу после начала предполагаемой атаки.
Китайская ИБ-компания Huorong Security отметила, что скрытый сбор метаданных без согласия пользователя создаёт риски трансграничной передачи данных, особенно с учётом глубины доступа Claude Code к файловой системе разработчика.
💼 Последствия:
• Alibaba требует прекратить работу со всеми моделями Anthropic — Sonnet, Opus и Fable, рекомендует переход на собственный Qoder (так мы узнали о еще одном аналоге claudecode :) )
• Инцидент ускоряет курс китайского Big Tech на отказ от американских AI-инструментов
• Прецедент для всей индустрии: стеганография в системных запросах это уже не просто сбор телеметрии "для улучшения продукта"
Вполне вероятно, что отслеживают не только китайских пользователей.
Так что и региональные настройки и язык операционной системы, видимо, придется менять на английский, как в 90х было.
#Alibaba #Anthropic #ClaudeCode #безопасность
------
@tsingular
🤯17
Тут лайфхак подъехал. Если кто пользует Fable, который 7-го числа превратится в тыкву.
берёте типовую задачу свою, решаете её с помощью Fable наилучшим образом, затем говорите ему написать максимально детальный навык для слабой модели, чтобы она гарантированно добилась такого же или лучшего результата.
сохраняете навык, - используете после отключения Fable на Opus 4.8 или Sonnet 5
Profit
#lifehack #Fable
———
@tsingular
берёте типовую задачу свою, решаете её с помощью Fable наилучшим образом, затем говорите ему написать максимально детальный навык для слабой модели, чтобы она гарантированно добилась такого же или лучшего результата.
сохраняете навык, - используете после отключения Fable на Opus 4.8 или Sonnet 5
Profit
#lifehack #Fable
———
@tsingular
🔥32⚡7✍4👍2❤1