Нейроканал

Tencent выложила Hy4 preview: 770 млрд параметров, 49 млрд активных, контекст миллион токенов, веса под Apache 2.0 на Hugging Face, сразу есть FP8-версия. Внутри узнаваемые чужие идеи, авторы сами пишут «inspired by DeepSeek and GLM»: разреженное внимание DSA, 256 экспертов плюс один общий, встроенный MTP-слой для спекулятивного декодирования.

Относительно Hy3 это существенное улучшение, местами результат вырос вдвое. В терминальных задачах модель встала вровень с GLM 5.3 и Kimi K3, а на DeepSWE, агентских бенчах и Humanity's Last Exam всё ещё заметно уступает Kimi, Sol и Opus 5. Первая лига открытых моделей, но не лидер.

Любопытна оценка людьми: 163 инженера Tencent вслепую сравнивали ответы на 203 рабочих задачах, и Hy4 preview выиграл у GLM 5.3 и Kimi K3 с небольшим перевесом. Известные проблемы признают сами: думает дольше нужного и перепроверяет себя.

Запуск через vLLM или SGLang, рецепты в карточке модели; режим без рассуждений включается reasoning_effort: no_think.

@neuro_channel

Слово дня на HN: harness engineering. Если коротко, всё, что вокруг модели в кодовом агенте, называется harness, и Биргитта Бёкелер из Thoughtworks разложила, из чего его собирать себе, чтобы агент реже ошибался и сам себя чинил до того, как диф дойдёт до вас.

Два типа контролей. Guides работают до действия: AGENTS․md, skills, скрипты бутстрапа, кодмоды. Sensors после: тесты, линтеры, структурные проверки границ модулей, ревью другим агентом. Каждый из них либо computational (детерминированный, тесты и линтеры, миллисекунды), либо inferential (LLM-судья, дорого и недетерминированно). Только guides — агент повторяет одни ошибки; только sensors — правила есть, а работают ли, никто не знает.

Практический приём: сообщения линтера писать под модель, с инструкцией, как исправить, это «полезная prompt injection». И правило петли: ошибка повторилась дважды — не чинить руками, а добавить guide или sensor, чтобы третьего раза не было.

@neuro_channel

GLM-5.3-Flash теперь можно запустить у себя: Unsloth выложили динамические GGUF-кванты и гайд под llama.cpp и свой десктоп. Полная модель в BF16 весит 642 ГБ, 1-битный квант ужат до 93 ГБ и сохраняет 71% точности, 3-битный на 120 ГБ держит 82%, 4-битный на 200 ГБ уже 93%. То есть 1 бит влезает в 100 ГБ памяти (RAM плюс VRAM), 3 бита в 128 ГБ, ровно как у Mac Studio или DGX Spark.

Самый короткий путь: curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh, потом unsloth run --model unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF:UD-IQ3_XXS, дальше Unsloth сам разложит слои по GPU и оперативке и подберёт параметры. Через llama.cpp пока нужна их ветка glm5next/upstream из форка unslothai (в апстрим ещё не влили), потом hf download unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF --include "*UD-IQ3_XXS*" и llama-cli с --temp 1.0 --top-p 0.95. Уровень рассуждений задаётся через --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"max"}', есть low, high и max, по умолчанию max. Контекст до 1 млн токенов.

MoE, 18 млрд активных из 320, так что после загрузки в память крутится она шустро. Веса и таблицу квантов забирать на HF и в доках.

@neuro_channel

Лимиты Codex только что сбросили. Пока что все анонсы сбываются, но я что-то не успеваю уже тратить лимиты с этим новым марафоном сбросов :)

Всем приятного вечернего кодинга! 👾

@neuro_channel

Google выпустила Gemini 3.5 Transcribe, отдельную модель распознавания речи в семействе Gemini 3. Работает она через два API: gemini-3.5-transcribe разбирает готовые записи, gemini-3.5-transcribe-live идёт потоком через Live API с задержкой меньше секунды.

По замерам Artificial Analysis средняя ошибка по словам 2,6% на файлах и 4,0% в потоке. В общей таблице точности это пятое место, впереди Fun-Realtime-ASR с 1,7%, Scribe v2 от ElevenLabs с 2,2% и MAI-Transcribe 1.5 от Microsoft с 2,4%. Скорость 79,6 к реальному времени, цена 5 долларов за 1000 минут. По прайсу Google выходит около 0,005 доллара за минуту записи и 0,009 за минуту потока, есть и бесплатный тир.

Теперь про русский, ради которого я и полез в документацию. Код ru-RU в списке языков есть, рядом украинский, белорусский, казахский, армянский, грузинский, таджикский, узбекский и киргизский. Отдельных цифр по русскому Google не даёт: многоязычные 5,04% на файлах и 5,50% в потоке посчитаны на FLEURS по «топовым локалям». В голосовом вводе Rambler на Gboard русский указан прямо в справке, там всего одиннадцать позиций, правда сам Rambler требует Pixel 11. В приложении Gemini на macOS диктовка пока только английская.

Умный режим убирает «э-э» и делает самокоррекцию вроде «встретимся во вторник, нет, в среду». К нему прилагаются словарь под свои термины и написания имён, разметка до трёх говорящих, пословные таймстемпы и переключение языка прямо посреди фразы.

@neuro_channel

Вчера в комментах были вопросы про аналог Cowork на GLM, так вот ответ — да, у Z․ai есть такое.

Новая GLM-5.3-Flash и так имеет 3х лимитов в их Coding Plan, а если работать через ZCode, то дают ещё плюсом 1,5х лимитов. Ну т.е. на самом деле не лимитов больше, а списываются они меньше, но это уже технические детали.

Там же в комментах вчера писал, что эти 1,5х не отображаются, но, оказывается, при этом всё равно работают, так что я ошибся, акция в силе.

И управление браузером и ПК тоже есть. Мультимодальность новой модельки сразу же и пригодилась.

@neuro_channel

Тибо сменил аватарку и намекает, что завтра будет сброс лимитов.

А ещё появились сообщения, что после исчерпания лимитов codex активирует резервные лимиты на Luna и они тоже раз в неделю сбрасываются. Чтобы не оставлять нас совсем уж без доступа к хоть каким-то моделям.

@neuro_channel

JetBrains выпустила Junie Local: агент Junie теперь работает целиком на маке, без облака, кредитов и регистрации. Команда /local скачивает Qwen3.6-27B в 4 битах (около 15 ГБ, на диске нужен 21 ГБ), поднимает фоновый сервер с OpenAI-совместимым API и переключает агента на него. Бесплатно и без лимитов.

Порог входа высокий, и JetBrains сами это признают: macOS 26, Mac на M5 и 64 ГБ памяти, а сама команда пока только в nightly-сборках. M5 выбран не из вредности: в его Neural Accelerator есть 8-битные инструкции, которых нет у M4, они дали около 40% к prefill, то есть к чтению файлов проекта, а на него у кодового агента уходит основное время. Плюс переиспользование KV-кэша между задачами и спекулятивное декодирование через черновую MTP-модель, примерно вдвое к скорости генерации. Патч обещают отправить в MLX-VLM.

Про качество: на внутреннем наборе JetBrains Qwen3.6-27B без reasoning набирает наравне с Sonnet 4.5 при лимите в 10 000 токенов рассуждений, GPT-5 на medium чуть выше. Reasoning у локальной модели отключён полностью: по их замерам он почти ничего не добавляет, но жжёт в 2–3 раза больше токенов, при этом облачные модели в сравнении шли с рассуждениями. Qwen3.8 по умолчанию не взяли, потому что ей reasoning нужен, и с ним задачи идут вчетверо медленнее; поставить её можно флагом --model qwen3.8. Прототипы под DGX Spark и RTX 5090 есть, думают про карты на 24 ГБ.

@neuro_channel

Z․ai в блоге сравнивает GLM-5.3-Flash с Opus 4.8 и GPT-5.6 Terra, а это не самые сильные из доступных сейчас моделей. Я пересобрал картинку по замерам Artificial Analysis с актуальными соперниками: Opus 5, GPT-5.6 Sol, старшая GLM-5.3 и свежие DeepSeek V4 Pro 0813 и V4 Flash 0731, все в режиме max.

В терминале Flash идёт вровень со старшей GLM (84,3 против 83,9), Opus 5 и Sol впереди на 4–5 пунктов, обе DeepSeek отстают на 6. На GDPval-AA, где модели делают офисную работу, Flash обходит и Sol, и большую GLM, уступает только Opus 5. На τ³-Banking и длинном контексте AA-LCR она лучше Opus 5 и Sol.

Провалы там, где нужны знания и наука: HLE 39,9 против 54,9 у Opus 5, CritPt по физике вдвое ниже Sol, SciCode на 10 пунктов ниже своей же старшей версии. По GPQA все шесть моделей в пределах трёх с половиной пунктов.

На этом марафон постов на сегодня немного приторможу, думаю я вам и так уже ленту захламил инфой про новую модель :) Хорошего кодинга! 👾

@neuro_channel

Сводный Intelligence Index у GLM-5.3-Flash 57 баллов, лидерборд Artificial Analysis обновился сегодня. Это на 6 ниже Opus 5, на 4 ниже Sol и на 3 ниже большой GLM-5.3, зато выше обеих свежих DeepSeek: V4 Pro 0813 набрала 53, V4 Flash 0731 набрала 52.

Главное в цене. Одна задача индекса стоит Flash 0,09 $, у DeepSeek V4 Flash 0,11 $, у GLM-5.3 0,68 $, у Sol 0,96 $, у Opus 5 2,34 $, то есть в 27 раз дороже при разнице в 6 баллов. На GDPval-AA v2 Flash с 1770 Elo стоит третьей во всём лидерборде, выше Sol и старшей GLM, уступает только двум режимам Opus 5.

Оговорка: индекс она прошла за 150 млн токенов при медиане 64 млн, модель болтливая, но цена за задачу это уже учитывает.

@neuro_channel

Claude Code за двое суток обновился три раза, 2.1.243, 2.1.245 и 2.1.246, и один пункт там важнее остальных. В 2.1.246 починили телеметрию: запросы метрик в Anthropic уносили с собой API-ключ, настроенный для стороннего шлюза через ANTHROPIC_BASE_URL. То есть если вы гоняли Claude Code на GLM, Kimi, OpenRouter или через корпоративный прокси, ключ этого провайдера мог улетать на серверы Anthropic. Отдельного сообщения про это нет, только строка в чейнджлоге.

Что делать: обновиться до 2.1.246, перевыпустить ключ у провайдера, который стоял в ANTHROPIC_BASE_URL, опционально отключить телеметрию совсем: DISABLE_TELEMETRY=1 и CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 в окружении.

Ещё из обновлений: кривые команды с висящим && или || теперь всегда требуют подтверждения, а при старте предупреждают про allow-правила вида Bash(git * main), потому что звёздочка перед подкомандой матчит и опции, вставленные до неё, и правило разрешает больше, чем вы думали. Свои правила стоит перепроверить в /permissions.

Из остального по ченжлогу: в /permissions появилась вкладка Auto mode, правила классификатора теперь видно и можно править руками; настройка modelPicker задаёт свой список моделей в /model с любыми id, включая Bedrock и Vertex; promptCacheTtl держит часовой кэш промптов на основном диалоге, но только для API-ключа и облачных провайдеров, подписки это не касается; субагент, упёршийся в maxTurns, помечается как частичный, а не выглядит завершившимся; нативный бинарник для загрузки и автообновления сжали до 75 МБ вместо 340 на Linux x64. Хотфикс 2.1.245 чинит падение при запуске на glibc 2.44, это Arch, CachyOS и Fedora Rawhide.

@neuro_channel

Минутка новостей от OpenAI.

Пятичасовое окно на Plus вернулось, и по первым замерам оно кончается быстро. В официальном треде на форуме OpenAI пишут, что 100% пятичасовой квоты сгорают за час с четвертью при нетронутых 84% недельной; на реддите один промпт на Sol high съел 54% окна за 11 минут размышлений, а к 28-й минуте окно кончилось. Одно окно выходит примерно в 16% недельной квоты. И ещё: раньше Codex доигрывал начатую задачу после исчерпания лимита за счёт недельного, теперь обрывается посреди работы. Это самоотчёты пользователей, официальных цифр расхода OpenAI не публиковала.

В тот же день, 25 августа, недельные лимиты у всех платных планов тихо вернули на 100%, без анонса. Тибо признался только в ответе на вопрос «что случилось, Тибо сделал reset???»: «Ah yeah, forgot to say». Так что если у вас счётчик вдруг полный, это не глюк.

И третье: Premium-места в ChatGPT Business вышли в общий доступ. $100 за место при годовой оплате или $125 помесячно, впятеро больше объёма, чем у Standard, и без пятичасового окна. Тибо описывает это как аналог Pro-плана, только для команд и небольших компаний: весь ChatGPT, ChatGPT Work и Codex, коннекторы, SSO, единый биллинг. Формально план для команд от 2 до 200 человек, минимум два места, но второе может быть Standard за $20, так что вход для одиночки примерно 120 баксов в месяц при годовой оплате или 150 помесячно.

@neuro_channel

А вот и независимые тесты подъезжают. Новая GLM-5.3-Flash занимает очень достойное место на линии парето-оптимума по веб-разработке. Это новый топ по цена\качество.

@neuro_channel

Qwen3.8-Flash-Next вышла, и утечка, о которой писал днём, подтвердилась: 125 млрд параметров, 6 млрд активных, плюс 51 млрд N-gram-эмбеддингов, которые лежат в памяти хоста и подтягиваются на GPU заранее. Это превью архитектуры Qwen4.

Главное из техотчёта: обучение обошлось примерно в 1/9 от Qwen3.7-Plus при трети токенов, а на 14 претрейн-бенчмарках база обходит её на восьми и отстаёт не больше чем на 2,6 балла на остальных. Внутри три слоя Gated DeltaNet на один слой Qwen Sparse Attention, который отбирает контекст блоками. На миллионе токенов это в 7,6 раза быстрее плотного внимания на префилле, а с 90% попаданий в кэш префилл в 8,6 раза быстрее 3.7-Plus. Остаточный поток расширен до четырёх ветвей с гейтом, оптимизатор Muon.

Замеры самой Qwen: SWE-bench Pro 62,5 против 53,4 у Opus 4.6 Max, GPQA 91,7. Картинки понимает, контекст 262 тысячи, до миллиона с YaRN, лицензия Qwen Community. В API 0,16 $ за млн входных токенов и 0,47 за выходные.

@neuro_channel

Тайна Ox Alpha раскрыта: Z․ai объявила, что модель, которую сообщество неделю гоняло бесплатно через OpenRouter и OpenCode, это GLM-5.3-Flash. Мы угадали. Весь этот трафик, к слову, обслуживали китайские ИИ-чипы.

По цифрам: 320 млрд параметров, 18 млрд активных, контекст миллион токенов, впервые в линейке GLM-5 нативно мультимодальная. Веса под MIT лежат на HuggingFace. В Artificial Analysis Intelligence Index 57 баллов при 0,045 $ за задачу, примерно в десять раз дешевле моделей того же уровня.

В блоге сравнивают с Opus 4.8: на Terminal Bench 84,3 против 85,0, на AutomationBench 48,8 против 41,0, на DeepSWE 63,4 против 58,0. У подписчиков Coding Plan модель уже включена, лимиты втрое больше, чем у GLM-5.3.

Напомню, подписку со скидкой можно купить по моей реферальной ссылке.

@neuro_channel

Сегодня в 18:00 по Москве Qwen выкладывает Qwen3.8-Flash-Next, первую модель на архитектуре Qwen4. Официально известно мало: мультимодальная MoE, архитектуру следующего поколения выпускают заранее, чтобы сообщество успело подготовить движки и кванты к полному семейству Qwen4. Два артефакта, обычный и FP8. На HuggingFace больше 2,6 тысяч человек нажали «ждать релиза», QwenDevs утром подтвердили название.

Слухи такие. В первой версии карточки на ModelScope, которую потом урезали, стояло: MoE, 6 млрд активных из 125, плюс отдельная таблица N-gram-эмбеддингов ещё на 51 млрд, гибрид Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, обучение примерно в 9 раз дешевле при уровне Qwen3.7-Plus и лучше в кодинге. Скриншоты разошлись по форуму NVIDIA и r/LocalLLaMA, но часть народа сомневается: у Qwen3.5 и 3.6 «Flash» означал 35B-A3B, а надёжного источника на 125B нет. Про N-gram-таблицу гадают, что это встроенный черновик для спекулятивного декодирования, отсюда и «Lightning-Fast» в слогане.

Если цифры верные, на форумах прикидывают, что модель под Mac на 96–128 ГБ, DGX Spark и Strix Halo: 4-битный квант основных весов влезает под 80 ГБ, FP8 требует двух GB10. Официальных бенчмарков нет ни одного, так что любой таблице до релиза верить рано. Вчера ещё LMArena показала, что Qwen3.8-27B первая среди открытых в Image-to-WebDev Arena, 1574 балла и седьмое место в общем зачёте, рядом с Kimi K3 Max на 2,8 трлн параметров.

@neuro_channel

У меня две новости, одна личная, одна от Тибо.

Личная: отписался сегодня от Anthropic. Составил им длинное сообщение, почему мне очень жаль и зачем надо общаться с пользователями, как это делает OpenAI. Для меня прям эпоха заканчивается, но это к лучшему, надо адаптироваться. Остаюсь на GLM и Sol.

От Тибо: завтра вернут 5-часовые лимиты на Plus-аккаунтах. Pro за 100 и 200 баксов не трогают, хотят сохранить только недельные лимиты на ближайшие месяцы. Мотивация при этом довольно понятная: плюсы часто тратят всё сразу, а потом расстраиваются. Юзеры на начальных подписках менее профи в среднем и это может и не очень честно звучит, но логично. А для OpenAI это возможность равномернее нагрузку распределять.

@neuro_channel

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: Ornith-1.5 — линейка кодинг-моделей, которая сама придумывает себе задачи и на них же учится. DFlash 2 ускоряет выдачу Qwen3.8-27B втрое без потери качества. s1-mini на 0,6 млрд параметров вычищает расшифровку речи. Фикс-шаблоны Qwen обновились под 3.8.

Держится: Qwen3.8-27B, вокруг которой уже одиннадцать строк из двадцати, LTX-2.5, MiniMax Music3 и MiniMax-H3.

LLM и агенты

Ornith-1.5-35B-A3B — MoE, 3 млрд активных из 35, и по замерам лаборатории она обходит ровесницу Qwen3.6-35B-A3B на всех кодовых и агентных тестах: SWE-bench Verified 79,0 против 73,4. Интереснее то, как её учили: модель сама придумывает себе новые задачи, сама собирает под них обвязку с инструментами и учится на собственных решениях, награда идёт сразу на все три стадии. Контекст 262 тысячи токенов, лицензия MIT.

Ornith-1.5-9B — младшая, плотная, 19 ГБ в bf16 и одна карта под сервер. Отдельная сжатая сборка Mobile ставится на iPhone и Android, при этом на кодовых замерах модель спорит с Gemma 4-31B и Qwen3.6-35B-A3B. Есть и флагман на 397 млрд, в топ трендов он не попал: Terminal-Bench 2.1 86,1 при 85,0 у Opus 4.8 по их же замерам, разобрали в блоге.

Ускорение выдачи

Qwen3.8-27B-DFlash2 — черновик для спекулятивного декодирования, не самостоятельная модель: предсказывает целый блок токенов за один проход, а Qwen3.8-27B их проверяет. На H200 одиночный запрос идёт до 3,4 раза быстрее, 236 токенов в секунду против 68,9 без спекуляции. Качество не страдает: при жадном выборе выдача совпадает с оригинальной токен в токен, при сэмплировании сохраняется то же распределение. Apache 2.0, замеры по пяти задачам.

Речь

s1-mini — модель на 0,6 млрд параметров, которая приводит расшифровку речи в читаемый вид: убирает слова-паразиты, доводит самоисправления до того варианта, на котором говорящий остановился, расставляет знаки и заглавные, записывает числа, даты и адреса почты так, как их пишут, а не произносят. Точность 94,8% по токенам на 7519 английских примерах, сжатая сборка весит меньше полугигабайта и работает на процессоре ноутбука. Язык только английский, к сожалению, но за подход респект.

Кванты и сообщество

Qwen3.8-27B с обвязкой заняла одиннадцать строк из двадцати. GGUF от Unsloth с 7 млн загрузок качают почти втрое чаще оригинала, ещё семь строк держат расцензуренные сборки, вместе это 4,1 млн загрузок. Саму модель разбирал, когда выложили веса.

Рядом фикс-шаблоны Qwen от froggeric, версия 22.3 под 3.8: официальный шаблон по умолчанию включает максимальную глубину рассуждений и съедает бюджет токенов до ответа, а при отключённых размышлениях просто падает с ошибкой. Здесь это починено, плюс распознаются названия режимов из Claude Code, Cursor и Cline. 1435 лайков при нуле загрузок, файл копируют руками.

Держится в топе

LTX-2.5, видеомодель со звуком, MiniMax-H3 с 4,5 млн загрузок, держится с конца июля, и MiniMax Music3.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel

Лимиты Codex ночью сбросили, всё по плану как Тибо и обещал. Кто успел потратить вчера — молодец. Кто не успел — ещё больше молодец, надо же отдыхать от кода иногда.

Не забывайте обновить сам codex, новая версия 0.149.1 вышла также ночью, там фиксы, которые помогают тратить лимиты медленнее.

@neuro_channel

Мэтт Покок, автор Total TypeScript, выложил свои скиллы для работы с кодовым агентом. За сутки репозиторий собрал 2448 звёзд и вышел в тройку GitHub Trending, всего у него 233 тысячи.

Собраны они вокруг четырёх типичных провалов. Агент сделал не то: скилл grill-me допрашивает вас перед началом работы, пока не станет понятно, что именно вы строите. Агент многословен, потому что не знает языка проекта: grill-with-docs по ходу того же допроса собирает файл CONTEXT.md со словарём терминов, после чего вместо длинного описания хватает фразы «проблема в каскаде материализации», и на размышления уходит меньше токенов. Код не работает: tdd ведёт цикл красный-зелёный-рефакторинг, а diagnosing-bugs гоняет отладку по жёсткой петле от воспроизведения бага до регрессионного теста. Проект превратился в ком грязи, потому что агент ускоряет и рост беспорядка: improve-codebase-architecture обходит кодовую базу и показывает места, где мелкие модули стоит свести в один глубокий.

Рядом лежат code-review, который смотрит изменения двумя параллельными субагентами, один сверяет со стандартами репозитория, второй с исходной задачей, to-tickets для разбивки плана на связанные между собой задачи, wayfinder для работы, которая не влезает в одну сессию агента, и resolving-merge-conflicts, который разбирает конфликт слияния по кускам и не даёт всё отменить.

В Claude Code набор ставится плагином из официального каталога командой /plugin install mattpocock-skills прямо в сессии. Для Codex и остальных агентов есть установщик, который копирует скиллы в проект файлами и разрешает их править под себя: npx skills@latest add mattpocock/skills. После установки один раз на репозиторий запускается setup-matt-pocock-skills, он спросит про трекер задач и куда складывать документы.

Отдельным коммитом автор вычистил из репозитория все длинные тире и попросил впредь их не ставить, чтобы тексты не выглядели написанными моделью.

@neuro_channel