[AINews] OpenAI GPT-next disproves 80 year old Erdős planar unit distance problem for under $1000
OpenAI сообщила, что её модель общего назначения (предположительно GPT 5.6) опровергла 80-летнюю гипотезу Эрдёша о единичных расстояниях на плоскости, потратив менее 32 часов и менее $1000. Результат, оформленный в 125-страничном выводе, получил высокую оценку от математика Тимоти Гауэрса как первый случай решения известной открытой математической задачи ИИ. Параллельно Cohere выпустила Command A+ под Apache 2.0 (218B MoE / 25B активных), Google расширил доступ к Gemini 3.5 Flash и Omni, а Exa привлёкла $250M Series C при оценке $2.2B. Также обсуждаются новые бенчмарки InferenceBench, Terminal-Bench Science и MINTEval, выявившие слабости агентов в системной инженерии и работе с долгосрочной памятью. Anthropic, по сообщениям, расширяет вычислительные мощности на Colossus 2 в рамках соглашения со SpaceX стоимостью $1.25B/месяц до мая 2029 года. В сообществе Qwen ждут новых моделей 27B и 122B после успешных результатов Qwen3.7 Max на лидерборде Artificial Analysis.
[AINews] OpenAI GPT-next disproves 80 year old Erdős planar unit distance problem for under $1000
[AINews] OpenAI GPT-next опровергла 80-летнюю задачу Эрдёша о единичных расстояниях на плоскости менее чем за $1000
a quiet day but a nice result in AI x mathematics
тихий день, но приятный результат на стыке ИИ и математики
We will leave coverage of the SpaceXAI IPO filing for the actual day of IPO. Today we celebrate OpenAI’s result, speculated to be GPT 5.6 running for <32 hours or <$1000, on the planar unit distance problem. Similar to the 2025 IMO Gold result, this is a general purpose LLM, not an AlphaProof/Lean style dedicated model, which lends hope that this extended reasoning will generalize beyond math:
Освещение подачи документов на IPO SpaceXAI оставим на сам день IPO. Сегодня мы празднуем результат OpenAI: по слухам, это GPT 5.6, проработавшая менее 32 часов или менее чем за $1000, над задачей о единичных расстояниях на плоскости. Аналогично результату IMO Gold 2025, это LLM общего назначения, а не специализированная модель в стиле AlphaProof/Lean, что даёт надежду на обобщение такого расширенного рассуждения за пределы математики:
Among the 125 pages of output, there exists a “page 39 moment” that is getting some attention:
Среди 125 страниц вывода есть «момент на странице 39», который привлекает внимание:
As the authors of the opinion letter note, this is a disproof, not a proof, which would have been more impressive, but nevertheless points towards the way of things to come:
Как отмечают авторы сопроводительного письма, это опровержение, а не доказательство — что было бы более впечатляющим — но тем не менее указывает на направление, в котором всё развивается:
AI News for 5/4/2026-5/5/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI News за 4–5 мая 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылок!
AI Twitter Recap
Обзор AI Twitter
OpenAI’s Math Breakthrough on the Erdős Unit Distance Problem
Математический прорыв OpenAI по задаче Эрдёша о единичных расстояниях
A general-purpose reasoning model produced a new research result in discrete geometry: OpenAI announced that an internal model disproved a long-standing belief around the planar unit distance problem, a famous Erdős problem from 1946, discovering a new family of constructions that improves on square-grid-style solutions @OpenAI. OpenAI emphasized this was a general-purpose model, not a domain-specific math system or scaffolded solver @OpenAI, and said the result points to stronger long-horizon reasoning for science broadly @OpenAI.
The result drew unusually strong validation from mathematicians and adjacent researchers. Timothy Gowers called it the first really clear example of AI solving a well-known open math problem @wtgowers, while OpenAI researcher Hongxun Wu described it as an internal reasoning-LLM milestone on “the hardest problems” @HongxunWu. Additional reactions from @thomasfbloom, @gdb, @alexwei_, and @polynoamial converged on the same point: this appears qualitatively beyond prior “AI does olympiad math” milestones.
Notable technical subtext: OpenAI says the model was not pushed to the limit and is intended for eventual public use @polynoamial. The published reasoning summary itself is reportedly massive—around 125 pages per @voooooogel—which helped fuel discussion about the practical role of test-time compute in frontier reasoning. Some observers explicitly framed this as further evidence that inference-time scaling is the paradigm carrying current progress @arohan, with others extrapolating to faster future gains in formal science and mathematics @scaling01, @sama.
Модель рассуждения общего назначения получила новый исследовательский результат в дискретной геометрии: OpenAI объявила, что внутренняя модель опровергла давнее убеждение, связанное с планарной задачей о единичных расстояниях — знаменитой задачей Эрдёша 1946 года — обнаружив новое семейство конструкций, превосходящих решения в стиле квадратной сетки @OpenAI. OpenAI подчеркнула, что это была модель общего назначения, а не специализированная математическая система или решатель со скаффолдингом @OpenAI, и заявила, что результат указывает на более сильное рассуждение на длинных горизонтах для науки в целом @OpenAI. Результат получил необычно сильную валидацию со стороны математиков и смежных исследователей. Timothy Gowers назвал это первым по-настоящему ясным примером того, как ИИ решает хорошо известную открытую математическую задачу @wtgowers, а исследователь OpenAI Hongxun Wu описал это как внутренний рубеж reasoning-LLM на «самых трудных задачах» @HongxunWu. Дополнительные реакции от @thomasfbloom, @gdb, @alexwei_ и @polynoamial сошлись в одном: это качественно превосходит предыдущие рубежи «ИИ делает олимпиадную математику». Примечательный технический подтекст: OpenAI говорит, что модель не доводили до предела и она предназначена для последующего публичного использования @polynoamial. Само опубликованное резюме рассуждения, по сообщениям, огромное — около 125 страниц по словам @voooooogel — что подогрело дискуссию о практической роли вычислений во время инференса (test-time compute) в передовых рассуждениях. Некоторые наблюдатели прямо назвали это очередным свидетельством того, что масштабирование во время инференса — это парадигма, тянущая нынешний прогресс @arohan, а другие экстраполировали это до более быстрых будущих успехов в формальных науках и математике @scaling01, @sama.
Cohere Command A+ Open Release and Architecture Discussion
Открытый релиз Cohere Command A+ и обсуждение архитектуры
Cohere released Command A+ as Apache 2.0 open weights, positioning it as its most powerful model yet and explicitly optimized for low hardware requirements @cohere, with the licensing clarified in a follow-up @cohere. The release is significant partly because it is Cohere’s first fully open Apache 2 model per @aidangomez. Community reaction focused on this as a meaningful shift toward more permissive, deployable enterprise-grade open models @nickfrosst, @ClementDelangue.
The model details repeated across multiple posts: roughly 218B MoE / 25B active, multimodal, 48 languages, and runnable on relatively modest setups @JayAlammar, @mervenoyann. vLLM day-0 support landed quickly, including a note that it can run on as little as 2× H100s at W4A4 @vllm_project.
Benchmarks painted a mixed but credible picture: Artificial Analysis placed Command A+ at 37 on its Intelligence Index, around Claude 4.5 Haiku territory, with especially strong non-hallucination behavior and decent speed, but weaker scientific reasoning and coding than top peer models @ArtificialAnlys. The community also dug into the architecture: unusual choices called out include a parallel transformer block, large shared expert usage, LayerNorm over RMSNorm, relatively low 32-layer depth, and atypical head/expert configurations @eliebakouch, @rasbt, @stochasticchasm. This made the release notable not just as a model drop but as an architectural data point.
Cohere выпустила Command A+ с открытыми весами под Apache 2.0, позиционируя её как самую мощную модель компании и явно оптимизированную для низких аппаратных требований @cohere, лицензирование уточнено в последующем посте @cohere. Релиз значим отчасти потому, что это первая полностью открытая Apache 2 модель Cohere по словам @aidangomez. Реакция сообщества сосредоточилась на этом как на значимом сдвиге к более разрешительным, развертываемым открытым моделям корпоративного класса @nickfrosst, @ClementDelangue. Детали модели повторялись в нескольких постах: примерно 218B MoE / 25B активных, мультимодальная, 48 языков, и запускается на относительно скромных конфигурациях @JayAlammar, @mervenoyann. Поддержка vLLM с первого дня появилась быстро, включая упоминание, что модель может работать всего на 2× H100 при W4A4 @vllm_project. Бенчмарки нарисовали смешанную, но достоверную картину: Artificial Analysis поместил Command A+ на 37 в своём Intelligence Index, примерно на уровне Claude 4.5 Haiku, с особенно сильным поведением без галлюцинаций и приличной скоростью, но более слабыми научным рассуждением и кодингом, чем у топовых моделей-конкурентов @ArtificialAnlys. Сообщество также углубилось в архитектуру: среди необычных решений выделены параллельный transformer block, активное использование shared expert, LayerNorm вместо RMSNorm, относительно небольшая 32-слойная глубина и нетипичные конфигурации head/expert @eliebakouch, @rasbt, @stochasticchasm. Это сделало релиз значимым не только как выпуск модели, но и как архитектурный ориентир.
Benchmarks for Agents, Memory, and Scientific Workflows
Бенчмарки для агентов, памяти и научных рабочих процессов
InferenceBench is one of the day’s most technically substantive releases. It targets AI R&D automation through open-ended inference optimization tasks, and the headline is negative for current frontier agents: they struggle with system-level engineering, dependency management, and broad exploration, underperforming a simple baseline of vLLM/SGLang hyperparameter tuning @maksym_andr. The thread also reports an apparent inverse scaling effect, where models like Claude Sonnet 4.6 and GLM-5 rank well because they preserve robust final states, while larger models often produce brittle end configurations.
Terminal-Bench Science extends agent evaluation from coding into real scientific workflows, with task contributions now open @StevenDillmann. In parallel, MINTEval targets long-context memory systems under frequent updates and interference: average instance length is 138.8k tokens with up to 1.8M, yet across 7 systems the average accuracy is only 27.9%, with the best at 33.4% @hyunji_amy_lee. This complements a growing line of work arguing that memory should be a dedicated learned subsystem rather than just RAG/context stuffing @dair_ai.
On the human side of interaction research, ThoughtTrace introduced a large-scale dataset of users’ self-reported thoughts during real LLM conversations: 10,174 thought annotations, 2,155 multi-turn conversations, 1,058 users, 20 models. Reported gains include +41.7% for user behavior prediction and +25.6% for alignment @chuanyang_jin. This is one of the more concrete attempts to instrument the “latent user state” that conversation logs alone miss.
InferenceBench — один из самых технически содержательных релизов дня. Он нацелен на автоматизацию AI R&D через открытые задачи оптимизации инференса, и главный вывод негативный для нынешних передовых агентов: они с трудом справляются с системной инженерией, управлением зависимостями и широким исследованием, уступая простому базовому решению — настройке гиперпараметров vLLM/SGLang @maksym_andr. В треде также сообщается о видимом эффекте обратного масштабирования, когда модели вроде Claude Sonnet 4.6 и GLM-5 ранжируются хорошо, потому что сохраняют устойчивые финальные состояния, в то время как более крупные модели часто производят хрупкие конечные конфигурации. Terminal-Bench Science расширяет оценку агентов с кодинга на реальные научные рабочие процессы, и вклады задач теперь открыты @StevenDillmann. Параллельно MINTEval нацелен на системы памяти с длинным контекстом при частых обновлениях и интерференции: средняя длина инстанса составляет 138.8k токенов с максимумом до 1.8M, при этом по 7 системам средняя точность всего 27.9%, а у лучшей — 33.4% @hyunji_amy_lee. Это дополняет растущую линию работ, утверждающих, что память должна быть отдельной обучаемой подсистемой, а не просто RAG/набивкой контекста @dair_ai. На стороне исследования взаимодействия с человеком ThoughtTrace представил крупномасштабный датасет самоотчётов пользователей о мыслях во время реальных разговоров с LLM: 10 174 аннотаций мыслей, 2 155 многоходовых разговоров, 1 058 пользователей, 20 моделей. Заявленные приросты включают +41.7% для предсказания поведения пользователя и +25.6% для alignment @chuanyang_jin. Это одна из более конкретных попыток инструментировать «латентное состояние пользователя», которое одни только логи разговоров упускают.
Google I/O Follow-Through: Gemini 3.5 Flash, Omni, AI Studio, and Antigravity
Продолжение Google I/O: Gemini 3.5 Flash, Omni, AI Studio и Antigravity
Gemini 3.5 Flash began broader rollout in the Gemini app, including free access globally @GeminiApp, @GeminiApp. Google framed it as its strongest agentic and coding model yet, claiming frontier performance at 4× the speed of comparable models and under half the cost @Google. However, external discussion was much more mixed, with multiple posts questioning real-world cost/performance and token efficiency despite favorable launch-stage benchmark positioning @ArtificialAnlys, @scaling01, @giffmana.
Gemini Omni appears to have made the bigger qualitative impression than 3.5 Flash. Google positioned it as a conversational multimodal creation/editing model for video and mixed-input workflows @Google, with Gemini app demos showing conversational video editing @GeminiApp. Early reactions generally treated Omni as a more differentiated product than the core LLM refresh @scaling01.
On tooling, AI Studio pushed harder toward end-to-end developer workflow and mobile access @GoogleAIStudio, while several posts tried to decode the relation between Gemini Spark, Antigravity, and Google’s internal/external agent harnesses @simonw, @_philschmid. A more concrete Antigravity-adjacent update was the launch of Science Skills for Google’s agent stack, integrating 30+ life-science sources such as UniProt and AlphaFold DB @GoogleDeepMind.
Gemini 3.5 Flash начал более широкий роллаут в приложении Gemini, включая бесплатный доступ по всему миру @GeminiApp, @GeminiApp. Google преподнесла её как свою самую сильную агентскую и кодинговую модель, заявляя о передовой производительности при 4× скорости сопоставимых моделей и менее чем половине стоимости @Google. Однако внешнее обсуждение было гораздо более смешанным: в нескольких постах ставилось под сомнение реальное соотношение цена/производительность и эффективность по токенам, несмотря на благоприятное положение в бенчмарках на стадии запуска @ArtificialAnlys, @scaling01, @giffmana. Gemini Omni, похоже, произвёл большее качественное впечатление, чем 3.5 Flash. Google позиционировала её как разговорную мультимодальную модель для создания/редактирования видео и смешанных входных рабочих процессов @Google, а демонстрации в приложении Gemini показывали разговорное редактирование видео @GeminiApp. Ранние реакции в целом относились к Omni как к более дифференцированному продукту, чем обновление основной LLM @scaling01. По части инструментов AI Studio сделал ещё больший упор на сквозной рабочий процесс разработчика и мобильный доступ @GoogleAIStudio, а несколько постов пытались расшифровать отношения между Gemini Spark, Antigravity и внутренними/внешними агентскими каркасами Google @simonw, @_philschmid. Более конкретное обновление, связанное с Antigravity, — запуск Science Skills для агентского стека Google, интегрирующего более 30 источников по наукам о жизни, таких как UniProt и AlphaFold DB @GoogleDeepMind.
Agent Infrastructure, Retrieval, and Dev Tooling
Агентская инфраструктура, поиск и инструменты разработчика
Several posts converged on the same operational lesson: agents fail on infra reality before they fail on demos. That theme shows up in the qualitative thread on research agents fighting dependency conflicts and configs @jehyeoky248, in LangChain’s push for LangSmith Sandboxes GA @LangChain, and in newer lighter-weight code interpreter support for deepagents as a middle ground between pure tool execution and full sandboxes @sydneyrunkle, @hwchase17.
In retrieval/search infra, Perplexity described a productionized query-aware, citation-preserving context compression system that cuts context tokens by up to 70% while improving answer quality, and claims 50× compression on SimpleQA at frontier-level performance @perplexity_ai. Weaviate 1.37 added MMR reranking to improve diversity in vector retrieval for RAG/agents @weaviate_io, while SID-1 was presented as an RL-trained agentic search model with 1.9× recall over RAG+rerank, 24× faster, and 99% cheaper than GPT-5.1 in the cited setup @turbopuffer.
Cursor, VS Code, and Codex all shipped notable workflow updates. Cursor added automations in the agents workspace @cursor_ai, VS Code shipped better markdown/HTML previews, remote session continuity, and utility-model configurability @code, @pierceboggan. On the model side, Composer 2.5 posted a strong coding-agent showing—62 on the Artificial Analysis Coding Agent Index at much lower cost than top Opus/GPT-5.5 variants @ArtificialAnlys. OpenAI also shipped Codex on mobile @OpenAIDevs.
Несколько постов сошлись на одном операционном уроке: агенты ломаются на реальности инфраструктуры раньше, чем на демо. Эта тема возникает в качественном треде об исследовательских агентах, борющихся с конфликтами зависимостей и конфигами @jehyeoky248, в продвижении LangChain LangSmith Sandboxes до GA @LangChain, и в более новой облегчённой поддержке code interpreter для deepagents как промежуточном варианте между чистым выполнением инструментов и полными песочницами @sydneyrunkle, @hwchase17. В инфраструктуре поиска Perplexity описала продакшен-систему query-aware сжатия контекста с сохранением цитирований, которая сокращает токены контекста до 70%, улучшая качество ответов, и заявляет о 50× сжатии на SimpleQA при производительности на передовом уровне @perplexity_ai. Weaviate 1.37 добавил MMR reranking для улучшения разнообразия в векторном поиске для RAG/агентов @weaviate_io, а SID-1 был представлен как RL-обученная агентская поисковая модель с 1.9× recall по сравнению с RAG+rerank, в 24 раза быстрее и на 99% дешевле, чем GPT-5.1 в указанной конфигурации @turbopuffer. Cursor, VS Code и Codex выкатили заметные обновления рабочих процессов. Cursor добавил автоматизации в рабочее пространство агентов @cursor_ai, VS Code добавил улучшенные предпросмотры markdown/HTML, непрерывность удалённых сессий и настраиваемость utility-моделей @code, @pierceboggan. Со стороны моделей Composer 2.5 показал сильный результат для агента кодинга — 62 в Coding Agent Index от Artificial Analysis при гораздо более низкой стоимости, чем у топовых вариантов Opus/GPT-5.5 @ArtificialAnlys. OpenAI также выпустила Codex на мобильных @OpenAIDevs.
Top Tweets (by engagement)
Топ-твиты (по вовлечённости)
OpenAI math milestone: OpenAI’s announcement of the unit-distance breakthrough was the most consequential technical post in the set, both for scientific novelty and for what it implies about long-horizon reasoning @OpenAI.
Cohere Command A+ open release: One of the largest model-release stories of the day, mainly because of the Apache 2.0 license and unusual architecture @cohere.
Anthropic compute expansion with SpaceX/Colossus: Anthropic is reportedly scaling up on Colossus 2 capacity @nottombrown, with follow-on posts citing a filing that values the SpaceX compute agreement at $1.25B/month through May 2029 @SemiAnalysis_.
Exa funding: Exa raised $250M Series C at a $2.2B valuation, explicitly framing itself as a search lab organizing web data for agents @ExaAILabs.
Математический рубеж OpenAI: анонс OpenAI о прорыве в задаче о единичных расстояниях стал самым значимым техническим постом из всех — как по научной новизне, так и по тому, что он подразумевает о рассуждении на длинных горизонтах @OpenAI. Открытый релиз Cohere Command A+: одна из крупнейших историй релизов моделей дня, в основном из-за лицензии Apache 2.0 и необычной архитектуры @cohere. Расширение вычислительных мощностей Anthropic со SpaceX/Colossus: Anthropic, по сообщениям, наращивает мощности на Colossus 2 @nottombrown, последующие посты ссылаются на документ, оценивающий соглашение по вычислениям со SpaceX в $1.25B/месяц до мая 2029 года @SemiAnalysis_. Финансирование Exa: Exa привлекла $250M в раунде Series C при оценке $2.2B, явно позиционируя себя как поисковую лабораторию, организующую веб-данные для агентов @ExaAILabs.
AI Reddit Recap
Обзор AI Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
1. Qwen3.7 Preview and 27B Roadmap
1. Qwen3.7 Preview и дорожная карта 27B
Qwen is cooking hard (Activity: 1292): The image is a screenshot of Chujie Zheng teasing that Qwen is “cooking hard”, quoting an announcement that Qwen3.7 Preview is now on Arena with Qwen3.7-Max-Preview and Qwen3.7-Plus-Preview; the post claims Alibaba ranks #6 in Text and #5 in Vision. In context, the Reddit title/selftext indicate users are anticipating larger and refreshed open-weight models—especially 122B and a new 27B—though the screenshot itself is mainly a teaser rather than a technical benchmark breakdown. Image Commenters are split between excitement for high-end models and practical interest in smaller local models: some want 9B/4B variants for low-end hardware, while others hope for 122B, a better 35B, or joke that Qwen may soon be “cooking” their GPU.
Several commenters focused on model-size coverage rather than the current
27Brelease, saying they cannot practically run it and are hoping for smaller Qwen4B/9Bvariants for low-end or laptop GPUs. There was also interest in larger122Band improved35Bcheckpoints, though one commenter noted prior122Bmentions around Qwen 3.6 never materialized, raising uncertainty about whether a Qwen 3.7122Bwill actually ship.
Qwen3.7 Max scored by Artificial Analysis, 27B/35B waiting room (Activity: 553): A Reddit post highlights an Artificial Analysis leaderboard screenshot where Qwen3.7 Max ranks 5th, roughly level with GPT 5.4 (xhigh) and slightly ahead of Gemini 3.5 Flash. The author notes Qwen3.6 27B trails its Max counterpart by exactly 6 points and hopes upcoming Qwen3.7 27B/35B variants land close to the Max model’s performance. Commenters are mainly “waiting eagerly for the open weight models” and view the score as evidence that the Qwen team is now competitive with major labs, despite concerns that the Max model is not open-source. One technical concern raised is whether Qwen has fixed its prior tendency toward “overthinking.”
Commenters focused on whether Qwen3.7 Max represents a genuine architectural update versus another finetune/iteration of the Qwen3.5/Qwen3.6 architecture; one noted that extracting more performance from the same base architecture would still be technically notable.
Several users are waiting for potential open-weight 27B/35B variants, but one commenter speculated there may be no Qwen 3.7 27B at all, arguing that “Qwen 3.7” could simply be a private large model similar to Qwen 3.6 390B A30B rather than a full public model family.
A technical concern raised was whether the Qwen team has addressed the model’s reported “overthinking” behavior, implying interest in improvements to reasoning-token efficiency, response latency, and controllability rather than just benchmark gains.
Qwen will release another 27B with high probability (Activity: 1162): The image is a screenshot of an X/Twitter exchange where xiong-hui (barry) chen says Qwen is “waiting for the exact roadmap” but believes there is a high probability of another 27B release, framed by the post title as a likely follow-up to the highly regarded Qwen 3.6 27B. The technical significance is speculation around Qwen continuing to optimize parameter efficiency / “intelligence density” in the mid-size dense-model range rather than only scaling to much larger MoE models. Commenters mostly discuss local-inference practicality: some want a larger 122B-A10B MoE model, while others argue that 27B is too heavy for 16GB VRAM users and prefer a 35B/A3B-style MoE that can run on consumer gaming laptops or hybrid CPU/GPU setups.
Several commenters discussed the local-inference gap around 27B models: users with
16GB VRAMargued that a27Bmodel is difficult to run at a usable quantization level, while a hypothetical Qwen 35B MoE / A3B-style model could be more practical via hybrid CPU/GPU inference and would remain accessible on gaming laptops.There was interest in larger dense Qwen variants, especially
50B–80B, with one commenter noting that Qwen 27B is already very fast with MTP and they would trade some generation speed for higher parameter count and potentially better quality.Model-size requests clustered around both MoE and dense scaling paths: proposed targets included Qwen 3.7 122B-A10B,
50B–80BMoE, and dense10B,20B,30B,50B, or80Breleases, reflecting demand for both high-end quality and locally runnable tiers.
Qwen жарит вовсю (Активность: 1292): Изображение — скриншот, на котором Chujie Zheng дразнит, что Qwen «жарит вовсю», цитируя объявление о том, что Qwen3.7 Preview теперь на Arena с Qwen3.7-Max-Preview и Qwen3.7-Plus-Preview; в посте утверждается, что Alibaba занимает #6 в Text и #5 в Vision. В контексте заголовок/текст на Reddit указывают, что пользователи ожидают более крупных и обновлённых моделей с открытыми весами — особенно 122B и новой 27B — хотя сам скриншот в основном является тизером, а не техническим разбором бенчмарков. Изображение Комментаторы делятся между восторгом по поводу высококлассных моделей и практическим интересом к более компактным локальным моделям: одни хотят варианты 9B/4B для слабого железа, в то время как другие надеются на 122B, улучшенную 35B или шутят, что Qwen скоро будет «жарить» их GPU. Несколько комментаторов сосредоточились на покрытии по размерам моделей, а не на текущем релизе 27B, говоря, что не могут практически её запустить, и надеются на более компактные варианты Qwen 4B/9B для слабых или ноутбучных GPU. Также был интерес к более крупным чекпоинтам 122B и улучшенному 35B, хотя один комментатор отметил, что предыдущие упоминания 122B вокруг Qwen 3.6 не материализовались, что вызывает неопределённость относительно того, выйдет ли Qwen 3.7 122B на самом деле. Qwen3.7 Max оценён Artificial Analysis, 27B/35B в зале ожидания (Активность: 553): В посте на Reddit показан скриншот лидерборда Artificial Analysis, где Qwen3.7 Max занимает 5-е место, примерно наравне с GPT 5.4 (xhigh) и чуть впереди Gemini 3.5 Flash. Автор отмечает, что Qwen3.6 27B отстаёт от своей версии Max ровно на 6 очков, и надеется, что предстоящие варианты Qwen3.7 27B/35B окажутся близки к производительности модели Max. Комментаторы в основном «с нетерпением ждут моделей с открытыми весами» и рассматривают результат как доказательство того, что команда Qwen теперь конкурирует с крупными лабораториями, несмотря на опасения, что модель Max не является open-source. Одним из поднятых технических вопросов было то, исправил ли Qwen свою прежнюю склонность к «переобдумыванию». Комментаторы сосредоточились на том, представляет ли Qwen3.7 Max настоящее архитектурное обновление, а не просто очередную доводку/итерацию архитектуры Qwen3.5/Qwen3.6; один отметил, что извлечь больше производительности из той же базовой архитектуры всё равно было бы технически примечательно. Несколько пользователей ждут потенциальных вариантов 27B/35B с открытыми весами, но один комментатор предположил, что Qwen 3.7 27B может вообще не быть, утверждая, что «Qwen 3.7» может быть просто частной крупной моделью, аналогичной Qwen 3.6 390B A30B, а не полноценным публичным семейством моделей. Одним из поднятых технических опасений было то, обратилась ли команда Qwen к зарегистрированному поведению модели «переобдумывания», что подразумевает интерес к улучшениям в эффективности reasoning-токенов, задержке ответов и управляемости, а не только к приростам в бенчмарках. Qwen с высокой вероятностью выпустит ещё один 27B (Активность: 1162): Изображение — это скриншот обмена в X/Twitter, где xiong-hui (barry) chen говорит, что Qwen «ждёт точную дорожную карту», но считает, что существует высокая вероятность ещё одного релиза 27B, обрамлённого заголовком поста как вероятное продолжение высоко оценённой Qwen 3.6 27B. Техническое значение — это спекуляции о продолжающейся оптимизации Qwen параметрической эффективности / «плотности интеллекта» в среднеразмерном диапазоне dense-моделей, а не только масштабирование до значительно более крупных MoE. Комментаторы в основном обсуждают практичность локального инференса: некоторые хотят более крупную модель 122B-A10B MoE, в то время как другие утверждают, что 27B слишком тяжёл для пользователей с 16GB VRAM, и предпочитают модель 35B/A3B-style MoE, которая может работать на потребительских игровых ноутбуках или гибридных CPU/GPU конфигурациях. Несколько комментаторов обсудили пробел в локальном инференсе вокруг моделей 27B: пользователи с 16GB VRAM утверждали, что модель 27B сложно запустить на пригодном уровне квантования, в то время как гипотетическая модель Qwen 35B MoE / A3B-style могла бы быть более практичной через гибридный CPU/GPU инференс и оставалась бы доступной на игровых ноутбуках. Был интерес к более крупным dense-вариантам Qwen, особенно 50B–80B, причём один комментатор отметил, что Qwen 27B уже очень быстра с MTP, и они бы поменяли часть скорости генерации на большее количество параметров и потенциально лучшее качество. Запросы по размерам моделей сгруппировались вокруг как MoE, так и dense-путей масштабирования: предложенные цели включали Qwen 3.7 122B-A10B, MoE 50B–80B, и dense-релизы 10B, 20B, 30B, 50B или 80B, отражая спрос как на высококачественные, так и на локально запускаемые уровни.
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.