Xiaomi AI Cube: три собственных чипа для локальной модели 120B
Xiaomi показала прототип AI Cube на трёх чипах XRING: локальные модели 120B и 3B, мощность до 150 Вт, но пока без цены и даты продаж.
Понять возможности и ограничения ИИ-моделей, выбрать и сравнить их, исследовать обучение и вычисления.
Сначала новые публикации. Статьи, руководства и записи блога — в одном списке.
Найдено 120 из 168 · показаны 61–72
Xiaomi показала прототип AI Cube на трёх чипах XRING: локальные модели 120B и 3B, мощность до 150 Вт, но пока без цены и даты продаж.
В 2023 году API GPT-4 стоил $30/$60 за миллион токенов при контексте 8k. Сегодня GPT-5.6 Sol стоит $4/$20. Считаем, во сколько раз подешевели фронтир-модели.
OrcaRouter выпустил MLX-сборку Qwen3.8-27B без механизма отказов: четыре квантизации от 8,7 до 27,5 ГБ под Mac с Apple Silicon. Какую выбрать и что учесть.
DFlash 2 ускоряет локальные модели до 4,6 раза с тем же результатом: как работает параллельный черновик и где его уже можно включить.
OpenAI приостановила RL-обучение флагманских моделей: Astra приблизилась к критическому порогу киберспособностей, а мониторинг теперь съедает 20% вычислений.
GPT-5.6 Sol поддерживает 1,05 млн токенов, но Codex использует меньший лимит. Краткая настройка для ручного включения миллионного контекста.
В multi agents v2 Codex может назначать разные модели разным субагентам: Sol управляет задачей, а Luna и Terra выполняют подходящие части работы.
SpaceX получила вместе с Cursor не только редактор кода, но и систему производства инженерных данных для обучения Grok. Почему это важный сигнал.
Qwen3.8-27B получила открытые веса, мультимодальность, контекст 262K с расширением до 1 млн токенов и лицензию Apache 2.0 для локального запуска.
OpenAI и Cerebras показали Ultrafast для GPT‑5.6 Sol: до 750 токенов в секунду, в 14 раз быстрее Standard, пока в ограниченном API-превью.
Привязывать всю ИИ-инфраструктуру к одной модели рискованно: лидер рынка меняется каждые пару месяцев. Почему лучше владеть маршрутизацией между моделями.
Codex Router добавляет внешние модели в привычный выбор Codex. Разбираем, как он работает, что сохраняет, какие доступы требует и с чего начать безопасный тест.
Страница 6 из 10
Разберём вашу задачу и определим ближайший шаг.
