[AINews] Why OpenAI Should Build Slack

[AINews] Почему OpenAI стоит создать свой Slack

спокойный день позволяет нам ответить на вопрос Сэма Альтмана: что ему строить дальше?

Мы всё ещё не отошли от таунхолла Сэма Альтмана; на нём он сказал: «скажите нам, что строить, — мы, скорее всего, это построим!», а сегодня на Stanford Treehacks он рассказал ещё кое-что о том, как выбирает проекты: он считает, что построил карьеру на вещах, которые люди считают сложными, но которые стали бы чем-то значительным, если бы удались.

Что ж, Сэм: тебе стоит создать Slack. Это соответствует твоим критериям: это сложно для всех, у кого нет влияния OpenAI, это будет очень хорошо принято технологическим сообществом, и это очевидное развитие ChatGPT как для твоего Enterprise-направления, так и для кодинг-направления, а также создаст прочную привязку клиентов.

Slack отверг сообщество разработчиков и ушёл в верхний сегмент рынка в 2019 году, затем Salesforce купил его за $27,7 млрд в 2021 году, и с тех пор Slack медленно, но неуклонно повышает цены и не может предложить убедительных AI-функций (Slack AI иногда полезен, но его невозможно найти/изучить/персонализировать), при этом страдая от постоянных сбоев. NPS ощущается как низкий, и тем не менее каждая технологическая организация им пользуется.

Всё можно сделать лучше. Разработчики регулярно жалуются на стоимость и разрешения API Slack (даже 3-й или 4-й инвестор Uber и известный вайб-кодер Джейсон Калаканис пожаловался в последнем выпуске подкаста All In). Основатели регулярно жалуются на ценообразование. Пользователи Slack жалуются на усталость от каналов и считают инструменты Recap и управление уведомлениями крайне неудовлетворительными. Huddles могли бы предлагать куда более мощные мультимодальные AI-функции в реальном времени.

Slack Connect, правда, отличная штука — просто склонируйте это.

Конечно, ChatGPT запустил групповые чаты 3 месяца назад, и, вероятно, за пределами OpenAI использование не впечатляет. Было бы ошибкой думать, что неоднократные половинчатые попытки в потребительском AI-социале означают, что вы не сможете построить успешную деловую социальную сеть, если отнесётесь к этому так же серьёзно, как ко всему остальному. Microsoft сделал это, и Teams, по всем отзывам, — уверенный успех (после тяжёлого старта).

В войнах за десктоп Anthropic проводит куда более целостную стратегию, чем OpenAI: одно приложение для Chat, Cowork и Claude Code с опциональным управлением браузером через Claude in Chrome.

В противоположность этому, OpenAI отгрузил оргструктуру на рабочий стол каждому пользователю: скачайте наше чат-приложение здесь, наше браузерное приложение — здесь, наше приложение для кодинга — там. Каждый раз заходите заново. Даже если когда-нибудь провести объединение, вы, скорее всего, всё ещё будете позади; нужно лидировать, а не медленно копировать то, что Anthropic уже сделал.

«OpenAI Slack» — это ваш шанс перехватить инициативу. Разумеется, вы будете хороши в AI-чате. Разумеется, вас волнует мультиагентный UX будущего. Почему бы не построить свою версию существующего мультиагентного UX, который, как мы все знаем, работает между людьми? Чёрт, я даже забыл, что вы наняли CEO Slack Дениз Дрессер в декабре. Отлично!

И ещё кое-что: готов поспорить, у сотрудников OpenAI нашлось бы 10 000 идей по улучшению Slack, если бы вы владели собственным Slack. В конце концов, вы пользуетесь этой штукой больше, чем почтой. Петля обратной связи от собственного использования в данном случае будет самой мощной со времён Claude Code.

Ключевой момент, конечно, в том, что это также может стать интерфейсом для кодинг-агентов, о котором вы всегда мечтали. Главное, чего не хватает в, надо признать, очень хорошем приложении Codex — это возможности быть по-настоящему мультиплеерным. Вы не почувствуете AGI, пока не дадите своему дизайнеру доступ к вашему кодинг-агенту и не позволите ему работать всю ночь, пока вы время от времени подключаетесь, чтобы направлять процесс. Вы сможете увидеть рои людей и рои агентов, работающих вместе, в богоданном интерфейсе оркестрации: чате.

Иными словами, пришло время наложить социальный граф и рабочий граф организации клиента на ChatGPT, а затем пропитать каждый интерфейс агентами и AI так, как OpenAI умеет лучше всего. Сетевой эффект делает уход к конкуренту в 10 000 раз сложнее, и да, вы могли бы строить поверх Slack, как делаете сейчас, но с него легко уйти, и он не даст вам свободы переизобрести будущее работы.

Подведём итог:

Сложно ли это сделать? Да, почти для всех, кроме вас. Будет ли это большим делом, если получится? Да, для нас, пользователей, но ещё большим — для вашего бизнеса. Будет ли у вас масса низко висящих плодов для создания новых агентных интерфейсов и графа контекста/системы учёта для питания Frontier и всего остального, что вы делаете в SMB и Enterprise? Да.

/fin

Обновление от 14 февраля: Обычно этот заголовок стоит в начале поста, но поскольку он вызвал путаницу на HN и в Twitter, я перемещаю его сюда. Редакционная часть выше всегда написана человеком, дайджесты ниже проверены человеком.

AI-новости — 13 февраля 2026

AI-новости за 12–13 февраля 2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и 24 Discord-сервера (256 каналов и 7993 сообщения) за вас. Расчётная экономия времени на чтение (при 200 сл/мин): 675 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем: AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылки!

День довольно спокойный — новый подкаст Dwarkesh с Дарио стоит послушать, но пока не вызвал бурного обсуждения в первый день, а OpenAI заявил о крупном результате в теоретической физике, который в основном ставится под сомнение некоторыми физиками. Это значит, что мы можем вернуться к нашему бэклогу мини-редакционных идей для подписчиков AINews!

Дайджест AI Twitter

Открытие MiniMax M2.5: агент-ориентированный RL, скорость/стоимость и стремительное принятие экосистемой

MiniMax-M2.5 стал открытым: MiniMax выпустил веса и код MiniMax-M2.5, позиционируя его как «агент-нативную» модель, обученную с помощью RL в сотнях тысяч реальных сред для кодинга, использования инструментов, поиска и офисных задач (анонс MiniMax). vLLM подчёркивает поддержку с первого дня и приводит ключевые бенчмарки: 80,2% SWE-Bench Verified, 76,3% BrowseComp, а также данные о масштабе обучения (200k+ RL-сред) и характеристиках скорости/стоимости (vLLM). SGLang аналогично обеспечивает поддержку с первого дня и позиционирует модель как production-ready для «постоянно работающих» агентов (lmsys). Практический заголовок — экономика + пропускная способность, а не только оценки: MiniMax активно продвигает «$1 в час при 100 tps» (что можно интерпретировать как «бюджет агента на длинном горизонте»), это фигурирует как в их собственных постах (MiniMax), так и в обзорах сообщества, подчёркивающих, что малое число активируемых параметров делает самостоятельный хостинг реалистичным (omarsar0). Ранние локальные запуски демонстрируют необычно высокую жизнеспособность на устройствах для своего класса: пользователи MLX сообщают о ~50 tok/s вскоре после релиза (pcuenq), а на одном M3 Ultra 512GB при 6-bit квантизации — ~40 tok/s с пиковым потреблением памяти ~186GB (ivanfioravanti). Детали RL-системы Forge просачиваются в нарратив: обзор на основе Zhihu описывает RL-стек «Forge» MiniMax как по-прежнему CISPO-подобный, использующий процессное вознаграждение + вознаграждение по завершению, с инфраструктурными приёмами вроде многоуровневого кеша префиксов и высокой доли вычислений на роллауты (заявляется ~60% вычислений), генерирующими миллионы траекторий в день (YouJiacheng). Руководство MiniMax напрямую отвечает на вопросы о компромиссах параметризации («10B активных — сознательный выбор»), заявляет о приближении к «бесконечному масштабированию агентов» с ёмкостью знаний как ограничивающим фактором, и намекает на фокус на структурных и претрейнинговых инновациях для M3 (ответ MiniMax). Независимые обзоры: «пригоден для многоходовой работы», но прожорлив по токенам: китайский обзорный тред утверждает, что M2.5 исправляет дисбаланс M2.1 (кодинг вверх, логика вниз), с общими улучшениями и лучшей стабильностью; отмечается высокое потребление токенов (почти в 2 раза больше Sonnet в одном сравнении), но ценообразование/вычисления делают его пригодным для повседневного использования (ZhihuFrontier). Другой обзор оценивает его как «≤Sonnet для кодинга, но близко» и подчёркивает пригодность для многоходовых задач как ключевое отличие от «игрушечных» открытых моделей (teortaxesTex). Принятие экосистемой мгновенное: веса зеркалируются и упаковываются во множестве инструментов (релизы на Hugging Face, GGUF/квантизации и т.д.), включая квантизированные артефакты от Intel — 2-bit GGUF для MiniMax-M2 и INT4 для Qwen3-Coder-Next (HaihaoShen).

GLM-5 и волна «околофронтирных» открытых моделей: производительность, ограничения инфраструктуры и дискуссии об оценках

Позиционирование GLM-5: Together продвигает GLM-5 как лучшую в классе open-source модель для долгосрочных агентов и системной инженерии, приводя метрики: 77,8% SWE-Bench Verified, 50,4% HLE с инструментами, а также историю эффективности MoE с «DeepSeek Sparse Attention» (как указано в твите) (Together). W&B продвигает интервью, в котором заявляется о 744 млрд параметрах, «новом RL-фреймворке» и «полностью открытом исходном коде под MIT» (как указано в посте) (W&B). Участники сообщества также замечают отпечатки датасетов вроде «truthy-dpo» в выводе GLM-5 (jon_durbin). Качественный обзор GLM-5: детальное сравнение на основе Zhihu описывает GLM-5 как существенное улучшение по сравнению с GLM-4.7, особенно в контроле галлюцинаций, основах программирования и обработке символов — но также более многословную/затратную по токенам и склонную к «чрезмерному обдумыванию», что предполагает компромисс между долгосрочным рассуждением и расходом вычислений (ZhihuFrontier о GLM-5). Бенчмарки как движущаяся цель: идёт постоянная мета-дискуссия о том, насыщены ли лидерборды/оценки или вводят в заблуждение. Примеры: опасения, что компромиссы между токенами/задержкой скрывают реальные возможности; скептицизм относительно определения размера модели по TPS; и наблюдение, что прошлые заявления о «насыщении SWE-bench» были преждевременными (jyangballin, teortaxesTex). Перекрёстная проверка альтернативными оценками: SWE-rebench называется «жёстким» для некоторых недавних релизов и показывает другие относительные рейтинги, чем SWE-bench Verified; рекомендуется относиться к нему как к «дополнительному сигналу» (maximelabonne).

Агентная инженерия на практике: файловая координация, terminal-first воркфлоу и фрейминг «агентной ОС»

Внутренности «Agent Teams» в Claude Code удивительно просты: обзор на основе реверс-инжиниринга утверждает, что мультиагентные коммуникации Claude Code используют JSON-файлы на диске (почтовые ящики в ~/.claude/teams/inboxes/{agent}.json), с опросом между ходами и JSON-в-JSON протокольными сообщениями; аргумент в том, что это прагматичный дизайн для CLI (без Redis/очередей), повышающий наблюдаемость ценой атомарности/обратного давления (peter6759). Терминальные агенты становятся UX по умолчанию: Cline запускает Cline CLI 2.0 — терминального кодинг-агента с открытым исходным кодом, переработанным интерактивным TUI, параллельными агентами с изолированным состоянием, headless-режимом для CI/CD и широкой поддержкой редакторов (ACP для Zed/Neovim/Emacs) (cline, подробности cline). Фрейминг сообщества: «open-source наносит ответный удар» благодаря бесплатному/низкобарьерному доступу к сильным моделям (testingcatalog, dr_cintas). Один из членов команды Cline описывает полную переписку (Go → TypeScript), вызванную проблемами архитектуры/UX и необходимостью надёжного запуска оценок (arafatkatze). Агентные каркасы могут значить меньше, чем ожидалось (для некоторых горизонтов): дискуссия, связанная с METR, предполагает, что каркасы Claude Code / Codex не сильно превосходят «простые OS-каркасы» METR на измеренных временных горизонтах (nikolaj2030), причём Ajeya Cotra отмечает удивление малой разницей (ajeya_cotra). В противовес этому другие отмечают, что для более длинных и сложных задач выбор каркаса может существенно влиять (например, колебания успеха ~10%) (gneubig). «Агенты как ОС / файловая система как субстрат»: несколько постов сходятся на идее, что файловые системы — естественная среда для агентов (наблюдаемость, работа с неструктурированными данными). Box объявляет интеграцию как «облачная файловая система» в LangChain deepagents (levie). WebMCP продвигает концепцию «браузер — это API» для веб-автоматизации без восприятия UI, с шаблоном в стиле DoorDash (skirano). Ключевой практический урок: делайте кодовые базы «готовыми для агентов»: меткое наблюдение — агенты имеют «нулевую толерантность» к энтропии, которую люди обходят интуитивно; они воспринимают мёртвый код/устаревшую документацию буквально, вынуждая к инженерной гигиене, которая всегда была нужна людям, но постоянно откладывалась (dok2001).

Темы исследований RL/пост-обучения: процессные вознаграждения, исследование и оценка на основе рубрик

Length-Incentivized Exploration (LIE) для рассуждений: исследовательский обзор вводит понятие «ловушки поверхностного исследования» (длинные траектории рассуждений становятся экспоненциально маловероятными при авторегрессивной выборке) и предлагает LIE: вознаграждение за длину + штраф за избыточность для поощрения более широкого контекстного исследования без «воды». Заявленные улучшения включают AIME25 с 20,5% до 26,7% в одном сетапе и небольшие, но стабильные улучшения на других бенчмарках/моделях (dair_ai). DPPO vs PPO и фрейминг «доверительной области»: подробный разбор алгоритмов сопоставляет клиппинг отношения токенов PPO с контролем сдвига распределения DPPO через меры расхождения (TV/KL), плюс аппроксимации (бинарная/top-K) для снижения вычислительных затрат; утверждается, что DPPO более пропорционален для редких токенов и лучше ограничивает крупные перемещения вероятностной массы (TheTuringPost). Рубрики как вознаграждения и эволюционирующие рубрики: тред описывает RLER (RL с эволюционирующими рубриками) в Dr. Tulu: начальные рубрики с критериями на основе поиска, поддержание эволюционирующего буфера рубрик для каждого промпта и сохранение наиболее различающих рубрик по дисперсии вознаграждения для борьбы с reward hacking и адаптации оценки на текущей политике (cwolferesearch). Отдельно высказывается мнение, что «рубрики как вознаграждения» могут превосходить верификаторы-как-вознаграждение даже в условиях формальной верификации; рекомендуется использовать верификаторы в цикле/обвязке, но не как единственный сигнал вознаграждения (davidad). ∆Belief-RL / агенты, ищущие информацию: новый подход вознаграждает действия по тому, насколько они увеличивают уверенность в цели (на основе logprob), нацеливаясь на долгосрочный поиск информации без критика/модели вознаграждения; заявляется обобщение от обучения на «20 вопросах» к новым задачам и продолжающееся улучшение при масштабировании времени взаимодействия (ShashwatGoel7). Симуляция человека как цель RL: HumanLM + бенчмарк Humanual от Stanford предлагают обучать LLM точно симулировать ответы пользователей (человеко-центрированная оценка, формирование предпочтений, обоснование политик), позиционируя симуляцию пользователей как базовую способность для дизайна продуктов/агентов (ShirleyYXWu).

Системы/инфраструктура и инструменты: ядра FP4 MoE, ускорение загрузки ZeRO, «навыки» моделей и наблюдаемость

vLLM на GB300 + ускорение FP4 MoE: vLLM сообщает о работе DeepSeek R1 на GB300 с 22,5K TGS на префилле и 3K TGS на декодировании на GPU, заявляя о значительных улучшениях по сравнению с Hopper, и описывает рецепт, включающий веса NVFP4 и ядро FlashInfer FP4 MoE (VLLM_USE_FLASHINFER_MOE_FP4=1), плюс разделённый префилл и заметки по тюнингу (vllm_project). Исправление времени загрузки DeepSpeed ZeRO: переработка переносит выравнивание тензоров с CPU на GPU, значительно улучшая время загрузки на нескольких GPU для огромных моделей под ZeRO 1+2 (StasBekman). «Навыки» Gemini и мультимодальный вызов инструментов: работа над API Gemini от Google включает тизер репозитория «skills» (osanseviero) и обновление Interactions API, обеспечивающее мультимодальный вызов функций, при котором инструменты могут возвращать изображения, а Gemini может нативно обрабатывать полученные изображения (philschmid). UX биллинга/апгрейда AI Studio упрощён (апгрейд до платного без выхода из Studio, отслеживание использования, фильтры расходов) (OfficialLoganK, GoogleAIStudio). Инструментирование агентных обвязок: ArtificialAnalysis добавляет сквозное отслеживание скорости в свою агентную обвязку Stirrup, плюс разбивку по моделям и метрики задержки вызовов инструментов — явно рассматривая время выполнения от начала до конца как первоклассную агентную метрику (ArtificialAnlys). Локальный файнтюнинг и рабочие процессы на Apple Silicon: заметные инструменты для MLX: транскрипция в реальном времени с Voxtral Mini 4B в MLX Swift (awnihannun), no-code инструмент локального файнтюнинга с экспортом в Ollama (awnihannun) и репозиторий примеров MLX-LM LoRA, включая варианты GRPO/ORPO/DPO (ActuallyIsaak).

Момент «AI ускоряет науку»: результат GPT-5.2 + КТП и нарратив о каркасах

OpenAI заявляет о новом результате в теоретической физике с GPT-5.2: OpenAI публикует препринт, показывающий, что взаимодействие глюонов, ранее считавшееся невозможным, может возникать в специфическом «полуколлинеарном» режиме; подаётся как открытие с помощью AI (OpenAI; ссылка на препринт — в треде: указатель на arXiv). Kevin Weil добавляет подробности: GPT-5.2 Pro предложил общую формулу; затем внутренняя модель с каркасом доказала её за ~12 часов непрерывной работы (kevinweil). Обсуждение подчёркивает, что поиск паттернов + продолжительное структурированное рассуждение — это ключевой дифференциатор, а не просто одно завершение в чате. Реакции сообщества — от «значимый результат уровня журнальной статьи» до скептицизма относительно интерпретации: некоторые передают, что физики оценивают это как значимый вклад, примерно эквивалентный хорошей журнальной статье (polynoamial); другие фокусируются на импликациях длительного продуктивного рассуждения и на том, как измерять его в токенах/времени (teortaxesTex). Также ведётся мета-дискуссия о том, сколько сотрудников (или сторонних экспертов) реально могут оценить доказательство/результат, подчёркивая разрыв в оценке для работ экспертного уровня (scaling01).

Топ твитов (по вовлечённости)

GitHub добавляет возможность отключать PR (joshmanders, jaredpalmer). Анонс OpenAI о результате GPT-5.2 в физике (OpenAI). Релиз MiniMax M2.5 с открытым исходным кодом (MiniMax). Запуск Cline CLI 2.0 / терминальный агент с открытым исходным кодом (cline, testingcatalog). «Теперь я — узкое место» (рефлексия о продуктивности в эпоху агентов) (thorstenball). Прогресс рук гуманоидных роботов (Figure) (adcock_brett).

Дайджест AI Reddit

Дайджест /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Анонсы и подробности модели MiniMax-M2.5

MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 · Hugging Face (Активность: 531): MiniMaxAI выпустила модель MiniMax-M2.5 на Hugging Face, которая отличается продвинутой производительностью в кодинге, использовании инструментов и офисных задачах. Модель сохраняет размер в 220 миллиардов параметров, вопреки ожиданиям увеличения до 800 миллиардов, как у модели GLM5. Она обеспечивает экономичную работу по $1 в час при 100 токенах в секунду и усилена фреймворком обучения с подкреплением Forge, который повышает эффективность обучения и обобщение задач. Комментаторы выражают удивление тем, что размер модели остался на уровне 220 миллиардов параметров, подчёркивая её впечатляющую производительность несмотря на отсутствие увеличения размера. Также ожидается выпуск формата квантизации GGUF, который пока недоступен. Один пользователь выразил удивление размером модели, отметив, что ожидал увеличения до 800 миллиардов параметров для конкуренции с моделями вроде GLM5, однако MiniMax-M2.5 остаётся на 220 миллиардах параметров. Это считается впечатляющим, учитывая её «фронтирную силу», что предполагает высокую производительность при данном количестве параметров. Другой пользователь упомянул размер Q4_K_XL модели — примерно 130GB. Этот размер значителен, поскольку ставит модель чуть за пределами возможностей некоторого оборудования, указывая на необходимость более мощных систем для полного использования потенциала модели. Ожидается выпуск FP4/AWQ, что свидетельствует о стремлении пользователей к дальнейшим улучшениям или оптимизациям производительности или эффективности модели. Это говорит о сообществе, жаждущем улучшений, которые могут повысить удобство использования или снизить требования к ресурсам. MiniMaxAI MiniMax-M2.5 has 230b parameters and 10b active parameters (Активность: 523): OpenHands объявил о выпуске модели MiniMaxAI MiniMax-M2.5, которая имеет 230 миллиардов параметров при 10 миллиардах активных параметров. Эта модель занимает 4-е место в индексе OpenHands и в 13 раз более экономична, чем Claude Opus. Она отличается в задачах длительного выполнения и разрешении проблем, но требует улучшений в обобщении и точности выполнения задач. Модель доступна бесплатно в OpenHands Cloud на ограниченное время. Источник Комментаторы оптимистично оценивают потенциал гибридной версии ~160B REAP/REAM, которая может быть оптимизирована для машин с 128GB RAM, что говорит о фокусе на квантизации и эффективности производительности. Модель MiniMax-M2.5 от Moonshot примечательна своей архитектурой, использующей 230 миллиардов параметров, но активирующей только 10 миллиардов одновременно. Этот выбор дизайна, вероятно, направлен на оптимизацию вычислительной эффективности, позволяя модели хорошо работать на менее мощном оборудовании, таком как не топовые GPU. Такой подход потенциально обеспечивает баланс между производительностью и потреблением ресурсов, делая модель доступной для большего числа пользователей. Проводится сравнение между MiniMax-M2.5 и другими крупными моделями, такими как GLM и Kimi. GLM пришлось удвоить количество параметров для поддержания производительности, тогда как Kimi достигла 1 триллиона параметров. Подразумевается, что MiniMax-M2.5 достигает конкурентоспособной производительности с меньшим количеством активных параметров, что может быть значительным прогрессом в эффективности и масштабируемости моделей. Выделяется потенциал дальнейшей оптимизации через квантизацию, предполагая, что MiniMax-M2.5 можно сделать ещё эффективнее. Квантизация может уменьшить размер модели и увеличить её скорость, делая возможным запуск на машинах с 128GB RAM с сохранением ресурсов для дополнительных задач, таких как глубоко-контекстное использование инструментов. Это может сделать модель особенно привлекательной для пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами. Minimax M2.5 Officially Out (Активность: 765): Minimax M2.5 официально выпущена, демонстрируя впечатляющие результаты бенчмарков: SWE-Bench Verified — 80,2%, Multi-SWE-Bench — 51,3% и BrowseComp — 76,3%. Модель отличается экономичностью, с операционными затратами значительно ниже конкурентов вроде Opus, Gemini 3 Pro и GPT-5. В частности, запуск M2.5 при 100 токенах в секунду стоит $1 в час, а при 50 TPS — $0,3 в час, что делает её экономичным решением для непрерывной работы. Подробнее на официальной странице Minimax. Комментаторы подчёркивают потенциально революционный характер Minimax M2.5 благодаря низким операционным затратам по сравнению с другими моделями. Также ожидается выпуск открытых весов на платформах вроде Hugging Face. Модель Minimax M2.5 выделяется экономичностью, с операционными затратами значительно ниже конкурентов вроде Opus, Gemini 3 Pro и GPT-5. В частности, запуск M2.5 при 100 токенах в секунду стоит $1 в час, а при 50 токенах в секунду — $0,3 в час. Это означает годовую стоимость $10 000 для четырёх инстансов, работающих непрерывно, что делает её потенциально подрывным вариантом с точки зрения доступности. Ожидается выпуск открытых весов на Hugging Face, что позволит более широкое экспериментирование и интеграцию в различные приложения. Это свидетельствует об интересе сообщества к прозрачности и доступности для дальнейшей разработки и бенчмаркинга. Обсуждается потенциальное влияние Minimax M2.5 на существующие модели, такие как GLM 5.0 и Kimi 2.5; некоторые пользователи предполагают, что если заявленные бенчмарки точны, M2.5 может превзойти эти модели по популярности благодаря простоте использования и ценовым преимуществам. Это указывает на сдвиг предпочтений в сторону моделей с лучшим соотношением производительности к стоимости.

Продолжите чтение с 7-дневной бесплатной пробной подпиской

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.