Adizbek Ergashev's blog

🏅 Final Scoreboard 🇺🇿 🟢 93. Xaydaraliyev Jahonali — 303.48 🥈 🔴 107. Timur Kadirbergenov — 295.79 🥉 🟠 115. Ulug'bek Rakhmatullaev — 288.58 🥉 🟡 118. Avazxonov Jahongir — 285.97 🥉 ⚫️ 206. Kamalov Ulug'bek — 209.56 🔵 222. Salimov Sardor — 189.00 🟣 268. Abduraupov…

🏅 Final Scoreboard 🇺🇿 🟢 93. Xaydaraliyev Jahonali — 303.48 🥈 🔴 107. Timur Kadirbergenov — 295.79 🥉 🟠 115. Ulug'bek Rakhmatullaev — 288.58 🥉 🟡 118. Avazxonov Jahongir — 285.97 🥉 ⚫️ 206. Kamalov Ulug'bek — 209.56 🔵 222. Salimov Sardor — 189.00 🟣 268. Abduraupov Humoyun — 139.34 ⚪️ 345. Rahmiddinov Ravshan — 35.19 Yakuniy natijalar bugun 22:00 gacha e’lon qilinadi ==== Upd. Yakuniy natijalar e’lon qilindi 🥈 Xaydaraliyev Jahonali — 303.48 Muhammad al-Xorazmiy maktabi, 9-sinf 🥉 Timur Kadirbergenov — 295.79 Nukus Prezident maktabi, 11-sinf 🥉 Ulug'bek Rakhmatullaev — 288.58 Namangan Prezident maktabi, 11-sinf 🥉 Avazxonov Jahongir — 285.97 Namangan Prezident maktabi, 10-sinf

Unsloth endi alohida Desktop ilova chiqardi Oldin Unsloth’ni ko‘pchilik modelni tezroq fine-tune qilish uchun bilardi. Endi esa ular lokal AI bilan ishlashni ancha soddalashtiradigan Unsloth Desktop’ni chiqardi. Ilova Windows, macOS va Linux’da ishlaydi va lokal kompyuterda LLM’larni ishga tushirish, fine-tune qilish hamda boshqarish imkonini beradi. Qiziq joylari: • NVIDIA, AMD, Intel, Apple GPU’lari va hatto oddiy CPU’larni qo‘llaydi • MLX va GGUF formatlari bilan ishlaydi • image, audio va video generatsiya modellarini ham qo‘llaydi • Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, OpenClaw va OpenCode’ni lokal LLM’larga ulash mumkin • RAG, MCP va private web search tayyor holatda bor • fine-tuning’da 2x gacha tezlik va 70% gacha kamroq VRAM va’da qilinyapti • tayyor modelni GGUF yoki NVFP4 formatida eksport qilish mumkin Eng yaxshi tomoni loyiha to‘liq open-source. Ya’ni lokal AI bilan ishlash asta-sekin terminal, Python environment va o‘nlab konfiguratsiyalar bilan kurashishdan oddiy desktop dastur darajasiga tushyapti. Menimcha, bu lokal LLM’larning ommalashishi uchun juda muhim qadam. Link: https://unsloth.ai/docs/desktop @adizbek_ergashev

🏆 38-Xalqaro informatika olimpiadasining ikkinchi va hal qilivchi kuni boshlandi Musobaqa natijalarini kuzatib borish uchun link: https://ranking.ioi2026.uz/ live: @ioi2026_uzb_live @adizbek_ergashev

#

“No matter how good you are at anything, there will always be a Chinese kid better than you” "Siz har qanday narsada qanchalik yaxshi bo'lishingizdan qat'iy nazar, har doim sizdan yaxshiroq xitoylik bola bo'ladi"

🏆 IOI 2026 Day 1 1-kun musobaqasi boshlandi. Online natijalar: - https://ranking.ioi2026.uz 🧑‍💻 @cp_uz

🇺🇿 O‘zbekistonda bo‘lib o‘tayotgan IOI 2026 uchun Pavel Durov sovrinlar e’lon qildi Telegram asoschisi Pavel Durov Toshkentda boshlangan International Olympiad in Informatics 2026 ishtirokchilarini qo‘llab-quvvatlashini ma’lum qildi. 🏆 Olimpiadaning 235 nafar sovrindori Telegram tomonidan maxsus Algorithm Cup raqamli kolleksion sovg‘alarini oladi. Ularning umumiy qiymati kamida $117 000 deb baholanmoqda. Durov yana qiziq bir tarixiy bog‘liqlikni ham eslatdi: O‘zbekiston - Al-Xorazmiy vatani. Aynan uning nomidan bugungi kunda dasturlashning eng asosiy tushunchalaridan biri bo‘lgan “algoritm” so‘zi kelib chiqqan. Shu sabab IOI’ning bu yil aynan O‘zbekistonda o‘tkazilayotgani yanada ramziy ko‘rinadi 🇺🇿 Manba: https://t.me/durov/540 @adizbek_ergashev

Quantization nima? LLM model ichida milliardlab sonlar saqlanadi. Masalan, 7B modelda taxminan 7 milliard parametr bor. Odatda bu parametrlar yuqori aniqlikda saqlanadi, masalan FP16 (har bir parametr uchun 2 bayt xotira) formatida. Bu esa ko‘p RAM yoki…

🏆 IOI 2026 Boshlandi! 38-Xalqaro Informatika Olimpiadasi — IOI 2026 2026-yil 9–16-avgust kunlari birinchi marotaba O’zbekistonda, Toshkent shahrida bo‘lib o‘tadi. IOI dunyoning turli mamlakatlaridan kelgan umumiy o‘rta ta’lim maktablari va akademik litsey o‘quvchilari o’rtasida bo’lib o’tadigan dasturlash bo‘yicha eng nufuzli xalqaro musobaqalardan biri hisoblanadi. Dunyo bo'ylab 100 ga yaqin mamlakatdan 400ga yaqin ishtirokchi CAEx'da bo'lib o’tadigan olimpiadada qatnashishmoqda. O’zbekiston mezmonlik qilayotganligi tufayli bizdan 2ta jamoa (8 nafar o’quvchi) qatnashyapti. Bugun Practice day. @adizbek_ergashev

🇺🇿 IOI 2026 Bu yil Informatika bo‘yicha Xalqaro Olimpiada IOI 2026 O‘zbekistonda bo‘lib o‘tadi. Dunyoning eng kuchli yosh dasturchilari O‘zbekistonga keladi. Biz esa hozirda olimpiadaning barcha texnik infratuzilmasini tayyorlash bilan bandmiz. Serverlar, tarmoq, switch va routerlar, yuzlab noutbuklar, contest tizimlari, xavfsizlik musobaqa vaqtida hammasi bir soniya ham to‘xtamasdan ishlashi kerak. Rasmda esa jarayonning kichik bir qismi Bunday darajadagi xalqaro olimpiadani texnik tomondan tayyorlashning o‘zi alohida katta challenge. @adizbek_ergashev

Quantization nima? LLM model ichida milliardlab sonlar saqlanadi. Masalan, 7B modelda taxminan 7 milliard parametr bor. Odatda bu parametrlar yuqori aniqlikda saqlanadi, masalan FP16 (har bir parametr uchun 2 bayt xotira) formatida. Bu esa ko‘p RAM yoki VRAM talab qiladi. Quantization esa modeldagi sonlarni kichikroq formatga o‘tkazish jarayoni. Oddiy qilib aytganda, modelni parametrlarini siqish. Masalan: FP16 → 16 bit INT8 → 8 bit INT4 → 4 bit 7B model: FP16 da ≈ 14 GB 8 bit da ≈ 7 GB 4 bit da ≈ 3.5–4 GB Natijada model kamroq VRAM ishlatadi, inference (javob hosil qilish) tezlashishi mumkin, lekin javob sifati yomonlashish ehtimoli bor, lekin quantization usullarida esa bu farq ko‘pincha juda kichik bo‘ladi. Bazibir ommabop quantization turlari: GGUF, GPTQ, AWQ, FP8, FP4, NVFP4. @adizbek_ergashev

Yuqoridagi bitta postning o‘zida 30 dan ortiq AI termini ishlatilgan ekan . O’zi postlar tushunarli bo’lyaptimi ? Eng tushunarsiz terminni kommentda yozing. Keyingi safar shuni 3-4 ta termini tushuntirib berishim mumkin.

Internetsiz va bepul ishlaydigan shaxsiy AI agentingiz bo‘lsa, unga qaysi ishni topshirardingiz? Telefon va personal kompyuterlarda lokal ishlaydigan AI modellar tobora ko‘paymoqda. Bunda barcha ma’lumotlar bulutga yuborilmaydi, model bevosita o‘z qurilmangizda…

Internetsiz va bepul ishlaydigan shaxsiy AI agentingiz bo‘lsa, unga qaysi ishni topshirardingiz? Telefon va personal kompyuterlarda lokal ishlaydigan AI modellar tobora ko‘paymoqda. Bunda barcha ma’lumotlar bulutga yuborilmaydi, model bevosita o‘z qurilmangizda ishlaydi. Albatta, bunday modellar ChatGPT yoki Claude darajasida kuchli bo‘lmasligi mumkin. Lekin ular doim yoningizda, tezkor va eng muhimi, shaxsiy ma’lumotlaringizni qurilmadan tashqariga chiqarmaydi. Savol: imkoniyatlari cheklangan bo‘lsa ham, shaxsiy AI agentingizga qaysi ishlarni ishonib topshirgan bo‘lardingiz? Kommentda fikringizni yozing. @adizbek_ergashev

Navbatdagi xitoylik “Claude” Alibaba rasmiy ravishda Qwen 3.8 Max modelini taqdim etdi. Bu safar raqamlar ham jiddiy: • 2.4 trillion parametr • Har so‘rovda faqat 95 milliard aktiv parametr ishlaydi (MoE) • 1 million token kontekst • Matn, rasm, video va hujjatlar bilan ishlay oladi. Qwen jamoasi modelni reasoning, coding, agent va multimodal vazifalarda eng kuchli modellardan biri deb ta’kidlamoqda. Xitoy laboratoriyalari oxirgi oylarda juda agressiv ketmoqda. Avval GLM, keyin Kimi K3, endi esa Qwen 3.8. Frontier AI poygasi tobora qiziq tus olyapti. Batafsil: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 @adizbek_ergashev

DeepSeek yana narx va sifat nisbatini “buzib” tashladi DeepSeek V4 Flash yangilandi va ayrim agent hamda dasturlash testlarida Claude Opus 4.8 darajasiga yaqinlashdi. Modelning rasmiy API versiyasi public beta holatida ishga tushdi. Agentlik imkoniyatlari oldingi V4 Pro Preview bilan solishtirganda keskin yaxshilangan DeepSWE natijasi Opus 4.8 ko‘rsatkichiga yaqin, Terminal Bench’da esa model frontier darajadagi natijani ko‘rsatmoqda. Eng qiziq tomoni, modelning arxitekturasi ham, hajmi ham o‘zgarmagan. Barcha yaxshilanishlar qo‘shimcha post training orqali olingan. Narxi esa juda arzon: 💰 Input: $0.14 / 1M token 💰 Output: $0.28 / 1M token 💰 Cache hit: atigi $0.0028 / 1M token Bu Opus 4.8 kabi modellardan o‘nlab marta arzon. GPT 5.6 Luna, Terra va boshqa arzon coding modellari uchun juda jiddiy raqobatchi bo‘lishi mumkin. Hozircha faqat V4 Flash API yangilandi. DeepSeek V4 Pro’ning to‘liq relizi esa tez orada chiqarilishi aytilmoqda. @adizbek_ergashev

🚀 Ilon Mask Grok 4.6 modeli bir haftadan keyin chiqishini ma'lum qildi. Modelning relizi 7-avgustga rejalashtirilgan. Aytilishicha, Grok 4.6 taxminan 1.5 trillion parametrga ega bo'ladi. Bundan bir necha hafta o'tib esa undan ham kattaroq Grok 4.7 chiqarilishi kutilmoqda. U 2.1 trillion parametrga ega bo'lishi aytilmoqda. Shu bilan bir vaqtda yana bir qiziq mish-mish ham tarqaldi. Tez orada Composer 3 dasturlash modeli taqdim etilishi mumkin. SpaceX Cursor'ni sotib olgan, Composer esa Colossus 2 klasterida noldan o'qitilgani aytilmoqda. Dastlabki ma'lumotlarga ko'ra, Composer 3 sifati Claude Opus 5 va GPT-5.6 Sol darajasida bo'ladi, narxi esa ularga nisbatan bir necha baravar arzon bo'lishi kutilmoqda. Shuningdek, DeepSec benchmark muallifi Guillermo Rauchning ta'kidlashicha, Grok 4.5 hozircha narx/samaradorlik bo'yicha eng yaxshi kiberxavfsizlik modeli bo'lib, GPT-5.6 Sol'dan 10 baravar, Claude Opus 5'dan 5.7 baravar, Kimi K3'dan esa 2.2 baravar arzon ekan. Bu hozircha benchmark muallifining bahosi bo'lib, mustaqil tasdiqlanmagan. Agar bu ma'lumotlar tasdiqlansa, avgust oyi AI modellari orasidagi raqobatni yanada qizdirishi mumkin. 🔥 @adizbek_ergashev