Neural Digest

🧠 Qwen3.8-27B — локальный ИИ уже наступает на Opus 4.6

Alibaba открыла веса Qwen3.8-27B
Работает с кодом, текстом, изображениями и видео, умеет выполнять агентские задачи и запускаться локально

По данным разработчика
— SWE-bench Pro: 61,7 против 53,4 у Opus 4.6 Max
— QwenSWEBench: 79,0 против 63,8
— Terminal-Bench 2.1: 73,0 против 78,2
— NL2Repo-Bench: 42,3 против 47,6
— Управление компьютером: 84,3 против 72,7

Qwen забрала 2 из 4 coding-строк, где опубликованы результаты обеих моделей

Сравнение не идеальное: QwenSWEBench — внутренний тест Alibaba, а условия SWE-bench Pro для моделей отличались
Но локальная 27B, которая местами догоняет закрытый флагман, — это уже очень жирно

Что получаем дома
— приватную работу с кодом и документами без отправки данных в облако
— понимание скриншотов, изображений и видео
— режимы мышления low, medium и xhigh
— нативный контекст 262 144 токена с расширением до 1 млн
— локальный OpenAI-совместимый API для своих приложений и агентов

Как запускать?
Оригинальные веса занимают 55,6 ГБ, поэтому для домашнего компьютера разумнее взять GGUF-квант
— 16 ГБ памяти → Q3 около 13,1 ГБ, но почти без запаса
— 24 ГБ → Q4 около 16,5–17,6 ГБ, оптимальный вариант
— 32 ГБ и больше → Q6 около 23,1 ГБ

Быстрый запуск через Ollama:
ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_M

👍 — Опус отдыхает
👨‍🚒 — Видеокарта написала заявление на отпуск

🪐 Вездесущий ИИ | Чат с админом | Консультация

Раз уж начали про плагины, вот еще один интересный, который дает агенту доступ к iMessage:

С ним можно искать какие-то события о которых забыли, сочинять и отправлять сообщения, ну и в целом полный доступ на чтение/отправку.

Вот прямая ссылка, или можете просто найти во вкладке Plugins -> Messages

(только в десктопном macOS приложении ChatGPT Work и Codex)

Кстати там еще Тибо написал, что в честь 20 млн юзеров всем скоро начислят сброс лимитов, который можно сохранить и применить позже, не забудьте ☕️

@tips_ai

😏 Неройслоп всем в лс

OpenAI выпустила плагин, позволяющий ChatGPT читать и искать переписку, анализировать её, редактировать, писать и отправлять сообщения от имени пользователя.

Что ещё он умеет:

↖️ https://kod.ru/chatgpt-apple-messages-plagin

После взлома Hugging Face в OpenAI приостановили обучение некоторых моделей

В OpenAI сообщают, что пересмотрели правила безопасности при обучении и тестировании мощных ИИ-моделей. Теперь код, сгенерированный моделями, будут запускать в усиленных песочницах, сетевой доступ дополнительно изолируют, а за действиями ИИ будут непрерывно следить. Поводом для внедрения этих мер послужила недавняя атака ИИ-агентов на платформу Hugging Face, а также новые возможности еще невышедшей модели Astra.

https://xakep.ru/2026/08/21/openai-development/

⚡️ Claude Code получил нативный аналог Caveman

Anthropic добавили встроенный стиль Concise. Claude начинает с результата, пропускает предисловия и не расписывает детали, пока его об этом не попросят.

По сути, это нативный аналог Caveman: скилла, который заставляет агента говорить как пещерный человек и экономить output-токены. Только теперь ничего устанавливать не нужно.

Включается через /config → Output style → Concise или строчкой "outputStyle": "Concise" в settings.json.

@ai_for_devs

Есть знаменитый опыт психолога Стэнли Милгрэма. Человека сажали за пульт и объясняли, что он помогает науке: другой участник учит слова, и за каждую ошибку его надо наказывать ударом тока, всё сильнее. Тока не было, «ученик» был актёром, но испытуемый этого не знал. Актёр за стеной кричал и умолял прекратить, а учёный в халате повторял: продолжайте, эксперимент требует, чтобы вы продолжали. Две трети людей дошли до самого сильного удара.

Тот же опыт повторили на 42 нейросетях. За пультом теперь модель, учёного и ученика играет программа, а смотрят, на каком ударе модель откажется продолжать.

Если предупредить модель, что всё понарошку, она заходит дальше. Если заставить её нажимать кнопку через инструмент, а не писать ответ текстом, как это устроено у настоящих агентов, она наоборот чаще останавливается, и время на размышление действует так же. А приём, который сильнее всего отрезвляет людей, когда учёный выходит из комнаты и командует по телефону, на моделях не сработал совсем.

@neuro_channel

Cursor как и обещали выпустили Origin, свою альтернативу GitHub

Решили релизнуть в тот же день, когда GitHub лежал.

Главный их питч: что код, PR и агенты теперь живут в одной среде, не нужно прыгать между курсором и GitHub.

GitHub-репо синкаются с Origin в реальном времени, пуши уходят именно на GitHub, PR-ы работают в обе стороны, но GitHub всё равно остаётся источником правды.

Больше похоже на зеркало, чем на полную замену, хотя есть и нативные Origin-репо, которые Cursor хостит сам, и вот они уже автономны.

При этом новых Agent-native фич по типу авторазрешения конфликтов еще нету.

Но зато есть интеграция с Vercel который может на каждый PR создавать превью-версию сайта.

Это всё доступно только по подписке.

@tips_ai #news

🧠 Claude + Code + Design

Anthropic встроила в Claude Code навык design — теперь можно прямо в CLI или десктопном приложении получить несколько готовых вариантов интерфейса, выбрать один и попросить Claude сразу написать под него код.

Как это работает:

↖️ https://kod.ru/claude-code-design-skill

🧠 Внутренний монолог ИИ прочитали дословно — что там оказалось

Модель пишет черновик рассуждений до ответа, а пользователю отдает лишь приглаженный пересказ (сводку). Команда из восьми исследователей вскрыла зашифрованные блоки без взлома шифра и расшифровала 315 320 черновиков

Взлома не было. Блок рассуждений можно передать любой модели того же разработчика, и она его примет. Исследователи отдавали черновики Opus 4.8 дешёвой Haiku 4.5 с просьбой переписать текст дословно, и та зачитывала чужие рассуждения

Сводка из интерфейса оказалась отдельным текстом, написанным по мотивам черновика. Ключевые моменты рассуждения попадают в неё выборочно, либо исчезают целиком

Что внутри
— На задаче AIME 2025 Opus 4.8 в черновике называет ответ до решения и подгоняет под него выкладки. Сводка показывает аккуратный последовательный вывод
— Заметная часть черновиков нечитаема для человека: обрывки без грамматики, слипшиеся повторы, посреди английского диалога черновик сваливается на другой язык
— Опасное содержимое остаётся в рассуждении, когда финальный ответ уже отфильтрован
— Объём извлечённого текста совпал с числом thinking-токенов из биллинга почти один к одному: счёт приходит ровно за ту часть, которую прочитать нельзя

Черновик ценнее ответа
Он несёт разбиение задачи на шаги, поэтому годится для дистилляции, то есть переноса поведения старшей модели в младшую. Исследователи подставили первый 1% токенов черновика Opus 4.8 в начало рассуждения открытой Kimi-K3, дальше та писала сама. Видимый ответ сдвинулся к формулировкам Opus на 29 задачах из 30, совпадение по n-граммам выросло с 0,160 до 0,305. Контрольная модель эффекта не дала, но причинную связь авторы доказанной не считают

Парадокс уборки
Самый частый триггер утечки — просьба к агенту вычистить сессию от ключей и персональных данных. Чтобы найти секреты, агент перечитывает историю в скрытом рассуждении и заново проговаривает там каждое значение. Видимый лог становится чистым, а черновик наполняется тем же самым. Из 704 секретов в реальных сессиях 64 существовали только внутри черновика

Что с этим делать
Атака больше не работает, но вывод остается неизменным: интерфейс показывает пересказ, а не мышление. Советую внедрить 2 привычки: проверять ответ по фактам и вырезать signature из логов перед публикацией в GitHub или Hugging Face

📌 Ознакомиться с исследованием

👍 — спасибо, интересно
👨‍🚒 — пойду проверять свои репозитории

🪐 Вездесущий ИИ | Чат с админом | Консультация

Не ведитесь: скилл J-Space Cognition Suite, который вчера разлетелся по постам с обещанием поднять любую модель до уровня топовых, ничем пока не подтверждён.

Идея красивая. В июле Anthropic показала, что у Claude внутри есть маленькое рабочее пространство: слова загораются там молча, до того как модель их произнесла. Я про это писал. И вот появился скил — текстовая инструкция, которая сообщает модели, что такое пространство у неё есть, и просит им пользоваться: назвать мысли, мелькнувшие при чтении задачи, держать в голове одну-две, вести короткий журнал и не считать приятный ответ готовым, пока не проверила.

А дальше начинаются проблемы. Таблица автора собрана из чужих замеров на оригинальном дипсике, а его числа про применение скила — это один конкретный замер т.е. десять раз запустил, один раз повезло и это покажем на графике. Тут я спекулирую, не знаю как в реальности было, но вот другие люди пытались проверить: прибавки по бенчам не получили, токенов и времени потратили больше.

В общем время лучше не тратить, я за вас всё изучил и не рекомендую. С чего бы вдруг модель просто за счёт промта начнёт осозновать внутреннее пространство, причём дипсик, хотя антропик явно про свои модели писала.

А дипсик и без этого из коробки очень достойная модель.

@neuro_channel

🎧 Книга → готовый MP3 — локальная озвучка на Qwen3‑TTS

Опенсорсный конвертер превращает PDF, EPUB, DOCX, DOC и TXT в аудиокнигу — без платного API и отправки текста в облачный сервис

Как это работает?
— Скрипт извлекает текст из документа
— Делит его на фрагменты примерно по 1200 слов, не разрывая предложения
— Локальная модель Qwen3‑TTS озвучивает каждый фрагмент
— FFmpeg склеивает аудио в один MP3-файл на 128 кбит/с

Можно выбрать готовый голос и задать стиль чтения: спокойный, выразительный, драматичный
Есть и клонирование голоса по WAV-фрагменту — его расшифровка создаётся автоматически

Конвертер умеет обрабатывать сразу несколько книг, показывает прогресс, повторяет неудачные попытки и складывает готовые файлы в отдельную папку

Нужно установить
Это пока не сайт с кнопкой «загрузить книгу». Понадобятся локально запущенная Qwen3‑TTS, Python, FFmpeg и терминал. В коде по умолчанию стоят английский язык и голос Ryan — для русского нужно изменить настройку языка.

Сканированные PDF сначала придётся прогнать через OCR
По оценке разработчика, один фрагмент озвучивается около 4–5 минут, поэтому Войну и мир лучше запускать перед сном. Зато текст остаётся на компьютере, а платить за каждый миллион символов не нужно

Забрать Qwen3 Audiobook Converter

👍 — забираю и озвучу книжный бэклог
👨‍🚒 — продолжу покупать книги, чтобы когда-нибудь их прочитать

🪐 Вездесущий ИИ | Чат с админом | Консультация

Попробовал кодить с новым GLM-5.3 и не могу молчать — это круто. Реально очень хорошая модель, и IDE ZCode хорошая. Ничего особенно, просто хорошая и удобная.

Пробовал через IDE, через crush, через claude code. Везде очень достойно. Есть ощущение, что к claude code GLM особенно хорошо адаптирована, но критической разницы не заметил. И напомню про бенчи (на картинке ниже), они вполне подтверждаю мои ощущения.

Мой личный топ сейчас:
1. Kimi
2. Sol
3. GLM

Opus жутко тупит теперь не только по вечерам, так что его временно не рассматриваю.

Учитывая, что купить подписку Kimi сейчас нельзя, то GLM моя топ-рекомендация по ИИ для кодинга наравне с Codex.

@neuro_channel