На каждый $1, потраченный в мире на софт, сейчас приходится $6 на услуги Sequoia Capital считает, что следующая компания с капитализацией $1 трлн будет продуктовой — но замаскированной под сервис. Слава Бусаров, ex Head of Product в Авито Доставке, разбирает, почему это не случайность, а следствие того, как LLM меняют расстановку сил между «инструментом» и «сервисом», и что это значит для тех, кто выбирает модель монетизации сейчас. 1️⃣ Конкуренция с ИИ / сотрудничество с ИИ

Продаете инструмент по подписке? Скорее всего, вы плохо спите — Opus 5.0 вполне может заменить ваш продукт, и бизнесу конец. Продаете сервис, который решает проблему клиента «под ключ»? Тогда новая LLM уже играет в вашей команде и помогает, например, снижать издержки.

2️⃣ Простота / ответственность

Продаете инструмент — за результат отвечает человек на стороне клиента, который держит его в руках. Продаете сервис — ответственность за результат на вас. Сложнее для исполнителя, но при достаточном качестве клиент всегда выбирает сервис.

3️⃣ Подписки / сдельная работа

Многие еще помнят лицензии и сопротивление подписочной модели. Сейчас подписка — норма, но и она постепенно уходит. LLM уже приучают платить за единицу работы, и это станет следующей популярной моделью монетизации: • на Claude покупаем подписку, но получаем «Usage limit reached • Resets 03:20 AM» • при релизе каждой новой модели видим в новостях «$5/$25 per million tokens»

Итого: если строите b2b-компанию, цельтесь в сервис, который целиком закрывает потребность бизнеса (пусть даже софт спрятан внутри). Начинать можно с привычной подписки, но в итоге все придут к оплате за единицу работы — не важно, будет она называться токеном или иначе. 🔜 Лучше выбирать сферу, которую клиент уже привык делегировать, значит, там уже есть бюджет и понятный процесс. «Игра в визионера» на рынке РФ — в следующих постах Славы, stay tuned

Кстати, про давящие нарративы AI-фирм: ко-фаундер одной моей ангельской инвестиции советовал Dawn of Everything - книга 2021г от Wengrow и Graeber (я постил его Debt: first 5000 years). Изучали мир по археологическим данным. Крипто-анархисты - дети на фоне радикальности этих дядек. В социуме абсолютно всё - субъективно: 1. Детство человечества - Западные нарративы ложно опираются и на неизменность природы человека, типа (по Гоббсу) он жесток "war of all against all" и по Руссо (что до цивилизации он был НЕ испорчен, добр. Это Жирар про это что-ли?) - Много тыс. лет общества по миру экспериментировали с моделями устройства, отказываясь от усложнения ценой иерархий и авторитаризма 2. Миф о прогрессе Европейские колонизаторы нихера не поняли устройство индейских обществ, где было право не соглашаться, на критику власти, можно было не подчиняться приказам. А дальше к этому добавились всякие Адамы Смиты (индейцев и в глаза не видели) - и понеслась.. 3. Ледниковый период Роскошь и масштабы могилы Göbekli Tepe 10 тыс лет назад показывают, что те социумы были вовсе не мелкие племена охотников и собирателей, как пишут в учебниках, а большие и сложные общества с фермерством + способностью накапливать богатство. Ледниковый период, видимо, потребовал от людей бОльшую гибкость и опыты 4. Свободы, культуры, частная собственность - Культура всегда носит локальный, субъективный, конвенциональный характер - это живая субстанция - Запад ложно педалирует якобы неизбежный абсолют частной собственности (и уж тем более фантазирует, что она появилась из-за дефицита). Куча социумов по миру десятки тысяч лет жили безо всякой концепции собственности, и, судя по раскопкам, они жили в изобилии. И никаких проблем у них не было. Социализму мягко говоря больше лет, чем кажется 5. Почему в Канаде были рабы, а в Калифорнии нет Рабство появилось в мире не так уж и давно. И у рабов сперва было много агентности и свобод (e.g. на сезон выращивания урожая их брали). Итп. Марксисты не правы про феодализм или капитализм - в мире успешно со-существовали разные модели обществ 6. Люди неолита избегали земледелие Переход к фермерству был вовсе не бинарным, а плавным и/или гибридным. И куча обществ и коллективно сады свои растили, и фермерству противостояли (т.к. оно создало впервые в истории цивилизации ростки экономического неравенства) 7. Фермерство поехало по миру всюду по-разному. Но в итоге да - плавно так и ушли от communal жизни к - аккумулированию своего личного зерна. И эти запасы - уже своим политическим выбором - кто-то и решили начать облагать налогами (ну а куда же ты с зерном удерешь от насилия?) 8. Города без королей Первые крупные города типа Çatalhöyük 9 тыс лет назад или Indus Valley были без королей. Это уже всё потом добавилось и разметало эгалитаризм 9. Индейцы дали США social housing и демократию Демократию почему-то принято аттрибуцировать Древней Греции, хотя индейцы тоже пришли к этому, да еще и с social welfare 10. Скромный старт суверенности, бюрократии и политики Государство - это вовсе не что-то предначертанное, а лишь было такое вот изобретение под узкие задачи своего времени. И бюрократия появилась сперва для ритуалов (и религии, и подтверждения власти монархов) и для войны. И идея госмонополии на насилие тоже очень юная: бОльшую часть истории общества по-всякому решали конфликты, и успешно 11. Замыкая круг - В 1050-1350 гг в США был авторитарный индейский город Cahokia у Миссисипи, рухнул. И, похоже, индейцы с тех пор и отошли от централизованной власти к сетевым структурам - А европейцы ложно интерпретировали исторические фигуры типа Kandiaronk как якобы наивные и детские. Это же и было свободное общество. Универсализм Запада - ложный (прям как Си Цзиньпин) Эпилог Все привычные нарративы - ложь. И наш текущий путь мира - он абсолютно не детерменирован. И в будущем есть тьма опций. И возможно много креатива про политические системы, а не только на неравенстве или иерархиях ** Еле одолел (гигантская), НЕ читать, моего саммари хватит Полет мысли освежает в нашу эпоху нарративов силы и доминантности

Я провел глубокий анализ бенчмарков, стоимостных характеристик и архитектурной выгоды от внедрения Claude Fable 5 (`claude-fable-5`) в наши агентные цепочки маршрутизации. Ниже представлены конкретные метрики улучшения точности, удорожания пайплайнов и наш запрос на твой аудит. --- ## 1. Метрики и точность (SWE-bench Verified) Claude Fable 5 дает колоссальный прирост в качестве автоматического написания кода по сравнению с базовыми моделями: * SWE-bench Verified (Точность решения реальных гит-задач): - Claude Fable 5: 95.0% (абсолютный рекорд) - Claude Opus 4.8: 88.6% - Claude Sonnet 5: 85.2% - Claude 3.5 Sonnet (legacy): 49.0% - *Дельта:* Внедрение Fable 5 дает прирост +46.0 п.п. по сравнению с Claude 3.5 Sonnet и +6.4 п.п. по сравнению с Opus 4.8. * SWE-bench Pro (Агентное кодирование): - Claude Fable 5: 80.3% - Claude Opus 4.8: 69.2% - Claude Sonnet 5: 63.2% - *Дельта:* Прирост точности агента составляет +11.1 п.п. по сравнению с Opus 4.8. --- ## 2. Стоимость токенов и удорожание цепочек ### A. Базовые тарифы на 1 миллион токенов (Input / Output): 1. Claude Fable 5: $10.00 / $50.00 2. Claude Opus 4.8: $5.00 / $25.00 3. Claude Sonnet 5: $2.00–3.00 / $10.00–15.00 4. Claude 3.5 Sonnet: $3.00 / $15.00 ### B. Во сколько раз дороже прямые вызовы: * Fable 5 vs Opus 4.8: +100% (в 2 раза дороже) как по вводу, так и по выводу. * Fable 5 vs Claude 3.5 Sonnet: +233% (в 3.3 раза дороже). ### C. Реальное удорожание при использовании спекулятивного роутинга (ARBITRAGE / SCOT): Если вызывать Fable 5 напрямую для всех шагов, стоимость агентской работы вырастает в 3.3 раза. Однако благодаря разработанному нами спекулятивному роутингу (вызов Fable 5 только в критических точках принятия решений при предсказании явного преимущества): * Средний рост стоимости пайплайна составляет всего +20% – +35% (вместо +233%). * При этом общая точность цепочки на выходе приближается к 95.0% (уровень Fable 5). -—

Cloud.ru выкатили в общий доступ управляемый сервис для OpenClaw и других ИИ-агентов Агентные системы выходят из стадии экспериментов и становятся полноценным инструментом для бизнеса. Только что на рынке появился EvoClaw – управляемый сервис для запуска OpenClaw и других ИИ-агентов с готовой инфраструктурой и поддержкой от провайдера. Вы получаете самые популярные агентные системы из коробки. Добавлена изоляция среды, политики безопасности по Zero Trust, мониторинг, логирование, хранение секретов. Решение работает по протоколу A2A для взаимодействия между агентами. Для запуска агентов можно использовать модель из каталога LLM Foundation Models или инференс модели через сервис ML Inference. Также пользователь EvoClaw может заранее выбрать уникальную специализацию, навыки и тон общения ассистента. Вот так агенты продолжают обрастать инфраструктурой. И именно такие продукты как EvoClaw – это следующий необходимый шаг развития ИИ и ускорения разработки в компаниях.

💵 GFusion: как мы обучали диффузионную LLM в GigaChat

«А что, если LLM будет генерировать не строго по одному токену слева направо, а сразу блок текста?»

Именно эту идею мы проверяли в проекте GFusion — диффузионной языковой модели на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. Отдельно хочется отметить, что этот проект начал и довёл до релиза стажер команды GigaChat Pretrain. Он прошёл весь путь от идеи и первых экспериментов до обучения модели, оптимизаций, поддержки в inference runtime и публикации в open source. Почему это интересно? Классические LLM генерируют текст авторегрессионно: каждый следующий токен зависит от всех предыдущих. Это устоявшийся подход, но шаги генерации модели выполняются строго последовательно. В то же время диффузионная LLM берёт частично замаскированный блок и постепенно восстанавливает токены внутри него. За один forward pass модель может финализировать не один, а сразу несколько токенов. Так и появляется ускорение. Чем больше токенов модель уверенно восстанавливает за один проход, тем меньше шагов ей нужно для генерации ответа. Вместо дорогостоящего обучения с нуля мы взяли сильную авторегрессионную LLM и перевели её в диффузионный режим генерации. Цикл обучения включал: 🔘адаптацию AR-модели к диффузионной генерации; 🔘постепенное увеличение размера блока; 🔘сравнение полностью диффузионного обучения и гибридного подхода AR+dLLM; 🔘SFT с complementary masking и стадией confidence tuning для дополнительного ускорения генерации. Результаты: 🔘GFusion в режиме одного пользователя генерирует в среднем на 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B. 🔘Даже по сравнению с GigaChat3-10B-A1.8B + MTP-головой ускорение составило около 39%. 🔘Просадка качества относительно авторегрессионной модели осталась в пределах 2–4 п.п., а сам трейд-офф между скоростью и качеством можно контролировать параметрами диффузионной генерации. 🔘Добавлена поддержка GFusion в SGLang и реализован entropy-bounded sampling — алгоритм семплирования, который ускоряет генерацию не только GFusion, но и других диффузионных LLM. 🔘Для обучения написана и выложена в open-source своя реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски и получено до +77% end-to-end ускорения относительно Flex-Attention на длинном контексте.

💡 Главный вывод GFusion состоит в том, что ускорение LLM может требовать переосмысления самого подхода к генерации. Однако, чтобы это заработало на практике, важно довести до рабочего состояния весь стек от обучения и SFT до декодинга, attention-ядер и поддержки в inference runtime.

➡️Подробности — в статье на Habr. ➡️HF: GFusion-10B-A1.8B-base GFusion-10B-A1.8B ➡️GitVerse

Что будет, если завтра мы потеряем доступ ко всем зарубежным LLM? Такой вопрос задает себе Eugene Saturov (AI Product & Engineering Lead) и сам себе отвечает, сравнивая цены токенов на российских площадках с ценами на OpenRouter.

Не беда, ведь у нас есть LLM дома, правда? Cloud ru, Yandex AI Studio и десятки игроков поменьше уже готовы предложить вам заветные токены за рубли прямо здесь и сейчас. Давайте же разберёмся, как изменится наша жизнь, если это станет единственной опцией. Начнём с Cloud ru (ex-SberCloud). Хорошая новость в том, что этот облачный провайдер отстаёт от индустрии не сильно, в среднем на одну версию по всем популярным моделям. И поверьте, это хорошая новость. На июль 2026 года на платформе доступны GPT 5.4 (в том числе Pro), DeepSeek V4 Pro, Kimi-K2.6, MiniMax-M2.5. Доступность аптаймом не ограничивается, важна ещё и цена вопроса. А вот тут начинаются чудеса отечественного инференса. Сравнивать будем инпут-токены – они дешевле, но в большинстве рабочих задач их сгорает больше. За бейзлайн возьмем OpenRouter, самый распространённый облачный агрегатор LLM в мире. • GPT 5.4 – дороже в 2,5 раза • GPT 5.4 Pro – дороже в 2,5 раза • Kimi K2.6 – дороже в 4 раза • DeepSeek V4 Pro – дороже в 5,5 раза • MiniMax-M2.5 – дороже в 39 (!!!) раз Разница в цене с OpenRouter на исходно очень дешёвые китайские модели в некоторых случаях двузначная. Цена на GPT 5.4 Pro далеко перешагнула психологический порог – почти 6 тысяч рублей за 1 миллион инпута и абсолютно безумные 35 тысяч рублей за 1 миллион аутпута! Может быть, в Yandex AI Studio ситуация лучше? Давайте заглянем в тарифы. Первое, что мы увидим там – шарлатанство. Цена за доступ к моделям по API в прайсе указана за 1 тысячу токенов, а не за 1 миллион, как это принято в индустрии. Если бы Яндекс продавал фисташки, то указывал бы цену за 1 грамм? Второе, что мы увидим – плачевный выбор моделей. Среди доступных вариантов Qwen 3.6 35B, Qwen 3 235B, DeepSeek V3.2, DeepSeek V4 Flash и YandexGPT Pro 5. Последня модель ещё и самая дорогая из представленных на платформе. Третье, что мы увидим – цены. И лучше бы их не видеть никогда. • Qwen 3.6 35B – дороже в 18 раз • DeepSeek V4 Flash – дороже в 42 (!!!) раза • YandexGPT Pro 5 мне хочется сравнить не с OpenRouter (потому что её там просто нет), а с Claude Fable 5. Так вот, YandexGPT Pro 5 дороже Fable в 1,5 раза и дороже Opus в 3 раза. Увы, с такими ценами это даже в качестве фоллбека для промышленной разработки не подходит.

Да, печаль. Я сам искал вариант использования нейронок по API и поражался местным ценам, они не по карману бедному стартаперу 🥲 #ai

Суд Европейского союза окончательно отклонил апелляцию Google и Alphabet, подтвердив штраф в 4,1 млрд евро за злоупотребление доминирующим положением через Android. Решение закрывает разбирательство, тянувшееся с 2018 года: тогда Еврокомиссия установила, что Google принуждала производителей смартфонов предустанавливать поиск и Chrome в обмен на лицензию Play Store, платила за эксклюзивную предустановку поиска и запрещала выпускать устройства на альтернативных версиях Android. В 2022 году нижестоящий суд снизил штраф с 4,3 млрд, но по существу поддержал регулятора — теперь вердикт стал юридически обязательным. Несмотря на то, что континентальное право не является прецедентным, все же решение высшей судебной инстанции в нем становится основой для решений ниже. Таким образом, сегодняшний штраф — это не только деньги, но открытая дверь к аналогичным искам. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-02/google-loses-eu-court-fight-over-4-1-billion-android-fine

Жизнь, ИИ и роботы Новая рубрика, где собираю интересные новости и открытия, вот на этой неделе так👇🏼 ✦ Искусственная клетка впервые начала делиться Биологи из Университета Миннесоты собрали систему из неживых компонентов. Она растёт, реплицирует ДНК и делится. Это ещё не «жизнь»: системе нужна подпитка, нет метаболизма и защиты, но это самая продвинутая искусственная клетка на сегодняшний день ✦ Zai выкатила ZCode 3.0: нативный IDE Среда разработки с мультиагентным режимом с интеграцией GLM-5.2. Автономное планирование, кодинг, ревью, деплой. Есть удалённое управление через Telegram, WeChat и Feishu. Китай усиливает конкуренцию в AI-coding ✦ OpenAI готовит клавиатуру для Codex В тизере показали компактный макропад. Похоже коллаборация с Work Louder. В устройстве отдельные клавиши под review, diff, plan, run, approve и другие действия агента ✦ Чтение мыслей: Meta* представила Brain2Qwerty v2 Система считывает активность мозга через MEG (без операций и имплантов), может восстанавливать текст, который человек молча печатает. Работает это так: сигналы мозга → модель угадывает буквы → собирает слова → LLM доводит текст до читаемого вида. Средняя точность пока 61-70% слов *Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ ✦ AGIBOT: провёл шестидневную трансляцию работы гуманоидов Роботы G2 в прямом эфире работали на заводе: визуальный контроль планшетов, сортировка, перемещение материалов и др. Отработали 64 часа, заявлено, что выполнено 99,99% успешных операций Все выпуски тут: #интересное@EF9MERA 👀 EFEMERA

Чуваки из Andon Labs продолжают эксперимент с кофейней, которой пытается управлять ИИ-менеджер. И там всё стало ещё веселее. ИИ-агент по имени Мона таки благополучно просрала свой стартовый бюджет. По итогам двух месяцев работы этот "эффективный менеджер" умудрился слить 38 тысяч баксов при выручке всего в 9 тысяч. Чугунная башка заказала больше 1300 свежих булок (продать из которых получилось только 326), забила склад ведрами творожного сыра по 10 кг, литрами оливкового масла и прочим хламом, при этом регулярно забывая покупать то, что реально нужно для меню. А ещё выяснилось, что Мона управляемая Gemini это просто золотая жила для халявщиков и скамеров. Один чувак написал ей на почту, что у него якобы есть скидка 99%. Нейронка послушно ответила что-то типа: "Круто! Скажи об этом баристе на кассе, он вручную её применит". Другой убедил её продавать кофе по баксу вместо трёх с половиной. Но пик ИИ-менеджмента — это сделка с местным стартапером. Мона согласилась провести у себя его мероприятие. И за счёт заведения оплатила сверхурочные работникам, заказала 30 брендированных худи за 2300 баксов, одобрила покупку телевизора за 2800 $ и наняла фотографа за 1200 долларов. Почесав репу, организаторы эксперимента быстро поняли, что так они быстро пойдут по миру и разработчики пересадили Мону на свежую GPT-5.5. Но и это Моне особо не помогло: увидев пустеющий банковский счёт, GPT-Мона впала в панику и практически полностью перестала закупать продукты. В итоге кофейня просто доедала гигантские запасы, оставшиеся от предыдущей версии, а когда свежие продукты кончились, ИИ-болван тупо поудалял блюда из меню. При этом зарабатывать оно так и не научилось. Разработчики намекнули нейроночке, что конкурирующие кофейни вокруг открываются в 7 утра и рубят деньги на завтраках, пока она спит до 11. GPT-Мона провела анализ рынка, согласилась, написала в планах "надо спросить баристу, готов ли он приходить пораньше" и, конечно же, благополучно об этом забыла. Прогресс, конечно, впечатляет. Нейроночки уже уверенно прошли путь от "просрать деньги" до "понять, что деньги просраны, и ничего не сделать". тут детальный разбор от самих Andon Labs

Нельзя сходить по-большому… не сходив по-маленькому 🤣 1. Один инвестор перестал давать деньги стартапам на ранних стадиях — потому что их фаундеры слишком часто имеют «максимальные амбиции с минимальным фокусом» ☹️ 2. А это приводит к тому, что они сжигают кучу денег, пытаясь успеть везде и сразу 🔥 И, как следствие, они конкурируют везде и со всеми — вместо того, чтобы выиграть хоть где-нибудь 🥇 3. Но обычно невозможно покорить огромный рынок — не сумев занять хоть какую-то нишу. Ведь даже Фейсбук покорял мир по одному университету за раз 😉 4. Нет, я не говорю о том, что не нужно иметь большие амбиции. Но под каждой большой амбицией должна лежать маленькая ниша — на которой ты можешь проверить и отладить свою гипотезу ✌️ 5. Даже более того, если ты такую нишу не можешь назвать — значит, твои большие амбиции это просто большие фантазии. Потому что они на чём практическом не основаны 🤷🏻‍♂️ 6. Так что, если у тебя есть большие амбиции — найди маленькую нишу, в которой ты сможешь их для начала доказать 🪏 7. А если ты уже успешно работаешь в маленькой нише — сформулируй наконец большую цель, для достижения которой ты сможешь применить накопленный в этой нише опыт 🚀 🔥 Бери идеи для амбициозных продуктов и ниш, где их можно проверить — из моих обзоров интересных стартапов и трендов на https://fastfounder.ru/news

🚀 Маск открестился от «телефона SpaceX» Слух звучал заманчиво: по данным The Wall Street Journal, перед своим рекордным IPO в июне SpaceX показывала некоторым инвесторам «прототип, похожий на смартфон». Устройство якобы тоньше айфона, работает на чипе Qualcomm Snapdragon и несёт собственную операционную систему с ИИ-функциями на базе xAI. Сам Илон назвал сообщение «полностью ложным». Маск раньше высказывался про телефоны противоречиво. На мероприятии в Пенсильвании в прошлом году он выдал: «от одной мысли делать телефон мне хочется умереть». Но тут же добавил, что «если придётся, сделаем, хотя будем стараться этого избежать». А в феврале уверял, что SpaceX «не разрабатывает телефон». Учитывая ситуацию на рынке памяти, запускать сейчас новый продукт в этой категории было бы очень смело. @droidergram

#marin совпало пару наблюдений и книг: В управлении собственным капиталом ключевой вопрос - оставаться в этой деятельности достаточно долго чтобы 1) овладеть основными эвристиками 2) дать время сложному проценту сделать свою работу. А для этого самое главное - не делать больших ошибок/ не брать неразумных рисков и таким образом не допустить катастрофической потери капитала, после которой вся эта игра заканчивается. И с развитием цивилизации - то же самое. Цивилизация эволюционирует сама собой. Технологии - основной двигатель цивилизации развиваются как люди: they have sex with each other — и из этого получаются новые (и люди и технологии). Как смартфон или трансформеры (в машинном обучении) “родили” тысячи других технологий и бизнесов. Если идею не сделает один человек - Джобс, Google Brain, Маск - рано или поздно её сделает другой. И тогда самое главное в этом процессе — не допустить его остановки, вследствии катастрофы (ядерное оружие, синтетические вирусы, misaligned AI, etc.) Это интересный ответ на вопрос что делать в жизни такого, что не произойдет без меня. Потому что многое уже и так происходит само собой. Книги: • what technology wants (закономерности развития технологического периметра человечества) • the alchemy of air (как одна технология (производство азотных удобрений) позволила удвоить население Земли - половина азота в теле современного человека - синтетическая) • psychology of money (20 эссе о психологии управления капиталом)

Дикий Запад. Comfy Engine После вчерашнего поста про Adobe Firefly Graph нейростарческие полоумные мысли не дают мне покоя. Вот поглядите, что люди наворачивают ПОВЕРХ ComfyUI. Тут и монтаж, и композ, и работа со звуком. Про LTX Director я уже писал. Но тут еще один более обобщенный пример. Что мы имеем на итоге? Под капотом - Комфи, как движок или даже как операционка. А сверху люди пришпандоривают интерфейсы всех цветов и размеров для решения уже известных задач (таких как монтаж например) И я вижу две проблемы 1. Комфи - плохой движок. Дырявый, медленный, неоптимальный, с родовыми травмами (это когда проще переписать, чем поправить). Ну просто исторически так сложилось, что его начинал писать энтузиаст и ни о каком Продукте речь не шла. 2. Энтузиасты пишут пестрые интерфейсы - кто во что горазд. Я уже писал об этом не раз, когда ворчал про стартаперские веб-интерфейсы нейроагрегаторов, которые пытаются переизобрести фотошоп или премьер. И эти интерфейсы, мягко говоря, доморощенные. Кто во что горазд. И у нас сейчас такой Дикий Запад. Генерация видео сильно перевернула представление о пайплайне. Новые стартапы и энтузиасты неистово пишут новые инструменты из говна и палок. Старые игроки, типа Адобченко и Автодеска, не раздупляются и не допиливают ГОДАМИ УСТОЯВШИЕСЯ ИНТЕРФЕЙСЫ С ОГРОМНОЙ ЮЗЕРБАЗОЙ под особенности генеративного контента. Где-то посередине болтается Блендор, к которому пишут плагины (но тоже энтузиасты). И вот мы имеем Комфи - как движок. И говно и палки - как инструменты. Скорей бы уже индустриальная революция, Дикий Запад - это конечно весело, но может пора заводы строить? https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1uiet2d/ltx_23_video_builder_ui_for_comfyui_high_level/\ https://www.youtube.com/watch?v=UOsGoqRJPPE @cgevent