Thinking Machines выпустила Inkling — свою первую модель с открытыми весами 👀

Модель насчитывает 975 млрд параметров, из которых 41 млрд активны, и принимает на вход текст, изображения и аудио. Доступ к модели предоставляется через API платформы Tinker от Thinking Machines с контекстным окном 256 тыс. токенов, а веса доступны на Hugging Face с поддержкой контекста до 1 млн токенов.

В Artificial Analysis Intelligence Index Inkling набрала 41 балл и стала лидирующей американской моделью с открытыми весами, обойдя Nemotron 3 Ultra с 38 баллами.

Она специально разработана для кастомизации и дообучения через Tinker, поэтому можно адаптировать её под собственные продукты и рабочие процессы.

➤ Стоимость за 1 млн токенов при контекстном окне 64 тыс.: $1,87 за входные токены / $0,374 за кэшированные / $4,68 за выходные

➤ Стоимость за 1 млн токенов при контекстном окне 256 тыс.: $3,74 за входные токены / $0,748 за кэшированные / $9,36 за выходные

Эта бесплатная тулза позволяет Claude автоматически собирать данные из Google Maps.

Укажите Claude город и тип бизнеса — он запустит локальный скрапер и вернёт чистый список компаний с названиями, телефонами, email-адресами, сайтами, рейтингами и отзывами.

Есть встроенная защита от превышения лимитов запросов и поддержка прокси для более крупных задач

Открытый исходный код. 👀

Видеомонтажёрам приготовиться: На GitHub набирает популярность тулза, которая позволяет вашему ИИ-агенту монтировать видео как профессиональный монтажёр. 😆

Цветокоррекция, обрезка, переходы, субтитры, анимационные оверлеи — всё это она умеет. Плюсом оценивает отрендеренный результат после каждого монтажа и сохраняет память о сессии.

Передаёте репозиторий Claude Code или Codex, и агент начинает редактировать видео в реальном времени.

Без API-ключей и ограничений на использование.

100% опенсорс

SpaceXAI открыла исходный код Grok Build 🎉

Кодинг-агент, CLI и среда запуска теперь полностью доступны на GitHub под лицензией Apache 2.0. Инструмент позволяет работать с любыми моделями.

GitHub здесь.

Кроме того, компания сбросила лимиты использования для всех пользователей.

@IT_Portal

У Hermes появился клиент для iPhone: https://github.com/uzairansaruzi/hermex

Энтузиасты запилили Hermex — нативное iPhone-приложение на SwiftUI, которое позволяет полностью управлять самостоятельно размещённым Hermes Agent прямо с телефона. 🚬

Выглядит потрясающе: этот скилл превращает любой бренд в лендинг с 3D-пролетом, управляемым прокруткой.

Вы описываете свой бренд, а на выходе получаете кинематографичную 3D-веб-страницу, где каждый скролл перемещает камеру глубже в следующую сцену, а переходы между ними остаются идеально плавными, как в иммерсивном сторителлинге на продуктовых страницах Apple.

Работает с Claude Code, Codex и любым агентом, совместимым с SKILL.md.

Я не могу перестать пересматривать демо по кругу. 😙

Moonshot только что выпустила крупнейшую в истории опенсорс-модель — KIMI K3.

> 2,8 трлн параметров
>MoE-архитектура с 896 экспертами, из которых 16 активны
>Контекстное окно на 1 млн токенов
>Нативное понимание изображений
>Новая архитектура Kimi Delta Attention + Attention Residuals
>Примерно в 2,5 раза выше эффективность масштабирования по сравнению с K2
>Третья по уровню интеллекта модель после Fable 5 и GPT-5.6
>Превосходит Opus 4.8 MAX в реальных задачах, связанных с интеллектуальной работой и знаниями, по бенчмарку GDPval
>Новый SOTA-результат — 91,2 балла в BrowseComp без трюков с контекстом

Kimi заявляет, что K3 конкурирует с Opus, и выставляет соответствующую цену: $3,00 за 1 млн входных токенов. $15,00 за 1 млн выходных токенов.

Полные открытые веса модели опубликуют через несколько дней. 😐

https://www.kimi.com/

В /code-review от Claude Code теперь доступны уровни глубины анализа, причем для каждого уровня процесс ревью был переработан.

На низком уровне /code-review выявляет больше проблем, чем другие инструменты код-ревью, при значительно меньших затратах токенов. Высокий уровень обеспечивает заметно более высокий recall, когда нужен более глубокий анализ.
Компромисс выбираете вы.

Раньше /code-review использовал один фиксированный промпт независимо от выбранного уровня глубины. Теперь для каждого уровня применяется отдельная стратегия ревью. Команда автоматически использует уровень глубины, заданный для текущей сессии, либо его можно указать явно, например: /code-review high.

На низком уровне выполняется один проход по diff. Это достаточно быстро и дешево, чтобы запускать проверку перед каждым push-ем.

На среднем уровне измененный код анализируется в контексте, затем выполняется несколько проходов поиска проблем с разных сторон, после чего каждая найденная проблема проверяется перед тем, как попасть в итоговый отчет.

На высоком уровне агенты поиска и проверки запускаются как сабагенты с чистым контекстом, поэтому они не привязаны к рассуждениям агента, который только что написал код. На уровне x-high проверка идет еще глубже и охватывает возможное влияние изменений на код за пределами самого diff.

Есть еще один уровень выше high: /code-review ultra. Он запускает целую группу агентов-ревьюеров и независимо воспроизводит каждую найденную проблему. Покрытие критичных проблем остается таким же, как на уровне high, но ложных срабатываний становится значительно меньше.
В Anthropic запускают этот уровень для каждого PR.

https://code.claude.com/docs/en/ultrareview 🎉

Этот скилл для Codex находит вероятные баги, подтверждает их тестами и показывает точную первопричину. 🍆