Разработчики нашли способ обойти дорогую текстовую тарификацию нейросети Fable 5 (Claude) от Anthropic: утилита pxpipei кодирует объёмный контекст — системные промпты, документацию инструментов и историю переписки — в PNG-картинки перед отправкой в Claude Code. Изображения тарифицируются по количеству пикселей, а не по числу символов, поэтому длинный контекст обходится заметно дешевле.
В тестах стоимость сессии упала с $42 до $6 — то есть в 7 раз, а по расчётам одного из авторов экономия составляет 59–70%. Fable 5 при этом почти без потерь распознаёт текст на картинках, но у других моделей (Opus 4.7, 4.8, GPT 5.5) метод даёт заметный процент ошибок.
59–70%снижение стоимости запроса к Fable 5
$42 → $6падение стоимости тестовой сессии
≈7%доля ошибок Opus 4.7/4.8 на картиночном контексте
Китайская Z.ai (бывшая Zhipu AI) представила ZCode 3.0 — AI-native среду разработки с автономными агентами, заточенную под собственную модель GLM-5.2i. Приложение доступно для macOS, Windows и Linux и умеет самостоятельно планировать задачи, писать и проверять код, работать с терминалом, браузером и Git, а также помогать с деплоем — метя прямо в Claude Code, OpenAI Codex, Cursor и GitHub Copilot.
GLM-5.2 вышла в июне 2026 года под лицензией MIT и, по тестам Snowflake на 103 задачах, почти сравнялась по качеству с Claude Opus 4.7 — при этом китайские разработчики традиционно давят западных конкурентов ценой.
LongCat-2.0 открыли в open source.
Это MoE-модель на 1,6T параметров с примерно 48B активных, заточенная под агентное программирование и длинный контекст до 1M токенов.
По бенчмаркам:
• 59,5 на SWE-bench Pro
• 70,8 на Terminal-Bench 2.1
• 77,3 на SWE-bench Multilingual
Внутри: sparse attention для длинного контекста, ScMoE для экономной активации экспертов и MOPD для разделения задач между агентными, reasoning и interaction-экспертами.
Модель обучали с нуля на 35T+ токенов. Есть поддержка деплоя на GPU и NPU.
🤖https://modelscope.ai/collections/meituan-longcat/LongCat-20
Ор, на китайских маркетплейсах начали продавать клавиатуру будущего для ВАЙБКОДЕРОВ. В ней всего 4 кнопки и микрофон для диктовки.
А рисовые братья явно знают толк в извращениях 😆
Константин Доронин описал кейс использования команды /goali, при которой AI-агент по подробному плану самостоятельно строит приложение «под ключ», работая сутки и более без остановки. Родион Мостовой прокомментировал этот кейс, предупредив, что даже мощная модель GPT 5.5 Proi не гарантирует качественный результат без тщательной подготовки задачи.
По его мнению, ключевую роль играет этап интервью перед запуском: чем детальнее агенту описана задача, бизнес-контекст и нефункциональные требования (например, профиль нагрузки), тем лучше итог — иначе модель рискует переусложнить или, наоборот, упростить не там, где нужно.
26 часоввремя работы агента над приложением по /goal
Увидел случайно у себя в закладках в Chrome https://www.rdatamining.com/ - думаю ого это ж наверно лет 15 назад было добавлено, когда еще кто-то использовал прекрасный язык R, наверно уже не работает сайт. Кликнул - еще живой. Нишево, исторично, атмосферно 😁 Особенно порадовал раздел про Random Forest
Полезное: Огромный каталог бесплатных API на все случаи жизни.
Более 50 категорий: погода, крипта, финансы, карты, музыка, новости и многое другое.
У каждого API помечено, нужна ли регистрация и насколько все безопасно.
Список находится на Github и постоянно обновляется.
#разное · yt · tg · ig