Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5464
материалов
01
Qwen 3.8 27B: MTP или DFlash — что выбрать для локального запуска на 32 ГБ памяти в 2026?
Официальных бенчмарков Qwen 3.8 27B ещё нет, но ориентиры понятны: около 8 ток/с с MTP на 32 ГБ унифицированной памяти против 15–20 ток/с у 35B-A3B. Разбираем,
02
Гибридные AI-пайплайны: когда комбинирование frontier и локальных моделей оправдано
Гибридные AI-пайплайны: тесты стоимости и скорости для агентных задач и кодинга. Когда frontier-модель-планировщик и локальная Qwen 27b окупаются, а когда проще
03
Водяные знаки Anthropic в Claude: защита от ИИ-контента или нарушение прав пользователей?
Anthropic внедрила водяные знаки в Claude для соответствия EU AI Act. Разбираем, как работает скрытая маркировка текста, почему она вызывает споры и кто пострад
04
Qwen3.6 35B против Muse Glimmer 30B: битва креативности и надёжности в локальном инференсе
Сравниваем Qwen3.6 35B и Muse Glimmer 30B в генерации воксельных миров на RTX 5080 с llama.cpp. Разбираем компромисс между креативностью и точностью, влияние оп
05
DeepSeek V4 Flash 284B на одной RTX PRO 6000: как размещение драфтера в RAM ускоряет генерацию на 15–17%
Бенчмарк DeepSeek V4 Flash 284B на одной RTX PRO 6000 96GB: перенос драфтера DSpark в RAM дал +4.4% к скорости, итоговый прирост 15–17% с 3 спекулятивными токен
06
ChatGPT для Linux: официальное приложение — установка, возможности и сравнение с Claude
OpenAI выпустила официальное приложение ChatGPT для Linux: DEB-пакет для Ubuntu 24.04/26.04 LTS и Debian 13, RPM для Fedora 43 и 44. Установка двумя командами в
07
Как проверить автономность флота ИИ-агентов: инварианты, метрики и разрыв между декларацией и реальностью
Система ИИ-агентов заявляла полную автономность, но формальная проверка через четыре инварианта показала: только 7.7% транзакций соответствуют собственному прот
08
v100-skinny: как запустить Qwen3.6 27B на старых V100 с NVFP4 и получить до 366 токенов/с
Проект v100-skinny запускает Qwen3.6 27B с NVFP4-квантованием на устаревших V100 со скоростью до 366 токенов/с. Разбираем CUDA-ядра, бенчмарки на JSON и кодоген
09
Почему больше инструментов не значит лучше: как monday.com перестроил архитектуру своего AI-ассистента Sidekick
Инженерный кейс monday.com: как рост числа инструментов разрушает работу AI-ассистента в production, и почему модульная архитектура с оркестратором, субагентами
10
Локальный бенчмарк Muse Glimmer 30B, Qwen 3.6 27B и Gemma4 31B: кто тратит в 3 раза больше запросов
Локальный бенчмарк моделей 27B–31B: Muse Glimmer 30B догоняет Qwen 3.6 27B и Gemma4 31B по качеству, но Gemma4 тратит втрое меньше запросов, чем Muse. Внутри: т
11
Daybreak Red и Daybreak Blue на Amazon Bedrock: как AWS и OpenAI усиливают киберзащиту с помощью специализированных моделей
AWS и OpenAI запустили Daybreak Red (GPT-5.6 Cyber) и Daybreak Blue (GPT-5.6 Sol) на Amazon Bedrock. Разбираем контекстную архитектуру безопасности, сценарии дл
12
Квантование DeepSeek V4 0731: скрытые баги конвертера, честный бенчмарк и хаос в названиях на Hugging Face
Команда AtomicChat нашла критические ошибки в конвертере DeepSeek V4 0731: NaN в эмбеддингах и искажение FP8→Q8_0. Исправленная модель и тест 38 квантов на 8×RT