Нейроканал

17 October 2026 18:36

DeepSeek обновил Flash: на сайте, в приложении и в API под прежним именем deepseek-flash теперь работает DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Способ вызова и цены не изменились, $0,15 за миллион входных и $0,6 за миллион выходных токенов в непиковые часы. По сравнению с сентябрьской версией модель быстрее заканчивает задачи, пишет короче и выросла во всех замерах, сильнее всего в терминале и программировании.

В агентной разработке и автоматизации новая версия обходит Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3 и GLM 5.3. На графике DeepSWE она решает больше задач, чем Claude Opus 5, GPT-6 Astra и Claude Fable 5, при цене около $0,2 за задачу, так что вся остальная граница Парето лежит правее и ниже. В знаниях, терминале, чистом программировании и сборке репозиториев первенство остаётся за Claude Opus 5.

Модель оптимизировали под DeepSeek Harness начиная с версии 0.2.1-rc.1, а также под Tencent CodeBuddy и WorkBuddy. В тот же день DeepSeek открыл свой поисковый API для поиска и выгрузки страниц по $0,75 за тысячу запросов, внутри харнессов он бесплатен до 1 ноября.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 18:14

В бенчмарке StarSkirmish Bench вышло обновление, где модели в родных CLI-агентах за час дорабатывают на C++ заготовку бота за протоссов для StarCraft: Brood War с библиотеками и демоботами. Агенты сами компилируют код, играют тренировочные матчи, читают логи и правят стратегию, а затем ботов оценивают против постоянного набора человеческих и демоботов.

Первое место с отрывом заняла GPT-6 Astra в Codex (57% побед), второе место у GPT-6.1 Sol. За ними почти вровень идут Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 и Claude Fable 5.1, следом идут Claude Sonnet 5.5, Muse Wonder Full и Haiku, а замыкает таблицу GPT-6 Luna.

На вершине таблицы самый дешёвый прогон по API у GPT-6.1 Sol: модель уступает только Astra и обходится в среднем в $2,02 за час, почти вдесятеро дешевле лидера. Тройка лидеров рано запускает бои против сильнейших соперников: авторы связывают объём такой практики со счётом, хотя Fable стала пятой почти без неё.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 14:18

Команда Claude Code рассказала, как перестроила код-ревью в Anthropic, когда сам Claude пишет около 90% кода продукта. С июня по сентябрь число смерженных PR выросло более чем вдвое, а доля откатов упала более чем на 40%. Цель команды: выпускать большинство правок максимум с одним человеком в контуре без роста инцидентов.

Часть проверок вынесли до PR: агент сам запускает тесты или сборку, а субагент с чистым контекстом смотрит дифф. В PR параллельно ищут баги и уязвимости несколько ИИ-агентов, а верификаторы голосуют по находкам и отбрасывают замечания о стиле. С запуском системы доля PR с дельными замечаниями выросла с 16% до 54%.

Чтобы автор и ревьюер не гоняли правки по кругу (один PR за ночь прошёл больше 50 раундов, а 59% замечаний касались кода с первого прохода), после первых итераций смотрят только новый дифф по CLAUDE․md и REVIEW․md, а после трёх раундов ревьюер просит сменить подход. С первого цикла проходит 78% PR вместо 65%, среднее число раундов упало с 2,08 до 1,32. По оценке риска, путей и доверия к автору нужно от 0 до 2 одобрений от людей, а каждый инцидент пополняет бенчмарк.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 10:11

Исследователи Apple показали запуск почти триллионной Muse Spark Open на четырёх Mac Studio M5 Ultra по RDMA через Thunderbolt 5 со скоростью до 36,7 токена в секунду. Прямой доступ к памяти между Маками появился в macOS 26.2 (jaccl работает с MLX 0.30.1), а в MLX 0.32.4 добавили второй кабель для mesh-сети.

Веса модели на 816 млрд параметров в NVFP4 занимают 493 ГБ и вместе с памятью под вычисления не влезают в один Mac Studio на 512 ГБ. На двух машинах при контексте 8192 токена режим --pipeline делит её по слоям и выдаёт 15,7 токена в секунду. Tensor parallelism режет матрицы в ширину, нагружает все GPU сразу и даёт на двух узлах 25 токенов в секунду, а на четырёх до 36,7 при первом токене за 4,8 секунды.

На промпте в 65 тысяч токенов на двух Маках pipeline выигрывает по времени до первого токена: 47,6 секунды против 70,3 в tensor-режиме, так как MLX режет вход на куски по 8192 токена и считает их внахлёст. Четыре Mac Studio со сдвоенными кабелями сокращают ожидание первого токена до 40,6 секунды при генерации 34,7 токена/с.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 02:17

На двенадцатый день марафона Тибо сказал, что в Codex и Work лимитов теперь хватает на больше работы. Для этого контекст стали переиспользовать между субагентами, кэш держат дольше, а маршрутизацию запросов перестроили так, чтобы чаще попадать в кэш. На сколько именно растянулись лимиты, Тибо не уточнил и цифр не привёл.

Ещё для подписчиков Pro во вкладке Chat в ChatGPT обновили GPT-6 Pro (у OpenAI это GPT-6 Astra Pro): ответы стали быстрее, улучшилась работа с плагинами и инструментами. Несколько агентов теперь могут параллельно делать разные части задачи, в чате виден прогресс каждого и открываются готовые результаты.

В прошлые дни марафона контекст по умолчанию у GPT-6.1 Sol в Codex и Work подняли с 272 тысяч до 500 тысяч токенов, хранение состояния на диске в десктопном приложении ChatGPT и Codex ужали примерно на 60%, а под ошибку Selected model is at capacity. Please try a different model добавили мощностей, чтобы она появлялась реже и задача сама продолжалась вместо блокировки.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 21:10

Krea выпустила Krea 3, модель для редактирования картинок, которая сначала находит область правки и перерисовывает только её. Правка в 2K занимает меньше 8 секунд и стоит $0,06, и в Krea отдельно пишут, что это обычная цена, а не временная скидка.

В таблице Krea дешевле нет ни у кого из конкурентов, столько же стоит только Grok Imagine 2.0, но ему на правку нужно 19 секунд, а GPT Image 2 почти две минуты. Лучше всего модель, по словам авторов, справляется с заменой сцены вокруг товара, удалением объектов и чисткой фото.

Область можно обвести рамкой и написать, что в ней поменять, остальное изображение не трогается. Цвет задаётся hex-кодом, на вход принимается до восьми референсов.

Попробовать можно в приложении Krea, для разработчиков есть API. Открытых весов нет, на своих GPU модель запускается только на корпоративном тарифе.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 20:15

inclusionAI из Ant Group открыла веса Ling-3.1-flash под MIT: MoE, 25 млрд активных из 560. 6 октября я упоминал её в подборке новинок OpenRouter, тогда модель раздавали бесплатно и обещали открыть веса и контекст в миллион токенов.

FP8-веса занимают около 574 ГБ, запускать рекомендуют в SGLang на 8×H200. В конфиге весов контекст 256K, миллион пока только заявлен.

На графиках Ling сравнивают с Kimi K3, GLM 5.3, DeepSeek-V4.1-Flash, GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5. Она впереди в FrontierSWE, в GDPval-AA и Terminal-Bench 4.0 уступает только Opus 5, а в SkillsBench проигрывает Sol и DeepSeek. Терминальные задачи она решала в LingCode, пока закрытом харнессе на базе агента Pi.

Бесплатный период на OpenRouter закончился, сейчас попробовать Ling можно от $0,075 за миллион входных токенов и от $0,225 за выходные.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 16:42

Как вы поняли, утром был очередной сброс лимитов Codex, в этот раз не смог вас предупредить, уже спал.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 06:01

Собрал полезное из обновлений харнессов за последние дни. Главное у Claude Code: он научился сам спасать кэш промпта, пока вы отошли от длинной сессии.

🔘 В Claude Code 2.1.299 появилось сжатие при простое: если сессия на 200 тысяч токенов и больше стоит без дела около 54 минут, она сжимается до того, как сгорит часовой кэш, и следующее сообщение не пересчитывает весь контекст заново. Порог задаёт CLAUDE_CODE_IDLE_COMPACT_MIN_TOKENS, выключается всё через "idleCompaction": false в settings.json.

🔘 Cline 4.1.24 и CLI 3.0.71 перестали завышать оценку токенов за картинки и скриншоты, из-за которой автосжатие срабатывало задолго до конца контекста. Плагинам CLI больше не нужны Node или Bun в PATH.

🔘 Ollama 0.40.4 добавила локальные модели в выбор моделей Codex CLI: запуск через ollama launch codex, переключение командой /model. Модели решений теперь работают прямо из терминала: ollama run nimble --ask с текстом на входе отвечает «да» или «нет», ставит метку или оценку по рубрике.

🔘 OpenCode с версии 1.19.0 сам больше не обновляется: апдейты и переезд на вторую версию ставятся вручную через /update или opencode upgrade --major. Сама 2.0 выходит почти каждый день, в 2.0.29 она научилась дописывать ответ, упёршийся в лимит вывода, без потери уже написанного.

🔘 Cursor открыл маркетплейс приложений для Origin: на старте 21 интеграция для деплоя, CI, ревью, безопасности и мониторинга, среди них Vercel, Cloudflare, CodeRabbit, Semgrep, Sentry и Linear. Подать своё приложение может любая команда.

🔘 Pi 1.2.0 с ключом OpenRouter показывает только модели, доступные этому ключу, вместе с ценами, контекстом и лимитом вывода.

@neuro_channel

Нейроканал

14 October 2026 22:33

Anthropic перевела монорепо с Git на свою систему контроля версий Scion, потому что Git перестал выдерживать поток кода от ИИ-агентов. С мая по сентябрь число мержей выросло с 2500 до 30 тысяч в день. Git рассчитан на офлайн-работу с полной копией истории у клиента, но Claude и задачи CI всегда онлайн, а внутренние зеркала перестали вытягивать миллионы чекаутов в день.

Централизованную систему Scion, код-ревью Antique и поиск по коду небольшая команда построила за пять месяцев с помощью того же Claude. В Scion вся история на сервере, рабочие копии частичные, файлы подтягиваются по мере чтения, а CI может запрашивать диффы по API вообще без чекаута. Система требует в 200 раз меньше CPU и памяти, чем прежние Git-зеркала, а чекауты занимают секунды вместо минут.

Блокирующая очередь проверок перед мержем на таких объёмах буксует, поэтому тесты гоняют после мержа и перед деплоем, а логические конфликты параллельных правок Claude чинит быстрее, чем люди их замечают. Инженеры команды признают, что код Claude пишет лучше них: людям остаётся задавать архитектуру и говорить агенту «нет», когда он переусложняет решение. Открывать Scion не планируют из-за привязки к своей инфраструктуре, но ждут, что скоро с этим столкнутся и другие компании, пишущие код агентами.

@neuro_channel

Нейроканал

14 October 2026 06:06

Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B, открытую модель для локальных агентов: MoE, 2,45 млрд активных из 24. Она всегда рассуждает перед ответом, контекст вырос с 32 до 131 тысячи токенов, а в список из 16 языков входит русский.

Из-за малого числа активных параметров модель работает быстро: в замерах Liquid получилось 184 токена в секунду на M5 Max и 114 на Ryzen AI Max+ 395. Версия в Q4 весит 13,6 ГБ, есть поддержка llama.cpp, MLX, ONNX, vLLM и SGLang.

В анонсе её сравнивают с Qwen3.6-35B-A3B, Gemma 4 26B и Nemotron 3.5 Lightning. LFM выигрывает на вызове инструментов и следовании инструкциям, на AutomationBench отрыв от Qwen больше чем втрое. В задачах на знания и код лидирует Qwen: на SWE-Bench Verified у него 66 против 51.

На этапе обучения модель ловили на читерстве: она искала готовые ответы в истории git, на GitHub и PyPI и понимала, что запущена в песочнице. После этого изоляцию среды усилили.

Для дообучения под свой язык или данные рядом выложили базовый чекпоинт LFM2.5-24B-A2B-Base. Веса можно скачать на Hugging Face, а попробовать в веб-чате Liquid. Лицензия бесплатна для компаний с годовой выручкой до $10 млн, в API миллион токенов стоит $0,10 на вход и $1 на выход.

@neuro_channel

Нейроканал

13 October 2026 12:20

Общая папка для работы Claude Code и Codex

Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:

Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову

В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.

#ии #инструменты

Нейроканал

13 October 2026 03:20

Иногда я думаю нормальный канал, а иногда хочется переименоваться в «Когда там уже сброс».

Так вот, Тибо опять пропустил день по улучшениям и выдаёт всем свежие лимиты Codex, до конца его дня должно доехать. Это где-то утром по Москве.

@neuro_channel

Нейроканал

12 October 2026 19:34

Z․ai выпустила GLM-Legal, модель для юридической работы на базе GLM-5.3-Flash. Её дообучили на юридических текстах, а затем обучали с подкреплением на десятках тысяч смоделированных рабочих задач: проверить договор, подготовить дело, спланировать запуск продукта в нескольких странах.

В Harvey LAB, где задача засчитывается только при выполнении всех критериев, GLM-Legal по замерам Z․ai проходит 19,2% задач против 6,7% у базовой Flash и обходит Kimi K3, Claude Fable 5 и GPT-6 Astra. В LegalBench и китайском PLawBench идёт почти вровень с Fable 5.

Vals AI назвала её первой среди моделей с открытыми весами в Harvey LAB и LegalBench, но сами веса Z․ai пока не выложила и принимает заявки на бета-доступ к API. Ещё GLM-Legal обещают встроить в AutoClaw, десктопного агента Z․ai: в примере из анонса он вносит правки в договор прямо в Word, в режиме рецензирования с комментариями.

@neuro_channel

Нейроканал

12 October 2026 11:15

🧑‍💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году?

Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно?

Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему.

Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании.

👉 Пройти опрос

Нейроканал

17 October 2026 18:32

Сегодня никаких обновлений от Тибо, разыгрываем карту сброса. Приземлится к нам на аккаунты Codex \ ChatGPT до конца дня по Калифорнии, это к утру по Москве примерно.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 15:54

Релиз PostgreSQL 19 сдвинули на 19 ноября, а из ветки за бету откатили 8–10 крупных фич вместо обычной одной: ИИ-ревью и фаззинг находят столько дефектов, что мейнтейнеры не успевают их чинить. Член основной команды Питер Эйзентраут оценил, что крупных новинок осталось вдвое меньше: код писали до вайб-кодинга, но ИИ сразу ловит баги, которые раньше искали пять лет. Похоже, дефектов и раньше было столько же, просто о них узнавали годами позже.

Он приводит пример сорока дефектов по три строки: разобрать этот поток не успевают, тем более что с апреля по август закрывали уязвимости. Часть снятых фич готовят к следующему циклу, в RC1 остались REPACK (CONCURRENTLY), репликация последовательностей и pg_plan_advice.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 12:29

Расскажу, какие обновления за последние дни (14–16 октября) вышли у разных харнессов: в Cline заработали облачные песочницы, Codex CLI научился параллелить чтение, а в OpenCode убрали шэринг сессий.

🔘 Codex CLI 0.163.0 научился параллелить независимые read-only вызовы и ищет по скиллам, памяти и истории одновременно. В /config появился поиск по настройкам (поддерживаемые правки срабатывают сразу), в /keymap задаётся leader-клавиша, а прокси проверяет права до DNS-запроса и режет дубли заголовка Host.

🔘 В Claude Code 2.1.299–2.1.301 на платформе в AWS добавили /advisor для модели-советника (advisorModel в settings․json), а если при смене модели диалог не влезает в новое окно, его сожмёт старая. CLAUDE_CODE_DISABLE_FILE_MENTIONS оставляет от @-упоминаний только пути без текста, CLAUDE_CODE_RETRY_WATCHDOG_MAX_USAGE_LIMIT_WAIT_MS при автоповторе не ждёт далёкого сброса лимита, а в OpenTelemetry разделили учёт 5-минутного и часового кэша.

🔘 В Cline 4.1.25 начали открывать облачные сессии Cline Cloud (включаются в настройках): задачу можно закинуть в песочницу на нужной ветке GitHub и закрыть редактор. Без выбора модели провайдер Cline ставит Gemini 4 Argon, у Fireworks и Nebius дефолтом стала Muse Spark Open, а запросы к LM Studio и Ollama не рвутся после 5 минут тишины на большом промпте.

🔘 В Pi 1.3.0 смена рассуждений на GPT-6 по API-ключу не сбрасывает кэш промпта, а kimi-coding перевели на Chat Completions, чтобы кэш не слетал при добавлении инструментов (в models․json его baseUrl требует /v1). Через sessionShareDestination задаётся, куда /share шлёт сессию, а окно openai-codex/gpt-6.1-sol расширили с 272 тысяч до 500 тысяч токенов.

🔘 Zed в пререлизе 1.25 включил сжатие контекста и уведомления для ACP-агентов, добавил Gemini 4 Argon в провайдер Google и GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Opus 5.5 в Bedrock. Бинарник ужали на 33% на macOS и на 28% на Windows, а при удалённой разработке секреты агентов и MCP-серверов больше не светятся в списке процессов.

🔘 В OpenCode 1.19.1 отключили шэринг сессий: старые ссылки, публикация и импорт по URL не работают. В 1.19.2 первую ветку закрепили на 1.x без автоперехода на 2.x кроме /update или opencode upgrade --major, а в 1.19.3 варианты модели собираются прямо из настроек рассуждений.

@neuro_channel

Нейроканал

17 October 2026 07:49

Лаборатория суперинтеллекта выложила открытые веса Muse Spark Open, модели для агентного кодинга и долгих задач. Это MoE, 42 млрд активных из 816, с окном 1 млн токенов для текста, картинок и аудио.

Внутри латентная архитектура: маршрутизатор выбирает из 256 экспертов по вектору 8192, а сами эксперты работают в пространстве 4096. Три локальных слоя внимания с окном 2048 чередуются с одним глобальным без позиционного кодирования. Через Muse Code модель сама собирала и правила iOS-клиент Ice Cubes и монтировала видео в DaVinci Resolve.

Модель работает в SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, HF Transformers, MLX, llama.cpp и Unsloth, а дообучение идёт в TorchTitan. Отдельные GPU-ядра для SGLang переписали на Helion с ускорением до 3,95 раза (весь инференс на MI350 быстрее на 3%), локально она идёт на двух Mac Studio M5 Ultra по 512 ГБ.

Веса в BF16 и NVFP4 лежат под лицензией Muse. На OpenRouter попробовать модель можно по $1,25 за миллион токенов входа и $4,25 за выход, чтение кэша там, где он есть, стоит $0,15.

@neuro_channel

Нейроканал

16 October 2026 14:08

Попробовал вчера впервые антигравити с аргоном. Это прекрасно. Понимаю, что это пока первый опыт, но вот дал две одинаковые задачи Gemini 4 Argon и Sol 6.1, оба на high уровне. Аргон сразу понял суть, человеческим языком объяснил что надо сделать и как он собирается это решить. Ну и решил. А сол думал-думал и сказал, что вариант только один и ничего больше не сделать. И вариант говно, я точно это заранее знаю.

Понятно, что это конкретная задача и может быть просто повезло. Но мне однозначно нравится как Аргон со мной общается. Буду пробовать его как основного агента и Sol \ Opus \ GLM исполнителей.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 20:50

llama.cpp выпустила 0.7.0, и главное в ней для тех, у кого MoE не влезает в видеопамять: экспертов из оперативки теперь можно считать на GPU через кэш. Включается он флагом --moe-cache-mib, видеокарта держит недавно использованных экспертов и докачивает только промахи.

В тесте автора на Qwen3.8-Flash-Next в Q4_0 весом 93,7 ГиБ генерация на RTX 4090 выросла с 25 до 40,7 токена в секунду, а на RTX 5090 с 30,8 до 67,8, то есть в 2,2 раза. Кэш ускоряет именно генерацию: батчи больше 32 токенов, например обработка длинного промпта, идут обычным путём. Хорошим стартом автор называет около 10% от размера экспертов, на нескольких видеокартах кэш тоже работает.

Порт сервера по умолчанию сменился с 8080 на 9931, Docker-образы проекта внутри оставили 8080. Если llama-server запускался без явного --port, клиентам и агентам нужен новый адрес. В веб-интерфейсе появился менеджер моделей с загрузкой, выгрузкой и скачиванием квантов с паузой.

Добавилась поддержка Nemotron 3.5 Super VL, MiniCPM-V 4.7 и новых моделей решений для эндпоинта /v1/systemone, среди них d1 от Liquid AI и pplx-decider. Для спекулятивного декодинга появился LiliCorr, а эмбеддинг-модели с пулингом больше не считают лишний выходной слой и тратят заметно меньше памяти под вычисления.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 19:40

NVIDIA выложила веса Nemotron 3.5 Super VL, открытой модели, которая понимает текст, картинки и видео до двух минут. Это MoE, 12 млрд активных из 120, контекст до миллиона токенов, а в NVFP4 она запускается на одном DGX Spark или одной H200.

Внутри гибрид Mamba-2 и трансформера с визуальным энкодером C-RADIO, генерацию ускоряет MTP. В агентном тесте NVIDIA на GB200 модель выдаёт в 2,34 раза больше токенов в секунду на GPU, чем Qwen3.5-122B-A10B.

Среди открытых одноклассников на графике она впереди на длинном контексте в GraphWalks, в распознавании английского текста идёт вровень с Qwen, а в агентном кодинге на Terminal-Bench и SWE-bench заметно уступает Qwen3.8 Flash-Next и GLM-5.3 Flash.

Лицензия OpenMDW-1.1 разрешает коммерческое использование, есть веса в BF16 и NVFP4 и GGUF от Unsloth. На OpenRouter модель стоит от $0,15 за миллион входных токенов и от $0,50 за выходные, есть и бесплатный доступ.

@neuro_channel

Нейроканал

15 October 2026 06:25

OpenBMB выпустила MiniCPM-V 4.7, и старшая модель в ней первая MoE в серии: 3 млрд активных из 35. На iPhone 17 Pro Max она выдаёт больше 13 токенов в секунду и укладывается в 3 ГБ оперативки. Модель понимает картинки и видео, рядом вышла младшая версия на 1 млрд.

Целиком веса в память телефона не влезают, поэтому эксперты лежат на накопителе и подгружаются на ходу, и обычно генерация тормозит как раз на чтении с диска. Движок OpenBMB по выбору экспертов на текущем слое предсказывает, какие понадобятся следующему, и грузит их заранее. Если прогноз промахнулся, недостающие докачиваются, так что качество модели не страдает. Вместе с послойным квантованием и спекулятивным декодингом на iPad с M4 скорость выросла почти в шесть раз.

По замерам авторов старшая модель набирает больше баллов, чем Qwen3.6 35B-A3B, и отвечает быстрее, а младшая обходит Qwen3.5 0,8B. Лицензия Apache 2.0, есть GGUF, версия для Ollama и приложения для iOS и Android, а попробовать можно в демо на Hugging Face.

@neuro_channel

Нейроканал

14 October 2026 23:03

Если попросить разные модели нарисовать SVG пеликана на велосипеде, любимый тест Саймона Уиллисона, выйдут почти одинаковые картинки. Исследователь из Kombai собрал 13 таких пеликанов на одном коллаже, а вместе с коллегами померил это схлопывание разнообразия на дизайне интерфейсов.

В их Design Creativity Bench модели и живые дизайнеры делали интерфейсы по 80 открытым заданиям, каждое для двух разных продуктов. Требования брифа лучшие модели выполняют даже чуть точнее людей. А по креативности дизайнеры набирают 92,3 балла, лучшая модель GPT-6 Astra 65,5, Claude Opus 5.5 51, в хвосте GLM-5.3-Flash и MiniMax M3.

Astra делает самые оригинальные макеты, но при смене продукта меньше всех меняет подход. Шире всех перестраивается GLM-5.3. На Hacker News спорят, не попал ли пеликан в обучающие данные. Полную таблицу из 34 моделей Kombai выложила вместе со статьёй, датасетом и кодом.

@neuro_channel

Нейроканал

14 October 2026 22:10

Линус Торвальдс выложил свою первую серию патчей в ядро Linux, сделанную с помощью ИИ: он взялся за проблему масштабирования чтения файлов, которую не могли закрыть два с половиной года. Одной из главных тем недавнего Maintainers Summit было применение ИИ в разработке ядра, и к саммиту Линус решил проверить подход на деле.

При каждом read() ядро меняет счётчик ссылок на страницу в кэше, и когда много ядер читают одно и то же, все упираются в одну ячейку памяти. В десяти патчах серии механизм RCU откладывает освобождение горячих страниц до конца текущих чтений, и быстрый путь read() идёт вообще без счётчика. На 64 потоках чтение выросло с 13,3 до 304 млн операций в секунду, хотя сам Линус предупреждает, что тест искусственный и в реальной жизни эффект будет куда скромнее.

Код, тестовые программы, разбор проблем и черновик текста, по коммиту в ранней ветке, сделал Claude Code под его руководством, а замеры Линус гонял сам. На ревью разработчик ядра Кирилл Шутемов нашёл в серии гонку и сразу прислал исправление, и Линус отдал ему всю серию на доводку: с пятницы он в отпуске, а следом ведёт окно слияния.

@neuro_channel

Нейроканал

13 October 2026 21:14

Google открыла публичный доступ к Gemini 4 Argon. Когда я писал про анонс, модель выдавали только участникам программы Fairwind.

В Gemini API, Google AI Studio, Android Studio и на Vertex AI модель работает только на платном тарифе, бесплатного уровня нет. В приложении Gemini и в AI Mode в Поиске доступ дали подписчикам Google AI Pro и Ultra, хотя в сентябре обещали только Ultra. В десктопном и консольном Google Antigravity она доступна на тарифе Ultra и подходящих корпоративных планах, плюс в Gemini for business. Версия без защитных ограничений по кибербезопасности осталась в Fairwind по заявкам.

До 30 ноября вводная цена составляет $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов, включая обязательное размышление, а с 1 декабря тариф вырастет до $4 и $20. Пакетный режим даёт скидку вполовину, неявный кэш дешевле входа на 95%, а доплаты за длинный контекст нет.

Модель сразу появилась на OpenRouter: длинный вывод там работает только через Google AI Studio, а через Vertex AI потолок составляет 65 тысяч токенов. Также Argon уже добавили в Cursor, Poe, Vercel AI Gateway и по данным агрегатора models.dev в Kilo Code, OpenCode, nano-gpt, Merge, LLM Gateway и Eden AI.

@neuro_channel

Нейроканал

13 October 2026 06:02

Лаборатория суперинтеллекта Александра Вана выпустила Muse Wonder, семейство моделей крупнее Muse Spark, и работать с ним можно с первого дня. Моделей две: Muse Wonder доступна в API и в Muse Code на любом тарифе, старшая Muse Wonder Full только в подписке Muse Code за $50 или $200 в месяц.

В таблице из анонса Full обходит Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra и Opus 5.5 на длинных задачах по коду, DeepSWE и SWE-Marathon, на юридическом Harvey LAB-AA и на автоматизации бизнес-процессов AutomationBench-AA. На Terminal-Bench 4.0-AA и ProgramBench первым остаётся Opus 5.5. В индексе Artificial Analysis у Full 56 баллов против 58 у Opus 5.5, обычная Wonder чуть ниже Fable 5.1 и GPT-6 Astra.

Muse Wonder в API стоит $4 за миллион входных токенов и $20 за выходные, кэш $0,20, за длинный контекст доплаты нет. Входные и выходные токены в три-пять раз дороже, чем у Muse Spark 1.3. API совместим с форматами OpenAI и Anthropic, так что модель подключается к Claude Code. Full по токенам не продают.

Google анонсировала Gemini 4 Argon в конце сентября и публичный доступ к ней до сих пор не открыла. В индексе Artificial Analysis у неё 53 балла.

@neuro_channel

Нейроканал

12 October 2026 19:43

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: Underdog-Saluki-27B ужимает Qwen3.8-27B до 7,9 ГБ и сохраняет вызов инструментов. humanizer переписывает ИИ-черновики, чтобы они читались как человеческие. d1-3B выбирает ответ из вариантов по тексту или картинке без генерации. EmbeddingGemma 2 кладёт текст, картинки и звук в одно векторное пространство. Qwen-Image-2.1-Turbo рисует за 8 шагов, iris-3b генерирует картинку сразу в пикселях. ema-lightning озвучивает турецкий моделью на 34 МБ, Whistle распознаёт речь файлом на 16,9 МБ.

Держится: clef и clef-flash, Kolibri-1, Laya, Qwen3.8-27B, Qwen-Image-2.1, LTX-2.5, Xing4.0.

LLM и текст

Underdog-Saluki-27B-1.0 — Qwen3.8-27B, сжатая до 2 бит: один GGUF на 7,9 ГБ вместо 54 ГБ, работает в обычном llama.cpp. Квант настраивали так, чтобы не ломался вызов инструментов: в прогоне авторов на 120 задачах BFCL он прошёл 88 против 84 у полной модели. Математика просела сильнее всего, на AIME 2025 выходит 79 против 97. Apache 2.0.

humanizer — Gemma 4 на 12 млрд параметров, дообученная переписывать ИИ-черновики так, чтобы они читались как человеческие, и при этом сохранять факты и цифры. Английский и китайский, кванты от 3,9 ГБ, есть приложение для Mac и Windows и демо. В замере автора Originality․ai принял за человеческие 95% английских текстов, если брать лучший из восьми вариантов, а Pangram, по его же признанию, их по-прежнему ловит. Apache 2.0.

Модели решений

d1-3B за один проход отвечает на вопросы о тексте, JSON или картинке: да или нет, выбор из вариантов, оценка по шкале. Текст она не генерирует. До прошлой недели линейка d1 от Liquid AI была доступна только через API. Весит 6,25 ГБ, на RTX 4090 тратит 8 мс на вопрос, на ноутбуке с M5 Pro 30 мс, русский заявлен. Бесплатна для компаний с выручкой до $10 млн, поиграть можно в десяти демо.

Эмбеддинги

EmbeddingGemma 2 — открытая модель Google на 740 млн параметров для текста, кода, картинок, аудио и видео (писал в четверг). Текстовые кванты Unsloth весят от 176 МБ, картинки и звук llama.cpp понимает с релиза b11454, а Ollama модель пока не запускает.

Картинки

Qwen-Image-2.1-Turbo — ускоренная Qwen-Image-2.1: 8 шагов вместо 40, на диске около 32 ГБ, лицензия исследовательская (разбирал в субботу).

iris-3b — генератор на 3 млрд параметров, который рисует сразу пиксели, без VAE и латентного пространства. Дообученные варианты оценивают глубину сцены и восстанавливают фото с увеличением, но в статье авторы признают, что на этих задачах пиксельный подход латентный не обогнал. Веса занимают 12 ГБ, в ComfyUI её уже завели на RTX 3090. Apache 2.0, есть демо.

Речь

ema-lightning — синтез турецкой речи моделью на 8,6 млн параметров и 34 МБ, один голос без клонирования. По замеру автора произносит слова точнее ElevenLabs v4, WER 0,92% против 1,43%, а на CPU работает вшестеро быстрее реального времени. Apache 2.0, послушать можно в демо.

Whistle — распознавание речи на CPU одним файлом на 16,9 МБ, семь европейских языков без русского (писал в пятницу).

Кванты и сообщество

Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink — файнтюн Qwen3.8-27B, который реже зацикливается на перепроверке готового ответа до исчерпания лимита токенов. У автора таких обрывов на LiveCodeBench стало 3 вместо 13. Кванты от 13,3 ГБ, Apache 2.0.

Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF — текстовый энкодер для Turbo с подавленными отказами, от 3,3 ГБ. В небольшой проверке самого автора картинки от замены почти не изменились.

Держится в топе

clef и clef-flash получили рецепт запуска в SGLang, а flash один из пользователей завёл на RTX 3070 Ti с 8 ГБ. Kolibri-1 в FP8 поднялась на одной RTX PRO 6000 с 96 ГБ. Поддержки в llama.cpp у неё по-прежнему нет, как и у Xing4.0, где PR всё ещё открыт. Вопрос о коммерческом использовании Qwen-Image-2.1 собрал больше 20 комментариев и остаётся без ответа Qwen, а репозиторий её квантов Uncensored-GGUF теперь называется Uncensored-Quantized и получил обновлённый NVFP4. Также в топе Laya, Qwen3.8-27B и LTX-2.5.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel

Нейроканал

12 October 2026 19:34

Тибо удивился итогам собственного опроса. Он спросил подписчиков Pro, какие лимиты Codex им нужнее: вернуть 5-часовые окна и удвоить недельную квоту или оставить как сейчас, без окон и с прежней квотой. Из 240 тысяч голосов 37,8% за «как сейчас», 33,2% за удвоение, остальные нажали «показать результат». Среди выбравших сторону это 53 на 47.

Тибо ждал, что удвоение уверенно победит на всех трёх тарифах, Pro 100, 200 и 500. 5-часовые окна нужны OpenAI, чтобы сгладить нагрузку на железо: в августе он объяснял, что благодаря им недельную квоту удаётся держать большой. Тогда окна вернули только на Plus, а Pro оставили без них.

@neuro_channel

Нейроканал

11 October 2026 21:15

Project Maya запускает GLM-5.3-Flash на домашнем ПК с одной видеокартой. Движок вырос из Strata, про который я писал неделю назад, и переписан под эту модель. Репозиторию меньше недели, сегодня вышла версия 1.0.34. Автор треда на Reddit пишет, что раньше модель выдавала у него около 10 токенов в секунду, а с Maya стало 30.

GLM-5.3-Flash это MoE, 18 млрд активных из 321. Maya раскладывает экспертов по трём уровням: самые востребованные в разговоре лежат в видеопамяти, следующие в RAM, остальные читаются с NVMe, и движок перекладывает их по ходу диалога. Кванты у проекта свои, от 94,7 до 156,3 ГБ, в них сохранён MTP-блок, который предсказывает несколько токенов вперёд. По замерам разработчика четыре основных кванта держат 97,7–99,2% zero-shot точности исходной FP8-модели.

Скорости генерации в таблице прислали пользователи: 118 токенов в секунду на четырёх RTX 4090 с квантом на 94,7 ГБ, 30 с лишним на одной RTX 5090 с 96 ГБ DDR5 и квантом на 116 ГБ, 18,3 на Ryzen AI Max+ 395 под Windows, 14,5 на ноутбуке с RTX 5090. Из карт NVIDIA подходят V100, RTX 20 и новее, RAM нужно от 32 ГБ, на быстром NVMe от 100 до 160 ГБ свободного места под выбранный квант. AMD и Windows поддерживаются в экспериментальном режиме, на AMD только текст, WSL2 не поддерживается.

API совместим с OpenAI и Anthropic и умеет вызовы инструментов, Claude Code подключается переменной ANTHROPIC_BASE_URL. Код под MIT, кванты лежат на Hugging Face.

@neuro_channel