Открытый ИИ
Открытые модели — Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen и другие — догоняют закрытые лаборатории и позволяют запускать ИИ на своём железе, без вендора. Это меняет расклад сил, вопросы безопасности и экономику отрасли. Здесь — всё про open-source ИИ: релизы открытых весов, лицензии, локальный запуск и конкуренция с закрытыми моделями.
Нейросети-редакторы молча переписывают текст: как измерить долю правок до выбора модели
Попросили поправить только грамматику — получили другой текст. Разбираем, как посчитать долю изменений у Kimi, Qwen, DeepSeek и Grok и не доверять ощущению…
Qwen-Image 2.1 Omni влез в 4 ГБ VRAM и почти не потерял в скорости
ChatR Labs выпустили один LoRA, который и рисует, и редактирует картинки по инструкции. Квантованные сборки начинаются с 4,2 ГБ, так что хватит видеокарты попроще.
Замеры 46 операций .NET: Copilot-агент добавил просадку в 16% на первом resolve DI
Автор замерил .NET-библиотеки от 6.0 до 11 RC и нашёл две регрессии. Одну внёс человек одной строкой, вторую — PR Copilot-агента, чинивший дедлок. Разбираем цифры.
Открытый Deepseek V4.1 Flash взламывает сети на 73% и стоит $3 против $22 у GPT-6
Claude Code на GLM-5.3 и Qwen: пять граблей при подмене модели через LiteLLM
Claude за час поправил 165 весов медицинской модели и поднял recall с 76 до 90%
Лучший ИИ-агент решил лишь 60% облачных задач DevOps, 80% провалов — из-за логики
Цена ответа ИИ-агента различается в 100 раз: от 0,94 ₽ до 121,57 ₽ за сообщение
Разбор 69 агентов Agents Place: типичный ответ стоит 2,4–3 ₽, а разницу в сто раз создаёт не выбор модели, а платные внешние инструменты и длина ответа.
Один бот на Telegram и MAX: реклама привела 416 человек по 17 ₽ за каждого
Как команда бесплатного ИИ-ассистента «Лиза Петровна» подключила MAX без второго бота и что показала реклама: 6 964 ₽ дали 416 новых пользователей за четыре дня.
QVikhr-3-4B на VPS за 1,5 тыс. ₽ без GPU верно разметила 20 обращений из 20
DGX Spark: лимит GPU 1800 МГц снизил питание двух нод с 330 до 242–252 Вт
Маленькая JEPA-модель сравнялась с next-token на 21,6M примеров вместо 900M
Агенты Together AI за сутки ускорили открытые LLM до 2,6 раза по токенам в секунду
Nanbeige4.3-33B догнала Qwen3.8 27B по индексу и выиграла в Terminal-Bench: 30% против 6%
Открытая модель на 33 млрд параметров набрала 20 баллов в индексе Artificial Analysis v5, как Qwen3.8 27B, но в тесте на работу в терминале у неё 30% против 6%.
Лучший ИИ-агент выполнил лишь 12% требований в новом тесте GDPx на 206 задачах
SemiAnalysis посадила агентов на восьмичасовую работу в профессиональном софте: Claude Opus 5.5 набрал 12%, Gemini 4 Carbon — 10,9% при цене втрое ниже.