[AINews] OpenAI launches GPT-Image-2

[AINews] OpenAI запускает GPT-Image-2

А Cursor получает контракт на $10B с xAI и право на выкуп за $60B.

Сегодняшняя сделка Cursor с xAI на $60B едва не стала главной новостью, но поскольку это чисто финансовая история (правдоподобный разбор мотивов здесь), мы отдаём заглавный материал крупному сегодняшнему запуску OpenAI — GPT-Image-2.

После нескольких недель спекуляций в роли стелс-модели на Arena (подтверждено) GPT-Image-2 теперь доступна через API и в ChatGPT и, похоже, обходит Nano Banana 2 в сфере генерации изображений — в вариантах с Thinking и без него. Это произошло после слухов о спринте «focus», который включал закрытие и уход команды Sora, так что одновременно и обнадёживает, и несколько удивляет, что генерация изображений по-прежнему в приоритете у OpenAI. К счастью, модель очень, очень, очень хороша. По своей сути вам стоит посмотреть 8 видео, которые подготовила команда, а также блогпост, лайвстрим и твит/блогпост.

Если бы нужно было выбрать одну самую впечатляющую демонстрацию, это был бы уровень детализации и согласованности текста в примере с матрицей.

или кастомный «Где Уолли»:

AI News за 20.04.2026–21.04.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 твиттера и больше никаких Discord. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылок!

Обзор AI-Twitter

Запуск GPT-Image-2 от OpenAI и возвращение генерации изображений как серьёзной продуктовой плоскости

GPT-Image-2 — самый явный продуктовый запуск дня: OpenAI выкатила ChatGPT Images 2.0 и лежащую в основе модель gpt-image-2 в ChatGPT, Codex и API, делая упор на улучшенный рендеринг текста, точность вёрстки, редактирование, многоязычную поддержку и «мышление» для изображений. По словам OpenAI, модель может искать в вебе в связке с thinking-моделью, генерировать несколько кандидатов, самостоятельно проверять результаты и создавать такие артефакты, как слайды, инфографику, диаграммы, UI-макеты и QR-коды (тред запуска, возможности thinking/изображений, доступность, пост про API). Модель уже интегрируют сторонние инструменты, включая Figma, Canva, Firefly, fal и Hermes Agent.Бенчмарки указывают на большой скачок, особенно в практических задачах с изображениями: Arena сообщает о 1-м месте по всем таблицам Image Arena для GPT-Image-2, включая 1512 в text-to-image, 1513 в редактировании одного изображения и 1464 в редактировании нескольких изображений, с поразительным отрывом в +242 Elo в text-to-image от следующей модели (сводка Arena, разбивка по категориям, график тренда). Независимые реакции сошлись на одной теме: это не просто более красивые картинки, а более пригодная для работы модель для UI, макетов, документации, продуктивных визуалов и циклов дизайна на основе референсов (@gdb, @nickaturley, @mark_k, @petergostev). Самое интересное системное следствие в том, что генерация изображений становится фронтендом для кодинг-агентов: сгенерировать спецификацию UI как изображение, а затем поручить Codex или другому код-агенту реализовать её по этому визуальному референсу.

Инфраструктура агентов: ml-intern от Hugging Face, расширение Hermes и подъём исследовательских/рантайм-харнессов

ml-intern от Hugging Face — сильнейший открытый релиз в категории «агент в контуре» из всей подборки: HF представила ml-intern, опенсорсного агента, который автоматизирует исследовательский цикл post-training: чтение статей, прослеживание графов цитирований, сбор/переформатирование датасетов, запуск обучающих задач, оценку прогонов и итерации на основе ошибок (анонс, сопроводительный пост от @lewtun, формулировка Clement). Приведённые примеры примечательны тем, что это сквозные циклы, а не просто демки кодинга: научное рассуждение GPQA улучшилось с 10% до 32% менее чем за 10 часов на Qwen3-1.7B, конфигурация для здравоохранения, по сообщениям, обошла Codex на HealthBench на 60%, а математическая конфигурация написала полный скрипт GRPO и восстановилась после коллапса вознаграждения через абляции. Тесты сообщества быстро показали, что он может автономно дообучать модели и публиковать артефакты обратно на Hub (пример прогона по дообучению SAM).Hermes эволюционирует в более богатую локальную/открытую агентную платформу: несколько твитов указывают на импульс Hermes как практичного открытого агентного стека: гайд для начинающих, сгенерированный самим агентом Hermes, нативная поддержка в Skillkit, новый GUI для macOS под названием Scarf и расширяющееся применение в локальных рабочих процессах. Самое технически значимое обновление — от @Teknium: субагенты Hermes теперь поддерживают как большую ширину порождения, так и рекурсивную глубину порождения, что позволяет более глубокую иерархическую декомпозицию. Это согласуется с более широким сдвигом от агентов с «единым чат-циклом» к многопроцессным оркестрируемым системам с памятью, инструментами, разрешениями и переиспользуемыми навыками.Харнессы становятся первоклассными инженерными артефактами: повторяющаяся тема в твитах — что полезная часть агентных систем всё больше состоит из рантайма/харнесса, а не только из базовой модели. DSPy 3.2 выпустила улучшения RLM плюс цепочку оптимизаторов и развязку с LiteLLM (релиз); Isaac Flath утверждал, что RLM снова делает ноутбуки актуальными как REPL-нативный интерфейс трейсинга/оценки (твит); LangChain добавила кастомную аутентификацию для деплоя deepagents (обновление); а тред с разбором статьи про Claude Code подчёркивал, что большая часть системы — это логика харнесса, а не «сырой интеллект» (сводка).

Kimi K2.6, кернелы KDA и open-weight кодинг-модели становятся всё более убедительными на системном уровне

Moonshot продвинула и возможности модели, и кернельную инфраструктуру: флагманский тред Kimi утверждает, что K2.6 выполнила долгогоризонтные кодинг-задачи с устойчивой автономностью: один прогон скачал и оптимизировал инференс Qwen3.5-0.8B на Zig за 4000+ вызовов инструментов и 12+ часов, повысив пропускную способность с ~15 ток/с до ~193 ток/с и завершив ~на 20% быстрее, чем LM Studio (тред). Другой прогон, по сообщениям, переработал движок биржи за 1000+ вызовов инструментов и 4000+ изменений строк кода, добившись прироста 185% средней пропускной способности и 133% пиковой (второй тред). Это всё ещё вендорские демки, но они куда ближе к системной работе, чем скриншоты бенчмарков.Kimi также выложила в опенсорс критичную для производительности инфраструктуру: Moonshot выпустила FlashKDA, реализацию кернелов Kimi Delta Attention на основе CUTLASS, заявляя об ускорении prefill в 1,72×–2,22× по сравнению с базлайном flash-linear-attention на H20 и совместимости в качестве drop-in бэкенда для flash-linear-attention (релиз). Внешнее продолжение сообщило о K2.6 + DFlash на 508 ток/с на 8x MI300X — улучшении пропускной способности в 5,6× по сравнению с базовой авторегрессионной конфигурацией (HotAisle). Вместе с продолжающимся обсуждением вариантов DSA/MLA/KDA ключевой сигнал в том, что китайские лаборатории не просто выпускают веса — они всё чаще публикуют оптимизации на уровне attention/кернелов с реальным влиянием на деплой.Качество open-weight кодинга растёт, но насчёт паритета всё ещё нет согласия: некоторые пользователи теперь считают Kimi K2.6 лучшей open-source/open-weight кодинг/агентной моделью (@scaling01, доступность в Windsurf), тогда как другие возражали, что фронтирные проприетарные модели по-прежнему сохраняют большой отрыв в WeirdML, долгогоризонтных задачах и надёжности (критика @scaling01, разрыв на WeirdML). Содержательный вывод не столько «open догнал», сколько в том, что open-weight модели теперь достаточно убедительны, и инфраструктура, харнесс и качество деплоя определяют значительную часть реальной ценности.

Системы Deep Research: Google расширяет фронтир исследовательских агентов

Google обновила Deep Research до более конфигурируемого API-примитива: Google/DeepMind запустили обновлённые Deep Research и Deep Research Max через Gemini API на базе Gemini 3.1 Pro, с совместным планированием, поддержкой произвольных MCP, мультимодальными входами (PDF/CSV/изображение/аудио/видео), исполнением кода, нативной генерацией диаграмм/инфографики и стримингом прогресса в реальном времени (тред Google, детали возможностей, пост Sundar, пост про API для разработчиков).Цифры бенчмарков достаточно сильны, чтобы иметь коммерческое значение: Google отметила 93,3% на DeepSearchQA, 85,9% на BrowseComp и 54,6% на HLE для варианта Max (Sundar, сводка Phil Schmid). Важнее самих цифр — дизайн рабочего процесса: Google явно продуктизирует «ночной due diligence / генерацию аналитических отчётов» и делает доступ к внутренним данным через MCP стандартной частью исследовательских агентов. Это также показывает расширяющийся раскол между простыми браузинг-агентами и полноценными исследовательскими агентами, которые планируют, ищут, исполняют код, генерируют визуалы и опираются на проприетарные корпуса.

Поиск, данные и оценка: открытые релизы с реальной инженерной ценностью

В сфере поиска заметный открытый релиз сделала LightOn: LightOn выпустила LateOn и DenseOn — обе модели поиска на 149M параметров под лицензией Apache 2.0, с показателями 57,22 NDCG@10 на BEIR для LateOn (мультивекторная/ColBERT-подобная) и 56,20 для DenseOn (плотная одновекторная), что превосходит модели до 4× крупнее (релиз модели, обзор). Они также опубликовали консолидированный релиз датасета с 1,4B пар запрос-документ и обновлённый веб-датасет на основе FineWeb-Edu (пост о датасете).vLLM выпустила практичный слой знаний о деплое: редизайн recipes.vllm.ai полезнее, чем звучит. Он сопоставляет страницы моделей с готовыми к запуску рецептами деплоя, включает интерактивный конструктор команд, поддерживает NVIDIA и AMD, охватывает варианты tensor/expert/data parallel и предоставляет JSON API для агентов. Это именно тот слой инфраструктурной документации, который снижает трение для операторов при разворачивании новых открытых моделей.Бенчмарки всё чаще проверяют слепые зоны агентов, а не только выходные результаты задач: заметные примеры включают ParseBench для понимания диаграмм внутри реальных корпоративных документов (LlamaIndex, детали от Jerry Liu) и новый результат, показывающий, что агенты часто игнорируют явные подсказки окружения, даже когда решение буквально лежит в файле или эндпоинте (тред о статье). ReasoningBank от Google Research тоже вписывается в эту тему, представляя память как обучение и на успешных, и на неудачных траекториях (твит).

Топ-твиты (по вовлечённости)

Запуск изображений от OpenAI: «Представляем ChatGPT Images 2.0» был доминирующим твитом технического запуска, подкреплённым подробным тредом о возможностях и быстрыми сторонними интеграциями.HF ml-intern: у @akseljoonas был выдающийся релиз дня в категории агент/исследовательский цикл.Демо локальной конкурентности Gemma: @googlegemma показала, как Gemma 4 26B A4B обрабатывает 10+ параллельных запросов на ~18 ток/с на запрос на M4 Max — полезный датапоинт для экономики локального сервинга.Deep Research Max: @sundarpichai и @Google представили заметно более сильную API-плоскость исследовательских агентов.Релиз кернела Kimi: FlashKDA стал одним из наиболее значимых открытых инфраструктурных релизов в стеке сервинга моделей.Предупреждение о политике опенсорса: @ClementDelangue предупредил о возобновлении лоббирования ограничений открытого ИИ — один из немногих твитов о политике с прямыми последствиями для разработчиков.

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Запуск модели Kimi K2.6 и бенчмарки

Claude Code убрали из плана Claude Pro — лучшее время, чем когда-либо, чтобы перейти на локальные модели. (Активность: 349): На изображении приведена сравнительная таблица разных планов подписки сервиса под названием «Claude», подчёркивающая удаление функции «Claude Code» из плана Pro. Это изменение значимо, так как намекает на сдвиг в предложениях сервиса, потенциально побуждая пользователей рассмотреть альтернативные локальные модели вроде Kimi K2.6 или Qwen 3.6 35B A3B. В посте обсуждается экономическая выгода перехода на эти локальные модели, подчёркивается ценность кодинг-плана OpenCode Go, который предлагает больше токенов за меньшую цену по сравнению с планом Claude Pro. Комментаторы выражают недоверие и недовольство по поводу удаления функции «Claude Code» из плана Pro, некоторые предполагают, что это может быть ошибкой, а другие призывают компанию решить проблему на странице продукта.korino11 поднимает анализ затрат и выгод, сравнивая план open code за $20 с планом за $19 у Kimi, предполагая, что последний может предложить лучшую ценность. Это намекает на необходимость для пользователей оценивать экономическую выгоду разных подписок на ИИ-модели, особенно когда функции удаляются или изменяются.Apart_Ebb_9867 указывает на потенциальную проблему с информацией на официальной странице продукта Claude, предполагая, что страница может нуждаться в обновлении или исправлении. Это подчёркивает важность точной и актуальной документации для пользователей, полагающихся на конкретные функции.The-Communist-Cat упоминает отсутствие онлайн-упоминаний об удалении Claude Code из плана Pro, что указывает на возможную дезинформацию или задержку в коммуникации со стороны компании. Это подчёркивает необходимость ясных и своевременных обновлений от поставщиков сервисов, чтобы избежать путаницы у пользователей.Kimi K2.6 — это настоящая замена Opus 4.7 (Активность: 1632): Kimi K2.6 позиционируется как жизнеспособная замена Opus 4.7, способная выполнять 85% задач Opus с разумным качеством. Хотя она не превосходит Opus 4.7 ни в одной конкретной области, Kimi K2.6 предлагает дополнительные возможности, такие как vision и эффективное использование браузера, что делает её пригодной для долгосрочных задач. Несмотря на большой размер, это намекает, что фронтирные LLM вроде Opus 4.7 могут не предлагать значительных новых продвижений. Локальный деплой модели выделяется как преимущество, позволяющее избежать таких проблем, как лимиты использования. Комментаторы выражают скептицизм по поводу быстрого процесса тестирования и рекомендации, отмечая, что тщательное тестирование обычно занимает больше времени. Также обсуждается доступность локальных моделей, при этом некоторые пользователи выражают недовольство высокими затратами.InterstellarReddit подчёркивает быстрый процесс тестирования и развёртывания Kimi K2.6, отмечая, что автор поста сумел протестировать и порекомендовать модель клиентам всего за два часа. Это контрастирует с процессом в их собственной компании, который включает недельную оценку четырьмя инженерами перед тестированием клиентами. Это подчёркивает эффективность и гибкость, возможные у небольших команд или отдельных разработчиков при деплое ИИ-моделей.Technical-Earth-3254 предполагает, что если Kimi K2.6 достигает 85% производительности Opus, она потенциально могла бы служить полной заменой моделям Sonnet. Это подразумевает значимый бенчмарк производительности, где Kimi K2.6 рассматривается как жизнеспособная альтернатива существующим моделям, предлагающая аналогичные возможности при потенциально меньших затратах или требованиях к ресурсам.Blablabene обсуждает влияние локальных ИИ-моделей вроде Kimi K2.6 на рынок, подчёркивая, что они оказывают давление на проприетарные модели в сторону снижения затрат. Комментарий также отмечает текущую высокую стоимость локального запуска моделей, но предвидит рост доступности в будущем по мере развития технологий и снижения затрат.Подписчик Opus 4.7 Max. Перехожу на Kimi 2.6 (Активность: 386): В посте обсуждается переход с Opus 4.7 Max на Kimi 2.6 из-за проблем с производительностью и стоимостью. Пользователь отмечает, что Opus 4.7 стала «ленивой» и дорогой, что побудило перейти на Kimi 2.6, которую описывают как быструю и приятную, несмотря на меньший размер контекста. Пользователь подчёркивает, что Kimi 2.6 эффективно управляет своим меньшим контекстом, намекая на улучшения в обработке вывода инструментов. Был отправлен pull request для улучшения интеграции Kimi с Forge (GitHub PR). Комментарии указывают на скептицизм по поводу устойчивости инвестиций в проприетарные модели вроде моделей Anthropic и OpenAI, поскольку открытые модели вроде Kimi становятся конкурентоспособными. Также идёт дебат о потенциале китайских моделей, при этом Kimi — это 1T-модель по сравнению с 5T у Opus, что указывает на сдвиг в конкурентной динамике.Worried-Squirrel2023 подчёркивает критическую проблему с Opus 4.7, отмечая её склонность «останавливаться посреди задачи или сворачивать дела до того, как они реально завершены», что они описывают как «лень». Это намекает на проблему с надёжностью завершения задач, что может быть значимым недостатком в реальных приложениях. Они также упоминают, что меньшее контекстное окно Kimi менее проблематично по сравнению с проблемами Opus с доведением дела до конца, и их особенно интересует «надёжность вызова инструментов», где они видят заметную разницу между Kimi и Opus.sb5550 указывает на резкую разницу в размере моделей между Kimi и Opus, при этом Kimi — это «1T-модель», а Opus — «5T-модель». Это сравнение подчёркивает эффективность и потенциал меньших моделей вроде Kimi, особенно учитывая, что китайские модели могут не отставать, а потенциально лидировать в развитии ИИ. Это поднимает вопросы о масштабируемости и эффективности производительности меньших моделей по сравнению с большими.Ok-Contest-5856 обсуждает финансовые последствия для инвестиций private equity в проприетарные модели вроде моделей Anthropic и OpenAI, предполагая, что открытые модели вроде Kimi, которые идут «ноздря в ноздрю и при этом гораздо дешевле», могут представлять значительную угрозу. Они предполагают, что открытые модели в будущем могут даже превзойти проприетарные, что указывает на сдвиг в конкурентном ландшафте развития ИИ.Kimi K2.6 выпущена (huggingface) (Активность: 1386): Kimi K2.6, выпущенная на Hugging Face, — это передовая опенсорсная мультимодальная ИИ-модель, оптимизированная для долгогоризонтного кодинга и автономной оркестрации задач. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts с 1 триллионом параметров, что позволяет ей превращать промпты в готовые к продакшену интерфейсы и выполнять сложные кодинг-задачи на нескольких языках. Модель поддерживает до 300 субагентов для параллельного исполнения задач и показывает превосходную производительность в бенчмарках, особенно в проактивной оркестрации и деплое на платформах вроде vLLM и SGLang. Подробнее в исходной статье. Комментаторы отметили впечатляющий масштаб в 1,1 триллиона параметров, некоторые выразили удивление размером модели. Также упоминается, что модель Composer 2.1 от Cursor начала обучение, что указывает на продолжающиеся продвижения в этой области.ResidentPositive4122 подчёркивает, что релиз Kimi K2.6 включает и репозиторий кода, и веса модели под Modified MIT License. Эта лицензия сохраняет основной дух MIT «делай что хочешь», но требует атрибуции при использовании крупными корпорациями, что является значимым моментом для разработчиков, рассматривающих интеграцию или модификацию модели.LagOps91 выражает интерес к потенциальной производительности модели Kimi K2.6 в реальных условиях, отмечая, что хотя бенчмарки впечатляют, настоящей проверкой будет то, как они переведутся в практические приложения. Это подчёркивает важность оценки моделей за пределами теоретических метрик для оценки их полезности в реальных сценариях.Kimi K2.6 (Активность: 570): На изображении представлено сравнение по бенчмаркам ИИ-моделей, подчёркивающее производительность Kimi K2.6 в различных задачах по сравнению с другими моделями вроде GPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro. Kimi K2.6 показывает сильную производительность, особенно в категориях вроде General Agents, Coding и Visual Agents, что намекает на её конкурентное преимущество в этих областях. Диаграмма подчёркивает возможности Kimi K2.6, особенно в задачах вроде «Humanity's Last Exam» и «DeepSearchQA», где она набирает высокие баллы, указывая на её потенциал как надёжной ИИ-модели. Комментаторы отмечают значимость производительности Kimi K2.6, особенно в кодинге, и выражают удивление её конкурентоспособностью с моделями с закрытым кодом. Также упоминается vendor verifier от Kimi, который стандартизирует оценку сторонних сервисов, подчёркивая его важность в экосистеме ИИ.Модель Kimi K2.6 вводит стандартизированный метод оценки сторонних сервисов, что критически важно для обеспечения согласованной производительности и надёжности в разных реализациях. Этот подход мог бы значительно повлиять на то, как оцениваются опенсорсные модели по сравнению с их аналогами с закрытым кодом, потенциально уравнивая шансы.Существует заметное ожидание, что Kimi K2.6 может превзойти Opus — конкурирующую модель. Несмотря на большой размер, сообщество надеется, что Kimi K2.6 установит новый бенчмарк производительности, особенно в сравнении с другими моделями вроде DeepseekV4, на которую возлагались большие надежды, но которая не полностью оправдала ожидания.Выпуск Kimi K2.6 повысил ожидания от будущих моделей, таких как GLM-5.1, установив высокую планку в опенсорсном сообществе. Это развитие намекает на сдвиг в конкурентном ландшафте, где опенсорсные модели всё больше бросают вызов доминированию проприетарных моделей.

2. Возможности и бенчмарки модели Gemma 4

Gemma 4 Vision (Активность: 319): В посте обсуждается оптимизация возможностей vision модели Gemma 4 путём настройки параметров её vision-бюджета. Настройки по умолчанию для --image-min-tokens и --image-max-tokens составляют 40 и 280 соответственно, что считается недостаточным для детальных задач OCR. Автор предлагает увеличить их до 560 и 2240, чтобы улучшить производительность, отмечая, что такая конфигурация позволяет Gemma 4 превосходить другие модели вроде Qwen 3.5, Qwen 3.6 и GLM OCR в vision-задачах. Эта настройка требует значительного увеличения использования VRAM — с 63 GB до 77 GB для q8_0 при максимальном контексте. В посте также упоминается ограничение реализации Ollama, которая может не поддерживать эти изменения из-за нерешённой проблемы. Один комментатор спрашивает о минимальных настройках токенов для меньших моделей, задаваясь вопросом, применяется ли минимум в 40 токенов только к большим моделям. Другой пользователь запрашивает подробные опции конфигурации для llamacpp и vllm, указывая на потребность в более полном руководстве по настройке.Temporary-Mix8022 обсуждает использование vision-энкодера от меньших моделей примерно на 150 миллионов параметров, упоминая конфигурацию в 70 токенов как минимум. Они спрашивают, является ли 40 токенов минимумом для больших моделей с 500 миллионами параметров, намекая на разницу в требованиях к токенам в зависимости от размера модели.stddealer делится своим опытом использования настроек --image-min-tokens 1024 и --image-max-tokens 1536, которые они переняли из Qwen3.5. Эта конфигурация привела к путанице насчёт воспринимаемой недостаточной производительности vision-возможностей Gemma4, указывая на то, что настройки токенов значительно влияют на производительность модели.Yukki-elric предлагает установить и --image-min-tokens, и --image-max-tokens на 1120 для оптимальной обработки качества изображений. Эта рекомендация подразумевает баланс между распределением токенов и качеством изображения, потенциально предлагая более надёжную конфигурацию, чем другие обсуждаемые.Safety-фильтры Gemma-4-E2B делают её непригодной для чрезвычайных ситуаций (Активность: 985): Модель Gemma-4-E2B от Google, задуманная как локальный офлайн-ресурс для подготовки к чрезвычайным ситуациям, критикуется за чрезмерно агрессивные safety-фильтры, делающие её неэффективной в экстренных случаях. Модель выдаёт «жёсткие отказы» по критическим темам выживания, таким как процедуры экстренного восстановления проходимости дыхательных путей, очистка воды, механическое обслуживание и переработка пищи, под предлогом безопасности. Это ограничение проблематично в сценариях, где обращение в экстренные службы невозможно, например во время войны или коллапса энергосети. Комментаторы утверждают, что отказ модели оправдан из-за её ограниченных знаний о мире, намекая, что полагаться на неё в чрезвычайных ситуациях может быть опасно. Некоторые предлагают использовать нецензурированные версии или интегрировать модель с резервной копией Wikipedia для более надёжной информации.Klutzy-Snow8016 подчёркивает ограничения модели Gemma-4-E2B, акцентируя её недостаток всесторонних знаний о мире и потенциальные опасности полагаться на неё в чрезвычайных ситуациях. Они предполагают, что модель может галлюцинировать неверную информацию, что может быть опасно для жизни. Делается практическое предложение: скачать резервную копию Wikipedia и дать модели возможность обращаться к ней, повышая её полезность в критических ситуациях.iliark указывает, что в некоторых случаях модель Gemma-4-E2B даёт правильный совет, например не извлекать осколки из раны, что соответствует медицинским рекомендациям. Это указывает, что хотя у модели могут быть ограничения, она всё же может предложить ценные указания в конкретных сценариях при условии, что совет сверяется с надёжными источниками.Illustrious_Yam9237 выступает против использования LLM вроде Gemma-4-E2B для советов в чрезвычайных ситуациях, предполагая, что хранение соответствующих PDF было бы более надёжным и эффективным решением. Это отражает более широкий скептицизм по поводу практичности и надёжности LLM в ситуациях с высокими ставками, где критична точность.Бенчмарки Gemma 4 26B-A4B GGUF (Активность: 421): Изображение — это диаграмма бенчмарка производительности для моделей Gemma 4 26B-A4B GGUF, фокусирующаяся на средней KL-дивергенции у разных провайдеров. Диаграмма показывает, что Unsloth GGUF находятся на Парето-фронтире, указывая, что они лучшие по сохранению точности после квантизации. Бенчмарки показывают, что модели Unsloth превосходят остальные в 21 из 22 размеров, с обновлениями квантов Q6_K, делающими их более динамичными без необходимости повторного скачивания. Кроме того, вводится новый квант UD-IQ4_NL_XL, помещающийся в 16GB VRAM, предлагающий золотую середину между существующими моделями. Изображение поддерживает акцент текста на эффективности Unsloth в производительности квантизированных моделей. Один комментарий предлагает включить бенчмарки скорости инференса, отмечая сложность из-за разнообразия железа, а другой подчёркивает эффективность UD-IQ2_XXS по сравнению с более крупными моделями от ggml-org.qfox337 поднимает уместный вопрос о включении бенчмарков скорости инференса, отмечая потенциальную вариативность в зависимости от железа. Они спрашивают, значительно ли разные схемы сжатия влияют на производительность, намекая, что бенчмарки могли бы прояснить этот аспект.Far-Low-4705 сравнивает методы квантизации, подчёркивая, что UD-IQ2_XXS эффективнее на 9Gb по сравнению с Q4_K_M от ggml-org на 16Gb. Это намекает на значительное улучшение эффективности размера модели, что может быть критично для деплоя на системах с ограниченными ресурсами.-Ellary- обсуждает производительность разных методов квантизации, отмечая, что хотя Unsloth Qs часто выделяются в бенчмарках, их собственные тесты показывают, что Bartowski Qs работают аналогично и обеспечивают большую стабильность. Это намекает, что результаты бенчмарков могут не полностью отражать нюансы реальной производительности.

3. Обновления и сравнения модели Qwen 3.6

Каждый раз, когда выходит новая модель, старая, разумеется, устаревает (Активность: 1164): Изображение — это мем, иллюстрирующий быстрое устаревание ИИ-моделей, в частности сравнивающий «Gemma4» и «Qwen3.6». Мем с юмором изображает склонность пользователей бросать старые модели в пользу новых, даже если у старых ещё есть ценные применения. Комментарии подчёркивают, что хотя «Qwen3.6» может предпочитаться для определённых задач вроде кодинга, «Gemma4» всё ещё в фаворе для творческого письма и перевода, указывая, что разные модели сильны в разных областях. Комментаторы выражают предпочтение «Gemma4» в задачах творческого письма и перевода, тогда как «Qwen3.6» отмечают за её возможности в кодинге. Также есть беспокойство о надёжности и продолжении поддержки новых моделей вроде «Qwen3.6».Gemma 4 отмечают за её превосходную производительность в задачах творческого письма, пользователи подчёркивают её способность справляться с такими задачами вне конкуренции. Это намекает на специализацию или оптимизацию в её архитектуре или обучающих данных, благоприятствующую творческим результатам.Qwen критикуют за её производительность в задачах перевода, пользователи отмечают, что она уступает другим моделям. Однако её признают за сильные стороны в кодинге и разработке, указывая на возможный фокус на обработке технического языка.Техническая проблема с Qwen подчёркивается в отношении её способности следовать инструкциям. Пользователи сообщают, что после обработки нескольких изображений способность Qwen следовать инструкциям значительно деградирует, приводя к неверным вызовам инструментов и неспособности проверить результаты. Это намекает на потенциальные ограничения в её управлении контекстом или механизмах разбора инструкций.Сравнение для непрофессионалов: Qwen3.6 35b-a3b и Gemma4 26b-a4b-it (Активность: 362): В посте сравниваются две ИИ-модели, Qwen3.6-35B-A3B и Gemma4 26B-A4B-it, работающие на видеокарте с 16GB VRAM с использованием Windows LM Studio с рекомендованными настройками инференса. Модели оцениваются по их производительности в кодинге и общих задачах. Qwen3.6 описывают как «отличника» с высокой энергией, тогда как Gemma4 — это «крепкий хорошист», работающий надёжно. Модели работают с сопоставимой скоростью, но Qwen отмечают за более частое галлюцинирование методов, чем Gemma, которая лучше для сложных промптов и бэкенд-скриптинга. В посте также подчёркивается важность использования правильных системных промптов для раскрытия потенциала Gemma, как продемонстрировано в комментарии пользователя. Комментаторы отмечают, что Qwen3.6 превосходна в программировании и вызове инструментов, тогда как Gemma4 предпочтительнее для общения, ролевой игры и перевода. Идёт дебат о возможностях бэкенда, при этом Qwen галлюцинирует больше, чем Gemma. Некоторые пользователи предполагают, что кастомное дообучение или системные промпты могут значительно улучшить производительность Gemma, особенно во фронтенд-задачах.Sadman782 подчёркивает, что хотя Gemma4 можно улучшить с помощью кастомного дообучения или системных промптов для усиления её фронтенд-возможностей, Qwen3.6 часто галлюцинирует методы, особенно в бэкенд-задачах. Они отмечают, что Gemma4 лучше справляется со сложной разработкой приложений, так как Qwen склонна выдавать ошибки чаще. Это намекает, что Gemma4 может быть надёжнее для замысловатых кодинг-задач, тогда как Qwen3.6 может испытывать трудности с согласованностью бэкенда.Kahvana предоставляет сравнительный анализ, отмечая, что Qwen3.5/3.6 превосходна в программировании и вызове инструментов, тогда как Gemma4 лучше для общения, ролевой игры и задач перевода. Они упоминают, что у обеих моделей есть свои сильные стороны: Qwen больше подходит для технических задач, а Gemma4 более универсальна в языковых задачах. Это указывает на чёткое разделение их оптимальных сценариев использования: Qwen более технически ориентирована, а Gemma4 более универсальна в задачах на основе языка.BigYoSpeck обсуждает эстетические возможности моделей Qwen, отмечая их способность создавать визуально привлекательные дизайны «с изюминкой». Однако они предупреждают, что это не обязательно переводится в лучшее решение задач или следование инструкциям. Они предлагают тестировать модели с уникальными задачами, требующими адаптации за пределами обучающего набора, чтобы по-настоящему оценить их возможности, а не полагаться на типовые задачи, которые могут не полностью раскрыть их сильные стороны.Qwen 3.6 Max Preview только что заработала на сайте Qwen Chat. Сейчас у неё самый высокий балл AA-Intelligence Index среди китайских моделей (52) (Будет ли она опенсорсной?) (Активность: 440): Qwen 3.6 Max выпущена на сайте Qwen Chat и в настоящее время удерживает самый высокий балл AA-Intelligence Index в 52 среди китайских моделей, как сообщает AiBattle. Количество параметров модели предположительно составляет от 600-700B, учитывая, что у предыдущей версии, Qwen 3.6, было 397B параметров. Однако нет указаний на то, что версия Max будет опенсорсной, поскольку исторически модели Max не делались общедоступными. Комментаторы выражают скептицизм по поводу опенсорсинга моделей Max, отмечая, что эти модели обычно недоступны публике. Существует предпочтение меньших моделей, которые можно запускать на потребительском железе, что намекает, что модели Max должны оставаться проприетарными для поддержки выручки компании.Один пользователь рассуждает о количестве параметров модели Qwen 3.6 Max, предполагая, что оно может быть от 600-700B параметров, учитывая, что у предыдущей версии, Qwen 3.6, было 397B параметров. Это указывает на значительное увеличение размера модели, что может повлиять на производительность и требования к ресурсам.Другой пользователь выражает предпочтение меньшим или средним моделям, которые можно запускать на потребительском железе, подчёркивая распространённый компромисс в разработке ИИ между размером модели и доступностью. Они предполагают, что хотя модели max служат движком выручки, опенсорсинг меньших моделей мог бы принести пользу сообществу, делая продвинутый ИИ более доступным.Комментарий отмечает, что крупнейшая модель, которую вероятно опенсорснут, — это модель на 122B, поскольку компания прекратила опенсорсить свои более крупные модели на 397B. Это отражает стратегическое решение держать более крупные модели проприетарными, возможно, для сохранения конкурентного преимущества или из-за ограничений ресурсов на поддержку опенсорсных релизов.

Продолжите чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить читать этот пост и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.