OpenAI впервые раскрыла, как люди используют ChatGPT по странам. Главный вывод: на работе его вдвое чаще просят что-то сделать — написать, закодить, проанализировать, — а не спросить. Вне работы, наоборот, доминирует «спросить». Это первый страновой срез OpenAI Signals за Q2 2026, и данные открыто выложены для исследователей. Ключевые цифры - «Doing» на работе — более чем в 2 раза чаще, чем вне работы. - Мультимедиа — самый быстрорастущий сценарий: 7.8% сообщений в мире, в Бразилии и Колумбии — больше 10%...
Токены на завтрак
🤖 Кодинг-эксперты 35B-модели пересажены в 2.6B-модель за 8 минут и $3
fuse-1 Lite — эксперимент на HuggingFace в обход классической дистилляции: из свежего Qwen3.6-35B-A3B вырезали 960 экспертов, отвечающих за код, и вживили их в on-device модель Liquid AI LFM2.5-2.6B. Обучался при этом только роутер — 2.0M параметров из 5.72B. Как устроено: - Хост — LFM2.5-2.6B (2.70B, заморожен): агент Liquid AI на 128K контекста, локальный запуск под 2.5 GB при 220 ток/с. - Донор — Qwen3.6-35B-A3B (35B всего / 3B активных): один из сильнейших открытых MoE для агентного кодинга — SWE-bench Verified 73...
🤖 Локальный ассистент Macaw управляет Mac из коробки — 97 инструментов, 1.5 ГБ, офлайн
Вышел Macaw — открытый ассистент, который живёт целиком внутри вашего Mac. Пишете «отправь Дейзи повестку», «почему тормозит мой Mac», «прочитай контракт из ~/Documents и перескажи в двух предложениях» — и он реально это делает: шлёт письма, ищет файлы, читает PDF, меняет настройки. Без облака, аккаунтов и телеметрии: модель лежит на диске, инструменты работают через системные API macOS. Как устроено Macaw — файнтюн свежей агентной модели Liquid AI LFM2.5-2.6B: 2.7B параметров, контекст 128K. Поверх...
🤖 35B-модель для агентов набрала 78.4% SWE-bench Verified — и вся поместилась в файл 9.96 ГБ
Bad Theory Labs из Лагоса (та, что выпускала BTL-3) открыла BTL-4 — 35B-модель для агентного кодинга, tool-use и длинных задач. Это файнтюн Ornith-1.0-35B (DeepReinforce на базе Qwen 3.5), лицензия Apache-2.0 — коммерческое использование разрешено. Цифры - SWE-bench Verified — 78.4% - BFCL v4 (AST) — 73.5% против 69.2% у базы (+4.3): одинаковый харнесс и декодинг, разница только в весах - LiveCodeBench v6 — 66.1% (easy 99.1%, medium 86.7%, hard 60.5%) Результаты уровня закрытых фронтирных моделей — при том, что на токен активно лишь ~2...
🤖 Intern-S2-Mobius — 35B-модель InternLM на архитектуре, где знания отделены от рассуждений, и инференс в 4 раза быстрее
InternLM (Шанхайская лаборатория ИИ) выпустила Intern-S2-Mobius — 35B-модель на новой архитектуре Mobius-v0. Это не файнтюн, а переделка самой архитектуры трансформера (код, техрепорт). У обычной LLM каждый слой хранит знания в своём FFN-блоке и применяет их на месте. В Mobius знания вынесены в общую «память» (Memory), а слои-«рассуждатели» (Reasoners) итеративно опрашивают её. Отсюда два свойства: Backward Residual Connection — глубокие слои достают знания «ранних» слоёв, а не только идут по цепочке...
