Летим зимовать ✈️

Когда холодает, айтишники пакуют чемоданы, а мы разыгрываем ваучер на 50 000 рублей в Островке.

Поехать к морю или остаться среди снежных пейзажей — выбирайте сами!

Чтобы участвовать, нужно оставить любую реакцию под этим постом и подписаться на каналы ниже:

😎 Типичный программист
🐸 Библиотека программиста
🟢 Ostrovok! Tech

Теперь осталось нажать на кнопку участия под этим постом и вы в игре!

Итоги подведём 12 декабря. Победителя выберем с помощью бота. Подробнее с правилами можно ознакомиться здесь.

Всем удачи!

Участников: 128
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 19:00, 12.12.2025 MSK (3 дня)

⚡️ Mistral выпустили Devstral 2 — модель для кодинга с открытыми весами, которая набирает 72,2% на SWE-bench Verified. Это топовый результат среди open-source моделей, младшую вообще на домашнем компе можно запустить!

Две версии:

1️⃣Devstral 2 (123B) — полная модель, лицензия modified MIT. Требует минимум 4×H100 для деплоя

2️⃣Devstral Small 2 (24B) — Apache 2.0, запускается на одной GPU или даже на CPU. Набирает 68% на SWE-bench — на уровне моделей в 5 раз больше​

Почему это важно: Devstral 2 в 5 раз меньше DeepSeek V3.2 и в 8 раз меньше Kimi K2, но показывает сравнимые результаты. В blind-тестах через Cline побеждает DeepSeek (42,8% vs 28,6%), хотя Claude Sonnet 4.5 всё ещё впереди.​

Также представили Mistral Vibe CLI — терминальный агент на базе Devstral. Умеет:
🔘Сканировать проект и git status для контекста
🔘Автокомплит файлов через @, shell-команды через !
🔘Работать с несколькими файлами одновременно на уровне архитектуры
🔘Интегрироваться в IDE через Agent Communication Protocol (уже есть в Zed)​

Цены: сейчас API бесплатный, потом $0,40 / $2,00 за миллион токенов (Devstral 2) и $0,10 / $0,30 (Small). До 7 раз дешевле Claude Sonnet на реальных задачах.​

За первые 24 часа через API прогнали 17B токенов — Kilo Code называет это одним из самых успешных stealth-запусков.

@neuro_channel

OpenAI, Anthropic и Block объявили о создании Agentic AI Foundation (AAIF) под эгидой Linux Foundation. К ним присоединились Google, Microsoft, AWS и Bloomberg.​

Что происходит: три компании передают свои ключевые технологии в open source под нейтральное управление:

1️⃣MCP (Model Context Protocol) от Anthropic — протокол для подключения агентов к инструментам и данным. Уже стал стандартом де-факто для интеграций

2️⃣AGENTS.md от OpenAI — спецификация, которая говорит AI-агентам как вести себя в конкретном репозитории (что можно делать, что нельзя, какие conventions)

3️⃣Goose от Block — open-source фреймворк для локальных AI-агентов, работает с любыми LLM​

Зачем это нужно: сейчас каждый строит агентов по-своему, инструменты несовместимы между собой. AAIF хочет сделать так, чтобы агент от любого вендора мог использовать одни и те же MCP-серверы и следовать одним и тем же правилам из AGENTS.md.​

Почему это важно: по словам главы Linux Foundation, цель — избежать будущего с «закрытыми стенами», где подключения к инструментам, поведение агентов и оркестрация заперты внутри нескольких платформ. Открытые стандарты для агентов — как HTTP для веба.​

Конкуренты договорились о совместимости — редкое событие. Похоже, все понимают: рынок агентов будет огромным, и лучше делить большой открытый пирог, чем воевать за маленькие закрытые.

@neuro_channel

⚡️ OpenAI выпустили GPT-5.2 вот только что — на месяц раньше плана после внутреннего «Code Red» из-за релиза Gemini 3.​

Суть: не революция, а апдейт «двигателя». Скорость, точность, стабильность — без принципиально новых фич.​

Что улучшили:

🔘Код: 55,6% на SWE-bench Pro (4 языка, не только Python), 80% на SWE-bench Verified. Windsurf называет это «самым большим скачком в агентном кодинге с GPT-5». Фронтенд и 3D-UI — сильно лучше.​

🔘Галлюцинации: -30% ошибок по сравнению с GPT-5.1. Детерминированность выше — один промт даёт стабильный результат.​

🔘Длинный контекст: 400k токенов input, 128k output. Первая модель с ~100% точностью на MRCR (до 256k). Можно скормить сотни файлов, и она не должна терять нить.

🔘Скорость: заметно быстрее GPT-5.1, особенно на длинных reasoning-цепочках.​

Три версии:
1️⃣Instant — быстро, для рутины
2️⃣Thinking — для сложных задач (код, математика, документы)
3️⃣Pro — максимальное качество, долго думает

Цены API: $1,75/1M input, $14/1M output (Thinking). Дороже чем GPT-5.1 ($1,25/$10), но дешевле Gemini 3 Pro. Prompt caching — скидка 90% на повторные запросы.​

Важно для разработчиков: старые промпты работают, но модель буквальнее следует инструкциям. Переписывать не нужно, но протестировать стоит — quirks GPT-5.1 могут измениться.

@neuro_channel

Samsung готовится полностью прекратить производство SATA SSD после выполнения текущих контрактов. Источники из дистрибуции и ритейла подтвердили это независимо друг от друга.​

➡️ Почему это важно
SATA SSD считаются устаревшими среди энтузиастов, но всё ещё занимают ~20% топ-продаж на Amazon — особенно в бюджетном сегменте и для апгрейда старых систем. Samsung — один из крупнейших поставщиков. Уход такого объёма с рынка создаст дефицит и давление на цены как SATA, так и NVMe накопителей.​

➡️ Чем отличается от ситуации с Micron
Недавно Micron свернул потребительский бренд Crucial RAM, однако чипы Micron продолжают поступать на рынок через G.Skill, ADATA и других. Samsung же планирует именно прекратить производство, а не передать его другим брендам. Это реальное сокращение предложения.​

➡️ Прогноз
Ближайшие 12–18 месяцев — рост цен, возможна паника среди сборщиков и бизнесов, которые ещё используют SATA. Считается, что к 2027 году давление ослабнет — производители переключатся обратно на потребительский сегмент.

Однако, скорее всего, эра дешёвых SATA SSD от Samsung уже не вернётся​.

@your_tech