Сегодня про браузеры - мы очень быстро придем к тому, что браузеры будут особенно и не нужны в том виде, как мы их используем сейчас - будем просто спрашивать своих агентов, что нужно.

https://t.me/vibecoding_tg/3582

Лучше бы пил

Ну и правда, то ли у нас SOTA для запуска на локальных машинках, то ли бенчмарки хакнули..

https://t.me/machinelearning_interview/2910

OpenAI сделали специальную программу для поиска проблем с безопасностью. Опенсорс. Ну что, отлично, не помешает..

https://github.com/openai/codex-security

Очень впечатляющая история - своего рода первая ласточка. В Америке сейчас в связи с этим проходят конкурсы открытых писем и большой срач между конторами.

Ну и на этом фоне интересно, что проект Ильи Суцкевера по безопасным моделям не умер, а получил еще 5 ярдов от NVIDIA. Видимо, тема актуальна как никогда.

Да, есть ощущение, что и на рынке крипты как никогда много успешных атак. Очевидные жертвы

OpenAI сбросили цены на GPT 5.6

Luna теперь дешевле в пять раз, всего $0.2/$1.2 за миллион токенов, против $1/$6 на релизе. Цену Terra сбросили на 20%, до $2/$12 за миллион токенов. Понижение цен касается не только API, но и квоты в Codex/ChatGPT Work. Sol не получил понижения цены, но для него выпустили Fast режим, который в 2.5x быстрее по 2x цене, но про дату релиза Sol запущенного на железе Cerebras OpenAI всё ещё молчат.

@ai_newz

River AI: как обучить собственную GLM-5.2 без GPU

River AI — новый сервис для дообучения open-source моделей через LoRA и reinforcement learning. Можно взять базовую Qwen, Kimi или GLM-5.2 и получить специализированный checkpoint под конкретную задачу.

Создатель и CEO River — Игорь Бабушкин. Ранее он работал над ИИ в DeepMind, OpenAI и xAI; River позиционирует себя как инфраструктуру для персонального, контролируемого пользователем ИИ.

Что даёт сервис:
— дообучение модели на своих примерах;
— RL с собственной функцией награды;
— хранение checkpoint;
— инференс через OpenAI-совместимый API без своих GPU.

Цены для GLM-5.2 с контекстом 32k:
— обучение: $4,40 за 1 млн токенов;
— вход при инференсе: $1,46 / 1M;
— выход: $3,67 / 1M;
— хранение: $0,10/ГБ в месяц.

Пример: запрос с 5 тыс. токенов входа и ответом на 1 тыс. токенов будет стоить примерно $0,011.

Но актуальные знания и документы лучше оставлять в RAG. Дообучение полезнее для устойчивых вещей — формата ответа, стиля, классификации, последовательности действий и проверки результата.

За стиль простите, лень переписывать за кло..

Ну, кстати, цены на Luna действительно интересные, чтобы пробовать модель даже по апи…

https://t.me/vibecoding_tg/3597

Я эту модель в прошлом исполнении использовал для отдельных задач - это было выгодное предложение. А текущая модель по бенчам так и вообще сильнее старшей версии. Если нужна модель по апи - однозначно, один из лучших вариантов

https://t.me/data_analysis_ml/5531

Мне кажется, что новый DeepSeek должен их уделать. Посмотрим..

https://t.me/data_analysis_ml/5532

В таких харнесах, правда, есть проблема - их надо подключать по апи. Но можно использовать с GLM или DeepSeek, например.

У chatGPT в настройках для Luna есть уровень Max, который по умолчанию недоступен. Говорят, что моделька на этом уровне выступает очень даже сильно, при том, что стоит в разы дешевле Terra и Sol. Попробуйте

На просторах интернета нашел программку, которая переводит экран браузера в темную тему - после того, как начал пользоваться терминалом, постепенно перешел на черный цвет везде..

Вышел Qwen-3.8 Max на 2.4Т параметров. Теперь это - не опенсорс. Но, может, хотя бы маленькие модели откроют.

PS. Алибаба написала, что все-таки веса откроют. Заодно и метрики подоспели

Совет использовать Luna для агентской работы был ошибкой - об этом говорят и разработчики из OpenAI. Нужно подниматься до Терры.

⚡️ DeepSeek V4 Flash теперь можно запустить локально на одном Mac

На Hugging Face появилась специальная GGUF-сборка DeepSeek-V4-Flash-0731 для компьютеров Apple Silicon со 128 ГБ объединённой памяти.

Официальная модель содержит 304 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 млн токенов. После смешанной 2- и 4-битной квантизации файл занимает 97,6 ГБ.

Чувствительные слои, attention и общие эксперты сохранены в повышенной точности, а основная часть MoE-экспертов сжата агрессивнее.

Для запуска используется специализированный движок ds4 / DwarfStar:

git clone https://github.com/antirez/ds4
cd ds4
make

./ds4 -m gguf/DeepSeek-V4-Flash-0731-....gguf \
  -p "Напиши распределённый кеш на Go"

Это нестандартный GGUF. Он не загрузится в Ollama, LM Studio или llama.cpp из-за особой структуры тензоров и схемы квантизации.

Модель уровня крупного серверного кластера удалось целиком уместить в память одного мощного Mac. Медленно и требовательно к железу, зато полностью локально .

Модель:
https://huggingface.co/ox-ox/DeepSeek-V4-Flash-0731-gguf-ds4

DeepSeek начался не с архитектуры модели. Возможно, он начался с поездки в Тибет.

В 2011 году 26-летний Лян Вэньфэн отправился на старом Fiat в одиночное путешествие. Спутник улетел домой из Лхасы, а Лян продолжил путь на запад - к Гималаям и в безлюдные районы Али.

Он проехал сотни километров вглубь плато, фотографируя пейзажи на Nikon D50. Ради одного удачного кадра мог ждать света половину дня.

Затем он пропал почти на неделю.

Позже в его предположительном аккаунте появилось сообщение: Лян выбрался, но Fiat остался на бескрайнем высокогорном плато.

That's the END.

Через 12 лет он основал DeepSeek.

И в этой истории легко увидеть будущий стиль компании.

Пока другие спешили к быстрой коммерциализации, DeepSeek сосредоточилась на фундаментальных моделях. Пока конкуренты компенсировали проблемы вычислительными бюджетами, команда пыталась выжать максимум эффективности. А вместо громкой публичности и закрытых релизов выбрала низкие цены и открытые модели.

Конечно, путешествие не объясняет технический успех DeepSeek. Но оно хорошо показывает характер человека, стоящего за компанией:

• ехать дальше остальных, терпеливо ждать результата, рисковать ресурсами и спокойно оставлять потерянное позади.

Иногда стратегия бизнеса рождается не в презентации для инвесторов.

Иногда она становится продолжением личности основателя.