[features] default_mode_request_user_input = trueЭта строка разрешает Codex использовать интерактивное окно, не только в plan-режиме но и в обычных чатах, где он задаёт вопрос и предлагает несколько готовых вариантов ответа Я уже привык к этой фичи в клоде, и вот в кодексе её особенно не хватало @tips_ai
Liquid AI представила LFM2.5-2.6B — агентную модель на 2,6 млрд параметров, которая полностью работает на устройстве: планирует действия, вызывает инструменты и выполняет многошаговые задачи без облачного API. Это важно для тех, кто хочет запускать ИИ-агентов локально, без затрат на облачную инфраструктуру и с сохранением приватности данных.
По тестам разработчика, модель по ряду задач на следование инструкциям и tool usei превосходит более крупные Gemma и Qwen, при этом потребляет менее 2,5 ГБ памяти на CPU.
Alibaba представила флагманскую модель Qwen3.8-Max — MoEi-модель на 2,4 трлн параметров (активируется около 95 млрд при каждом запросе), контекст — 1 млн токенов. Модель уже доступна в Qwen Chat и по API, а через неделю компания впервые откроет веса модели класса Max — вместе с более компактной Qwen3.8-27B. Это первый случай, когда Alibaba открывает веса модели уровня Max (по данным vc.ru).
Главный акцент — автономная агентная работа и мультимодальность: модель по заявлению компании способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека (планирование, код, запуск инструментов, анализ обратной связи), а также нативно работать с изображениями внутри цикла «планирование — выполнение — проверка». По ряду бенчмарков она обгоняет GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5, но в чистом программировании (DeepSWE, FrontierSWE) уступает Kimi K3, Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Китайская компания Moonshot AI выпустила Kimi K3 — MoEi-модель с 2,8 трлн общих и 104 млрд активных параметров, открытыми и бесплатно скачиваемыми весами, native vision и контекстом в 1M токенов. По заявлению авторов, это первая открытая модель 3T-класса, и по многим тестам она приблизилась к топовым закрытым американским моделям, вызвав ажиотаж в индустрии — вплоть до реакции Илона Маска, который назвал релиз «впечатляющим» и сообщил, что xAI готовит ответ на 2 трлн параметров.
Однако «бесплатность» весов не означает дешевизну использования: по официальным рекомендациям Moonshot AI для развёртывания К3 нужна конфигурация «суперузла» из 64+ ускорительных карт, с первоначальными инвестициями порядка 20 млн юаней (~$3 млн), не считая затрат на электроэнергию — что резко ограничивает круг тех, кто реально может запустить модель у себя.
2 августа в Москве прошёл офлайн-ивент «Урбан ML», организованный МТС True Tech совместно с ВТБ. За один день на площадке собрались 547 участников, чтобы обсудить практические кейсы Data Science.
В трёх залах прозвучало 17 выступлений и мастер-классов по рекомендательным системам, антифродiу, NLP, LLM и агентным системам — с участием представителей Звука, Wildberries, MWS, ВТБ, Сбера, ВШЭ и Яндекса.
