Нейроканал - ИИ нейросети

Минутка новостей от OpenAI. Пятичасовое окно на Plus вернулось, и по первым замерам оно кончается быстро. В официальном треде на форуме OpenAI пишут, что 100% пятичасовой квоты сгорают за час с четвертью при нетронутых 84% недельной; на реддите один промпт на Sol high съел 54% окна за 11 минут размышлений, а к 28-й минуте окно кончилось. Одно окно выходит примерно в 16% недельной квоты. И ещё: раньше Codex доигрывал начатую задачу после исчерпания лимита за счёт недельного, теперь обрывается посреди работы. Это самоотчёты пользователей, официальных цифр расхода OpenAI не публиковала. В тот же день, 25 августа, недельные лимиты у всех платных планов тихо вернули на 100%, без анонса. Тибо признался только в ответе на вопрос «что случилось, Тибо сделал reset???»: «Ah yeah, forgot to say». Так что если у вас счётчик вдруг полный, это не глюк. И третье: Premium-места в ChatGPT Business вышли в общий доступ. $100 за место при годовой оплате или $125 помесячно, впятеро больше объёма, чем у Standard, и без пятичасового окна. Тибо описывает это как аналог Pro-плана, только для команд и небольших компаний: весь ChatGPT, ChatGPT Work и Codex, коннекторы, SSO, единый биллинг. Формально план для команд от 2 до 200 человек, минимум два места, но второе может быть Standard за $20, так что вход для одиночки примерно 120 баксов в месяц при годовой оплате или 150 помесячно. @neuro_channel

А вот и независимые тесты подъезжают. Новая GLM-5.3-Flash занимает очень достойное место на линии парето-оптимума по веб-разработке. Это новый топ по цена\качество. @neuro_channel

Qwen3.8-Flash-Next вышла, и утечка, о которой писал днём, подтвердилась: 125 млрд параметров, 6 млрд активных, плюс 51 млрд N-gram-эмбеддингов, которые лежат в памяти хоста и подтягиваются на GPU заранее. Это превью архитектуры Qwen4. Главное из техотчёта: обучение обошлось примерно в 1/9 от Qwen3.7-Plus при трети токенов, а на 14 претрейн-бенчмарках база обходит её на восьми и отстаёт не больше чем на 2,6 балла на остальных. Внутри три слоя Gated DeltaNet на один слой Qwen Sparse Attention, который отбирает контекст блоками. На миллионе токенов это в 7,6 раза быстрее плотного внимания на префилле, а с 90% попаданий в кэш префилл в 8,6 раза быстрее 3.7-Plus. Остаточный поток расширен до четырёх ветвей с гейтом, оптимизатор Muon. Замеры самой Qwen: SWE-bench Pro 62,5 против 53,4 у Opus 4.6 Max, GPQA 91,7. Картинки понимает, контекст 262 тысячи, до миллиона с YaRN, лицензия Qwen Community. В API 0,16 $ за млн входных токенов и 0,47 за выходные. @neuro_channel

Тайна Ox Alpha раскрыта: Z․ai объявила, что модель, которую сообщество неделю гоняло бесплатно через OpenRouter и OpenCode, это GLM-5.3-Flash. Мы угадали. Весь этот трафик, к слову, обслуживали китайские ИИ-чипы. По цифрам: 320 млрд параметров, 18 млрд активных, контекст миллион токенов, впервые в линейке GLM-5 нативно мультимодальная. Веса под MIT лежат на HuggingFace. В Artificial Analysis Intelligence Index 57 баллов при 0,045 $ за задачу, примерно в десять раз дешевле моделей того же уровня. В блоге сравнивают с Opus 4.8: на Terminal Bench 84,3 против 85,0, на AutomationBench 48,8 против 41,0, на DeepSWE 63,4 против 58,0. У подписчиков Coding Plan модель уже включена, лимиты втрое больше, чем у GLM-5.3. Напомню, подписку со скидкой можно купить по моей реферальной ссылке. @neuro_channel

Сегодня в 18:00 по Москве Qwen выкладывает Qwen3.8-Flash-Next, первую модель на архитектуре Qwen4. Официально известно мало: мультимодальная MoE, архитектуру следующего поколения выпускают заранее, чтобы сообщество успело подготовить движки и кванты к полному семейству Qwen4. Два артефакта, обычный и FP8. На HuggingFace больше 2,6 тысяч человек нажали «ждать релиза», QwenDevs утром подтвердили название. Слухи такие. В первой версии карточки на ModelScope, которую потом урезали, стояло: MoE, 6 млрд активных из 125, плюс отдельная таблица N-gram-эмбеддингов ещё на 51 млрд, гибрид Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, обучение примерно в 9 раз дешевле при уровне Qwen3.7-Plus и лучше в кодинге. Скриншоты разошлись по форуму NVIDIA и r/LocalLLaMA, но часть народа сомневается: у Qwen3.5 и 3.6 «Flash» означал 35B-A3B, а надёжного источника на 125B нет. Про N-gram-таблицу гадают, что это встроенный черновик для спекулятивного декодирования, отсюда и «Lightning-Fast» в слогане. Если цифры верные, на форумах прикидывают, что модель под Mac на 96–128 ГБ, DGX Spark и Strix Halo: 4-битный квант основных весов влезает под 80 ГБ, FP8 требует двух GB10. Официальных бенчмарков нет ни одного, так что любой таблице до релиза верить рано. Вчера ещё LMArena показала, что Qwen3.8-27B первая среди открытых в Image-to-WebDev Arena, 1574 балла и седьмое место в общем зачёте, рядом с Kimi K3 Max на 2,8 трлн параметров. @neuro_channel

У меня две новости, одна личная, одна от Тибо. Личная: отписался сегодня от Anthropic. Составил им длинное сообщение, почему мне очень жаль и зачем надо общаться с пользователями, как это делает OpenAI. Для меня прям эпоха заканчивается, но это к лучшему, надо адаптироваться. Остаюсь на GLM и Sol. От Тибо: завтра вернут 5-часовые лимиты на Plus-аккаунтах. Pro за 100 и 200 баксов не трогают, хотят сохранить только недельные лимиты на ближайшие месяцы. Мотивация при этом довольно понятная: плюсы часто тратят всё сразу, а потом расстраиваются. Юзеры на начальных подписках менее профи в среднем и это может и не очень честно звучит, но логично. А для OpenAI это возможность равномернее нагрузку распределять. @neuro_channel

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс TL;DR Новое: Ornith-1.5 — линейка кодинг-моделей, которая сама придумывает себе задачи и на них же учится. DFlash 2 ускоряет выдачу Qwen3.8-27B втрое без потери качества. s1-mini на 0,6 млрд параметров вычищает расшифровку речи. Фикс-шаблоны Qwen обновились под 3.8. Держится: Qwen3.8-27B, вокруг которой уже одиннадцать строк из двадцати, LTX-2.5, MiniMax Music3 и MiniMax-H3. LLM и агенты Ornith-1.5-35B-A3B — MoE, 3 млрд активных из 35, и по замерам лаборатории она обходит ровесницу Qwen3.6-35B-A3B на всех кодовых и агентных тестах: SWE-bench Verified 79,0 против 73,4. Интереснее то, как её учили: модель сама придумывает себе новые задачи, сама собирает под них обвязку с инструментами и учится на собственных решениях, награда идёт сразу на все три стадии. Контекст 262 тысячи токенов, лицензия MIT. Ornith-1.5-9B — младшая, плотная, 19 ГБ в bf16 и одна карта под сервер. Отдельная сжатая сборка Mobile ставится на iPhone и Android, при этом на кодовых замерах модель спорит с Gemma 4-31B и Qwen3.6-35B-A3B. Есть и флагман на 397 млрд, в топ трендов он не попал: Terminal-Bench 2.1 86,1 при 85,0 у Opus 4.8 по их же замерам, разобрали в блоге. Ускорение выдачи Qwen3.8-27B-DFlash2 — черновик для спекулятивного декодирования, не самостоятельная модель: предсказывает целый блок токенов за один проход, а Qwen3.8-27B их проверяет. На H200 одиночный запрос идёт до 3,4 раза быстрее, 236 токенов в секунду против 68,9 без спекуляции. Качество не страдает: при жадном выборе выдача совпадает с оригинальной токен в токен, при сэмплировании сохраняется то же распределение. Apache 2.0, замеры по пяти задачам. Речь s1-mini — модель на 0,6 млрд параметров, которая приводит расшифровку речи в читаемый вид: убирает слова-паразиты, доводит самоисправления до того варианта, на котором говорящий остановился, расставляет знаки и заглавные, записывает числа, даты и адреса почты так, как их пишут, а не произносят. Точность 94,8% по токенам на 7519 английских примерах, сжатая сборка весит меньше полугигабайта и работает на процессоре ноутбука. Язык только английский, к сожалению, но за подход респект. Кванты и сообщество Qwen3.8-27B с обвязкой заняла одиннадцать строк из двадцати. GGUF от Unsloth с 7 млн загрузок качают почти втрое чаще оригинала, ещё семь строк держат расцензуренные сборки, вместе это 4,1 млн загрузок. Саму модель разбирал, когда выложили веса. Рядом фикс-шаблоны Qwen от froggeric, версия 22.3 под 3.8: официальный шаблон по умолчанию включает максимальную глубину рассуждений и съедает бюджет токенов до ответа, а при отключённых размышлениях просто падает с ошибкой. Здесь это починено, плюс распознаются названия режимов из Claude Code, Cursor и Cline. 1435 лайков при нуле загрузок, файл копируют руками. Держится в топе LTX-2.5, видеомодель со звуком, MiniMax-H3 с 4,5 млн загрузок, держится с конца июля, и MiniMax Music3. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel

Лимиты Codex ночью сбросили, всё по плану как Тибо и обещал. Кто успел потратить вчера — молодец. Кто не успел — ещё больше молодец, надо же отдыхать от кода иногда. Не забывайте обновить сам codex, новая версия 0.149.1 вышла также ночью, там фиксы, которые помогают тратить лимиты медленнее. @neuro_channel

Мэтт Покок, автор Total TypeScript, выложил свои скиллы для работы с кодовым агентом. За сутки репозиторий собрал 2448 звёзд и вышел в тройку GitHub Trending, всего у него 233 тысячи. Собраны они вокруг четырёх типичных провалов. Агент сделал не то: скилл grill-me допрашивает вас перед началом работы, пока не станет понятно, что именно вы строите. Агент многословен, потому что не знает языка проекта: grill-with-docs по ходу того же допроса собирает файл CONTEXT.md со словарём терминов, после чего вместо длинного описания хватает фразы «проблема в каскаде материализации», и на размышления уходит меньше токенов. Код не работает: tdd ведёт цикл красный-зелёный-рефакторинг, а diagnosing-bugs гоняет отладку по жёсткой петле от воспроизведения бага до регрессионного теста. Проект превратился в ком грязи, потому что агент ускоряет и рост беспорядка: improve-codebase-architecture обходит кодовую базу и показывает места, где мелкие модули стоит свести в один глубокий. Рядом лежат code-review, который смотрит изменения двумя параллельными субагентами, один сверяет со стандартами репозитория, второй с исходной задачей, to-tickets для разбивки плана на связанные между собой задачи, wayfinder для работы, которая не влезает в одну сессию агента, и resolving-merge-conflicts, который разбирает конфликт слияния по кускам и не даёт всё отменить. В Claude Code набор ставится плагином из официального каталога командой /plugin install mattpocock-skills прямо в сессии. Для Codex и остальных агентов есть установщик, который копирует скиллы в проект файлами и разрешает их править под себя: npx skills@latest add mattpocock/skills. После установки один раз на репозиторий запускается setup-matt-pocock-skills, он спросит про трекер задач и куда складывать документы. Отдельным коммитом автор вычистил из репозитория все длинные тире и попросил впредь их не ставить, чтобы тексты не выглядели написанными моделью. @neuro_channel