[AINews] Tasteful Tokenmaxxing
Выпуск AINews за 21–22 апреля 2026 года посвящён главной теме обсуждений среди AI-руководителей — «токенмаксингу со вкусом»: как заставить команды активнее использовать AI, не поощряя расточительную генерацию кода. На AIE Miami Dex Horthy публично отказался от своего прежнего vibe-coding-призыва полугодовой давности и попросил «читать код», а CTO Shopify Mikhail Parakhin советует идти вглубь (последовательные циклы автоисследования), а не вширь (сотни параллельных прогонов LLM). На Google Cloud Next анонсированы TPU 8-го поколения с раздельной архитектурой — TPU 8t для обучения (почти 3-кратный прирост на под против Ironwood) и TPU 8i для инференса (1152 чипа на под), с масштабированием до миллиона TPU в кластере. В мире открытых моделей вышла плотная Qwen3.6-27B под Apache 2.0, обгоняющая гораздо более крупную Qwen3.5-397B-A17B на кодинг-бенчмарках (SWE-bench Verified 77.2), а также OpenAI Privacy Filter для детекции PII и Xiaomi MiMo-V2.5. Google представила Gemini Enterprise Agent Platform, а OpenAI — workspace-агентов на базе Codex.
[AINews] Tasteful Tokenmaxxing
[AINews] Токенмаксинг со вкусом
a quiet day lets us reflect on the top conversation that AI leaders are having everywhere.
спокойный день позволяет нам поразмышлять о главной теме, которую AI-лидеры обсуждают повсюду.
It is Cloud Next today and Google TPUv8’s (training and inference iterations) were announced as expected, though the numbers are mindboggling, they mostly serve to reinforce the sheer hardware advantage that a decade of investment has given to GDM and any models they train and serve.
Сегодня проходит Cloud Next, и обучающие и инференс-версии Google TPUv8 были анонсированы, как и ожидалось; цифры ошеломляют, но в основном они лишь подчёркивают огромное аппаратное преимущество, которое десятилетие инвестиций дало GDM и любым моделям, которые они обучают и обслуживают.
Over the last 2 days with AIE Miami concluding (Singapore is next!) the top conversations we have been hearing from AI leadership (CTOs, VPs, Founders) have all centered around the concept of “Tokenmaxxing” and how leaders want to get their teams using more AI, WITHOUT the downside of incentivizing the kinds of horrendous waste our friend Gergely Orosz described at his AIE keynote.
За последние 2 дня, когда завершилась AIE Miami (следующий — Сингапур!), главные разговоры, которые мы слышали от AI-руководства (CTO, VP, основателей), крутились вокруг концепции «токенмаксинга» и того, как лидеры хотят, чтобы их команды использовали больше AI, НО без обратной стороны — стимулирования того ужасающего расточительства, которое наш друг Gergely Orosz описал в своём кейноуте на AIE.
Dex Horthy, coiner of Context Engineering and “the Dumb Zone”, publicly retracted his extremely vibe-coding-pilled call 6 months ago and encouraged people to please read the code, citing Alex Volkov’s Z/L continuum from AIE Europe:
Dex Horthy, автор терминов Context Engineering и «the Dumb Zone», публично отказался от своего крайне vibe-coding-одержимого призыва полугодовой давности и призвал людей пожалуйста, читайте код, сославшись на Alex Volkov и его Z/L-континуум с AIE Europe:
Off the record, many senior leaders I talk to are more on the Zechner side than the Lopopolo side of the Z/L spectrum — this does not mean that one side is true for every one in every situation, nor does it mean it will continue to be true with advancing model progress! To point out the most obvious, engineers and engineering leaders are the ones most setup to make a big deal out of minor architectural quality issues that sheer quantity of cheap code generation and code review might overcome.
Не для протокола: многие старшие руководители, с которыми я общаюсь, скорее на стороне Zechner, чем на стороне Lopopolo в спектре Z/L — это не значит, что одна сторона верна для всех и в любой ситуации, и не значит, что так будет и дальше по мере прогресса моделей! Чтобы указать на самое очевидное: инженеры и инженерные руководители — это те, кто больше всего склонен раздувать драму из мелких архитектурных проблем качества, которую огромное количество дешёвой генерации кода и его ревью может и перевесить.
Today’s LS guest, Mikhail Parakhin, CTO of Shopify, had another take on the “tasteful tokenmaxxing” - you want to go for depth (e.g. do more serial autoresearch loops) than go for breadth (e.g. solve a problem by kicking off 5, 10, 50, 500 parallel runs of the LLM slot machine). Worth thinking through.
Сегодняшний гость LS, Mikhail Parakhin, CTO Shopify, предложил ещё один взгляд на «токенмаксинг со вкусом»: лучше идти вглубь (например, делать больше последовательных циклов автоисследования), чем вширь (например, решать задачу, запуская 5, 10, 50, 500 параллельных прогонов LLM-однорукого бандита). Стоит обдумать.
AI News for 4/21/2026-4/22/2026. 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!
Новости AI за 21.04.2026–22.04.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 твиттера и больше никаких дискордов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от email-рассылок разной частоты!
AI Twitter Recap
Обзор AI-Твиттера
Open Models: Qwen3.6-27B, OpenAI Privacy Filter, and Xiaomi MiMo-V2.5
Открытые модели: Qwen3.6-27B, OpenAI Privacy Filter и Xiaomi MiMo-V2.5
Qwen3.6-27B lands as a serious local/open coding model: @Alibaba_Qwen released Qwen3.6-27B, a dense, Apache 2.0 model with thinking + non-thinking modes and a unified multimodal checkpoint. Alibaba claims it beats the much larger Qwen3.5-397B-A17B on major coding evals, including SWE-bench Verified 77.2 vs 76.2, SWE-bench Pro 53.5 vs 50.9, Terminal-Bench 2.0 59.3 vs 52.5, and SkillsBench 48.2 vs 30.0. It also supports native vision-language reasoning over images and video. The ecosystem moved immediately: vLLM shipped day-0 support, Unsloth published 18GB-RAM local GGUFs, ggml added llama.cpp usage, and Ollama added a packaged release. Early user reports from @KyleHessling1 and @simonw were notably strong for local frontend/design and image tasks.
OpenAI quietly open-sources a practical privacy model: Multiple observers flagged OpenAI’s new Privacy Filter, a lightweight Apache 2.0 open model for PII detection and masking. According to @altryne, @eliebakouch, and @mervenoyann, it is a 1.5B total / 50M active MoE token-classification model with a 128k context window, intended for cheap redaction over very large corpora and logs. This is a more operationally interesting release than a generic “small open model”: it targets a concrete infra problem in enterprise/agent pipelines where on-device or low-cost preprocessing matters.
Xiaomi pushes agentic open models upward: @XiaomiMiMo announced MiMo-V2.5-Pro and MiMo-V2.5. Xiaomi positions V2.5-Pro as a major jump in software engineering and long-horizon agents, citing SWE-bench Pro 57.2, Claw-Eval 63.8, and τ3-Bench 72.9, with claims of 1,000+ autonomous tool calls. The non-Pro model adds native omnimodality and a 1M-token context window. Arena quickly listed MiMo-V2.5 in Text/Vision/Code evaluation, and Hermes/Nous integration followed via @Teknium.
Qwen3.6-27B выходит как серьёзная локальная/открытая модель для кодинга: @Alibaba_Qwen выпустила Qwen3.6-27B — плотную модель под лицензией Apache 2.0 с режимами с рассуждением и без рассуждения и единым мультимодальным чекпоинтом. Alibaba утверждает, что она превосходит гораздо более крупную Qwen3.5-397B-A17B на основных кодинг-эвалах, включая SWE-bench Verified 77.2 против 76.2, SWE-bench Pro 53.5 против 50.9, Terminal-Bench 2.0 59.3 против 52.5 и SkillsBench 48.2 против 30.0. Она также поддерживает нативное визуально-языковое рассуждение по изображениям и видео. Экосистема отреагировала мгновенно: vLLM выпустил поддержку в день релиза, Unsloth опубликовал локальные GGUF под 18 ГБ RAM, ggml добавил поддержку в llama.cpp, а Ollama добавила упакованный релиз. Ранние отзывы пользователей от @KyleHessling1 и @simonw были заметно сильными для локальных задач фронтенда/дизайна и работы с изображениями.OpenAI тихо выкладывает в опенсорс практичную модель для приватности: множество наблюдателей отметили новый Privacy Filter от OpenAI — лёгкую открытую модель под Apache 2.0 для обнаружения и маскирования PII. По словам @altryne, @eliebakouch и @mervenoyann, это MoE-модель токен-классификации на 1.5B всего / 50M активных параметров с контекстным окном 128k, предназначенная для дешёвой редакции очень больших корпусов и логов. Это более интересный с операционной точки зрения релиз, чем обычная «маленькая открытая модель»: он нацелен на конкретную инфраструктурную проблему в enterprise/агентных конвейерах, где важна дешёвая предобработка на устройстве или с низкой стоимостью.Xiaomi подтягивает агентные открытые модели вверх: @XiaomiMiMo анонсировала MiMo-V2.5-Pro и MiMo-V2.5. Xiaomi позиционирует V2.5-Pro как большой скачок в разработке ПО и агентах с длинным горизонтом, ссылаясь на SWE-bench Pro 57.2, Claw-Eval 63.8 и τ3-Bench 72.9, с заявлениями о более чем 1000 автономных вызовов инструментов. Не-Pro-модель добавляет нативную омнимодальность и контекстное окно на 1M токенов. Arena быстро добавила MiMo-V2.5 в оценку Text/Vision/Code, а интеграция с Hermes/Nous последовала через @Teknium.
Google Cloud Next: TPU v8, Gemini Enterprise Agent Platform, and Workspace Intelligence
Google Cloud Next: TPU v8, платформа Gemini Enterprise Agent и Workspace Intelligence
Google’s infra announcements were substantial, not cosmetic: @Google and @sundarpichai introduced 8th-gen TPUs with a split design: TPU 8t for training and TPU 8i for inference. Google says 8t delivers nearly 3x compute per pod vs Ironwood, while 8i connects 1,152 TPUs per pod for low-latency inference and high-throughput multi-agent workloads. Commentary from @scaling01 highlighted an additional claim: Google can now scale to a million TPUs in a single cluster with TPU8t. The productization signal matters as much as the raw hardware: Google is clearly aligning chips, models, agent tooling, and enterprise control planes into one vertically integrated offering.
Enterprise agents became a first-class Google product surface: @GoogleDeepMind and @Google launched Gemini Enterprise Agent Platform, framed as the evolution of Vertex AI into a platform for building, governing, and optimizing agents at scale. It includes Agent Studio, access to 200+ models via Model Garden, and support for Google’s current stack including Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3, and Gemma 4. Related launches included Workspace Intelligence GA as a semantic layer over docs/sheets/meetings/mail, Gemini Enterprise inbox/canvas/reusable skills, Agentic Data Cloud, security agents with Wiz integration, and Gemini Embedding 2 GA, a unified embedding model across text, image, video, audio, and documents.
Инфраструктурные анонсы Google оказались существенными, а не косметическими: @Google и @sundarpichai представили TPU 8-го поколения с раздельной архитектурой: TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса. Google заявляет, что 8t обеспечивает почти 3-кратную вычислительную мощность на под по сравнению с Ironwood, тогда как 8i объединяет 1152 TPU на под для инференса с низкой задержкой и многоагентных нагрузок с высокой пропускной способностью. Комментарий от @scaling01 подчеркнул дополнительное заявление: Google теперь может масштабироваться до миллиона TPU в одном кластере с TPU8t. Сигнал о продуктизации значит не меньше, чем само железо: Google явно выстраивает чипы, модели, агентный инструментарий и корпоративные плоскости управления в единое вертикально интегрированное предложение.Корпоративные агенты стали полноценной продуктовой поверхностью Google: @GoogleDeepMind и @Google запустили Gemini Enterprise Agent Platform, поданную как эволюцию Vertex AI в платформу для создания, управления и оптимизации агентов в масштабе. Она включает Agent Studio, доступ к 200+ моделям через Model Garden и поддержку текущего стека Google, включая Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3, и Gemma 4. Связанные запуски включали Workspace Intelligence GA как семантический слой над документами/таблицами/встречами/почтой, Gemini Enterprise inbox/canvas/переиспользуемые навыки, Agentic Data Cloud, агенты безопасности с интеграцией Wiz и Gemini Embedding 2 GA — единую модель эмбеддингов для текста, изображений, видео, аудио и документов.
Agents, Harnesses, Traces, and Team Workflows
Агенты, харнессы, трейсы и командные рабочие процессы
The “agent harness” abstraction is hardening across vendors: OpenAI introduced workspace agents in ChatGPT, shared Codex-powered agents for teams that can operate across docs, email, chat, code, and external systems, including Slack-based workflows and scheduled/background tasks. Google made a parallel enterprise move with Gemini Enterprise Agent Platform, while Cursor added Slack invocation for task kick-off and streaming updates. The pattern is converging: cloud-hosted agents, shared team context, approvals, and long-running execution rather than single-user chat.
Developer ergonomics around harness/model independence improved: VS Code/Copilot rolled out bring-your-own-key/model support across plans and business/enterprise, enabling providers like Anthropic, Gemini, OpenAI, OpenRouter, Azure, Ollama, and local backends. This is strategically important because, as @omarsar0 noted, most models still seem overfit to their own agent harnesses. Cognition’s Russell Kaplan made the complementary business case: enterprise buyers want model flexibility and infrastructure that spans the full SDLC, not attachment to one lab.
Traces/evals/self-improvement are becoming the core agent data primitive: The strongest thread here came from LangChain-adjacent discussion. @Vtrivedy10 argued that traces capture agent errors and inefficiencies, and that compute should be pointed at understanding traces to generate better evals, skills, and environments; a longer follow-up expanded this into a concrete loop involving trace mining, skills, context engineering, subagents, and online evals. @ClementDelangue pushed for open traces as the missing data substrate for open agent training, while @gneubig promoted ADP / Agent Data Protocol standardization. LangChain also teased a stronger testing/evaluation product direction via @hwchase17.
Абстракция «агентного харнесса» крепнет у разных вендоров: OpenAI представила workspace-агентов в ChatGPT — общих агентов на базе Codex для команд, способных работать с документами, почтой, чатом, кодом и внешними системами, включая рабочие процессы на основе Slack и запланированные/фоновые задачи. Google сделала параллельный корпоративный шаг с Gemini Enterprise Agent Platform, а Cursor добавил вызов через Slack для запуска задач и потоковых обновлений. Паттерн сходится: облачные агенты, общий командный контекст, согласования и долго выполняющиеся задачи вместо чата с одним пользователем.Эргономика для разработчиков в плане независимости от харнесса/модели улучшилась: VS Code/Copilot выкатили поддержку собственных ключей/моделей на всех тарифах и для business/enterprise, что позволяет использовать провайдеров вроде Anthropic, Gemini, OpenAI, OpenRouter, Azure, Ollama и локальные бэкенды. Это стратегически важно, потому что, как отметил @omarsar0, большинство моделей всё ещё кажутся переобученными под собственные агентные харнессы. Russell Kaplan из Cognition привёл дополняющий бизнес-аргумент: корпоративные покупатели хотят гибкости в выборе моделей и инфраструктуры, охватывающей весь цикл SDLC, а не привязки к одной лаборатории.Трейсы/эвалы/самоулучшение становятся ключевым примитивом агентных данных: самая сильная ветка здесь возникла из обсуждения вокруг LangChain. @Vtrivedy10 утверждал, что трейсы фиксируют ошибки и неэффективность агентов, и что вычислительные ресурсы стоит направлять на анализ трейсов, чтобы генерировать более качественные эвалы, навыки и окружения; более длинное продолжение развернуло это в конкретный цикл, включающий майнинг трейсов, навыки, контекст-инжиниринг, субагентов и онлайн-эвалы. @ClementDelangue выступал за открытые трейсы как недостающую информационную основу для обучения открытых агентов, тогда как @gneubig продвигал стандартизацию ADP / Agent Data Protocol. LangChain также намекнул на более сильное направление продукта для тестирования/оценки через @hwchase17.
Post-Training, RL, and Inference Systems
Пост-тренинг, RL и системы инференса
Perplexity and others shared more of the post-training playbook: @perplexity_ai published details on a search-augmented SFT + RL pipeline that improves factuality, citation quality, instruction following, and efficiency; they say Qwen-based systems can match or beat GPT-family models on factuality at lower cost. @AravSrinivas added that Perplexity now runs a post-trained Qwen-derived model in production that unifies tool routing and summarization and is already serving a significant share of traffic. On the research side, @michaelyli__ introduced Neural Garbage Collection, using RL to jointly learn reasoning and KV-cache retention/eviction without proxy objectives; @sirbayes reported a Bayesian linguistic-belief forecasting agent matching human superforecasters on ForecastBench.
The “minimal editing” problem in coding models got a useful benchmark treatment: @nrehiew_ presented work on Over-Editing, where coding models fix bugs by rewriting too much code. The study constructs minimally corrupted problems and measures excess edits with patch-distance and added Cognitive Complexity; it finds GPT-5.4 over-edits the most while Opus 4.6 over-edits the least, and that RL outperforms SFT, DPO, and rejection sampling for learning a generalizable minimal-editing style without catastrophic forgetting. This is one of the more practical post-training/eval contributions in the set because it targets a failure mode engineers actually complain about in production code review.
Inference efficiency work remained highly active: @cohere integrated production W4A8 inference into vLLM, reporting up to 58% faster TTFT and 45% faster TPOT vs W4A16 on Hopper; the details include per-channel FP8 scale quantization and CUTLASS LUT dequantization. @WentaoGuo7 reported SonicMoE throughput gains on Blackwell—54% / 35% higher fwd/bwd TFLOPS than DeepGEMM baseline—while maintaining dense-equivalent activation memory for equal active params. @baseten introduced RadixMLP for shared-prefix elimination in reranking, with 1.4–1.6x realistic speedups.
Perplexity и другие поделились большей частью плейбука пост-тренинга: @perplexity_ai опубликовала детали конвейера SFT + RL с дополнением поиском, который улучшает фактологичность, качество цитирования, следование инструкциям и эффективность; они говорят, что системы на базе Qwen могут сравняться с моделями семейства GPT или превзойти их по фактологичности при меньшей стоимости. @AravSrinivas добавил, что Perplexity теперь запускает в продакшене пост-тренированную модель на базе Qwen, которая объединяет маршрутизацию инструментов и суммаризацию и уже обслуживает значительную долю трафика. С исследовательской стороны @michaelyli__ представил Neural Garbage Collection, использующий RL для совместного обучения рассуждению и удержанию/вытеснению KV-кэша без проксирующих целей; @sirbayes сообщил о байесовском агенте прогнозирования лингвистических убеждений, сравнявшемся с человеческими суперфоркастерами на ForecastBench.Проблема «минимального редактирования» в кодинг-моделях получила полезную бенчмарк-проработку: @nrehiew_ представил работу по Over-Editing, когда кодинг-модели исправляют баги, переписывая слишком много кода. В исследовании конструируются минимально повреждённые задачи и измеряются избыточные правки с помощью patch-distance, а также добавлена Cognitive Complexity; выясняется, что GPT-5.4 переусердствует с правками больше всех, а Opus 4.6 — меньше всех, и что RL превосходит SFT, DPO и rejection sampling в обучении обобщаемому стилю минимального редактирования без катастрофического забывания. Это один из самых практичных вкладов в пост-тренинг/эвал в подборке, поскольку он нацелен на режим отказа, на который инженеры реально жалуются при ревью продакшен-кода.Работа над эффективностью инференса оставалась крайне активной: @cohere интегрировала продакшен-инференс W4A8 в vLLM, сообщив об ускорении TTFT до 58% и TPOT на 45% по сравнению с W4A16 на Hopper; детали включают поканальную FP8-квантизацию масштаба и CUTLASS LUT-деквантизацию. @WentaoGuo7 сообщил о приросте пропускной способности SonicMoE на Blackwell — на 54% / 35% выше fwd/bwd TFLOPS, чем у базового DeepGEMM — при сохранении эквивалентной плотной модели памяти активаций для равного числа активных параметров. @baseten представил RadixMLP для устранения общих префиксов в реранкинге с реалистичным ускорением в 1.4–1.6 раза.
Top tweets (by engagement)
Топ твитов (по вовлечённости)
OpenAI workspace agents: @OpenAI launched shared, Codex-powered workspace agents for Business/Enterprise/Edu/Teachers.
Qwen3.6-27B release: @Alibaba_Qwen announced the new open 27B dense model with strong coding claims and Apache 2.0 licensing.
Google TPU v8: @sundarpichai previewed TPU 8t / 8i, with training/inference specialization.
Flipbook / model-streamed UI: @zan2434 showed a prototype where the screen is rendered as pixels directly from a model rather than traditional UI stacks.
OpenAI Privacy Filter: @scaling01 and others highlighted OpenAI’s new open-source PII detection/redaction model on Hugging Face.
Workspace-агенты OpenAI: @OpenAI запустила общих workspace-агентов на базе Codex для Business/Enterprise/Edu/преподавателей.Релиз Qwen3.6-27B: @Alibaba_Qwen анонсировала новую открытую 27B плотную модель с сильными заявлениями по кодингу и лицензией Apache 2.0.Google TPU v8: @sundarpichai представил TPU 8t / 8i со специализацией на обучении/инференсе.Flipbook / UI, стримящийся из модели: @zan2434 показал прототип, где экран рендерится в пиксели прямо из модели, а не из традиционных UI-стеков.OpenAI Privacy Filter: @scaling01 и другие отметили новую открытую модель OpenAI для обнаружения/редактирования PII на Hugging Face.
AI Reddit Recap
Обзор AI-Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. Qwen 3.6 Model Releases and Benchmarks
1. Релизы и бенчмарки моделей Qwen 3.6
Qwen 3.6 27B is out (Activity: 2576): Qwen 3.6 27B, a new language model, has been released on Hugging Face. This model features 27 billion parameters and is designed to improve upon previous iterations with enhanced performance benchmarks. A quantized version is also available, Qwen3.6-27B-FP8, which allows for more efficient deployment in environments with limited computational resources. The release includes detailed benchmark results, showcasing its capabilities across various tasks. The community is expressing excitement about the release, with some users highlighting the significance of the model’s performance improvements and the availability of a quantized version for broader accessibility.
Namra_7 shared a benchmark image for Qwen 3.6 27B, which likely includes performance metrics such as inference speed, accuracy, or other relevant statistics. However, the specific details of the benchmarks are not described in the comment itself.
challis88ocarina mentioned a quantized version of Qwen 3.6 27B available on Hugging Face, specifically in FP8 format. Quantization can significantly reduce the model size and improve inference speed, making it more efficient for deployment without a substantial loss in accuracy. The link provided leads to the Hugging Face model repository for further exploration.
Eyelbee posted another image link, which might contain additional visual data or performance metrics related to Qwen 3.6 27B. However, the comment does not provide specific insights or details about the content of the image.
Qwen3.6-27B released! (Activity: 895): Qwen3.6-27B is a newly released dense, open-source model that excels in coding tasks, outperforming its predecessor, Qwen3.5-397B-A17B, on major coding benchmarks. It features strong reasoning capabilities across both text and multimodal tasks and offers flexibility with ‘thinking’ and ‘non-thinking’ modes. The model is released under the Apache 2.0 license, making it fully open-source and accessible for community use. More details can be found on their blog, GitHub, and Hugging Face. The comments reflect excitement and admiration for the Qwen team, with users expressing eagerness to utilize the model on their hardware and suggesting the team’s contributions are monument-worthy.
ResearchCrafty1804 highlights the impressive performance of Qwen3.6-27B, noting that despite having only 27 billion parameters, it surpasses the much larger Qwen3.5-397B-A17B model on several coding benchmarks. Specifically, it achieves scores of 77.2 on SWE-bench Verified, 53.5 on SWE-bench Pro, 59.3 on Terminal-Bench 2.0, and 48.2 on SkillsBench, outperforming the larger model by significant margins in each case.
bwjxjelsbd comments on the competitive landscape, expressing satisfaction that Alibaba is advancing with Qwen models after META’s perceived setbacks. The commenter hopes for continued competition and transparency, suggesting that META should open-source their Muse family models to maintain a healthy competitive environment.
Qwen3.6-35B becomes competitive with cloud models when paired with the right agent (Activity: 848): The post discusses the significant improvement in benchmark performance of the Qwen3.6-35B model when paired with the little-coder agent, achieving a 78.7% success rate on the Polyglot benchmark, placing it in the top 10. This improvement highlights the impact of using appropriate scaffolds, suggesting that local models may underperform due to harness mismatches. The author plans to test further on Terminal Bench and GAIA for research capabilities. Full details and benchmarks are available on GitHub and Substack. Commenters express surprise at the performance gains from scaffold changes, questioning the validity of benchmarks that don’t control for such factors. There’s also interest in using pi.dev for its extensibility in harnessing models.
DependentBat5432 highlights a significant performance improvement in Qwen3.6-35B when changing the scaffold, noting a jump from
19%to78%. This raises concerns about the validity of benchmark comparisons that do not control for such variables, suggesting that scaffold choice can dramatically affect model performance.Willing-Toe1942 reports that Qwen3.6, when used with pi-coding agents, performs almost twice as well as opencode. This comparison involved tasks like modifying HTML code and searching online resources for documentation, indicating that the choice of agent can significantly enhance the model’s effectiveness in practical coding scenarios.
kaeptnphlop mentions the strong performance of Qwen-Coder-Next when paired with GitHub Copilot in VS Code, suggesting potential for further exploration with other tools like little-coder. This implies that integrating Qwen models with popular coding environments can leverage their strengths effectively.
Qwen 3.6 27B вышла (Активность: 2576): Qwen 3.6 27B, новая языковая модель, выпущена на Hugging Face. Эта модель имеет 27 billion parameters и призвана улучшить предыдущие итерации за счёт повышенных показателей производительности. Также доступна квантизованная версия, Qwen3.6-27B-FP8, которая позволяет более эффективно развёртывать модель в средах с ограниченными вычислительными ресурсами. Релиз включает детальные результаты бенчмарков, демонстрирующие её возможности в различных задачах. Сообщество выражает воодушевление по поводу релиза, некоторые пользователи отмечают значимость улучшений производительности модели и доступность квантизованной версии для более широкой доступности.Namra_7 поделился изображением бенчмарка для Qwen 3.6 27B, которое, вероятно, включает метрики производительности, такие как скорость инференса, точность или другую релевантную статистику. Однако конкретные детали бенчмарков в самом комментарии не описаны.challis88ocarina упомянул квантизованную версию Qwen 3.6 27B, доступную на Hugging Face в формате FP8. Квантизация может значительно уменьшить размер модели и повысить скорость инференса, делая её более эффективной для развёртывания без существенной потери точности. Приведённая ссылка ведёт в репозиторий модели на Hugging Face для дальнейшего изучения.Eyelbee выложил ещё одну ссылку на изображение, которое может содержать дополнительные визуальные данные или метрики производительности, связанные с Qwen 3.6 27B. Однако комментарий не даёт конкретных сведений о содержании изображения.Qwen3.6-27B выпущена! (Активность: 895): Qwen3.6-27B — это недавно выпущенная плотная открытая модель, которая преуспевает в задачах кодинга, превосходя свою предшественницу Qwen3.5-397B-A17B на основных кодинг-бенчмарках. Она обладает сильными способностями к рассуждению как в текстовых, так и в мультимодальных задачах и предлагает гибкость с режимами «с рассуждением» и «без рассуждения». Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, что делает её полностью открытой и доступной для использования сообществом. Подробнее можно узнать в их блоге, на GitHub и Hugging Face. Комментарии отражают воодушевление и восхищение командой Qwen, пользователи выражают нетерпение использовать модель на своём оборудовании и предполагают, что вклад команды достоин памятника.ResearchCrafty1804 подчёркивает впечатляющую производительность Qwen3.6-27B, отмечая, что несмотря на всего 27 миллиардов параметров, она превосходит гораздо более крупную модель Qwen3.5-397B-A17B на нескольких кодинг-бенчмарках. В частности, она набирает 77.2 на SWE-bench Verified, 53.5 на SWE-bench Pro, 59.3 на Terminal-Bench 2.0 и 48.2 на SkillsBench, превосходя более крупную модель со значительным отрывом в каждом случае.bwjxjelsbd комментирует конкурентный ландшафт, выражая удовлетворение тем, что Alibaba продвигается вперёд с моделями Qwen после предполагаемых неудач META. Комментатор надеется на продолжение конкуренции и прозрачности, предполагая, что META стоит открыть исходники своего семейства моделей Muse, чтобы поддержать здоровую конкурентную среду.Qwen3.6-35B становится конкурентоспособной с облачными моделями при правильном агенте (Активность: 848): В посте обсуждается значительное улучшение производительности на бенчмарках модели Qwen3.6-35B при сочетании с агентом little-coder, достигающее 78.7% успешности на бенчмарке Polyglot, что помещает её в топ-10. Это улучшение подчёркивает влияние использования подходящих скаффолдов, предполагая, что локальные модели могут недопоказывать себя из-за несоответствия харнесса. Автор планирует протестировать дальше на Terminal Bench и GAIA для исследовательских возможностей. Полные детали и бенчмарки доступны на GitHub и Substack. Комментаторы выражают удивление приростом производительности от изменения скаффолда, ставя под вопрос валидность бенчмарков, которые не контролируют такие факторы. Также есть интерес к использованию pi.dev за его расширяемость в работе с моделями.DependentBat5432 отмечает значительное улучшение производительности Qwen3.6-35B при смене скаффолда, указывая на скачок с 19% до 78%. Это вызывает вопросы о валидности сравнений на бенчмарках, которые не контролируют такие переменные, предполагая, что выбор скаффолда может радикально влиять на производительность модели.Willing-Toe1942 сообщает, что Qwen3.6 при использовании с pi-кодинг-агентами работает почти вдвое лучше, чем opencode. Это сравнение включало такие задачи, как изменение HTML-кода и поиск онлайн-ресурсов с документацией, указывая на то, что выбор агента может значительно повысить эффективность модели в практических сценариях кодинга.kaeptnphlop упоминает сильную производительность Qwen-Coder-Next в сочетании с GitHub Copilot в VS Code, предполагая потенциал для дальнейшего изучения с другими инструментами вроде little-coder. Это подразумевает, что интеграция моделей Qwen с популярными средами разработки может эффективно использовать их сильные стороны.
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжите чтение 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.