Новости: открытый код

Откройте для себя openPangu-2.0-Pro от Huawei: веса, код инференса и технический отчет. Первая модель с 500+ млрд параметров, обученная без NVIDIA. Полноценный открытый стек укрепляет отечественную вычислительную экосистему.

Ant Bailing Ling-3.0-flash с 124B общих и 5,1B активированных параметров: 15 первых и 19 вторых мест в 34 тестах, средний балл 67,6 наравне с DeepSeek V4 Flash. Узнайте, как модель с открытым исходным кодом превосходит триллионные аналоги по плотности интеллекта и эффективности для задач агентов.

Moonshot AI открывает Kimi K3 с 2,8 трлн параметров MoE, 896 экспертами и нативным зрением. Узнайте об архитектурных инновациях, инфраструктурных инструментах MoonEP, FlashKDA и AgentEnv, а также о влиянии на экосистему ИИ.

Попробуйте Buzz — открытую платформу для командной работы с AI-агентами. Объединяйте Slack, GitHub и другие инструменты в одном окне. Настройте под свои нужды благодаря открытому коду. Скачайте бесплатно для macOS, Windows и Linux.

Новая открытая модель Kimi K3 от Moonshot AI бросает вызов лидерам рынка, провоцируя обсуждение регуляторных рисков и будущего ИИ-гонки между США и Китаем. Узнайте, как выход модели вызвал панику на Уолл-стрит и споры о «полном ИИ-коммунизме».

Microsoft открыла исходный код Comic Chat — IRC-клиента 90-х, превращавшего переписку в комиксы. Именно для него создали шрифт Comic Sans. Загрузите код с GitHub и изучите историю.

Xiaomi выпускает Robotics-U0 с 38 млрд параметров — первую воплощенную генеративную модель, объединяющую генерацию сцен, перенос, создание видео и преобразование текста в изображение. Ускорение в 83 раза, открытый код и веса на GitHub и HuggingFace.

Reflection AI заключила сделку на $1 млрд с Nebius для доступа к чипам Nvidia. Узнайте, как стартап 2024 года наращивает вычислительные мощности на фоне гонки за открытые ИИ-модели и давления регуляторов.

Huawei официально открыла исходный код модели openPangu-2.0-Flash с 92 млрд параметров, что стало важной вехой в стратегии компании по развитию экосистемы ИИ. Модель доступна на GitCode.

Агентная модель кодирования с открытым исходным кодом Ornith-1.0, выпущенная сегодня под лицензией MIT, использует самосовершенствующийся цикл обучения с подкреплением для написания собственного обучающего каркаса, сообщая 82.4 по SWE-Bench Verified и 62.2 по более сложному SWE-Bench Pro — результаты, которые независимые исследователи должны рассматривать как.