[AINews] Anthropic @ $19B ARR, Qwen team leaves, Gemini and GPT bump up fast models
Главная новость дня — подтверждение того, что Anthropic достигла $19B ARR, вплотную приблизившись к $20B у OpenAI и сделав цель в $30B к концу 2026 года вполне достижимой. Google выпустила Gemini 3.1 Flash-Lite с регулируемыми «уровнями мышления», ценой $0.25/M input и $1.50/M output, 1432 Elo на LMArena и 86.9% GPQA Diamond. OpenAI развернула GPT-5.3 Instant для всех пользователей ChatGPT, сделав модель менее «нравоучительной» и снизив галлюцинации на 26.8% с поиском, и уже тизерит GPT-5.4. Массовый уход исследователей команды Qwen из Alibaba (включая Justin Lin) из-за внутренней политики назван серьёзным, возможно долгосрочным, ударом по экосистеме открытого ПО. Среди других событий — переход Max Schwarzer из OpenAI в Anthropic, напряжённость Anthropic с Пентагоном вокруг статуса «риска цепочки поставок», а также технические достижения вроде сокращения памяти внимания на 87% при long-context обучении от Together.
[AINews] Anthropic @ $19B ARR, Qwen team leaves, Gemini and GPT bump up fast models
[AINews] Anthropic на $19B ARR, команда Qwen уходит, Gemini и GPT ускоряют свои быстрые модели
a quiet day
спокойный день
AI News for 3/2/2026-3/3/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and 24 Discords (264 channels, and 12765 messages) for you. Estimated reading time saved (at 200wpm): 1137 minutes. 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 02.03.2026–03.03.2026. Мы проверили для вас 12 сабреддитов, 544 Твиттера и 24 Discord (264 канала и 12765 сообщений). Расчётное сэкономленное время на чтение (при 200 слов/мин): 1137 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты email-рассылок!
Probably the most consequential news of today is the confirmation that Anthropic has hit $19B ARR after an extraordinary month in the news and public consciousness, taking it remarkably close to OpenAI’s latest disclosed $20B and making the end of year 2026 target of $30B look comically close in retrospect. If Anthropic does “flip” OpenAI it will certainly be an earth-shattering reorder in the hierarchy that has existed since ChatGPT’s launch.
Вероятно, самая значимая новость сегодня — подтверждение того, что Anthropic достигла $19B ARR после исключительного месяца в новостях и общественном сознании, что приблизило её удивительно близко к последним раскрытым $20B у OpenAI и сделало цель в $30B на конец 2026 года ретроспективно комично близкой. Если Anthropic действительно «обгонит» OpenAI, это, безусловно, станет сокрушительным переустройством иерархии, существующей со времён запуска ChatGPT.
Lots of small notables today - we recommend the delightful sounds of the Gemini 3.1 Flash-Lite demo video which does a more effective job of communicating speed compared to the overall alignment focus of the GPT 5.3 Instant messaging.
Сегодня много мелких заметных событий — мы рекомендуем восхитительные звуки демо-видео Gemini 3.1 Flash-Lite, которое более эффективно доносит идею скорости по сравнению с общим акцентом на alignment в сообщениях о GPT 5.3 Instant.
Finally, the mass departures of many Qwen researchers due to what seems like internal politics is a massive, perhaps lasting, blow to Open Source.
Наконец, массовый уход многих исследователей Qwen из-за того, что выглядит как внутренняя политика, — это масштабный, возможно долгосрочный, удар по Open Source.
AI Twitter Recap
Обзор AI-Твиттера
Gemini 3.1 Flash‑Lite launch: “dynamic thinking levels” + aggressive price/perf
Запуск Gemini 3.1 Flash-Lite: «динамические уровни мышления» + агрессивное соотношение цена/производительность
Gemini 3.1 Flash‑Lite (Preview) shipped as Google’s fastest, most cost-efficient Gemini 3-series endpoint, emphasizing latency and throughput for high-volume workloads. DeepMind’s launch thread positions it as “intelligence at scale” with adjustable thinking levels (dial compute based on task complexity) @GoogleDeepMind, with API rollout via AI Studio / Vertex @Google. Jeff Dean highlighted $0.25/M input and $1.50/M output, 1432 Elo on LMArena, and 86.9% GPQA Diamond alongside 2.5× faster time-to-first-token than Gemini 2.5 Flash @JeffDean; Noam Shazeer echoed the “thinking levels” framing as a product knob for “maximum intelligence, minimal latency” @NoamShazeer; Sundar Pichai amplified the same speed/cost message @sundarpichai.
Third-party benchmarking/positioning: Artificial Analysis reports Flash‑Lite retains a 1M context window, measures >360 output tokens/s and ~5.1s average answer latency, improves their “Intelligence Index” vs 2.5 Flash‑Lite, but pricing increased (blended cost up materially) @ArtificialAnlys. Arena notes Flash‑Lite Preview ranking #36 in Text Arena (1432) and tied around #35 in Code Arena, framed as a strong point on the cost-performance frontier @arena. A recurring community reaction is “Flash‑Lite… very funny Google” due to naming plus rapid cadence @JasonBotterill, and “Google launches models faster than I can finish testing” @matvelloso.
Multimodal angle: Google staff pushed “use Flash‑Lite instead of writing parsers” for text+images+video+audio+PDF ingestion @koraykv, reinforcing Flash‑Lite as a plumbing model for production workflows.
Gemini 3.1 Flash-Lite (Preview) вышел как самая быстрая и экономичная по стоимости точка доступа Gemini серии 3 от Google, с акцентом на задержку и пропускную способность для высоконагруженных рабочих процессов. Тред с анонсом от DeepMind позиционирует его как «интеллект в масштабе» с настраиваемыми уровнями мышления (регулировка вычислений в зависимости от сложности задачи) @GoogleDeepMind, с развёртыванием API через AI Studio / Vertex @Google. Jeff Dean отметил $0.25/M input и $1.50/M output, 1432 Elo на LMArena и 86.9% GPQA Diamond, наряду с в 2.5 раза более быстрым временем до первого токена, чем у Gemini 2.5 Flash @JeffDean; Noam Shazeer повторил формулировку «уровней мышления» как продуктовый рычаг для «максимального интеллекта при минимальной задержке» @NoamShazeer; Sundar Pichai усилил то же сообщение о скорости/стоимости @sundarpichai.Сторонний бенчмаркинг/позиционирование: Artificial Analysis сообщает, что Flash-Lite сохраняет окно контекста 1M, измеряет >360 выходных токенов/с и ~5.1с средней задержки ответа, улучшает их «Intelligence Index» по сравнению с 2.5 Flash-Lite, но цена выросла (смешанная стоимость существенно повысилась) @ArtificialAnlys. Arena отмечает, что Flash-Lite Preview занимает #36 в Text Arena (1432) и примерно #35 в Code Arena, что представлено как сильная точка на фронтире цена-производительность @arena. Повторяющаяся реакция сообщества — «Flash-Lite… очень смешно, Google» из-за нейминга в сочетании с быстрым темпом релизов @JasonBotterill, и «Google выпускает модели быстрее, чем я успеваю закончить их тестировать» @matvelloso.Мультимодальный аспект: сотрудники Google продвигали идею «используйте Flash-Lite вместо написания парсеров» для приёма текста+изображений+видео+аудио+PDF @koraykv, подкрепляя образ Flash-Lite как «сантехнической» модели для производственных рабочих процессов.
OpenAI: GPT‑5.3 Instant rollout + “less preachy” + teased GPT‑5.4
OpenAI: развёртывание GPT-5.3 Instant + «менее нравоучительный» + тизер GPT-5.4
GPT‑5.3 Instant rolled out to all ChatGPT users, explicitly responding to complaints that 5.2 was “too cautious” with “too many caveats.” OpenAI claims improved conversational naturalness, fewer unnecessary refusals/defensive disclaimers, and better search-integrated answers @OpenAI, @nickaturley. OpenAI also states reduced hallucinations: 26.8% better with search and 19.7% without per an internal contributor @aidan_mclau and echoed by staff @christinahkim.
API/Arena exposure: “GPT‑5.3‑chat‑latest” appears in the API per community reporting @scaling01 and is available for side-by-side evals in Text Arena @arena.
GPT‑5.4 teased with a high-engagement “sooner than you Think” post @OpenAI, prompting confusion about sequencing vs “5.3 Thinking and Pro will follow soon” chatter @kimmonismus. Multiple tweets speculate 5.4 is also being used as a news-cycle deflection amid DoD/NSA contract controversy @kimmonismus.
GPT-5.3 Instant развёрнут для всех пользователей ChatGPT, явно отвечая на жалобы на то, что 5.2 был «слишком осторожным» со «слишком большим количеством оговорок». OpenAI заявляет об улучшенной естественности диалога, меньшем числе ненужных отказов/защитных дисклеймеров и более качественных ответах с интеграцией поиска @OpenAI, @nickaturley. OpenAI также заявляет о снижении галлюцинаций: на 26.8% лучше с поиском и на 19.7% без него по словам внутреннего контрибьютора @aidan_mclau, что подтверждено сотрудниками @christinahkim.Доступность в API/Arena: «GPT-5.3-chat-latest» появился в API по сообщениям сообщества @scaling01 и доступен для параллельных оценок в Text Arena @arena.Тизер GPT-5.4 с набравшим высокую вовлечённость постом «раньше, чем вы Думаете» @OpenAI, что вызвало путаницу с очерёдностью на фоне разговоров о том, что «5.3 Thinking и Pro последуют вскоре» @kimmonismus. Множество твитов предполагают, что 5.4 также используется как отвлечение от новостного цикла на фоне споров вокруг контракта с DoD/NSA @kimmonismus.
Alibaba Qwen shock: leadership exits, “Qwen is nothing without its people,” and open-source uncertainty
Шок Alibaba Qwen: уход руководства, «Qwen — ничто без своих людей» и неопределённость с open-source
Key departures: A major thread across the dataset is the exit of Qwen’s tech leadership and senior contributors. Justin Lin’s “stepping down” post triggered widespread reaction @JustinLin610, followed by high-signal confirmations/tributes and then more exits including another leader (“bye qwen, me too”) @huybery and a separate sign-off @kxli_2000. External observers describe this as Alibaba Cloud “kicking out” Qwen’s tech lead @YouJiacheng.
Why it matters technically: Many engineers view Qwen as critical infrastructure for the open model ecosystem—especially <10B and “Pareto frontier” models, plus VLM/OCR derivatives. This is framed as a genuine ecosystem risk if open-weights cadence slows or licensing stance shifts @natolambert, @teortaxesTex, @awnihannun. There’s also immediate speculation on whether Qwen’s OSS posture changes given “popular open models wasn’t enough” @code_star.
Organizational diagnosis: A recurring interpretation is that “unification” under a higher-level Alibaba structure (reporting to CEO) created political pressure around influence/visibility @Xinyu2ML, with broader commentary about big-tech hierarchies punishing “bridges” who build external trust @hxiao.
Despite the turmoil, shipping continues: Qwen 3.5 LoRA fine-tuning guides and low-VRAM training recipes spread quickly (notably Unsloth) @UnslothAI, and GPTQ Int4 weights with vLLM/SGLang support were promoted @Alibaba_Qwen. Community also pushed education/reimplementations around Qwen3.5 @rasbt. The tension is: strong release velocity paired with leadership flight.
Ключевые уходы: основная тема в данных — уход технического руководства и старших контрибьюторов Qwen. Пост Justin Lin об «уходе с должности» вызвал широкую реакцию @JustinLin610, за которым последовали значимые подтверждения/слова признания, а затем и новые уходы, включая ещё одного руководителя («пока, qwen, я тоже») @huybery и отдельное прощание @kxli_2000. Внешние наблюдатели описывают это как «выдавливание» Alibaba Cloud техлида Qwen @YouJiacheng.Почему это технически важно: многие инженеры рассматривают Qwen как критическую инфраструктуру для экосистемы открытых моделей — особенно модели <10B и «фронтира Парето», а также производные VLM/OCR. Это представлено как реальный риск для экосистемы, если темп выпуска открытых весов замедлится или изменится позиция по лицензированию @natolambert, @teortaxesTex, @awnihannun. Также сразу же возникли спекуляции о том, изменится ли OSS-позиция Qwen, учитывая, что «популярных открытых моделей оказалось недостаточно» @code_star.Организационный диагноз: повторяющаяся интерпретация — что «унификация» под более высокоуровневой структурой Alibaba (с подчинением CEO) создала политическое давление вокруг влияния/видимости @Xinyu2ML, наряду с более широкими комментариями о том, что иерархии бигтеха наказывают «мосты» — людей, выстраивающих внешнее доверие @hxiao.Несмотря на турбулентность, выпуски продолжаются: гайды по LoRA-файнтюнингу Qwen 3.5 и рецепты обучения с низким VRAM быстро распространяются (особенно Unsloth) @UnslothAI, и продвигались веса GPTQ Int4 с поддержкой vLLM/SGLang @Alibaba_Qwen. Сообщество также продвигало обучающие материалы/переимплементации вокруг Qwen3.5 @rasbt. Противоречие в том: сильная скорость релизов в сочетании с бегством руководства.
Long-context + training efficiency: making “impossible” context windows practical
Длинный контекст + эффективность обучения: делая «невозможные» окна контекста практичными
87% attention-memory reduction for long-context training: A Together paper highlighted a hybrid of Context Parallelism plus Sequence Parallel-style head chunking, claiming training a 5M context window 8B model on 8×H100 (single node) and cutting attention memory footprint by up to 87% @rronak_. The tweet also calls out a practical gap: most RL post-training for long-context frontier models is still done on only a fraction of the full context due to memory cost.
FlashOptim (Databricks): Open-source optimizer implementations (AdamW/SGD/Lion) that preserve update equivalence while cutting memory—tweet thread announces pip install flashoptim @davisblalock, and MosaicAI summarizes >50% training memory reduction, e.g., bringing AdamW training overhead from ~16 bytes/param down to 7 bytes (or 5 with gradient release) and reducing an example 8B finetune peak from 175 GiB → 113 GiB @DbrxMosaicAI.
Heterogeneous infra for RL: SkyPilot argues RL post-training should split workloads across beefy GPUs (trainer), cheap GPUs (rollouts), and high-memory CPUs (replay buffers); Job Groups provides a single YAML orchestration model with coordinated lifecycle and service discovery @skypilot_org.
Kernel/toolchain gotchas: A CuTeDSL + torch.compile regression report notes ~2.5× slowdown for wrapped kernels (including RMSNorm “Quack” kernels) when made compile-compatible via custom ops—highlighting friction between kernel-level speed and graph compilation requirements @maharshii.
Сокращение памяти внимания на 87% для обучения с длинным контекстом: статья Together описала гибрид Context Parallelism и head-chunking в стиле Sequence Parallel, заявляя об обучении модели 8B с окном контекста 5M на 8×H100 (один узел) и сокращении объёма памяти под внимание до 87% @rronak_. В твите также отмечается практический пробел: большая часть RL post-training для frontier-моделей с длинным контекстом по-прежнему выполняется лишь на доле полного контекста из-за стоимости памяти.FlashOptim (Databricks): open-source реализации оптимизаторов (AdamW/SGD/Lion), сохраняющие эквивалентность обновлений при сокращении памяти — тред анонсирует pip install flashoptim @davisblalock, а MosaicAI резюмирует сокращение памяти при обучении более чем на 50%, например, снижение накладных расходов AdamW с ~16 байт/параметр до 7 байт (или 5 с gradient release) и снижение пикового потребления для примера файнтюна 8B со 175 GiB → 113 GiB @DbrxMosaicAI.Гетерогенная инфраструктура для RL: SkyPilot утверждает, что RL post-training следует разделять между мощными GPU (тренер), дешёвыми GPU (роллауты) и CPU с большим объёмом памяти (replay-буферы); Job Groups предоставляет единую модель оркестрации на YAML со скоординированным жизненным циклом и service discovery @skypilot_org.Подводные камни ядер/тулчейна: отчёт о регрессии CuTeDSL + torch.compile отмечает ~2.5× замедление для обёрнутых ядер (включая RMSNorm-ядра «Quack») при их адаптации под компиляцию через custom ops — что подчёркивает трение между скоростью на уровне ядер и требованиями компиляции графа @maharshii.
Agent engineering reality check: benchmarks vs “real work,” consensus failures, and tooling shifts (MCP, sandboxes, observability)
Проверка реальностью в инженерии агентов: бенчмарки против «реальной работы», провалы консенсуса и сдвиги в инструментарии (MCP, песочницы, observability)
Benchmarks don’t match labor economics: A new database attempts to map agent benchmarks to real-world work distribution, arguing current evaluations overweight math/coding despite most labor/capital being elsewhere @ZhiruoW. This point was boosted as “central problem of AI benchmarking for real work” @emollick. Arena’s Document Arena launch is a direct response: real PDF reasoning side-by-side evals; Claude Opus 4.6 leads (per Arena) @arena.
Multi-agent coordination is fragile: Byzantine consensus games show LLM agent agreement is unreliable even when benign; failures often come from stalls/timeouts more than adversarial corruption, worsening with group size @omarsar0. Complementary work on Theory of Mind + BDI + symbolic verification suggests cognitive “ToM modules” don’t automatically help; gains depend strongly on base model capability @omarsar0.
MCP “dead?” vs MCP expanding: There’s an explicit “MCP is dead?” prompt from DAIR’s Omar @omarsar0, but in the same dataset MCP adoption expands: Notion ships MCP/API support for Meeting Notes (one-liner install via Claude Code) @zachtratar; Cursor ships MCP Apps where agents render interactive UIs inside chat @cursor_ai.
“Kill code review” debate: swyx frames removing human code review as a “Final Boss” of agentic engineering and SDLC inversion @swyx. Counterpoint: thdxr argues that teams “producing this much code” via LLMs may be using them incorrectly; large code volumes create self-defeating codebases and LLMs themselves struggle with the resulting complexity @thdxr.
Sandboxed “computer use” platforms: Perplexity’s “Computer” draws heavy engagement: Srinivas solicits feature requests @AravSrinivas, and Perplexity positions its product as orchestrating many models and embedding directly into apps with a managed secure sandbox (no API key management) @AravSrinivas, @AskPerplexity. Cursor’s cloud agents similarly run in isolated VMs and output merge-ready PRs with artifacts @dl_weekly.
Бенчмарки не соответствуют экономике труда: новая база данных пытается сопоставить бенчмарки агентов с реальным распределением работы, утверждая, что текущие оценки переоценивают математику/кодинг, хотя большая часть труда/капитала находится в других областях @ZhiruoW. Эту мысль усилили как «центральную проблему бенчмаркинга ИИ для реальной работы» @emollick. Запуск Document Arena от Arena — прямой ответ: параллельные оценки реального рассуждения по PDF; Claude Opus 4.6 лидирует (по данным Arena) @arena.Координация мультиагентов хрупка: игры на византийский консенсус показывают, что согласие между LLM-агентами ненадёжно даже когда они доброкачественны; сбои чаще происходят из-за зависаний/таймаутов, чем из-за враждебного искажения, и усугубляются с ростом размера группы @omarsar0. Дополняющая работа по Theory of Mind + BDI + символической верификации показывает, что когнитивные «ToM-модули» не помогают автоматически; выигрыш сильно зависит от способностей базовой модели @omarsar0.MCP «мёртв?» против расширения MCP: есть явный вопрос «MCP мёртв?» от Omar из DAIR @omarsar0, но в тех же данных внедрение MCP расширяется: Notion выпускает поддержку MCP/API для Meeting Notes (установка одной командой через Claude Code) @zachtratar; Cursor выпускает MCP Apps, где агенты отрисовывают интерактивные UI прямо в чате @cursor_ai.Дебаты «убить код-ревью»: swyx представляет устранение человеческого код-ревью как «финального босса» агентной инженерии и инверсии SDLC @swyx. Контраргумент: thdxr утверждает, что команды, «производящие столько кода» через LLM, возможно используют их неправильно; большие объёмы кода создают саморазрушающиеся кодовые базы, и сами LLM испытывают трудности с возникающей сложностью @thdxr.Платформы «использования компьютера» в песочнице: «Computer» от Perplexity вызывает большую вовлечённость: Srinivas собирает запросы на функции @AravSrinivas, а Perplexity позиционирует свой продукт как оркестрацию множества моделей и встраивание прямо в приложения с управляемой защищённой песочницей (без управления API-ключами) @AravSrinivas, @AskPerplexity. Облачные агенты Cursor аналогично работают в изолированных VM и выдают готовые к слиянию PR с артефактами @dl_weekly.
Talent, governance, and trust: Anthropic vs DoD, OpenAI contract scrutiny, and high-profile moves
Таланты, управление и доверие: Anthropic против DoD, проверка контрактов OpenAI и громкие переходы
Max Schwarzer (VP Post-Training at OpenAI) → Anthropic: A major personnel move: Schwarzer announced leaving OpenAI after leading post-training and shipping GPT‑5/5.1/5.2/5.3-Codex, joining Anthropic to return to IC RL research @max_a_schwarzer. This fueled narratives of “big win for Anthropic” @kimmonismus and broader “legends dropping out” anxiety @yacinelearning.
Anthropic vs Pentagon/Palantir tension: Reporting claims DoD threatened to label Anthropic a “supply chain risk,” potentially impacting Palantir’s usage for federal work; Anthropic wants safeguards (mass domestic surveillance + autonomous weapons) @srimuppidi, with additional coverage pointers @aaronpholmes.
OpenAI–DoD / NSA trust crisis: Multiple tweets demand actual contract language, arguing “incidental” surveillance wording historically enabled warrantless domestic surveillance; critics cite PRISM/Upstream and FISA/EO 12333 context @jeremyphoward, and call for independent legal red-teaming rather than “trust us” assurances @sjgadler. This is repeatedly linked to the hypothesis that OpenAI will use model launches to steer the narrative.
Market-share claims: One viral claim states Claude surged from minority share to dominating US business market share vs ChatGPT within a year @Yuchenj_UW. Treat this as directional unless you can validate the underlying dataset, but it reflects perceived momentum: “coding + agents paid off.”
Max Schwarzer (VP Post-Training в OpenAI) → Anthropic: крупный кадровый переход: Schwarzer объявил об уходе из OpenAI после руководства post-training и выпуска GPT-5/5.1/5.2/5.3-Codex, присоединившись к Anthropic, чтобы вернуться к IC-исследованиям RL @max_a_schwarzer. Это подпитало нарративы о «большой победе Anthropic» @kimmonismus и более широкую тревогу о том, что «легенды уходят» @yacinelearning.Напряжённость Anthropic против Пентагона/Palantir: по сообщениям, DoD пригрозило присвоить Anthropic статус «риска цепочки поставок», что потенциально может повлиять на использование Palantir для федеральной работы; Anthropic хочет гарантий (массовая внутренняя слежка + автономное оружие) @srimuppidi, с дополнительными отсылками к публикациям @aaronpholmes.Кризис доверия OpenAI–DoD/NSA: множество твитов требуют фактического текста контракта, утверждая, что формулировка о «непреднамеренной» слежке исторически позволяла внутреннюю слежку без ордера; критики ссылаются на контекст PRISM/Upstream и FISA/EO 12333 @jeremyphoward и призывают к независимому юридическому red-teaming, а не к заверениям «доверьтесь нам» @sjgadler. Это неоднократно связывают с гипотезой, что OpenAI будет использовать запуски моделей, чтобы управлять нарративом.Заявления о доле рынка: одно вирусное заявление гласит, что Claude за год вырос с миноритарной доли до доминирования на рынке бизнес-сегмента США по сравнению с ChatGPT @Yuchenj_UW. Относитесь к этому как к ориентировочному, пока не сможете проверить лежащий в основе набор данных, но это отражает воспринимаемый импульс: «кодинг + агенты окупились».
Top tweets (by engagement, tech-focused)
Топ твиты (по вовлечённости, с техническим фокусом)
GPT‑5.4 teaser: “5.4 sooner than you Think.” @OpenAI
Gemini 3.1 Flash‑Lite launch thread @GoogleDeepMind
GPT‑5.3 Instant rollout + “less preachy” @OpenAI
Qwen leadership departure (“stepping down”) @JustinLin610 and follow-on sign-offs @huybery
Unsloth: Qwen3.5 LoRA with ~5GB VRAM claim + notebook @UnslothAI
Cursor: MCP Apps (interactive UIs inside agent chat) @cursor_ai
Together long-context training memory reduction (up to 87%) @rronak_
Тизер GPT-5.4: «5.4 раньше, чем вы Думаете». @OpenAIТред с запуском Gemini 3.1 Flash-Lite @GoogleDeepMindРазвёртывание GPT-5.3 Instant + «менее нравоучительный» @OpenAIУход руководства Qwen («ухожу с должности») @JustinLin610 и последующие прощания @huyberyUnsloth: Qwen3.5 LoRA с заявленными ~5GB VRAM + ноутбук @UnslothAICursor: MCP Apps (интерактивные UI внутри чата агента) @cursor_aiTogether: сокращение памяти при обучении с длинным контекстом (до 87%) @rronak_
AI Reddit Recap
Обзор AI-Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. Qwen 3.5 Model Releases and Benchmarks
1. Релизы и бенчмарки моделей Qwen 3.5
Qwen 2.5 -> 3 -> 3.5, smallest models. Incredible improvement over the generations. (Activity: 1017): Qwen 3.5 is a notable advancement in the Qwen model series, featuring a 0.8B parameter model that includes a vision encoder, suggesting the language model component is even smaller. This model is part of a trend towards smaller, more efficient models, such as the current smaller MoE (Mixture of Experts) models, which are praised for their performance. Despite its size, Qwen 3.5 has been criticized for factual inaccuracies, such as incorrect information about aircraft engines, highlighting the need for rigorous fact-checking. Commenters highlight the potential of smaller models like Qwen 3.5 to enable personal assistants on local machines, emphasizing their efficiency and accessibility for users with limited GPU resources. However, there is concern over the model’s tendency to hallucinate facts, which could undermine its reliability.
The smaller Qwen models, particularly the MoE (Mixture of Experts) models, are noted for their impressive performance improvements over previous generations. These models are becoming increasingly viable for personal use on local machines, offering significant advancements in efficiency and capability, even at smaller scales.
A user highlights the hallucination issues in Qwen 3.5, pointing out specific factual inaccuracies related to aircraft engine types and configurations. This underscores the importance of fact-checking outputs from AI models, as they can confidently present incorrect information.
The performance of smaller quantized models, such as the 4B model, is praised for its efficiency on less powerful hardware. A user reports achieving 60 tokens per second with 128k context using
llama.cpp, which is considered a significant improvement over older, larger models. This demonstrates the potential for high-performance AI on local, resource-constrained environments.
Qwen 2.5 -> 3 -> 3.5, самые маленькие модели. Невероятный прогресс от поколения к поколению. (Активность: 1017): Qwen 3.5 — заметный шаг вперёд в серии моделей Qwen, включающий модель на 0.8B параметров с vision-энкодером, что говорит о том, что языковой компонент ещё меньше. Эта модель — часть тренда к более компактным и эффективным моделям, таким как нынешние меньшие MoE (Mixture of Experts) модели, которые хвалят за производительность. Несмотря на размер, Qwen 3.5 критикуют за фактические неточности, например, неверную информацию об авиационных двигателях, что подчёркивает необходимость тщательной проверки фактов. Комментаторы отмечают потенциал маленьких моделей вроде Qwen 3.5 для запуска персональных ассистентов на локальных машинах, подчёркивая их эффективность и доступность для пользователей с ограниченными GPU-ресурсами. Однако есть опасения по поводу склонности модели галлюцинировать факты, что может подорвать её надёжность.Меньшие модели Qwen, особенно MoE (Mixture of Experts) модели, отмечаются за впечатляющие улучшения производительности по сравнению с предыдущими поколениями. Эти модели становятся всё более пригодными для личного использования на локальных машинах, предлагая значительный прогресс в эффективности и возможностях даже на меньших масштабах.Один пользователь обращает внимание на проблемы галлюцинаций в Qwen 3.5, указывая на конкретные фактические неточности, связанные с типами и конфигурациями авиационных двигателей. Это подчёркивает важность проверки выводов AI-моделей, поскольку они могут уверенно представлять неверную информацию.Производительность меньших квантованных моделей, таких как модель 4B, хвалят за эффективность на менее мощном железе. Один пользователь сообщает о достижении 60 токенов в секунду со 128k контекста с помощью llama.cpp, что считается значительным улучшением по сравнению со старыми, более крупными моделями. Это демонстрирует потенциал высокопроизводительного AI в локальных средах с ограниченными ресурсами.
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.