Понятно, сегодня все ленты забиты gpt-5, и по отзывам это действительно хорошая модель, особенно заметен прогресс в кодировании. У меня уже работает - первые бытовые впечатления: очень быстрая, но на бытовых вопросах и задачах кроме скорости какой-то большой разницы с прошлыми моделями не вижу. Видимо, моделька использовала нейронку попроще - ведь теперь она сама выбирает, под каждый вопрос, какого размера нейронка нужна. Впрочем, это всяко большой позитив, в выходные есть чем побаловаться

Qwen увеличил контекст до 1 млн токенов и это реально круто - маленькое окно быстро становится проблемой. Но помните, качество работы модели при росте контекста падает, поэтому стоит его экономить и регулярно открывать новые диалоги, даже если 1 млн токенов еще не выбран

Qwen Code теперь дает 2000 бесплатных запросов в день. Это модель, работающая в командной строке, как Claude Code. Это интересно, поскольку у того же Gemini надо платить за api, а Claude и GPT-5 работают по подписке. Да, напомню, что на днях Qwen раскатал контекст на 1 млн токенов, который до этого был только у Gemini. При этом и сама модель неплоха. Я бы сказал, что сейчас столько возможностей использовать хороший ИИ бесплатно или совсем задешево, просто удивительно

OpenAI пришлось оправдываться перед расстроенными пользователями за запуск GPT-5 - нормально не работал роутер, выбирающий модель, были проблемы с повышенной нагрузкой, баги и пр. В итоге на платную подписку вернули даже got-4o и удвоили лимиты по платной подписке. В таких случаях, мне кажется, больше всего подходят слова Аршавина: ваши ожидания - ваши проблемы. Сейчас уже не время больших прорывов, каждый новый шаг лается с трудом, модели становятся лучше, но понемногу. Скорее прогресс идет не в самих моделях, а их окружении и интерфейсе по их использованию. В общем, все по плану, ждем ответов от конкурентов - интересно, как там дела у DeepSeek и их новым ризонером?

В части же gpt-5 есть мнение, что модель хороша в режимах, когда можно выбрать конкретную модель из семейства (кто не знает, gpt-5 это не одна, а несколько моделей в одном интерфейсе) и работать с ней, а вот когда она сама начинает подбирать модель и переключаться между ними, возникают проблемы, прежде всего, связанные с маленьким контекстом в младших моделях.

Claude code получил обновление, которое позволяет запускать в терминале фоновые bash команды при работающем Клоде - полезно, например, для анализа логов при отладке программ.

Поставил себе gpt-oss-20b на mac mini m4 16gb. Работает! Ставил через LM Studio, но потребовалось отключить Model loading guardrails в настройках, без этого модель не запускалась, утверждала, что мало ресурсов. Работает на скорости 18-24 токена. заняло 20 мин времени. Очень доволен.

На первый взгляд, модель не такая уж и тупая. Для использования в диалогах она, конечно, будет сильно проигрывать лучшим моделям, но для большинства автоматизаций, думаю, ее будет более чем достаточно. Единственное, для работы с n8n памяти хватать не должно - тут надо бы еще один мак мини прикупить либо посмотреть на модель с квантованием на 4бита (эта - на 8). При этом Клод утверждает, что если не использовать LM Studio, а идти по хардкору и всю установку делать самостоятельно, то скорость можно поднять до 30-35 токенов, да и настроек, включая файн-тьюнинг можно сделать гораздо больше.

Для любителей Claude code - как добавить выдачу информации об использованных токенах. Честно скажу, это и обычному Клоду не помешало бы. Крайне раздражает, что диалог заканчивается внезапно и ты не можешь поручить модели сделать саммари контекста для нового диалога.

Добавьте в ~/.claude/settings.json:

{
"statusLine": {
"type": "command",
"command": "bun x ccusage statusline"
}
}

Про эту модельку в интернетах мало информации, но вообще любопытно посмотреть. По части же gpt-oss все пробуют, но GLM и Qwen, похоже, превзойти не удалось

PS Почитал на ollama - это файнтьюненный Qwen 2.5 3B, выпущенный 7 месяцев назад. По меркам ИИ - вечность. Не стоит тратить время

Нашел приложение для запуска локальных моделек… с iPhone! Завезли Qwen 3 с 1,7b параметров и 4-битной квантизацией, модельки LFM от LiquidAI, также есть phi-4, llama-3.2 и даже дистиллированный DeepSeek-R1. Баловство, но прикольно же…

Я так понимаю, это способ с телефона и к моделям на своем сервере подключаться

PS Qwen 3 1.7b у меня не заработал - телефон старенький, а LFM работает примерно так как на фото. Побаловались и хватит

Если вам потребуется работать с моделью по API - есть несколько ограниченно бесплатных вариантов. Во-первых, google дает 100 бесплатных запросов в день к gemini 2.5 pro (после этого на остальные варианты, можно, в общем и не смотреть), во-вторых, бесплатные запросы можно получить через GitHub (150 к маленьким моделькам, и 50 к большим - причем есть и gpt-5, и deepseek, но нет claude, да и к ризонингу доступ не дается, зато есть отдельные 150 запросов на эмбеддинг).

Это может пригодиться, если вы, например, работаете с такими программами как Repo prompt, о которой я писал выше. Штука действительно интересная. Она хранит разные промпты, анализирует проект, и дает сухую выжимку, которую надо передавать в контекст модели - не только для экономии токенов, но и для того, чтобы модель не растекалась по древу и не делала лишнего (а эта проблема у нейронок определенно есть). Кроме того, она позволяет править код по ответам нейронки. В моем случае я планирую так работать с Gemini 2.5 pro - это моя любимая модель для программирования, и да, отказался от курсора, работаю с ней через браузер, и автоматизации рутины по копированию кода туда-сюда очень хотелось бы. Кстати, Карпаты у себя тоже об это пишет ))

Google выкатил из бета-версии своего агента Жюля. Его можно найти по ссылке http://jules.google

Бесплатно доступно 15 обращений в день. Думаю, что у Клода появился серьезный конкурент. Подробности можно посмотреть, например, в этом видосике

Кстати, еще и на гитхабе к нему набор промптов можно посмотреть

От новостей уже начинаешь уставать, но тут на прошлой неделе еще одного агента подогнали - найти можно по адресу http://www.lindy.ai

Плохая новость - бесплатный он только в течение недели..

Никак не получается остановиться - аттракцион невиданной щедрости от OpenAI. Теперь на подписке plus можно выбрать gpt-5 thinking, а не полагаться на выбор модели самой джипитишкой. 3000 обращений в неделю. Другие модели я бы уже и не выбирал. Круто

Иногда пользовался Grok, чтобы узнать альтернативное мнение - моделька неплохая, но по ощущениям Grok 3 все же проигрывал основным конкурентам. Посмотрим, насколько Grok 4 действительно соответствует бенчмаркам, в которых он лидирует - возможности появились

Роскомнадзор в последнее время активизировался с баном легко вычисляемых vpn, работающих через нестандартные порты. Опять будут пляски с бубном.

Ну и whapsapp сегодня не только же у меня нормально позвонить не дает? Видимо, испытания проводятся. А может на постоянку уже решили прижать

Говорят, что скоро выход Gemini 3, и по бенчмаркам она будет рвать gpt-5 и grok 4. Вспоминая прошлые релизы Google, а это можно верить. Интересно, насколько она будет бесплатная..

Несмотря на море негатива с запуском gpt-5, про модель говорят, что она чудо как хорошо а в кодинге. Мало ошибок. При этом в работе с моделью есть один нюанс - она понимает то, что вы написали буквально, т.е. в промптах нужно быть максимально точным и конкретным, без двусмысленностей и додумываний.

Есть мнение, что комбинация Claude Opus 4.1 как оркестратора и GPT-5 как программиста дает максимальный результат

Кто-то говорит, что лучше наоборот. В любом случае, я достаточно часто по одному и тому же вопросу провожу обсуждение с несколькими моделями - и это лучше, чем все яйца положить в одну корзину

Есть новости и от Антропика - теперь Claude может искать информацию в предыдущих диалогах. Казалось бы не так важно, но есть один кейс, когда это критично. Когда весь контекст для диалога выбран, он прекращается внезапно, без возможности сделать саммари для нового диалога. Вот этой проблемы теперь, надеюсь (не проверял еще) не существует - в новом диалоге можно попросить сделать выжимку из прошлого. Очевидная фича, даже непонятно, что так долго ее не выпускали, в любом случае, лучше поздно, чем никогда.

А в целом, учитывая, что большой контекст и дорого стоит, и модель на нем хуже работает, все должно прийти к тому, что контекст должен формироваться отдельной маленькой моделью чуть ли не при каждом запросе - это будет экономить множество вычислений.

В этом плане обратите внимание, что есть не только RAG, но и такая тема как CAG - управление информацией, которая сидит в кэше модели (кстати, эти токены для модели в разы дешевле)

А кто нибудь уже пользовался Google Analytics?

https://goo.gle/4fvEvCx