Нейроканал

А вот и первые отзывы

Anthropic запустила Project Glasswing — инициативу по защите критического программного обеспечения. Движок за ней — Claude Mythos Preview, модель нового поколения выше уровня Opus, которая не поступает в публичный доступ. Что известно про Mythos: — Новый tier в иерархии Claude (выше Opus), обучение завершено. В марте 2026 существование модели утекло через случайно опубликованный черновик анонса. — Резкий прирост на бенчмарках по кодингу, академическому рассуждению и кибербезопасности относительно Claude Opus 4.6. — Ключевая фича: за несколько недель превью-тестирования модель нашла тысячи zero-day уязвимостей, в том числе в каждой крупной ОС и браузере. Project Glasswing: Mythos Preview передан ограниченному кругу партнеров (Amazon, Apple, Microsoft, Cisco, Google, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Linux Foundation) строго для оборонительной работы — закрывать найденные дыры, а не эксплуатировать их. Anthropic выделила $100M кредитов на использование модели в рамках проекта. Логика: Anthropic публично признает, что Mythos достаточно мощна для массированных кибератак — поэтому они сами решили применить её в защите, пока это не сделал кто-то другой. Широкий публичный релиз не анонсирован. Стоимость для участников превью-программы после закрытой фазы: $25/млн входных токенов и $125/млн выходных. @neuro_channel

В Gemma 4 обнаружили скрытые MTP-веса (Multi-Token Prediction), которые Google намеренно исключила из публичного релиза. Выяснилось случайно: разработчик приложения под Android наткнулся на ошибку mtp weights being an incompatible tensor shape при использовании LiteRT API. Оказалось, что в файлах LiteRT присутствуют дополнительные MTP prediction heads для speculative decoding, они просто не были интегрированы в основные safetensors-веса. Не понимаете о чём речь? Я тоже не сразу понял, рассказываю. MTP — это техника ускорения инференса. Модель содержит дополнительные головы предсказания, которые параллельно предсказывают сразу несколько следующих токенов. Это ускоряет генерацию без потери качества, особенно при больших батчах. Аналогичная механика уже работает в DeepSeek V3 и Qwen3.5. Сотрудник Google подтвердил в переписке, что MTP было удалено намеренно, якобы «для обеспечения совместимости и более широкого использования». Сообщество считает это заявление неубедительным: вероятнее, Google не хочет, чтобы локальная Gemma 4 была слишком конкурентоспособна по скорости с облачным Gemini. @neuro_channel

И вот ещё интересная находка: плагин, который заставляет LLM меньше болтать, короче выражать свои мысли. Токены экономим, модель не так быстро тупеет. Поставить в клода:

    
        claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman
claude plugin install caveman@caveman{}
    

Вчера поставил. Насчёт тупее или нет не скажу, мне кажется тут время суток больше влияет и когда Америка просыпается, то пора заканчивать. Но вот краткость мне в целом больше нравится. @neuro_channel

Интересная моделька, которая не добралась пока до топа — NVIDIA Nemotron OCR. Позиционируется для production-grade извлечения текста из документов, поддерживает пять языков и один из них, внезапно, русский. Отличается от стандартных OCR-решений тройной архитектурой: детектор текстовых регионов + распознаватель + реляционная модель для анализа структуры документа (reading order, блоки, таблицы, инфографика). Это позволяет не просто извлекать текст, но и сохранять его логическую структуру. — Три режима инференса: полный (с relational), быстрый без структурирования (skip_relational, −35% VRAM, −8% времени) и только детектор (detector_only, −37% VRAM, −20% времени). — Натренирована на 11M+ синтетических + реальных изображений (сканы, документы, инфографика, рукописный текст). — Лицензия: NVIDIA Open Model License на веса, Apache 2.0 на постобработку. Заточена под RAG-пайплайны и агентные системы с document intelligence. Файл docker-compose.yaml для сборки и PyTorch-реализация включены в репо. Бенчмарки на скриншоте (NED, меньше — лучше). @neuro_channel

Сегодня супер-короткий ликбез, если вы не знали: — OpenAI codex если попытаться отменить подписку, то скорее всего вам предложат один месяц бесплатно или три месяца со скидкой 50%. — Cursor предложит 50% скидку на один месяц. Проверить просто, риска нет. Немного экономии на пустом месте. Я вот не знал, через личный опыт выяснил и подтверждаю, что на апрель 2026 это работает.

Топ трендов HuggingFace за неделю — разбираем, что нового TL;DR Новое: Gemma 4 — Google выкатил 4 модели разом (31B dense, 26B-A4B MoE, E4B, E2B), аудио-вход на маленьких, 256K контекст. VOID от Netflix — удаление объектов из видео с пониманием физики. Holo3 от H Company — CUA-агент на 3B, бьёт Claude Sonnet на OSWorld. OmniVoice от Xiaomi — 0.6B TTS на 600+ языков, 40x быстрее реалтайма. Bonsai-8B — полноценная 1-bit модель, 1.15GB. OmniWeaving от Tencent — reasoning-augmented видеогенерация. LFM2.5-350M от Liquid AI — 350M бьёт модели 2x+ крупнее. Держится: Jackrong Claude-Opus 27B, Qianfan-OCR, Cohere Transcribe, HauhauCS Uncensored (9B). Доминация Gemma 4 Google выпустил сразу 4 модели, заняв 7 позиций из 20 (включая GGUF и квантизации). — Gemma 4 31B — dense, 256K контекст. Hybrid attention (local sliding window + global) с Proportional RoPE. Thinking mode. По всем бенчмаркам уничтожает Gemma 3 27B: AIME 2026 89,2% vs 20,8%, GPQA Diamond 84,3% vs 42,4%, LiveCodeBench v6 80,0% vs 29,1%. Мультимодальная (текст+картинки+видео). Apache 2.0. — Gemma 4 26B-A4B — MoE на 26B/3,8B активных, 128 экспертов. Почти тот же уровень при в 8x меньшем compute: AIME 88,3%, GPQA 82,3%. 256K контекст. Per-Layer Embeddings (PLE) для эффективности. GGUF от Unsloth уже есть. — Gemma 4 E4B / E2B — edge-модели на 4,5B и 2,3B (эффективных). Фишка: нативный аудио-вход (ASR/AST). 128K контекст, vision+audio в одной крошечной модели. E4B с thinking: AIME 42,5%, GPQA 58,6% — при 4,5B параметров это сильно. Agенты и CUA — Holo3-35B-A3B от H Company — VLM для Computer Use, файнтюн Qwen3.5-35B-A3B. OSWorld-Verified 77,8% (Claude Sonnet 4.6: 72,5%, база Qwen3.5: 54,2%). E-Commerce 94,1%, Business Software 86,3%. Reinforced agentic pillars: perception + decision-making. Apache 2.0. Видео — VOID от Netflix — 5B модель для удаления объектов из видео вместе со всеми эффектами, которые этот объект оказывал на окружение. Удаляете человека — воздушный шарик, который он держал, полетит вверх. Interaction-Aware Quadmask (4 значения вместо бинарной маски) + VLM-reasoning для предсказания каузально затронутых зон. 64,8% human preference vs Runway (18,4%). Apache 2.0. — OmniWeaving от Tencent — unified видеогенерация на 15,3B (MLLM Qwen2.5-VL + HunyuanVideo-1.5 MMDiT). Фишка: thinking mode — MLLM «думает» перед генерацией через Hidden States DeepStacking. T2V, I2V, interpolation, editing, reference-to-video. До 1080p. Tencent Community License. Аудио — OmniVoice от Xiaomi / k2-fsa — 0,6B TTS на базе Qwen3-0.6B. Non-autoregressive diffusion, single-stage. RTF 0,032 — в 40x быстрее реалтайма. 600+ языков, 581K часов аудио. Контроль: смех, вздохи, пиньинь-оверрайды, атрибуты голоса (пол, возраст, акцент). 3с reference для zero-shot клонирования. Apache 2.0. Выглядит интересно, но я пока не добрался, отпишусь если прям стоит пробовать. Квантизация и edge — Bonsai-8B от Prism ML — end-to-end 1-bit Qwen3-8B. Весит 1,15GB (14x меньше FP16), работает 6,2x быстрее на RTX 4090. При этом средний скор 70,5 vs 79,3 у full Qwen3-8B — потеря ~11% качества при 14x сжатии. CUDA, Metal, Android, CPU. Apache 2.0. — LFM2.5-350M от Liquid AI — 350M гибрид (LIV convolutions + GQA), обучен на 28T токенов. На τ²-Bench Retail: 17,84 vs 6,14 у Granite-350M и Qwen3.5-0.8B. 313 tok/s на AMD CPU, работает в <1GB RAM. 9 языков. Неделя Google и edge AI: Gemma 4 задала новую планку для open-source моделей. Netflix показал, что видео-модели могут понимать физику. Xiaomi уместил 600+ языков TTS в 0,6B. А 1-bit квантизация (Bonsai) и 350M модели (LFM2.5) доказывают, что ИИ уходит на устройства всерьёз. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel

Код уже есть, но до реально работающего сервиса ещё далеко? Сгенерировал бота, сайт или приложение, но не знаешь, куда его выложить? Возиться с серверами, доменами и SSL не хочется? Есть сервис Deploy‑F. Как это работает: 1. Загружаете ZIP-архив с кодом; 2. Через пару секунд приложение уже доступно в интернете; 3. Всё остальное, включая сервер, домен и безопасность, сервис настраивает сам. Поддерживаются Python, Go, Node.js, .NET, Docker. В общем, всё, что обычно генерируют нейросети. Какие плюсы: 🔘 бесплатный старт: можно оживить свою разработку, не потратив ни рубля; 🔘 управление через Telegram-бота, без панелей и лишних движений; 🔘 если приложение упадёт, сервис перезапустит его сам; 🔘 поддержка помогает даже с ошибками в коде, а не только с сервером. Для тех, кто не хочет превращаться в девопса только ради того, чтобы показать результат заказчику, команде или друзьям. ➡️ Протестировать Это #партнёрский пост

Netflix выложил в опенсорс модель VOID (Video Object and Interaction Deletion) для видеомонтажа. Модель удаляет из видео объекты вместе с их физическим воздействием на сцену. Убрали человека с гитарой — гитара не зависнет в воздухе, а упадёт. Удалили первую костяшку домино — цепная реакция остановится. Традиционные inpainting-модели просто замазывают фон, из-за чего логика сцены ломается. Как работает: — Базируется на архитектуре CogVideoX (5B параметров). — На вход принимает видео, текстовый промт (как должна выглядеть сцена) и маску из 4 слоёв (сам объект, фон, пересечения и зоны взаимодействия). — Учитывает тени, отражения и сохраняет геометрию объектов на длинных видео с помощью просчёта оптического потока. Инструмент заточен под VFX пост-обработку, чтобы не делать вручную по кадрам. Для запуска локально потребуется видеокарта уровня A100 (около 40GB VRAM). Веса лежат на Hugging Face. @neuro_channel

Попробовал новый Cursor 3, который вышел пару дней назад. Прям получил удовольствие, очень приятно сделали. Интерфейс по сути как у привычных Claude Code или Codex, моделька Composer 2 невероятно шустрая и достаточно умная, чтобы решать ежедневные задачи по кодингу. Прям вот очень шустрая, это какой-то другой уровень работы, совсем не как Claude по подписке. Старый редактор на основе VS Code тоже остался, но и в новом можно смотреть файлы, коммиты, запускать ревью и всё такое. Если вы вручную код особо больше не трогаете, то рекомендую, отлично поработали. Ещё бы сюда подписки от Анторпика и ОпенИИ подключались, было бы вообще шикарно. @neuro_channel