Найти в Дзене
Рейтинговый №1

ТОП opensource нейросетей 2025 года

Привет, техноэнтузиасты и любители искусственного интеллекта! Мир нейросетей продолжает развиваться со скоростью света, и 2025 год принес нам немало интересных обновлений в мире открытого кода. Давайте разберемся, какие инструменты сейчас на пике популярности и почему они заслуживают вашего внимания. Кстати, мой Telegram-канал о нейросетях: https://t.me/n_seti TensorFlow 2.19.0 теперь поддерживает NumPy 2.0 и добавил герметичную поддержку CUDA — Bazel сам скачает нужные версии драйверов, избавив вас от головной боли с совместимостью. Улучшения в tf.lite с поддержкой bfloat16 и расширенными возможностями квантизации особенно порадуют разработчиков мобильных приложений. PyTorch 2.6 получил поддержку Python 3.13 и новую опцию torch.compiler.set_stance для тонкой настройки производительности. Добавление поддержки FP16 на процессорах x86 позволяет ускорить работу моделей даже без мощной видеокарты, а улучшенная региональная компиляция сокращает время холодного старта для больших языковых м
Оглавление

Привет, техноэнтузиасты и любители искусственного интеллекта! Мир нейросетей продолжает развиваться со скоростью света, и 2025 год принес нам немало интересных обновлений в мире открытого кода. Давайте разберемся, какие инструменты сейчас на пике популярности и почему они заслуживают вашего внимания.

Кстати, мой Telegram-канал о нейросетях: https://t.me/n_seti

TensorFlow: ветеран, который не стареет

TensorFlow 2.19.0 теперь поддерживает NumPy 2.0 и добавил герметичную поддержку CUDA — Bazel сам скачает нужные версии драйверов, избавив вас от головной боли с совместимостью. Улучшения в tf.lite с поддержкой bfloat16 и расширенными возможностями квантизации особенно порадуют разработчиков мобильных приложений.

PyTorch: любимчик исследователей

PyTorch 2.6 получил поддержку Python 3.13 и новую опцию torch.compiler.set_stance для тонкой настройки производительности. Добавление поддержки FP16 на процессорах x86 позволяет ускорить работу моделей даже без мощной видеокарты, а улучшенная региональная компиляция сокращает время холодного старта для больших языковых моделей.

-2

Keras: независимость и универсальность

Keras 3.9 продолжает развиваться как самостоятельный проект с поддержкой TensorFlow, PyTorch и JAX. Новый API для rematerialization позволяет экономить память, а добавленные слои RMSNormalization и инструменты аугментации данных (AugMix, CutMix) упрощают работу с компьютерным зрением. Поддержка export() с бэкендом PyTorch делает развертывание моделей в продакшене значительно проще.

-3

Stable Diffusion: революция в генерации изображений

Stable Diffusion 3.5 стал настоящим прорывом в мире генерации картинок с несколькими вариантами моделей под разные задачи. Флагманская версия Large с 8,1 миллиардами параметров генерирует изображения в разрешении 1 мегапиксель, а для любителей скорости есть Turbo-версия, создающая качественные изображения всего за 4 шага. Все модели доступны на Hugging Face под лицензией Stability AI Community License, что позволяет использовать их как для личных, так и для коммерческих проектов.

-4

DeepSeek: мозговитый помощник для сложных задач

DeepSeek — новая звезда 2025 года, которая произвела фурор благодаря модели DeepSeek-R1, совершившей прорыв в области логического мышления. Главная фишка этой нейросети — понимание контекста и человеческого поведения, что делает её решения более умными.

-5

DeepSeek особенно хорош в кодинге, математике и обработке больших объемов данных (до 128 000 токенов), а также отлично работает как на английском, так и на китайском языках.

-6

Хотите быть в курсе всех новинок мира нейросетей и не пропустить появление следующего прорывного инструмента? Загляните в наш специальный раздел https://ailibri.com/ai-opensource, где мы собрали лучшие opensource решения с подробными инструкциями по установке и использованию. А для ежедневной порции инсайдов, новостей и лайфхаков подписывайтесь на наш телеграм-канал https://t.me/n_seti — там мы первыми рассказываем о самых горячих релизах и делимся секретными промптами, которые выжмут максимум из любой нейросети. Присоединяйтесь к сообществу тех, кто использует ИИ по полной!