Искусственный интеллект: инструменты и их применение в работе. Всего — 257 статей.
Три открытые MoE-модели — Kimi K3, DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 — по бенчмаркам, лицензиям и стоимости обслуживания. Кто сильнее, кто дешевле и что реально развернуть у себя.
ZUNA1.1 от Zyphra — базовая модель для ЭЭГ на 380 млн параметров под Apache 2.0. Принимает записи от 0,5 до 30 секунд и работает с любой раскладкой каналов.
GPT-Red — внутренняя модель OpenAI для автоматического красного тиминга. На непрямых промпт-инъекциях она берёт 84% против 13% у людей и учится в self-play.
Kimi K3 от Moonshot AI — открытая MoE-модель на 2,8 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов, новым вниманием Kimi Delta Attention и нативным зрением.
Thinking Machines Lab выпустила Inkling — открытую мультимодальную MoE на 975 млрд параметров (41 млрд активных) под Apache 2.0, с окном 1 млн токенов и регулируемым уровнем рассуждения. Разбираем архитектуру и бенчмарки.
Немецкий консорциум SOOFI выпустил SOOFI-S 30B-A3B — открытую гибридную Mamba-Transformer MoE на 31,6 млрд параметров (3,2 млрд активных) для немецкого и английского. Разбираем архитектуру, обучение и бенчмарки.
PrismML выпустила Bonsai 27B — 1-битную и тернарную сборки Qwen3.6-27B, которые весят 3,9–5,9 ГБ и работают на ноутбуках и смартфонах, сохраняя до 94,6% качества оригинала. Разбираем как.
Сравнение Claude Sonnet 5, Sonnet 4.6 и Opus 4.8: результаты в агентном кодинге (SWE-bench Pro), цены за миллион токенов и вывод, какую модель под какие задачи брать.
Loop-инжиниринг превращает разовые запросы к ИИ в автономные циклы «сделал — проверил — повторил». Разбираем три обязательных компонента, autoresearch Карпаты и пять кирпичиков для команд.
Лаборатория Миры Мурати обосновывает человекоцентричный ИИ на настраиваемых весах: дообучение через Tinker API и LoRA, ценности в весах, а не в промптах. Разбираем идею и зачем это нужно.
Robbyant (Ant Group) выпустила LingBot-VA 2.0 — базовую видео-экшн модель для управления роботами. 15,3 млрд параметров, 93,8% на RoboTwin 2.0 и ускорение инференса в 6,5 раза.
Google Research выпустила TabFM — фундаментальную модель для табличных данных, которая делает предсказания без дообучения. Разбираем архитектуру и бенчмарки.