Сентябрь в Без инвесторов: о том, как зайти в сезон и не умереть в январе Если ты пилишь или планируешь пилить проект и думаешь запускаться к сезону, прочитай эти 8 постов 👇🏼 01. Сколько на самом деле зарабатывает бутстрап Около 70% микро-SaaS зарабатывают меньше $500/мес (~41.000 ₽). До $1000 MRR в среднем уходит 12–18 месяцев 02. От чего умирают проекты "Кончились деньги" стоит первой причиной (70%), но это следствие. Спрос нельзя купить, зато его можно проверить за выходные 03. LTV:CAC 3:1 - цифра для инвесторов На старте LTV остаётся прогнозом. Считай CAC payback, то есть за сколько месяцев возвращаются деньги, потраченные на привлечение клиента. Здоровый ориентир в посте 04. Что делать вместо рекламы в конце года Иди в сообщества, где уже сидит твоя аудитория, и запускай SEO сейчас: оно созревает 2–3 месяца, как раз к пику 05. Как красиво умереть в январе В 4 квартале продажи B2B-софта растут примерно на 30%, в 1 квартале откатываются на 20–25%. Преждевременное масштабирование убивает до 74% быстрорастущих проектов. Прежде чем скейлить, вычти сезон 06. AI-продукт на волне сезона Удержание выручки (NRR) у AI-native продуктов 48%, у обычного B2B-SaaS 82%. Главный вопрос: сколько подписчиков декабря останется в феврале 07. Дешёвая цена - первые на выход При цене ниже $50/мес за год остаётся 23% выручки, при цене выше $250 остаётся 70%. Перед новым трафиком проверь, не слетают ли списания 08. Выигрывает тот, кто переживёт январь Сезон - это спринт. Фаундеры на фултайме растут в 2,2 раза быстрее тех, кто работает урывками. Время на проект такой же ресурс, как деньги Идти лучше по порядку от 1 до 8 поста: ожидания - спрос - экономика - сезон

Рынок после закрытия - Мосбиржа: 2 277 пунктов (-0,1%); - РТС: 859,3 пункта (-0,3%); - RGBI: 111,2 пункта (-0,1%). ➡️ Индексы в реальном времени 📌 Главное к этому часу 🔶 ОПЕК+ отложила пересмотр оценки нефтедобывающих мощностей на 2027 год, поскольку эскалация вокруг Ирана нарушила планы расширения в регионе. 🔶 Дональд Трамп сообщил, что страны Европы приняли решение высвободить "огромный объем" стратегических запасов дизельного топлива. • Он также объявил о совместном с Южной Кореей проекте по увеличению добычи нефти стоимостью $8,4 млрд. Будущий объем добычи и сроки запуска не названы. 🔶 Еврокомиссия сообщила, что после февральского обострения на Ближнем Востоке газ в Европе подорожал на 140%, а дизельное топливо вдвое. Европейские цены на газ важны для экспортной выручки Новатэка. 🚀 Большая часть СПГ Новатэка продается по контрактам с привязкой к нефти. Скачок европейских газовых котировок не переносится на выручку компании напрямую. 🔶 Правительство России ожидает, что средняя цена поставляемого в Китай российского газа в 2026 году составит $247,9 за тысячу кубометров. 🔶 Убытки российских предприятий за январь–июль 2026 года увеличились на 25% и достигли ₽6,57 трлн. За семь месяцев сальдированная прибыль бизнеса сократилась на 15,7%, составив ₽13,02 трлн . 🔶 Закупки Гохрана драгоценных металлов и камней в 2027-2029 годах составят ₽51,5 млрд ежегодно. В 2025 и 2026 годах лимит находился на уровне ₽38,9 млрд. 🔶 Мосбиржа предлагает разрешить негосударственным пенсионным фондам и страховым компаниям вкладывать средства в секьюритизированные облигации, обеспеченные пулами потребительских кредитов ➡️ ЦБ тем временем закручивает гайки для секьюритизации 🔶 ЦБ установил официальный курс доллара на 3 октября на уровне ₽83,5 (+₽0,2). Евро подешевел до ₽94,3, юань вырос до ₽12,4. ❗️ На этой неделе мы: • рассказали о том, почему упали акции ВИ.РУ; • поговорили с Займером о рынке МФО; • разобрали изменения законов с 1 октября; • обсудили механику аукционов ОФЗ; • обновили табличку с осенними дивидендами. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Накопилось по #minimaxH3 - часть 29 #VAE huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/minimax_h3_lynnreal_light_vae_int8_convrot.safetensors - облегченный VAE int8 от Kijai huggingface.co/speach1sdef178/MiniMax-H3-X2-Detail-VAE - х2-VAE с доп. деталями. Обычный латент сверх бутылочного горлышка деталей не содержит, поэтому режим Detailed для I2V берет ранние фичи энкодера исходника. Модель + нода + воркфлоу huggingface.co/corechan/MiniMax-H3-LightVAE - легкий VAE для H3 #LoRA huggingface.co/pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA - облет для FL2VA: одинаковые первый/последний кадр, камера облетает застывшую сцену по кругу, клип зацикливается. Нужен спец-промпт. Проверен и на 8GB VRAM (4070, 736×576, ~7 мин) huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/tree/main/loras - ELM longlive plug 4-step LoRA от Kijai: сжатие генерации до 4 шагов с минимальной потерей качества huggingface.co/neph1/1980s_scifi_movies_minimax_h3 - LoRA sci-fi 80-х, киберпанковский край жанра. Без триггера huggingface.co/JOKER141/MiniMax-H3-General-Motion-Continuity-Repair - починка непрерывности движения huggingface.co/JOYUNGI/nwpxstyle-h3-lora - Nwpxstyle: теплый пиксель-арт-аниме с жирным контуром и дизерингом. Тренировались на статике, стиль переносится на видео, годится под ретро-катсцены #pixelart huggingface.co/moe-kill/H3-Turbo-Neat - мерж пяти турбо LoRAs в одну 1Gb на 4 шага: четкие детали и свежий легкий вид github.com/tsukino4a/h3-image-edit - skill.md для LLM: H3-иллюстрации — смена черт, костюма, мелкие правки #skill huggingface.co/Alissonerdx/Minimax-H3-ComfyUI/tree/main/loras - #HeadSwap : замена головы, очень хорошо захватывает волосы #workflow #comfyui github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still - Fizgig H3-Still: ноды и воркфлоу для генерации одиночной картинки — рендерится сильно быстрее старого 5-кадрового обхода, можно крутить мегапиксели #t2i #i2i Говорят, H3 отлично генерит картинки youtu.be/A53fIhsyTm8 civitai.red/posts/31291351 - MiniMax H3 REF + Fizgig как Ref2Img/Img2Img: 4096×1536 за минуту (18 шагов, 5060 Ti 16Gb). Понимание пространства и стилей по референсу, быстрее Qwen 2.1 на 2+ референсах github.com/BiggerFishy/comfyui-minimax-h3-studio - простой #characterswap : SAM3 выделяет объект, инверсия цвета в области помогает замене. Сохранение персонажей с описанием civitai.com/models/2973199/minimax-h3-faceswap-with-spectrum-and-sparse-attention - #faceswap + Spectrum и sparse attention github.com/TheBeast-Spec/minimax-h3-comfyui-demo-pack - body-swap: поза из исходного видео, руки источника сохраняются (жест, тон кожи), руки не перегенерируются #prompting github.com/fadetofunk/MiniRef - MiniRef 1.3: форменный помощник Ref2VA-промптов, Windows .NET 9. Персонаж сохраняется в .mrpod github.com/AIMixer/ComfyUI_MiniMaxH3_Director - Director получил ноду Face Refine с поддержкой Semantic Bridge github.com/Adudeguyman/ComfyUI-Fantastic-MiniMaxH3-PromptBuilder - обновление: #RefMods точнее и меньше утечки личности github.com/ssm82/cinematic-video-prompt-h3-plugin - плагин-агент по стандарту Agent Plugins v1 (Microsoft/Google): словарь 700+ кинематографических терминов → H3-промпт модели huggingface.co/hoidhxd/MiniMax-H3-x-Z-Image-hybrid - гибрид 22Gb: Z-Image → FL2VA → Ref2VA, богатые текстуры и заметно лучший звук. Работает на 3060 12Gb, сэмплер стартует ~70 сек, дальше обычная скорость (Turbo+Kitchen+Spectrum, 6–8 шагов) huggingface.co/QuantFunc/Minimax-H3-Quantfunc-4bit - 4-bit квант H3: 23.7 dB PSNR, SM75+, загрузка через ComfyUI-QuantFunc. FL2VA (4 шага) и Ref2VA (8 шагов)

Как мы с дружбаном сэкономили $1800/мес на google cloud В посте про followthrough я показывал, как мы оценивали результаты оптимизации в google cloud —> это была часть работы, которая шла несколько недель. Результат - на 40% снизили затраты на google cloud (см аттач) Собственно, по мотивам сделал скилл - вдруг и вам такое надо :) Главный урок:

Мерить расходы в облаке сложнее, чем их резать o__O.

Идеи-то все известные: выключить простаивающее, уменьшить раздутое, удалить забытое. А вот, к примеру: 1) настроить выгрузку в bigquery, чтобы видеть нормальную детализацию, 2) адекватно замерять простаивающее и неиспользуемое, когда у вас работающая инфрастурктура (тест, стейдж, прод) с вариативной нагрузкой 3) аккуратно накатывать эти изменения, при этом ничего не сломав, и откатывать, если не помогло (см followthrough как раз) В общем, пользуйтесь + скилл предусматривает настройку регулярных чеков - я себе поставил раз в 2 недели: https://github.com/BayramAnnakov/gcp-cost-review

#Нейропрожарка «NOTHING» Автор: @itanya_ai Описание: фильм родился благодаря конкурсу AAIFF (тот самый, который с призами на $2 млн) и его теме «Будущее, в котором хочется жить». Показывать очередные утопичные города будущего мне изначально не хотелось. Мне важно было донести довольно простую мысль: будущее, в котором хочется жить, уже сейчас и во многом зависит от действий каждого из нас. По сюжету героиня получает возможность менять реальность. Но каждая попытка изменить мир приводит ко всё более неожиданным последствиям. Для создания персонажей и локаций я использовала Higgsfield Soul и Recraft, для анимации Seedance 2.5, все треки - Suno, монтаж - Adobe Premiere Pro. Основные трудности были с разработкой сценария. Изначально он был сложнее: было больше изменённых миров, действие выходило за пределы дома - на улицу, в кафе и другие локации. В какой-то момент пришлось реалистично оценить объём работы и сильно сократить сценарий, оставив одну основную локацию и трёх героев, чтобы успеть всё реализовать. По вложениям получилось около 30 000 ₽ (с учётом того, что была возможность пользоваться безлимитом). На сегодняшний день работа вошла в Official Selection двух международных фестивалей - AI ZONE International AI Film Festival и Sparknify Human vs. AI Film Festival. смотреть в качестве: https://youtu.be/Z9KZ4L1vThQ?si=9-iI_FyUoKJNzhOE @cgevent

Сколько электричества сжёг твой вайбкодинг? Решил посчитать, во сколько наша мания обходится в реальном мире, причём не в долларах, а в киловатт-часах. Цифры в счётчике токенов давно лишь просто FOMO. Сразу обломался, поскольку ни Anthropic, ни OpenAI, ни другие лаборатории не раскрывают, сколько энергии уходит на запрос. Google назвал 0,24 Вт·ч на средний промпт в Gemini, Альтман одной фразой в блоге написал про 0,34 Вт·ч на запрос в ChatGPT, и на этом всё. По Claude есть только оценки энтузиастов, самая подробная — у Саймона Коуча: он пересчитал данные Epoch AI через цены Anthropic. Миллион токенов, которые модель пишет сама, тянет примерно на 2 кВт·ч. (сам Коуч честно называет это математикой на салфетке) Но в Claude Code модель больше читает, чем пишет: перед каждым шагом заново листает проект, инструкции и всю переписку. Перечитывание в 50 раз дешевле, так что в среднем выходит около 70 Вт·ч на миллион, получаем: 🔹 1 млн ≈ 0,07 кВт·ч = один чайник 🔹 10 млн ≈ 0,7 кВт·ч — одна стирка 🔹 100 млн ≈ 7 кВт·ч — сутки жизни обычной квартиры в Москве 🔹 1 млрд ≈ 70 кВт·ч — из Москвы в Нижний на электромобиле 🔹 10 млрд ≈ 700 кВт·ч — столько энергии человек съедает за 10 месяцев У меня на счётчике 32 миллиарда токенов, то есть за 4 месяца я наел на все 30. Явно не на дефиците калорий сижу. Правда, если попросить Клода перепроверить по логам, то выйдет 12,9 миллиарда: панель завышает в два с половиной раза, потому что считает одно сообщение по несколько раз. Экоактивистом я от этого точно не стану и кэш чистить не побегу, но теперь представляю, как катаюсь на электромобиле до Нижнего. Делитесь своими результатами и рекордами по токенам в комментариях. Скриньте статистику из Claude и кидайте туда же: посмотрим, кто в канале главная ТЭЦ. Константин Сухачев

BridgeMind сделали бенчмарк, чтобы измерять, не ухудшают ли лаборатории модели после релиза Пользователи чат-ботов и агентов без конца пишут о том, что модели глупеют после своего релиза и/или перед релизом следующей версии. Этот процесс прозвали «нёрф». Так вот BridgeMind выпустили специальный бенч NerfBench, чтобы ловить такие сдвиги. Это работает так: в день релиза модель прогоняют по тестам, и этот результат принимают за 100%. Затем ее периодически тестируют заново, измеряя качество, расход токенов и стоимость задачи. Диапазон 90–110% считается нормальным статистическим разбросом, все что ниже 90% уже помечается как подозрительное. Если модели нужно больше токенов или денег на ту же работу, это тоже считается потерей мощности. Например, многие пользователи сейчас жалуются, что Opus 5.5 стал сильно проседать. И действительно, после очередного замера скор оказался в районе 94% от запуска (да, формально все еще в нормальном диапазоне, но никакие другие модели так не ослабли). В X уже поговаривают, что это означает скорый выход Fable 5.5. Следить за обновлениями бенчмарка можно здесь: https://bridgebench.ai/nerf-bench BridgeMind также пообещали выделить $10 000 на финансирование будущих перепроверок: планируются новые модели и более частые замеры.

Прокачка навыков для решения бизнес-задач В стартапе время — самый ценный ресурс, поэтому навыки нужно развивать целенаправленно, чтобы они сразу приносили результат. Не учитесь ради знаний, а учитесь ради решений конкретных бизнес-задач. Первый способ — обучение через практику. Ставьте перед собой реальные вызовы: запуск маркетинговой кампании, тест продукта, переговоры с партнёрами. Каждое действие превращается в урок, а результат показывает, что работает. Второй способ — обратная связь и наставничество. Найдите опытных предпринимателей или консультантов, которые помогут выявить слабые стороны и подскажут, как их улучшить. Третий способ — микрообучение и системность. Короткие концентрированные сессии знаний по конкретной теме эффективнее долгих теоретических курсов. Фаундерам важно помнить: навыки ценны только тогда, когда они решают реальные проблемы бизнеса. Постоянное обучение, тестирование и адаптация знаний делают стартап более гибким, эффективным и готовым к росту. Фаундер | Бизнес и Стартапы