Qwen 3.6 27B is the sweet spot for local development или нет? https://quesma.com/blog/qwen-36-is-awesome/ https://news.ycombinator.com/item?id=48721903 Увидел я тут очередной пост про то, как же хорошо гонять локальные модели. Автор запустил модель локально с помощью llama.cpp с квантизацией в 8-bit на Macbook Max M5 120 Gb. И вот я ну никак не могу с этим всем согласиться. Первое, и самое главное, это качество. Qwen неплох, но он намного хуже frontier-level моделей, особенно при квантизации. Я недавно рассказывал как пробовал minimax - ему было очень далеко до клода/кодекса. Кроме того, современная разработка с помощью AI - это про агентов, agentic workflows. Из условно-открытых моделей вроде такое только GLM может. И есть ещё вопрос стоимости. Macbook Max M5 120 Gb стоит несколько тысяч долларов. Это годы подписки на клод/кодекс. Да, можно сказать, что такую мощную машинку можно много для чего использовать. Но так ли это надо? Сомневаюсь. И даже при такой переплате качество будет заметно хуже топовых моделей #ai

От подписчика: Отчет Faros.ai про реальные цифры продуктивности разработки с ИИ. Ну... Не все так однозначно... Это реальные метрики кода от требований до доставки. Выборка – 4000 команд за 2 года, сравнение внутри одних и тех же компаний между кварталом минимального и максимального использования AI. Главные цифры: – Продуктивность отдельного разработчика выросла, но скромно, судя по merge requests. Примерно +16 процентов, а не 10x – При этом скорость доставки релизов упала на 11 процентов. Это системная метрика, она про доставку ценности клиенту – Поток замедлился на каждом шаге. Фича проходит каждый этап на 80–480 процентов дольше – Качество просело резко: дефекты вверх, переоткрытые тикеты вверх, code churn (доля переписанного кода) – аномальные 861 процент Узкое место сместилось в ревью. Стадии Ready for Review и In Review раздулись, а ревью стали пропускать на 31 процент чаще – классическое поведение людей на бутылочном горлышке. Сам Faros пишет прямо: организации генерируют больше кода, чем система способна отревьюить и смержить. Автор гоняет данные через закон Литтла (L = λW). Если лид-тайм и WIP растут быстрее, чем заявленная продуктивность – значит скорость потока на самом деле падает. По его расчётам реальная пропускная способность просела на 8–70 процентов в зависимости от допущений. То есть «продуктивность индивидуального разработчика» и «поток готовых фич» поехали в разные стороны, а платят клиенты именно за второе. Тойота в своё время победила американский автопром фанатичным фокусом на качестве и принципе «не передавай дефект на следующую станцию». Чем позже находишь баг, тем дороже он стоит системе. LLM делают ровно наоборот: впрыскивают больше дефектов на входе и переносят их отлов в ревью, где ловить дороже и хуже. Любопытная деталь: гипотеза «AI усиливает сильных» не подтвердилась. High-performing команды деградируют так же, как все остальные. Тут есть с чем спорить по методологии – это наблюдательное исследование, не причинно-следственное, и автор сам это признаёт. Но направление мне кажется честным и совпадает с тем, что многие из нас чувствуют на практике: индивидуальная скорость растёт, а на уровне организации профита не видно. Главная мысль, productivity не равно value. Локальный разгон одного этапа не двигает систему, если узкое место в другом месте. Если внедряешь AI в команду и не перестраиваешь ревью и QA под возросший объём генерации – ты просто переносишь бутылочное горлышко вниз по потоку и копишь work in progress. И отдельно зацепил тезис про «сначала черновик от LLM, потом доработаю». Автор считает, что это задом наперёд: первый черновик – это и есть твой интеллектуальный вклад, момент, когда ты реально продумываешь структуру. LLM сильна как редактор и спарринг после, а не вместо мышления. С этим скорее согласен - чем больше вложений на первых этапах, тем лучше результат. Короче, уделяйте МАКСИМАЛЬНОЕ внимание требованиям, а не пытайтесь зафигачить 100 фич и отдать все тестировщикам. Источник: https://unessays.substack.com/p/talk-is-cheap

S0419 О солнце, выходящем из облаков 25 июня 2026 | Красная Поляна | 4.19 Сейчас. Я смотрю на солнце, которое закатывается за горы. Возвращаю взгляд на экран ноутбука, где открыта анкета найма на новую должность. Четыре часа назад. Я выхожу на улицу, надеваю солнечные очки и смотрю на высокое солнце в горах. Моя миссия на сегодня, да и целом в MWS Cloud, выполнена. Еще двадцатью минутами ранее. Аплодисменты в зале, затем люди задают вопросы про то, как будут монетизироваться AI-приложения и когда ждать рекламы в выдаче ИИ. Я отвечаю, что уже сейчас 15% пользователей ChatGPT получают рекламу в выдаче. Говорю, что те кто выбрал монетизацию через рекламу, они на стороне корпоративного ИИ, они выбрали одну из двух сторон, о которых я говорил ранее. Еще двадцатью минутами ранее. На сцене, рисую картину будущего, где две стороны будут строить свои искусственные интеллекты. На левой стороне ИИ будет получить деньги от корпораций за то, что он будет выжимать из клиентов все больше денег через новые хитроумные механики манипуляций. На правой стороне, ИИ будет человекоцентричным, он будет получать плату напрямую от человека и он будет взаимодействовать с корпоративным ИИ. И нет, агенты с двух сторон не договорятся, они будут пытаться обойти друг друга и использовать такие механизмы достижения консенсуса, которые нам даже не представляются в общих чертах. И это и будет основой "новой экономики". Еще двадцатью минутами ранее. Мне надевают петличный микрофон. Я смотрю на предыдущего спикера, СЕО ИТ-туроператора. Он завершает свой рассказ о новой платформе для турфирм. Вопрос из зала - а вот у нас стартап и мы строим ИИ, дайте прямой доступ к вашей платформе через API, минуя интерфейсы платформы, это возможно? Волна сомнений на лице спикера, он уходит от вопроса, ссылается на то, что надо подумать, что всё зависит от объема запросов. Вот оно, главное событие дня. В этом простом вопросе из зала - глубокий знак того, что ИИ выходит из облаков и становится самостоятельной сущностью. Знак того, что большая игра между сущностями ИИ началась. Сингулярность грядет.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • OpenAI + Broadcom: чип Jalapeño — ASIC для AI, разработанный за 9 месяцев с помощью нейросетей. • OpenAI запускает серию GPT-5.6 для ограниченной аудитории — Релиз семейства моделей с флагманской версией Sol. 📈 Рост и Оптимизация • Ускорение Gemini Nano на Pixel — Применение Frozen Multi-Token Prediction для работы на мобильных устройствах. • Модели вознаграждения слишком чувствительны — Метод кластеризации наград от Meta для защиты от reward hacking. • Экономический индекс Anthropic за июнь 2026 — Аналитика корреляции вычислительных затрат AI и экономической ценности. • Отчёт о ценах на память от Stanford — Данные о динамике стоимости систем хранения и памяти. 🛠 Инструменты • Recall — Инструмент создания базы знаний и поиска по прочитанному через API. • PrompTessor — Рабочее пространство для генерации, оценки и оптимизации промптов. • Serno — AI-анализ бизнес-решений для поиска противоречий и слепых зон. • Cursor — Редактор кода с функциями автоисправления багов и генерации по инструкциям. • Leapd — Платформа для автоматизированного управления бизнес-процессами 24/7. • ByThen — Сервис для создания видео без участия реальных актеров. • Cocodly — Инструмент для разработки веб- и мобильных приложений с помощью AI. • Qwen Image Agent — Модель с улучшенной генерацией изображений через систему планирования. • Google тестирует коллекции для NotebookLM — Новый функционал для группировки рабочих блокнотов по темам.

✔️ Худший сценарий для США в ИИ-гонке уже не выглядит фантастикой Китай делает ставку не на один прорыв, а на сборку всей ИИ-инфраструктуры внутри страны. Open source здесь не про альтруизм. Это способ быстро набрать пользователей, занять рынок, снизить зависимость от западных API и давить на американские закрытые модели ценой и доступностью. Параллельно Китай тянет модели на свой стек. Huawei-чипы пока сильно уступают NVIDIA, но для Пекина важна не только максимальная производительность на один ускоритель. Важны объём, контроль поставок и возможность разворачивать модели без критической зависимости от США. У Америки проблема не только в конкуренции моделей. Спрос на дата-центры растёт быстрее, чем вводятся новые мощности. Даже если GPU есть, их нужно где-то разместить, охладить и подключить к сети. Следующая волна ИИ требует огромной стабильной генерации и мощной электросети. Китай отвечает на это строительством: солнечные станции, новые энергомощности, атомные проекты. В 2025 году он добавил солнечных мощностей примерно столько, сколько США строили много лет. Риск в том, что Китай может взять масштабом, дешёвым доступом к вычислениям, локальной инфраструктурой и скоростью ввода мощностей. США всё ещё впереди по frontier-моделям, чипам, капиталу и исследовательской экосистеме. Но лидерство становится дороже поддерживать. Если одна сторона упирается в дата-центры и сеть, а другая параллельно строит энергию, железо и open-source-канал распространения, разрыв начинает сжиматься не на уровне красивых демо, а на уровне физической инфраструктуры.

Народная карта бензина собрала почти 2 млн посетителей за три дня. Её навайбкодил один человек Бэкенд кое-как держит нагрузку, но от нормальной монетизации автор отказывается из принципа — пока есть только донаты. На фоне топливного кризиса появился ГдеБЕНЗ: народная карта, на которой водители сами в реальном времени отмечают, где топливо есть, где очередь, где машин мало и куда ехать уже бессмысленно. Логика простая до примитива: любой публичной заправке можно выдать эти четыре статуса, никакой регистрации нет, как и отдельного приложения, карта работает прямо в браузере. Один водитель отметил, что бензин появился, второй подтвердил, третий уточнил марку и очередь — и десятки людей рядом уже понимают, где стоит пытаться заправиться, а где нет. За первые дни ГдеБЕНЗ собрал больше 100 тысяч отметок, 2 тысячи добавленных вручную заправок и 80 тысяч установок карты на главный экран. Я поговорил с его автором Евгением Чудовым: судя по присланным скринам из Яндекс.Метрики, у проекта за трое суток — 1,8 млн уникальных посетителей, 3,5 млн визитов и 13,2 млн просмотров. Для сравнения: за первые двое суток было 812 тысяч уникальных пользователей. То есть сегодня у сервиса плюс миллион аудитории. Чудов — маркетолог и предприниматель, основатель биржи рекламы Marketly в каналах MAX. Он ведёт сетку каналов на 2 млн+ подписчиков, сделал популярного бота автопостинга «Отложка» (им пользуются 30 тысяч+ каналов). Думаю, можно сказать, что он запускался не с нуля — у него уже были готовая дистрибуция, как и привычка строить инструменты самому под себя. ГдеБЕНЗ, по его словам, он придумал в самолёте, по приземлении накидал план — и к вечеру всё работало. Сервис собран с помощью Claude. На вопрос про разработку Чудов ответил лаконично: «Токенов не счесть» — за эти дни он спалил почти два недельных лимита тарифа Claude Max (который даёт x20 к обычным лимитам). Конечно, ГдеБЕНЗ работает не идеально. Первые сутки автор прыгал с сервера на сервер, наращивая мощность по чуть-чуть, чтобы сайт работал — потом увеличил ресурсы кратно, но лаги и недогруз карты у части пользователей остаются. Инфраструктура к такому наплыву готова не была, и это нормально для сервиса, которому всего несколько дней от роду. Монетизировать ГдеБЕНЗ Чудов хочет, но «исключительно полезной рекламой»: говорит, скамеры и чёрная реклама уже набежали, и «лучше уйду в минус, чем буду толкать людям грязь». Пока — только добровольные чаевые на сервера. Самым диким событием за эти дни он назвал то, что криптаны на хайпе уже успели выпустить монету «ГдеБЕНЗ», а он к этому не имел отношения — пришлось публично открещиваться. Отдельная примета — каналы ГдеБЕНЗ в MAX и Telegram уже насчитывают десятки тысяч подписчиков. В MAX их больше, чем в Telegram, что косвенно говорит о реальной популярности в регионах, а не только в столично-питерском пузыре. На вопрос, сколько процентов заправок сейчас сталкиваются с нехваткой, Чудов отвечать отказался — по его словам, его и так подозревают, что проект «чей-то» и сделан не из благих побуждений. В одном из постов от ГдеБЕНЗ подробно развенчивалась конспирология, что проект — это OSINT для поиска объектов для нанесения ударов. Ну и из топливных компаний и регуляторов с ним пока никто не связывался; говорит, был бы рад, если бы написали те же Яндекс Заправки. Нечасто случается, что вот прям резко и массово оказываются нужны такие узкоспециализированные коммуникационные сервисы — а когда такая потребность возникает, с инструментами типа Claude Code одинокий вайбкодер закрывает её быстрее, чем любая корпорация. И дело не только в скорости разработки (хотя в большой компании ты такое за три дня не выкатишь), но и в рисках того, чтобы показывать дефицит в реальном времени — сегодня это может быть социально радиоактивно. Бензин из воздуха ГдеБЕНЗ, конечно, не создаёт. Но честно отвечает на единственный вопрос, который сейчас волнует полстраны: ехать или не стоит.

Magnific Plugin для Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve и Final Cut Pro Еще одна новость от Магнифика. Они вслед за Хиггсами бахнули плагины для монтажек и композа. Не выходя из софта можно делать generate, upscale, relight, reframe, remove background. А также добавлять к видео AI music and voice Упор на том, что все это внутри софта. Нужен аккаунт Магнифика - именно оттуда будут списываться кредиты. Магнифик - это агрегатор моделей, у них свой - только апскейлер (с не очень понятной историей с кодом). Поэтому модели могут использоваться разные. На сайте указана еще поддержка Photoshop and Figma. Все подробности тут: https://www.magnific.com/plugins Пользователи, правда пишут, что пока все сыровато, особенно для Финала и Резолва. И что вроде просто взять кусок на полторы секунды на таймлайне и перегенерить именно эти полторы секунды нельзя. Надо пробовать. @cgevent