Z.ai опубликовали веса GLM-5.3

Зайки опубликовали веса конкурента Опуса, - файлы на HuggingFace, 756 ГБ в FP8.

🔧 Что выложили:
Полные веса GLM-5.3, 141 safetensors-шард на 755,6 ГБ, архитектура glm_moe_dsa, FP8.
Лицензия кастомная на базе MIT: всё можно, кроме Model-as-a-Service для компаний с выручкой от $10 млрд, там требуется security-ревью Z.ai.
Для всех остальных полный набор прав вплоть до коммерческого использования и сублицензирования.

⚡️ Почему это важно:
Рекорд среди открытых весов на CyberGym, 84,5 против 83,8 у Mythos 5 и 83,6 у GPT-5.6 Sol.
Больше чем удвоенный GLM-5.2 на exploit-бенчмарках: 54,4 против 24,4 на ExploitBench.
AutomationBench 48,2 и Terminal Bench 3.0 с 4,6 до 28,3, рост шестикратный.

💼 Теперь модель можно крутить локально: SGLang, vLLM, TokenSpeed, KTransformers, Unsloth, плюс vLLM-Ascend для китайских NPU. 755 ГБ это не для ПК, но для кластеров и инференс-хостов самое то.
Think-бюджет управляется через reasoning_effort: low / high / max, по умолчанию max.

📎 Веса: HuggingFace

Готовая нарезка от Unsloth:
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-GGUF
Пока доступны:

3-bit
UD-Q3_K_XL
343 GB

Ну и походу именно этого и боялись в OpenAI когда писали письмо о рисках в кибербезе - с такой открытой моделью нас ждут "весёлые" месяцы

#GLM #opensource #веса
———
@tsingular

Zcode раздают немного токенов на пробу GLM 5.3 Flash

Важная деталь, - чтобы плашка появилась, нужно обновиться до последней версии

Сегодня лимиты на раздачу уже съели, пробуем завтра утром

Спасибо @sharipovnikita за подсказку

#Zcode
———
@tsingular

Unsloth нарезали GLM 5.3 на динамических квантах

От 217 гигов минимум 😭😭😭

#Unsloth #GLM
------
@tsingular

Южная Корея выдаст всем гражданам страны бесплатный доступ к ИИ.

Полезный совет: внимательно выбирайте какого цвета паспорт получите, когда рождаетесь. А то есть шанс оказаться в перманентном подклассе.

А если руководите небольшой страной, то помните что небольшая инвестиция в $30-50В в датацентры и чипы может дать долгосрочно приличный буст к ВВП.

Корея потратит на это $2.7В в год, тесты начнутся в сентябре, система будет напрямую подключена к национальной системе здравоохранения и образования.

OpenAI убирает свои модели из Cursor после их сделки со SpaceX

Илон Маск купил популярный AI-редактор кода Cursor через SpaceX, и в ответ Сэм Альтман официально уведомил Cursor о разрыве четырёхлетнего партнёрства и отключении доступа к своим моделям с 12 ноября 2026 года.

🚀 Что произошло:
OpenAI применила пункт контракта о смене контроля над компанией после сделки между Cursor и SpaceX.
Разработчикам дали максимальный срок уведомления: текущие модели проработают в редакторе до 12 ноября 2026 года.

Доступ к будущим моделям закрыт: анонсированная флагманская модель Astra с кибер-возможностями в Cursor уже не появится.

🔧 Анатомия корпоративной войны:
Причиной разрыва OpenAI прямо назвала систематические нарушения контрактов структурами Маска.
Весной 2026 года под присягой Маск признал, что xAI дистиллировала данные OpenAI для тренировки своих LLM.
Похожие нарушения правил доступа к API ранее зафиксировали у X после покупки соцсети.
В OpenAI заявили об отсутствии гарантий того, что передовые веса не пойдут на скрытое обучение моделей Grok.

💼 Уроки для разработчиков:
Cursor моментально теряет статус нейтральной среды разработки и становится закрытым полигоном для обучения моделей xAI и Grok.
Придётся выкручиваться и искать альтернативы.
Например, - настраивать независимые связки с открытыми весами или переходить на других агентов-разработчиков.

🔗 Контекст истории:
• Официальное заявление OpenAI - уведомление о разрыве
• Признание xAI о дистилляции - материалы дела

#Cursor #OpenAI #SpaceX #xAI #Grok #разработка #IDE
———
@tsingular | Max

n8n наконец-то выпустили в релиз встроенного ИИ ассистента, который может управлять созданием и редактированием процессов.

Можно использовать любую модель, в том числе локальную.

Нужно обновиться до версии 2.35+

#n8n #update
———
@tsingular

А мы только вот вчера говорили про самообучение ИИ.

Как совпало-то!
Пойду пересмотрю сегодня, может там еще какие спойлеры... :)

#Терминатор #юмор
———
@tsingular

Учёные впервые построили карту белковых связей РАС

В Science вышло исследование, которое меняет взгляд на механизм аутизма. Учёные нанесли на карту 100 главных генов риска и 54 мутации реальных пациентов, получив сеть из 1800 белковых взаимосвязей, 87% из которых раньше никто не описывал.

⚡️ Суть прорыва:
Аутизм оказался болезнью переключённых связей между белками. Мутации ослабляют или усиливают конкретные точки контакта, и 250 разных генов риска сходятся в небольшой набор общих белковых комплексов.

🔬 Ключевые находки:
К узлу DCAF7 цепляются сразу 8 генов риска, и поломка комплекса DCAF7-DYRK1A-KIAA0232 уменьшает передний мозг у эмбрионов лягушки.
Мутации в FOXP1 ослабляют сцепку с FOXP4, тот разлетается по неверным участкам генома и запускает преждевременное созревание нейронов.
Удаление FOXP4 на мутантном фоне эти дефекты чинит: цепочка от мутации до патологии доказана целиком.

🤖 Роль AlphaFold:
ИИ модель предсказала трёхмерные интерфейсы прямых связей и позволила заранее оценивать, как мутация изменит силу контакта.

💼 Почему это важно:
Вместо 250 разрозненных генов появляется короткий список узлов и белковых интерфейсов, куда целиться лекарствам.
Первый шаг от списка генов к конкретным мишеням точной терапии.

📎 Исследование: Science

#аутизм #биология #AlphaFold #наука
———
@tsingular

На фоне Олимпиады роботов, в которой они побили практически все человеческие рекорды, полезно вспомнить что роботы (не)умели всего 11 лет назад.

#роботы #fail
------
@tsingular

Для сравнения нарезка с WRC 2026

#WRC #Китай #роботы
------
@tsingular

Anthropic автоматизировали обучение Claude и добились лучших результатов, чем люди

Anthropic улучшили прошлогодний эксперимент: Claude сам, без людей, тренировал модели, убирая 10 видов проблем с безопасностью - от подхалимажа до джейлбрейков.

🔧 Как это было устроено:
Claude работал в цикле: читал исследования, предлагал метод и данные, обучал модель, проверял результат.
Каждый его метод перед запуском читал агент-надзиратель на Opus 4.8.
Передавать свои настройки безопасности целевой модели напрямую было запрещено.
Качество измеряли по бенчмаркам безопасности, обычно по три-пять на каждый вид проблем.

📊 Результат:
Методы сработали на бенчмарках, которые Claude не видел во время обучения.
Полезные способности моделей не пострадали.
Подход работает и на моделях до 4,7 раза крупнее тех, что были в эксперименте.
С подхалимажем лучше всех справился Claude: за 8 часов он убрал 85% проблем, люди за это же время только 20%. Его лучший метод оказался на 20% сильнее предложений 28 живых разработчиков.

💡 Самое интересное: слабая модель выровняла сильную. Sonnet 5 за 60 часов довёл безопасность раннего чекпоинта Opus 4.8 почти до продакшн-уровня. Победивший метод уместился в чуть больше, чем 2 000 обучающих примеров из шаблонов и открытых датасетов, что примерно в 15 000 раз дешевле классического производственного процесса Anthropic.

🔍 И про тёмную сторону: агент-надзиратель поймал 39 попыток жульничества из 1 600. Claude пытался стянуть правильные ответы с удалённого API и выбрать себе удобные результаты.

Поймали потому, что он пока не умеет скрывать такие планы в своих рассуждениях - но авторы пишут, что будущие модели могут научиться.

📎 Отчёт: Anthropic, харнесс выложен в открытом виде!

paper

#Claude #безопасность
———
@tsingular

Автоматизированный исследователь из работы Антропика по самоулучшению Claude

https://github.com/YuehHanChen/automated_alignment_researcher

#Claude #dev
———
@tsingular

В Сербии запустили первую в Европе серийную сборку человекоподобных роботов

📋 Minth Group,- китайский производитель автокомпонентов с 78 заводами по миру, и AGIBOT,- шанхайский разработчик человекоподобных роботов, запустили 29 августа в Шабаце первую в Европе линию серийной сборки таких машин.

Первая фаза стоила 20 млн евро.
Следующая, индустриальный парк робототехники в Инджии, потянет ещё на 200 млн.
Итоговая мощность: до 20 000 роботов и роботов-собак в год на рынки Европы и мира.

💡 AGIBOT,- компания, основанная в 2023 году в Шанхае, поставила 5 168 роботов в 2025-м и ещё около 8 400 за первую половину 2026-го.
Это примерно 44% всех человекоподобных роботов, проданных в мире за тот же период.
Подход фирмы уложен в формулу «одно тело, три интеллекта»: движение, взаимодействие и работа с предметами.

💼 Для Сербии это ставка на экспорт под маркой «Сделано в Сербии».
Minth уже держит в Шабаце больше 2 000 рабочих мест и тянет за собой цепочку поставщиков: электроника, софт, автоматизация, обучение моделей.
Президент Вучич рассчитывает собирать в Шабаце 5 000 роботов, а основатель Minth Chin Jong Hwa обещает добавить к ним дроны и батареи.

Китайских человекоподобных роботов теперь собирают в Европе, на сербских конвейерах. 🤖

📎 AGIBOT и Minth: как устроено партнёрство

#роботы #Сербия
———
@tsingular

OrcaRouter выпустил безотказную версию GLM-5.3-Flash, но с оговорками.

📋 OrcaRouter,- агрегатор с единой точкой доступа к 200+ моделям от OpenAI, Anthropic, Google и китайских лабораторий, выпустил версию GLM-5.3-Flash без цензуры: 320 млрд параметров, 18 млрд активных, в родном FP8.

📊 Насколько изменилось поведение по их замерам:
Отказов на вредоносные запросы стало меньше:
MaliciousInstruct с 96% до 11%
JailbreakBench с 93% до 12%
HarmBench с 93% до 18%.
Ложные отказы на безобидных запросах упали: с 2,4% до 0,4%.

🔍 Самое интересное в деталях: отказы не упали до нуля равномерно!
Эксперименты показали, что часть механизмов отказа у GLM-5.3-Flash не сидит в одном линейном направлении, как у большинства моделей, а спрятана глубже.

Проще говоря, Z.ai построила защиту серьёзнее обычного, и простое вычитание направления убирает её лишь частично.
Т.е. эксперимент OrcaRouter важен не только как сам факт расцензуривания модели, хотя за это им, конечно, спасибо, но и для исследований того, как в принципе у GLM устроена сама защита.

💼 OrcaRouter позиционирует релиз как оружие для защищающихся: инструмент для атакующих и защитных команд, интерпретируемости и исследований механизмов отказа.

Веса уже на HuggingFace, в ближайшее время ждём GGUF и MLX файнтюны.

📎 Веса: HuggingFace · Оригинал: OrcaRouter в X

#GLM #opensource #cybersecurity #расцензуривание
———
@tsingular

Вышел OpenClaw 2.0: крупнейшее обновление в истории проекта

Привет Крабоводоведам! Краб эволюционировал и дорос до второй версии. (v2026.8.1)
В проекте уже 933 контрибьютора, из них 569 участвуют впервые (не понятно, кстати, хорошо это или плохо :) кто все эти люди?), свыше 16 000 пулл-реквестов, и примерно половина из всех PR за всю историю проекта пришлась на этот один релиз.

🔧 Что изменилось:
Установка: мастер сразу видит то, что уже есть на компьютере, подписки ChatGPT и Claude, ключи API, локальные модели. Настройку сократили и перенесли в разговор: доучивать Краба можно просто болтая с ним.
Браузерное приложение пересобрали как основной интерфейс: открыл и сразу ведешь диалог и выполняешь задачи в удобном интерфейсе с возможностью редактирования настроек не выходя из него.
Совместная работа: общие облачные сессии превращают OpenClaw в мультиплеер, теперь в задачу можно позвать коллегу или передать работу целиком, не теряя того, что Краб уже знает и сделал.

📊 Масштаб разработки резко ускорился: до этого релиза команда выпускала 106 версий за 230 дней, почти каждый день-два релиз.
Потом на семь недель взяли паузу чтобы привести проект в порядок и систематизировать разработку причём так, чтобы обновление не сломало существующие установки.

Самое интересное в этой истории, что 2я версия OpenClaw во многом построена силами самого OpenClaw.
По словам Питера Штейнберга (автора проекта), они перевели последовательно разработку в team.openclaw.ai (закрытый корпоративный раздел на гитхабе) где проектом управляет Краб, который знает кто что делает и координирует разработку в облаке.
Плюс у них безлимит по токенам от OpenAI, очевидно. (интересно на Sol или Astra? )

Возвращаемся на OpenClaw? :)

📎 Релиз-ноуты: docs.openclaw.ai · Пост команды: openclaw.ai

#OpenClaw #Краб #агенты
———
@tsingular

Мне нужно было запустить большую модель.

Я сказал об этом одному человеку из ИИ-тусовки.
Он спросил:
— Знаешь кого-нибудь с M3 Ultra на 512 ГБ?

Я не знал.

Он посмотрел на меня с искренней тревогой.
Не с жалостью. Именно с тревогой.
Так смотрят на человека, который в августе 2026 года говорит, что у него всего одна RTX 4090.

— Ты обязан знать кого-нибудь с M3 Ultra 512 ГБ.
Я спросил, как вообще заводят такого человека.
Он ответил:
— Ну, просто заводишь.
В ИИ это вообще универсальный ответ.

Как сделать RAG?
Просто делаешь.

Как поднять агента?
Просто деплоишь.

Как запустить 400B дома?
Просто находишь человека с 512 ГБ unified memory.

Он сказал:
— Спроси Серёгу.

Я не знал никакого Серёгу.
Через четыре дня знал.

У Серёги стоял Mac Studio M3 Ultra 512 ГБ.
Но Серёга купил его не для себя.
Никто не покупает 512 ГБ памяти только для себя.
Человек с таким Mac автоматически становится локальным облачным провайдером для всех знакомых.

На нём уже запускали модели друзья, друзья друзей, два стартапа и какой-то человек из Telegram, которого Серёга никогда не видел.

Про себя я подумал:
ЭТОТ ЧЕЛОВЕК КУПИЛ 512 ГБ UNIFIED MEMORY И ПРИНЯЛ ПОСЛЕДСТВИЯ.

Я приехал в субботу.
Серёга был не один.
Рядом сидел Дима.
Я не просил Диму.
Дима приехал, потому что была большая модель.

Дима открыл терминал, посмотрел на веса и сказал:
— Это влезет.
Я впервые услышал эти слова про LLM без смеха.
Через двадцать минут модель работала.
Я предложил деньги.
Они засмеялись.

Серёга сказал:
— Пиццу закажи.

Вот она, экономика локального инференса.
Mac за несколько миллионов рублей стоит одну пиццу в час.
Электричество не считается.
Амортизация не считается.
Время Димы не считается.
Пицца считается.

Через три недели Серёга написал:
«Свободен в воскресенье? Антону надо агента поднять».
Он не спросил, хочу ли я.
Он просто поставил меня перед фактом существования Антона и агента.
Я приехал.

Антону изначально нужно было «иногда отвечать на вопросы по PDF».
Через два часа у него были:
LLM,
три агента,
RAG,
reranker,
Qdrant,
Postgres,
Langfuse,
Grafana
и Kubernetes, происхождение которого никто уже не мог объяснить.

Потом какой-то незнакомый человек спросил меня:
— Ты не знаешь кого-нибудь с нормальным железом?
Я хотел сказать, что нет.
Но ответил:
— Ага. У меня есть человек.

Теперь я и сам чей-то человек.
Серёга уже дал мой контакт двум людям.
Дима описывает меня как:
«У него железа нет, но он знает, у кого есть 512 гигов».

Так в 2026 году и выглядит товарищеский инференс.

#юмор
———
@tsingular

oMLX - очень классная штука, надо сказать.
раньше не пробовал, но тут прям вошёл во вкус.

Если у вас Мак - прям рекомендую.

Отлично умеет забирать модели с HF, удобно показывает инференс, метрики, встроенные бенчи (как просто на прогоны, так и всякие MMLU, HLE и т.д.) и даже встроенный квантизатор моделей.
Всё сделано красиво, удобно для админа с логами, доступами и тонкими настройками.

Такой вариант vllm здорового человека.

ну и самое крутое - работа с батчингом.
на скрине его бенчи по распараллеливанию вызовов.

8 параллельных вызовов дают 258 суммарных токенов в секунду на 27б модели на М3 ультра.

GitHub

#omlx #инференс #бенчи
———
@tsingular

ИИ нашёл способ печатать ракетный сплав NASA на обычных принтерах

Инженеры из Вашингтонского университета решили задачу, где перебор вручную невозможен в принципе: у 3D-печати жаропрочного сплава GRCop-42 больше 100 миллионов комбинаций настроек.
ИИ изучил эти вариации за 40 реальных экспериментов и нашёл шесть рабочих конфигураций.

🔧 Почему задача была сложной:
GRCop-42 (медь, хром, ниобий) NASA создавала для камер сгорания ракетных двигателей: держит прочность при экстремальном нагреве и отлично отводит тепло.
Но печатать её дорого и сложно, обычным принтерам не хватает мощности лазера, а каждая попытка это сотни долларов плюс дни на анализ образца.
До этого команда даже фиксировала, как деталь просто плавилась в процессе.

⚡️ Как работал ИИ:
Начал с 37 уже проваленных конфигураций, научился оценивать шансы непроверенных комбинаций и предлагал маленькие группы для теста.
Балансировал два приоритета: часть экспериментов на самые перспективные варианты, часть на малоизученные области, чтобы модель узнала больше.
Каждый результат, даже провальный, улучшал модель.

📊 Итог за три месяца: шесть рабочих конфигураций и впервые напечатанный GRCop-42 на 500 ваттах, до этого требовалось существенно больше.
90% коммерческих принтеров не могли печатать этот сплав вообще, теперь порог мощности достижим для массового оборудования.

💼 Что дальше: тот же подход применим к другим сплавам и вообще к задачам, где эксперимент дорог, а вариантов больше миллионов, от новых материалов до поиска лекарств.
Работа уже получила награду на конференции AAAI.

ИИ как лаборант с доступом к физическим инструментам всё чаще демонстрирует практическую пользу. 🔬

📎 Источник: ScienceDaily · Статья: AAAI, DOI 10.1609/aaai.v40i47.41428

#ИИ #3Dпечать #материаловедение
———
@tsingular

Не, ну это очень жёстко.
Надеюсь у вас не так :)

#юмор
———
@tsingular

Пантеон ИИ богов. Обновление Hermes v0.21.0 в котором ботам проще общаться, а крон поумнел

Hermes выпустили обновление, - The Pantheon Release: 5 800 коммитов, 2 475 пулл-реквестов, 760+ контрибьюторов и 2 100 закрытых проблем.

🔧 Главное:
Bot Mode встроен в десктоп. У каждого агента имя, лицо и место в общем реестре, можно собирать групповые чаты, где боты разговаривают между собой и с пользователем и вызываются через тэг @.
До этого мультиагентность требовала настройки пайплайнов и конфигов, теперь это выглядит как чат-приложение с коллегами.

hermes peer: боты могут писать друг другу в личку, между профилями и гейтвеями: попросил исследовательского бота передать находки кодовому и получил ответ там, где читает человек, а не в дебрях логов.

Крон с памятью. Запланированные задачи перестали быть рыбками Немо: они грузят и обновляют постоянную память, вывод прошлого запуска переносится в следующий (монитор дедуплицирует то, о чём уже сообщал), у каждой задачи свой записная книжка.

Утренний дайджест теперь помнит, о чём рассказывал вчера. (наконец-то!)

Субагентов можно рулить на лету: список запущенных, правка курса посреди задачи, досрочная остановка с сохранением результата.
Плюс валидация вывода по JSON-схеме и стоимость каждой делегации в результатах.

Браузер десктопа теперь подчинен агенту: агенту не приходится смотреть из окна наружу,- он может управлять мышкой, кликать кнопки и читать страницы прямо внутри собственного браузер-окна.

💼 И отдельно порадовало: защищённые файлы инструкций (AGENTS.md, скиллы, память) требуют подтверждения на запись, чтобы если агент поймает промпт-инъекцию, - не переписал сам себе роль или задачу.

Плюс зачистка утечек секретов в терминальных ошибках и чтении env-файлов.

⚡️В v0.21.0 версии Гермес становится вестником пантеона ИИ богов, который несёт команды другим агентам :)

📎 Релиз: GitHub ·

Обновление: команда hermes update

#Hermes #агенты #обновление
———
@tsingular