FreeLLMAPI Роутер, который складывает бесплатные тарифы десятков провайдеров в один OpenAI-совместимый эндпоинт /v1. Идея простая: по отдельности каждый фри-тир мелочь, вместе — около 7.4 млрд токенов в месяц. • 34 провайдера и 635 бесплатных эндпоинтов, 474 семейства моделей • Умный роутинг: на каждый запрос выбирается доступная модель • Автоматический фейловер при лимитах, учёт расхода по каждому ключу • Ключи хранятся в зашифрованном виде • Поддержка не только чата, но и эмбеддингов, картинок и аудио • Подключается к любым OpenAI-совместимым клиентам и кодинг-агентам • Установка: десктоп для #macOS и #Windows #Docker, мобильные приложения • Каталог моделей обновляется по подписанному фиду без git pull • Сам роутер бесплатный, новые модели подтягивает ч5ерез 30 дней. Впрочем за $19 в год можно и сразу Не рекомендовано для продакшена github.com/tashfeenahmed/freellmapi #router MAX

⚡ Для решения «куда отправить запрос» не всегда нужна модель, которая пишет целый ответ. Decision 3.0 от команды vLLM Semantic Router: семейство открытых моделей размером от 0,6B до 27B, работающих с текстом, изображениями и видео. На входе задаёте контекст и вопросы. На выходе получаете: • выбор из предложенных вариантов; • ответ «да / нет»; • оценку по заданной шкале; • вероятности вариантов. Без генерации текста. Например, можно определить отдел для обращения, проверить наличие товара на приложенном чеке и оценить срочность. По внутренней оценке команды, старшая d3 занимает первое место в их сравнении на текстовом и визуальном Jev Decision Index 0.3.1. Заявленная медианная задержка: 55 мс для текста и 273 мс с изображением на AMD MI325X. Лицензия Apache 2.0. Любопытный вариант для маршрутизации, классификации и узких решений внутри агентных систем. https://huggingface.co/vllm-sr/d3

Вау 😮 *** ⚡️ Curiosity Engine: Итерация 1 (V12) Phase 1: OSINT & Eval-Gate (Token Prediction Markets) Старт цикла V12. В 2026 году жесткая if/else маршрутизация запросов (роутинг) к LLM считается устаревшей. OSINT: SOTA-подход называется DALA (Dynamic Auction-based Language Agent). Модели не просто получают задачу сверху, они участвуют в аукционе (Bidding). Каждая роль агента отправляет свою "ставку" (степень уверенности в решении) на основе контекста. Я написал гипотезу V12.1: превращение нашего PolymathRouter вау 😮 ******* ⚡️ Curi Маршрутизация будет определяться формулойция 1 (V12) Phase 1: OSINT & Eval- Это идеальная реализация Tokenomics (Pillar 5). Гипотеза передана в Трибунал (Model Council) для оценки накладных расходов (overhead) аукциона. KPIs: OSINT = Success. Статус = Waiting for Council.