#Нейропрожарка

Трейлер "Красное солнце Педжента".

Автор: Режиссер-оператор-сценарист: Дмитрий Корниенко

тг @Fidelmov


Сразу о важном. Это дань уважения Великому фильму, режиссеру и актерам. Это не танцы на костях и не ради хайпа. Это творческая история. Мне казалось было бы интересным увидеть вновь на экране любимых героев: Сухова, Саида и показать возможное продолжение "Белого солнца пустыни".
Читал записки сценариста оригинала, интервью Мотыля и примерно представлял что планировалось.
Там поговаривали и о сериале и о приквеле, но можно точно утверждать одно - арка Джевдета, была оставлена на продолжение.

✍В общем и целом на создание ушло три дня.
Сценарий у меня написан давно - всего полного метра.
Создавал карты персонажей в Nana Banana 2: Сухов, Джавдет, Саид, Старцы (кто заметил их - респект), Екатерина Матвеевна, Британец и мальчик.
Локации создавал в режиме Cinematic в агрегаторе Freepic (там можно выбирать камеры, объективы и фокусное расстояние, со светом - очень вкусно).
🎬Генерации: Seedance 2.0, Kling 2.6.
Голоса я клонировал в Suno.
В общей сложности по деньгам если прикинуть вышло около 6.000 рублей.

@cgevent

И снова про "мёртвый интернет".

Журнал Time начал продавать рекламу, созданную специально для ИИ-ботов. Для них сайт отдаёт специальную версию страниц в Markdown (без обычного визуального оформления, зато с рекламными спонсорскими блоками).

Идея называется GEO (Generative Engine Optimization). Если совсем просто: теперь бренды хотят не только попасть на первые страницы поисковиков типа Гугла и Яндекса, но и залезть прямо в чугунную голову к ChatGPT, Gemini и другим ИИ-болванам.

Самое прекрасное: Time говорит, что ИИ-боты уже стали настолько часто лазить по их сайту, что их трафика бывает больше, чем человеческого. То есть сайт вроде бы работает для людей, но значительная часть его посетителей это роботы. И вот теперь для этих роботов начали делать отдельную рекламу.

Проверил сам, через curl запросил рандомнкю страницу Time под видом агента. И получил отдельную .md версию страницы. Причём прямо в начале лежит рекламный блок Ally (американский онлайн-банк) с готовыми фактами, формулировками бренда и FAQ вроде "What bank is best for everyday spending and saving?".

Человек эту рекламу может вообще не увидеть. Зато её увидит AI-агент, переварит, а потом вполне убедительно объяснит вам, почему именно этот банк лучше остальных.

Добро пожаловать в интернет, где SEO уже недостаточно. Теперь надо оптимизироваться ещё и под мозг робота.

источник

WorldClaw: ну, за моделлеров!

TLDR: ну за моделлеров, не чокаясь.

Это настолько занятно, что я, как 3д-дед по прошлой жизни, распишу подробнее. Трехмерщикам читать и бояцца. Композерам тоже - за ними тоже скоро придут с таким подходом.

Итак, WorldClaw от Tencent (Hunyuan3D) превращает текстовый промпт типа "грабеж корованов на пересечённой местности" в полноценный редактируемый 3D-мир, причем не видео, не сплаты, а прям 3Д в Блендоре.
И внутри этой. Клешни Мира не одна мега-модель, а довольно хитрый агентный конвейер.

Аналогом мозга моделлера выступает Claude Opus 4.8: он разбирает запрос на регионы, типы ландшафта, материалы, объекты и связи между ними.
Далее GPT-Image-2 сначала рисует цветную 2D-карту расположения регионов, после чего WorldClaw процедурно строит по ней в Блендоре единый height field: горы, дюны, террасы, эрозию, перепады высот и переходы между зонами. То есть сам ландшафт строится процедурно, а ии-моделлеры определяют его структуру и параметры. Камни, растительность и другие повторяющиеся элементы отдельно генерируются как референсы через GPT-Image-2, превращаются Hunyuan3D в reusable 3D-ассеты и разбрасываюцца по ландшафту.

Дальше начинается самое интересное. Для выбранного участка Блендор делает обычный 2D-рендер уже готового ландшафта, сохраняя положение камеры. GPT-Image-2 берет этот рендер и дорисовывает туда нужную композицию: корованы, верблюды, грабли и прочие объекты. Эта картинка служит не финальным результатом, а планом будущей 3D-сцены. SAM3 работает именно с этой 2D-картинкой: находит и вырезает из нее каждый отдельный объект вместе с маской. Затем SAM3D берет crop+mask и восстанавливает объект как самостоятельный текстурированный(!) 3D mesh. Благодаря сохраненной камере WorldClaw вычисляет, где этот меш должен находиться на исходном ландшафте, какого он должен быть размера и под каким углом стоять.

Если реконструкция SAM3D получилась хреновой, в дело снова вступает Hunyuan3D: ему дают черновой mesh плюс исходный 2D-crop, и он улучшает геометрию и PBR-материалы. После этого Claude через BlenderMCP несколько раз рендерит сцену, проверяет масштаб, позы, висящие в воздухе или провалившиеся объекты и локально исправляет и меши, и ландшафт. На выходе получается не NeRF, не Gaussian Splat и не красивое видео, а обычная добрая олдскульная 3D-сцена: единый ландшафт плюс независимые затекстуренные meshes, которые можно двигать, удалять, переиспользовать и дальше редактировать в Блендоре или переносить в любой пайплайн.

На итоге: общее устройство мира - старый добрый procedural generation, а свора нейросеток отвечает за ручное позиционирование, внешний вид и наполнение.

Работает все на Blender 5.1.1 и сервере с четырьмя NVIDIA H20. (Это Хоппер для китайского рынка).

Тут я заподозрил, что все это хозяйство будет стоить дороже чахлого кожаного моделлера.
Попросил chatGpt прикинуть стоимость одной сцены ибо авторы сами пишут, что все это ии-моделирование чудовищно долго и медленно.

"Отсюда я бы оценивал не себестоимость WorldClaw, а реалистичный нижний порядок примерно так: если сложный мир занимает на четырех H20 3 часа, GPU дадут ~$8.3, API еще условно $3-10, итого порядка $10-20 за генерацию. Если же агент ковыряет насыщенную сцену 6+ часов, делает десятки GPT-Image-2 вызовов и многократно переделывает объекты, легко получается $20-40+. Но это уже моя расчетная оценка, а не цифра Tencent. Главная неизвестная сейчас - сколько wall-clock времени реально занимает один из миров из статьи. "

Итого, сорок баксов за 6+ часов (в день).

Берём?

https://tencent-hunyuan.github.io/Hunyuan3D-WorldClaw/

@cgevent

Богомерзкий нейрослоп или богоугодное видео?

👍 Видео
👎 Генерация

@cgevent

В предыдущем посте - видео

Так что можно уже готовиться в восстанию робатов.

Это реальные съёмки AgiBot Expedition A3. Роботы физически выполняют удары, вращения и акробатику.
Самое интересное - как это работает. У AgiBot есть система LinkCraft: движение человека снимают на обычное видео → AI извлекает motion capture → движение переносится на скелет робота → через imitation learning/RL получается готовый motor skill. То есть кунг-фу заранее поставлено и обучено, но робот исполняет движения физически, балансируя и корректируя их в реальном времени.

Робат A3: рост 173 см, вес около 55 кг, пиковая мощность 12 кВт.

Смотреть в качестве: https://www.bilibili.com/video/BV1HjcZzDEQS/

LinkCraft: https://linkcraft.agibot.com/

@cgevent

GPT Image 3?

В Arena появилась новая анонимная модель генерации изображений mona-lisa-1, и есть подозрение, что это следующий GPT Image от OpenAI.

Дополнительная улика - реддитские сообщают, что OpenAI Verification Tool обнаруживает в её изображениях фирменную невидимую маркировку OpenAI.

По первым сравнениям с GPT Image 2 главное улучшение фотореализм:

меньше характерной пластиковой кожи и AI-look, лучше текстуры, освещение и мелкие детали. Также аренские отмечают более точное следование сложным промптам и хорошее редактирование.

При этом революции пока не видно: в некоторых тестах разница с Image 2 небольшая, а шумовые артефакты(наши любимые комочки и сетки) вокруг текста и мелких деталей остались.

Вот тут основные утечки:
https://eu.36kr.com/en/p/3933115490368647
@cgevent

#Нейропрожарка

Black Fryday

Режиссер Дима Терем 
Дима Терем (@teremdima)

Black Fryday — короткометражка в супергеройском жанре,   которую я сделал зимой для какого-то американского повесточного фестиваля.
Под капотом как обычно: Nano Banana, Kling 2.5–3.0 и несколько кадров в Seedance 2.0 (он только появился тогда). Временные затраты примерно неделя. Бюджет небольшой, тысяч тридцать.
Сейчас работа выглядит устаревшей.  Как же  быстро все меняется в этом направлении , поэтому пришло время её отпустить)
Кстати, совсем недавно я увидел похожую историю, которая начала гулять по Интернету в рекламе Seedance 2.5: та же самая локация , пожар, тоже  про супергероя.
Музыка: The Voice of Those Who Don't Exist — "Who Is This Girl?"
Смотрим в хорошем качестве тут:
https://youtu.be/2WgldLU5KKY

@cgevent

Ну, Засуно!

Suno (с Ворнером под капотом) решили, что пользователи слишком много скачивают музыки, которую сами же и генерируют за деньги.

Поэтому с 3 сентября вводится новая дивная математика: Free - 7 скачиваний вообще за всю жизнь, Pro - 20 в месяц, Premier - 60.

Нужно больше? Вроде дополнительные скачивания можно будет купить. А безлимит останется у тарифа Premier, если пользоваться Suno Studio.

Официальное объяснение особенно трогательное: лимиты нужны для борьбы с «bad actors», массово экспортирующими богомерзкий AI-слоп. То есть генерировать за бабки хорошо, а в сеть выкладывать плохо.

В сети - все круги музыкального ада Дантэ. Пользователи визжатт, какого хрена Premier позволяет нагенерировать до 2000 треков, но скачать только 60, а обладатели годовых Pro-подписок внезапно обнаружили, что купленный ими сервис теперь выдаёт 20 скачиваний в месяц(!).

Вишенка на аккорде: ограничения распространяются даже на треки, созданные ДО 3 сентября. Песни останутся в библиотеке Suno, слушать и ремиксить их можно, но экспортировать придётся в рамках нового лимита.

Ну и чтобы два раза не вставать: вместе с новой линейкой Suno собирается уничтожить ВСЕ предыдущие модели. Привет фанаты четверки!

Старые песни не исчезнут, но генерировать через старые модели больше не получится. Новые модели, разумеется, обещают быть быстрее, качественнее и управляемее - они создаются о, боги «в партнёрстве с музыкальной индустрией».
В общем, с ребятами и старыми моделями нехорошо получилось.

Бабло побеждает добро.

Suno: "официальный анонс"
https://suno.com/blog/suno-updates-tos

@cgevent

Ответочка от LTX: вышел LTX-2.5

Пока все дружно курочат H3, LTX выкатывает LTX-2.5 - новую открытую 22B video/audio world model.

Апдейт довольно жирный: полностью новый diffusion video decoder с меньшим количеством артефактов в движении, улучшенный distilled-чекпойнт, расширенный датасет + RL и новый Gemma 4 12B в качестве текстового энкодера с отдельным prompt enhancer. Модель лучше понимает сложные промпты и сама определяет необходимую длительность сцены. Появился нативный multishot: несколько связанных шотов генерируются одной последовательностью с сохранением персонажа, окружения, света и голоса между склейками. Плюс заявлены native 4K HDR (верим?), RAW workflow(!) и точное редактирование существующего видео.

Но главная ответочка H3 - СКОРОСТЬ И локальный запуск. LTX-2.5 полностью open weights, официально заявлен минимум 16 GB VRAM, нативная поддержка ComfyUI есть с первого дня, модель можно файнтюнить и бесплатно использовать при ARR до $10 млн. На серверном железе LTX хвастается совсем неприличными цифрами: 10 секунд I2V за 6.8 секунды на 2×GB200, то есть быстрее real-time. API делает 10 секунд примерно за 23.7 с при 1080p. Для сравнения, в собственном тесте LTX MiniMax H3 потребовалось 180 с - правда, железо и разрешения здесь разные, поэтому воспринимать это как честный benchmark H3 vs LTX я бы не стал.

API стоит $0.09/с 720p, $0.15/с 1080p, $0.19/с 2K и $0.37/с 4K.

И LTX решил не ограничиваться релизом, а сразу слегка пнуть соседей: на странице LTX-2.5 опубликована сравнительная таблица с MiniMax H3, Seedance 2.5, Kling, Veo и Grok, где LTX, совершенно неожиданно, побивает в них и вся.
На Reddit уже свирепствуют: отдельный тред называется примерно «LTX-2.5 comparison table vs MiniMax H3 is pathetic bullshit».

Главная претензия ровно та же - сравниваются разные режимы, железо и условия, поэтому маркетинговые цифры пока лучше воспринимать как маркетинговые.

Го тестировать.

LTX-2.5: https://ltx.io/model/ltx-2-5
Hugging Face: https://huggingface.co/Lightricks
GitHub: https://github.com/Lightricks/LTX-Video
Reddit про сравнение с H3: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vllqxs/ltx_25_comparison_table_vs_minimax_h3_is_a/

@cgevent

#Нейропрожарка

Creature in the ice

🎬 Автор, режиссёр и «нейрослопер» @Kalkom

⏱️ Сроки:  1,5 месяца с перерывами
Зачем: хотел самостоятельно сделать клип и закрепить знания после курсов по нейропайплайнам.

🎧 Вдохновение:

Идеи приходят во время прогулок в хорошую погоду под любимую музыку.
Так было и здесь, за час собрал по кусочкам сцену в голове.

🧠❄️ История и концепция:

Сначала задумывал сюжет про девушку, которая пытается предотвратить освобождение монстра из ледяной ловушки — с экшеном и эмоциональным нагнетанием.
Трезво оценил ресурсы: реализация слишком сложная. (Пока что)
Итоговая концепция: клип о сотруднике подземной лаборатории, где изучают существо, замурованное в ледяную стену — с нотками депрессии и срывов. Хотел избежать «сырого нейрослопа» и сделать цельный ролик.

🖥 Железо и пайплайн :
Апгрейд ПК: поставил RTX 5070 Ti вместо RTX 3060 (успел до подорожания) 💸
Сцену собирал в Unreal Engine 5 через GS-сплаты (Gaussian Splatting).
Работал через отечественный SyntX.AI и «неотечественный» ComfyUI.
Жёсткая экономия по токенам: в SyntX израсходовано ~800–900 токенов, остальное делал в ComfyUI.

⚒️ Движок и софт:
• Unreal Engine 5
• After Effects
• Photoshop
ComfyUI:
• LTX 2.3
• Flux_Klein
• TripoSplat
SyntX:
• Музыка — Suno
• Чаты — Claude 4.7
• Видео — Grok Imagine 2, Veo 3.1 Fast
• Картинки — Sora Image 2, Nano Banana 2

🎞 Распределение генерации видео:
Grok Imagine — 50%
Veo 3.1 Fast — 20%
LTX 2.3 — 30%

👩‍🔬Персонаж:
3D-модель девушки:
• Генерация — Hunyuan 3D
• Риггинг — AccuRIG
Анимация: закреплял знания в Unreal Engine 5, немного освоил Komodo NVIDIA. Основную анимацию делали нейросети, но опыт полезен — как превиз в Blender/UE и референс для Seedance 2 и др.

🖼Шоты и изображения:
Черновые шоты делал в UE, апскейп и улучшение — в Sora Image 2 и Flux_Klein.
Сначала пробовал Nano Banana, но для моих задач Sora Image 2 зашла лучше.

✂️Постпродакшн:
After Effects:
• Ротоскопинг и маски — чтобы существо в ледяной стене не моргало и не шевелилось.
• Борьба с «жёстким слопом» персонажа на дальних планах.
• Небольшая цветокоррекция.
Photoshop:
• Много работы по цветокоррекции и доводке кадров.

Локация и рефы: https://www.artstation.com/artwork/1LnJXG

@cgevent

Мертвые заговорили!

Stability AI выпустила Stable-Layers - модель, которая разбирает обычную картинку на отдельные редактируемые RGBA-слои: фон, персонажей, предметы и т.д., причём пытается восстановить то, что было скрыто за объектами.

Это никакая не модель от Стабилити, прошли те времена.
В основе лежит Qwen-Image-Layered 20B, который Stability дополнительно обучила через Flow-GRPO.

Получилось заметно аккуратнее оригинала: меньше дублирующихся слоёв, чище альфа и лучше разделение объектов. Рекомендуемое разрешение - 640 px; выше запускать можно, но качество постепенно начинает сыпаться.

Веса и код уже открыты. Сам Stable-Layers - небольшая LoRA около 330 МБ, но для неё нужна база Qwen-Image-Layered.

Оригинал уже работает в ComfyUI, есть FP8 и кванты для более скромных GPU, поэтому локальный запуск Stable-Layers нищебродских картах должен пойти.

Веса; https://huggingface.co/StabilityLabs/Stable-Layers

GitHub:
https://github.com/Stability-AI/Stable-Layers

примеры и сравнения
https://stability-ai.github.io/stable-layers.github.io/

@cgevent

Знакомое чувство, когда выкатывают обновленный ChatGPT или Midjourney, ты уже готов генерить шедевры, а платежная система пишет: «Card declined»? 🫠

Плата за комфортное использование нейросетей в наших реалиях - это вечный поиск рабочих карт. Но подсаживаться на готовые чужие аккаунты или переплачивать 40% байерам - точно не вариант.

Проблема решается за 3 минуты через Wanttopay :

— Без лишней бюрократии: выпускаете виртуальную карту прямо внутри telegram.

— Без танцев с P2P: пополнение идет напрямую в рублях (фиате) или в USDT/TON/BTC.

— Под любые задачи: от одноразовых Prepaid от $10 (выпуск $0) до пополняемых карт на 24 месяца с высоким проходом платежей.

Сервису доверяют уже больше 120 000 человек!

Полезный контакт в закладочки: @wanttopay_official (ребята запустили розыгрыш 10-ти карт Easy с балансом 5000₽, успейте поучаствовать!)

Охота ИИ-ведьм началась

С середины сентября Spotify начнет маркировать виртуальных артистов значком AI Persona. Метка появится прямо в профиле, поиске и рядом с треками в плейлистах. Причем речь не совсем о музыке, сделанной с помощью ИИ: AI Persona получат именно проекты, где сам "артист" является вымышленной ИИ-личностью.
Если кожаный музыкант использовал Suno или другую генерилку при производстве трека, автоматически в AI Persona его не запишут! Нейрослоп жив!

Тут мне конечно интересно, как будут отделять кожаных с нейрослопом от силиконовых с нейрофотками и нейросиськами. KYC? Видео на камеру как у Хейгена? Созвон?

Но самое интересное - вместе с плашкой приходит практически алгоритмический бан для всех этих Лиль Микуель. AI Persona по умолчанию исключаются из редакционных и персональных рекомендаций Spotify. Слушать их по-прежнему можно, искать тоже, а если подписаться на такого артиста, Spotify сможет показывать его музыку.
Также Spotify будет самостоятельно проверять (с помощью ИИ вестимо) подозрительные профили с фотореалистичными ИИ-лицами, ставить чорную метку и давать владельцу возможность ее оспорить.

Я уже вижу как chatGpt пишет оспаривающие письма от имени силиконового крида.

То есть генерировать музыку Spotify не запрещает. Нейрослоп продолжит вытеснять кожаные шедевры и поделки.
Хотя бы потому что кожаных с Суной наперевес будет в разы больше, чем кожаных с гитарой за спиной и клавишами в углу. Порог входа нулевой.

А вот строить из нейросетевого ковбоя или поющих сисек "настоящую восходящую звезду" и залетать с ней в рекомендации будет сложно.

В этом смысле это охота именно на ИИ-ведьм, а не на нейрослоп.

@cgevent

Генерация или кожаность?

По мотивам предыдущего поста в мой перегретый синайским зноем мозг пришел вот такой вопрос.

Вот есть много "музыки", которая наруливается без помощи музыкальных инструментов и (часто, но не всегда) без музыкального образования.

С помощью рулек, крутилок, педалек, слайдеров и мышки. На компе или коробочке.

Все эти: обобщенные Glitch, Minimal Techno, Dub Techno, Synthwave, Chillwave, Vaporwave, Breakbeat, Industrial, Noise, Electronica, EDM, Hardcore, Gabber, Acid Techno, Acid House, Psytrance, Goa Trance, Downtempo, Trip-Hop, Future Garage, UK Garage, Dubstep, Jungle, Breakcore, Electroclash, Dark Ambient, Drone, EBM...

И мне кажется, что все это генеративная музыка. Вместо промпта тут положение рулек и слайдеров. А вместо генератора ... ээ, генератор .

За сим вопрос: относить ли перечисленное выше к категории в Нейрослоп (ну ок, Генеративный слоп) или в категорию кожаная музыка?

👍 - Кожаная
👎 - Нейрослоп

@cgevent

Валить в Требло

На фоне вчерашних новостей в сети приподвскипает вопрос: куда валить из Suno:

Появился новый (ну почти) кандидат - Treblo.

Бывший Sonauto 3 официально переобулся в Treblo, и на фоне грозящих ограничений Suno выглядит подозрительно щедро:

Melodia v3, их последняя модель, для обычных пользователей сейчас реально бесплатна и безлимитна - без кредитов, дневных лимитов и урезанной старой модели. По крайней мере на мой беглый взгляд. В чем подвох?

Генерация идет из обычного промпта, своих или автоматически написанных lyrics, можно смешивать языки внутри песни, делать инструменталы и рулить звуком через 4160 тегов для жанров, эпох, вокала, инструментов и настроений.
Есть inpainting отдельных участков, замена текста, extension, remix, stem separation, загрузка своего аудио, приватные/unlisted-треки, профили, группы и плейлисты
Экспорт заявлен в OGG, MP3, WAV, FLAC и M4A. Приложения уже есть на iOS и Android. Более того, Treblo не накладывает ограничений на использование сгенерированных треков, включая бесплатный тариф. Чо?

Что то совсем сладко...

Сунченко нервничает: в коментах и на Reddit уже хватает людей, которым Treblo v3 по естественности звука и вокалов нравится больше Suno. Метаверсные даже пишут, что песка меньше/нет.

Однако другие юзеры жалуются на просевший hit-rate v3, неправильное произношение, внезапно обрывающиеся треки, странные интро и периодические проблемы со скачиванием stems.

Зато цена попыток буквально нулевая. И в довесок команда выложила open-source Treblo Classifier: детектор именно своих генераций с заявленным false-positive ниже 1 на 10 000. Пока он распознает только Treblo, но разработчики обещают добавить другие модели.

Но в продуктовом плане до Суно как до Сатурна. Обвес в Suno Studio лучший на рынке.

В общем тестируем альтернативу и смотрим на развитие экосистемы.

Пока не придет Ворнер Де Морт...

https://treblo.com/

https://treblo.com/detect

http://github.com/Sonauto/treblo-classifier

@cgevent

Зерно с песком

Раз уж сегодня музыкальный марафон вкину такой наброс.

Тут вот вечно ругают Суно за песок.
А мне норм, я слушаю прежде всего "музыкальную мысль", новизну, фишки, аранжировку, драйв.
Если качает, но песок норм.

А вон в кино, например, меня всегда бесило пленочное зерно. Тот же песок, вид из глаза, а не из уха.

А все такие эстеты: "ооо, зерно, круто, стильно, сеанс". И ну носиться с этим зерном как с фетишем.

А мне оно мешает. И не нравится.

Это я к чему. Ну песок и песок. Кому-то фу, кому-то ок. Вкусовщина.

Отстаньте от Suno уже. Слушайте музыку, а не блох.

Цоя на кассетах слушали и не ворчали за частотки...

@cgevent

Grok 4.6 вышел

Главный фокус – долгоживущие агенты и интерактивная/визуальная работа: модель должна держать задачу на много шагов, а не выдавать один хороший ответ.

– AA Intelligence Index: 61 против 56 у Grok 4.5. Это ровно уровень GPT-5.6 Sol Max (61) и почти Fable 5 Max (62). Скачок за месяц серьёзный. Прикольно, что в табличке в скриншоте не боятся показывать бенчмарки, на которых не занимают 1 места. Сейчас все в тройке, но при этом цена вообще мизерная - $2 / $6 за 1M токенов, есть fast-вариант вдвое дороже. Первую неделю – 2x включённого лимита в Grok Build и Cursor.
– Доступ сразу везде: Cursor, Grok Build, API, OpenRouter, Vercel, Cloudflare.
– Тренировали интересно: Grok 4.5 использовали, чтобы перегенерировать SFT-траектории для 4.6, а мусорные трейсы отфильтровали модельными проверками. Модель учит модель.

В кодинге пока чуть отстает, а вот в работе белых воротничков - лидер: GDPval-AA v2 — 1753 (у Fable 1741, у GPT 1728), AA-Briefcase – 1577, и особенно Harvey LAB на юридических задачах: 15.8% против 11.3% у Fable и 2.5% у GPT-5.6. Разрыв в шесть раз.

Кажется это сейчас лучший вариант для длинных агентов над документами и офисной работой: разбор договоров, заявок, отчётности.

x.ai/news/grok-4-6

Для Минимакс и ComfyUI гиков.

Kijai оптимизировал MiniMax H3 VAE прямо в core ComfyUI, PR уже смержен. До этого VAE при encode/decode держал в памяти слишком много полных копий видео, из-за чего пик VRAM и RAM рос почти линейно с длительностью ролика. Теперь encode/decode идут чанками, а готовые куски сразу стримятся в выходной буфер. Для длинных видео это особенно важно.

На тесте 175 кадров, 1344×768 цифры такие:

VAE encode: VRAM peak 5.71 → 2.40 ГБ

VAE decode: VRAM peak 3.49 → 0.61 ГБ

reserved VRAM на decode: 4.15 → 0.94 ГБ

RAM peak на decode: +7.09 → +2.32 ГБ

скорость почти не изменилась: encode 40.5 → 40.9 с, decode 14.6 → 13.9 с

выход заявлен bitwise identical исходной реализации.

Ключевой момент: после этого патча decode VRAM становится практически независимым от длины ролика, потому что ComfyUI больше не собирает целиком весь decoded video в GPU memory. Для нищебродских 12-16 ГБ карт это может быть выходом.

На r/StableDiffusion уже появился отдельный свежий тред с теми же измерениями. Реддитские подтверждают, что это обычное обновление ComfyUI, отдельный VAE или новый workflow не требуется. При этом в комментариях есть предупреждения, что предыдущие обновления H3 ломали некоторые custom nodes, так что Spectrum/прочие патчи лучше тоже держать свежими.

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/s/5X5CKZMrii

@cgevent