Bahamut: Memes&Themes

И все ответы правильные.

Итак, я потратил 5 часов и несколько миллионов локальных токенов дипсика, чтобы прийти с отзывом на квен и остальное. Аудит небольшого проекта, ZCode в качестве харнесса, пять моделей. 1. GLM-5.3 — безоговорочный лидер, Фабла и Сол на средних, судьей был так же он. 2. GLM-5.2 — все же, чуть лучше дипсика. 3. DeepSeek-V4-Flash-0731 — из-за скорости генерации агенты пару раз упали, кое-что недосмотрел, но в целом все еще хороший результат. Даже квантованный медленный и локальный — дышит в спину GLM-5.2. 4. Qwen3.8-27B — быстрый, дерзкий, как пуля резкий, имеет свойство забывать кое-что, зато внимателен в деталях, в моменте. Множество найденных low-risk проблем, больше чем у всех остальных, но два high-risk счел false positive. Возможно сыграл роль q8_0 контекст. 5. Muse Glimmer — ммм… хуита! Зато очень быстро отстрелялась. Посмотрела весь проект целиком, сказала «nice code, awesome tests» и 0 найденных проблем. Чего НЕ случилось: Qwen3.8-27B не обошел DeepSeek-V4-Flash-0731 284B-A13B модель, которая сама по себе вплотную приближается к GLM-5.2 модели. И, да, не Opus 4.6, бенчам не стоит верить. Но это модель, которая обходит любые другие модели второго дивизиона и ниже: всякие Xiaomi MiMo V2.5 Pro с 1T параметров заметно хуже, а уж про ноунеймов и говорить нечего. Но вот что произошло: судя по всему, это серьезная заявка на паритет с MiniMax M3, или близкое к нему качество. Ну и где-то там болталась dots3-note-prev, хотя она заявлялась даже лучше. Но даже так. после глм, дипсиков, кими и старшего квена, а так же дотс3 и минимакса — это топ-8 или топ-9 модель. В 10 она точно входит, по моему скромному мнению. Невероятно крутая модель для своего размера, но не самая лучшая, если сравнивать с Дипсиком. Однако, если ты раньше запускал Qwen3.6-27B и понимал, что ну вот щас он че-то надумает, а где-то ошибки надопускает, то теперь таких мыслей меньше. Конечно, Qwen3.8-27B все еще надо обвязывать проверками, но качество уже иного уровня. Это взрослая модель, которая что-то пропускает, а не маленькая модель, которая тащит изо всех сил, но может немногое. Хотя модель как раз именно что маленькая. =) Но как взрослая. Ставим лайк этому релизу, можно юзать, минусы есть, но в целом их можно упредить. #нейросеть #нейросети #neuralnetwork #neuralnetworks #генерациятекста #распознаваниеизображения

Появилась страничка Qwen3.8-27B. Помимо очевидных stong capabilities, мультимодальности, xhigh и т.д., есть interleaved thinking как в лучших моделях: сохраняем весь ризонинг в контексте, вызываем тулзы прямо оттуда, человеку необходимо писать минимум, моделька…

https://www.youtube.com/watch?v=U1g3PAjx9Mk Приятного просмотра, напоминаю, никакой «красоты в глазах смотрящего», это вкусовщина, да, но разнообразие далеко не такое широкое, как пытаются представить. Есть конвенциональная красота. Есть красивые люди. Есть нет. И красивые — более успешные. Это не про красоту, это про выбор и статистику. Все.

Много пишу?! Да я еще и работаю, параллельно! ZCode, продолжай.

Появилась страничка Qwen3.8-27B. Помимо очевидных stong capabilities, мультимодальности, xhigh и т.д., есть interleaved thinking как в лучших моделях: сохраняем весь ризонинг в контексте, вызываем тулзы прямо оттуда, человеку необходимо писать минимум, моделька сама все порешает и ничего не забудет. Нативного контекста все так же 256K. Предикшен: модель не будет так же хороша как DeepSeek-V4-Flash-0731, потому что 0731 сам по себе феномен и огромный скачок. Это уже GLM-5.2, которая и в своем размере-то в 744B была невероятно умной всего пару месяцев назад. Такое ты не запихнешь в 27B. Но благодаря interleaved thinking модель явно сможет избегать множества багов, чинить косяки налету, и в целом будет гораздо стабильнее, выжимая из своих знаний максимум, а с инструментами типа веб-поиска — и больше. Так что, ждем хайскоры на бенчах с тулзами, ждем умеренный прирост на 5 баллов в остальном, ну и отличную скорость на локальном железе за умеренное бабло, конечно. Если условно сейчас у Qwen3.6-27B — 38 баллов, у MiniMax-M3 — 45, а у DS-V4-Flash-0731 — 52, то я бы ждал от Qwen3.8-27B в районе 42-43 баллов. Если что, это уровень Opus 4.5, так что это будет уже невероятно круто. Ну что же, ждем релиза.

И это прям хуета

И это прям хуета

Genre: 1990s Soviet synth-pop, dramatic Russian pop-rock. BPM: 118. Key & scale: D minor. Mood arc: playful and sassy in verses, theatrical and punchy in chorus, fading with dramatic irony in outro. Scenario: sassy retro cabaret pop stage performance. Production: warm 90s analog production, punchy electronic drums, rich reverb, dynamic analog mix. Vocal Gender & Timbre: Female mature solo lead, powerful, husky, deep chest resonance, expressive and commanding theatrical delivery. Vocal Style: Spoken-sung attitude and ironic talk-singing in verses, powerful belted theatrical vocal with vibrant vibrato in chorus, sarcastic spoken ad-libs in outro. Effects: Vintage hall reverb, subtle analog plate delay, slight saturation. Groove & Drums: Mid-tempo 90s dance beat, gated snare, tight hi-hats, dynamic acoustic tom fills. Bass: Punchy analog synth bassline (Moog style) driving the rhythm. Instruments: 80s/90s digital synths (DX7/Roland style brass and plucks), rhythmic rhythm guitar stabs, dramatic piano accents on downbeats, subtle orchestral brass hits on chorus drops. Spatial FX: Wide stereo synths, centered lead vocal and bass.

Вчера релизнулась MiniMax-Music3. Судя по демо и отзывам — довольно однотипная и хуже ACEStep-1.5-XL. Тестов не будет, нафиг оно мне не надо, времени нет. Можете послушать и решить сами, но как-то ну такое. Может быть TensorBanana или XVibeNot че-то натестируют, но ни мне, ни Денчику не зашло пока что. Не, поймите правильно, уровень той же Suno 3.5 в опенсорсе это хорошо, и наличие альтернатив — круто. Но тут нет какого-то скачка, в отличие от их ебейшей видеомодели (особенно ее реф-варианта). Претензия не к самому качеству, оно хорошее, претензия к стилю, он прям жижа. Ждем развития. #нейросеть #нейросети #neuralnetwork #neuralnetworks #генерацияаудио

dots3-note-preview 280B-A16B и 512к контекста, полная мультимодальность на вход, первый опенсорс лабы, в некоторых бенчах обходит GLM-5.2, где-то даже DeepSeek-0731, но как будто там надрачивали. Но если правда — нас ждет еще одна отличная модель, на замену дипсику для общих агентов, которым важен вижн и аудио. #нейросеть #нейросети #neuralnetwork #neuralnetworks #генерациятекста #распознаваниеизображения #распознаваниеаудио #распознаваниевидео

Открытка Денису.

Вечерком ждем тесты одной аудио-модельки и Qwen3.8-27B, конечно же.