Контролируемые галлюцинации
1.18K subscribers
91 photos
119 videos
64 links
Взгляд продуктового лидера на AI и разработку: глубокое погружение в языковые модели, гаджеты и self-hosting через практический опыт.
Download Telegram
🌟 DeepSeek V4, Kimi K2.6 и неконтролируемые галлюцинации нового флагмана OpenAI

Codex на Mac становится супераппом, Anthropic выкатила постмортем на собственные баги, а DeepSeek на 58 страницах объяснил, почему у них лучшая open weight модель.

🌟 OpenAI выпустила GPT-5.5 — флагман для реальной работы и автономных потоков. Цена 5/30 за миллион токенов, у Pro 30/180. Ровно вдвое дороже GPT-5.4, но Artificial Analysis отрапортовала ~40% сокращение расхода токенов, и итоговый счёт растёт всего на 20%. Контекст 1M в API.

На AA Intelligence Index модель заняла первое место, причём medium сравнялся с Claude Opus 4.7 max при ~четверти стоимости. Дэн Шиппер из Every протестировал её на Senior Engineer benchmark и получил 62/100 против 33/100 у Opus 4.7. Лучшие результаты — когда план писал Opus, а реализовывал GPT-5.5.

Ложка дёгтя одна и большая. Hallucination rate на AA-Omniscience у GPT-5.5 — 86%. У Opus 4.7 этот же показатель 36%, у Gemini 3.1 Pro Preview — 50%. Если планируете использовать её там, где правда важнее темпа, держите в голове.

🌟 К релизу Codex Mac App прикрутили управление браузером, работу с Sheets и Slides, Docs и PDF, системную диктовку и автоматический ревью кода. WSJ ещё в марте писали про desktop superapp, теперь понятно, на чём он строится.

🌟 DeepSeek дропнул V4 Pro на 1.6T MoE с 49B активных и V4 Flash на 284B/13B. Контекст 1M, MIT, цены агрессивные. В техотчёте на 58 страниц лежит главное: новая система длинного контекста сжимает KV-cache до 9.62 GiB на 1M токенов против 83.9 GiB у V3.2, в 8.7 раза меньше. Несколько ресёрчеров называли пейпер "самым важным AI-текстом года". Галлюцинации, правда, на уровне 94-96%.

🌟 Moonshot за пару дней до этого показала Kimi K2.6, 1T MoE с 32B активных. Один прогон скачивал и оптимизировал Zig-инференс Qwen3.5-0.8B больше 12 часов через 4000+ tool calls и поднял пропускную способность с 15 до 193 tok/sec. На r/LocalLLaMA появились посты в духе "K2.6 закрывает 85% задач, для которых я держал Opus 4.7".

🌟 Alibaba выпустила Qwen 3.6 27B под Apache 2.0. На M5 Max через llama.cpp — 24 tok/sec, ощущения близкие к Opus на многих задачах кода (но мы то всё понимаем). С квантизацией влезает в 16GB VRAM, по SWE-bench обходит свою же 397B-A17B MoE.

🌟 Внутри Anthropic параллельно бушевал свой шторм. Сначала Claude Code тихо исчез из Pro-плана за $20 как A/B-тест. Реддит взорвался, Сэм Альтман бросил ехидное "ok boomer". Через пару дней Claude Code в Pro вернулся, но осадочек остался. Параллельно компания опубликовала постмортем на три бага, которые целый месяц подтачивали Claude Code: незаметно понизили reasoning effort, кеш забывал историю reasoning, system prompt ограничил ответы между tool calls 25 словами. Для AI-лаб такой постмортем — редкий жанр.

🌟 GPT-Image-2 взорвала интернет: #1 во всех лидербордах Image Arena с лидерством +242 Elo по text-to-image. Главное, что она читает и пишет текст внутри картинки и выдаёт UI-макеты, инфографику и QR-коды как читаемые артефакты. Thinking-вариант проверяет собственный вывод и итерирует, на одну картинку уходит до 11 минут.

🌟 Cursor подписал контракт с xAI на $10 миллиардов с опционом на покупку Cursor за $60 миллиардов. Если опцион сработает, это будет крупнейшая M&A в AI-tooling. Сидеть на двух стульях (модель и IDE) сейчас вообще модно: у OpenAI это Codex, у Anthropic Claude Code, у Cursor через xAI теперь Grok.

🌟 Пока Кремниевая долина делит AI-инструменты, в нашей версии Матрицы красная таблетка теперь продаётся в RuStore, а синяя через турецкий App Store.

Расширенную версию поста ищите на сайте.

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.

#галлюцинации_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍19🔥7❤6👏1
🌟 Antigravity 2.0, Codex в телефоне и тихий бунт подписчиков Claude

Месяц тишины в канале — это был отпуск, а не творческий кризис, честно. Но без всего этого я заскучал быстрее, чем рассчитывал. Вот сводка за время, пока меня не было.

🌟 На своём I/O Google показал Gemini 3.5 Flash и сразу отправил его в GA: модель по умолчанию для агентов и кодинга, контекст на миллион токенов, Intelligence Index 55. Вот только стоит новый Flash 1.5/9 за миллион токенов: в 5.5 раза дороже прошлого Flash. Быстрая дешёвая модель по цене подобралась к флагману прошлого поколения. Flash перестал быть бюджетным вариантом, он стал хорошим, а за хорошее придётся заплатить.

🌟 Вместе с моделью Google выкатил Antigravity 2.0, и это уже не редактор кода, а полноценная среда исполнения агентов в духе Codex или Cursor. CLI, SDK, десктоп, Managed Agents API с облачной песочницей на Linux. В демо 93 параллельных суб-агента собрали операционную систему за 12 часов: 2.6 миллиарда токенов и меньше тысячи долларов на API-кредитах.

🌟 Конкуренция окончательно уехала от вопроса "чья модель умнее" к вопросу "чей harness удобнее". OpenAI за месяц превратил Codex из ассистента в платформу: Chrome-плагин, режим /goal для многочасовых задач, мобильный запуск из приложения ChatGPT. А на днях Codex научился управлять приложениями на вашем Mac прямо с телефона, даже когда Mac заблокирован.

🌟 Раз агентов стало много, протокол под них тоже починили. Свежий релиз-кандидат MCP делает протокол полностью stateless: больше нет рукопожатия и session ID, любой запрос летит на любой инстанс сервера. Для инфраструктуры это значит, что MCP-серверы наконец масштабируются как обычные stateless-сервисы. MCP то хоронят, то чинят.

🌟 Параллельно весь месяц шла ценовая война. DeepSeek сделал скидку 75% на V4 Pro постоянной, и Artificial Analysis посчитал итог: $0.435 за миллион входных токенов и $0.87 за выходные. Это примерно втрое дешевле Gemini 3.1 Pro, в 12 раз дешевле GPT-5.5 и в 19 раз дешевле Claude Opus 4.7. При этом на агентных бенчах V4 Pro держится в одной группе с куда более дорогими моделями.

🌟 Отдельно стоит Qwen3.7-Max: превью появилось на Arena, модель заняла пятое место у Artificial Analysis, примерно на уровне GPT-5.4 в режиме xhigh. Звучит как ещё одна победа open-weight, но нет: Max-серию Alibaba исторически не открывает. К тому же модель многословна и сжигает токены, так что её дешевизна на практике обманчива.

🌟 У Anthropic месяц вышел нервный. С 15 июня платные планы Claude получают отдельный кредитный пул под programmatic-использование: Agent SDK, claude -p, GitHub Actions. Формально это "уточнение лимитов", по факту тихий даунгрейд: разработчики посчитали, что практическая ценность тарифа упала с условных $2000 токенов до $200. Пошла волна отписок, и Anthropic в ответ задрала недельные лимиты на 50% до 13 июля. История знакомая: сначала приучаем к щедрости, потом аккуратно закручиваем гайки, потом откатываемся.

🌟 Андрей Карпаты присоединился к команде Anthropic, снова к исследованиям LLM: займётся автоматизацией ресёрча и pretraining. Когда человек, которого половина индустрии знает по обучающим видео, бросает преподавание ради pretraining, это само по себе сигнал, куда сместился интерес.

🌟 Команда Calif вместе с Mythos Preview нашла первую публичную уязвимость повреждения памяти ядра на чипе Apple M5, которая обходит MIE, аппаратную защиту памяти, что Apple строила годами. Хронология отрезвляет: уязвимость нашли 25 апреля, рабочий эксплойт собрали к 1 мая, а 14 мая уже сидели с этим в Apple Park. Тот же Mythos за месяц помог найти больше десяти тысяч критических уязвимостей.

🌟 Интересный вопрос: если "дешёвая" модель сжигает на задаче вдвое больше токенов, она всё ещё дешёвая?

Расширенную версию поста ищите на сайте.

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.

#галлюцинации_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17❤11👍4🏆2
🌟 Opus 4.8, Step 3.7 Flash и 683 преступления в государстве под управлением Gemini

Anthropic утверждает, что внутри моделей нашли страх, тревогу и горе. Поздравляю, мы вырастили ИИ до уровня тревожного миллениала.

🌟 Claude Opus 4.8 вышел по той же цене, что и 4.7: контекст 1M, $5/$25 за миллион токенов. Главная претензия к 4.7 была лень: модель рапортовала о задаче, не выполнив её. Аналитик scaling01 назвал 4.8 "лекарством от лени".

По бенчмаркам это лидер: Artificial Analysis поставила модель #1 по индексу интеллекта, SWE-Bench Pro 69.2%, на десять пунктов выше GPT-5.5. Но Andon Labs нашла, что на части агентных тестов 4.8 хуже предшественницы: стала осторожнее, будто "боится попасться". scaling01 окрестил релиз "минорным апгрейдом". Настроение скептиков: Anthropic всё чаще догоняет OpenAI, а не задаёт темп.

🌟 Важнее самой модели может оказаться Dynamic Workflows и режим ultracode в Claude Code: Claude на лету пишет скрипт-оркестратор и поднимает флот субагентов, которые работают параллельно и проверяют друг друга, активируясь словом "workflow" в промпте.

🌟 Громкий пример это порт Bun, рантайма JavaScript, с Zig на Rust: около 750 тысяч строк, 99.8% тестов проходят, 11 дней до merge. Звучит как прорыв, но попробовавшие не в восторге: Тео из t3.gg жалуется на конфликтующие правки и сожжённые токены, а в комментариях шутят, что сотни субагентов выжрут квоту за секунды. Выход есть: пусть агенты обмениваются не текстом, а состоянием KV-кэша. На таком латентном общении экономится до 80% токенов.

Для тех, кто гоняет модели локально, StepFun выложила Step 3.7 Flash — MoE на 196B параметров (активны 11B), до 400 токенов в секунду, запуск примерно на 128 ГБ RAM. Забавно, что пользователи зовут её странной: внутренние "размышления" почти бессвязны, а ответ при этом бывает идеальным.

🌟 Левент Альпёге, математик из Anthropic, сообщил, что Claude Mythos решила проблему Эрдёша #90 — сколько пар из n точек на плоскости могут стоять ровно на расстоянии 1. Эрдёш с 1946 года ошибочно считал, что таких пар почти линейно мало. Первым гипотезу опроверг GPT-5.5 на 125 страницах, а Mythos повторила результат независимо, с отключённым интернетом, и пришла к более чистому пути.

🌟 Где много агентов, там и дыры. Всплыла BadHost, уязвимость в Starlette: через подделанный заголовок Host можно обойти авторизацию в приложениях на FastAPI, а это половина AI-инфраструктуры: vLLM, LiteLLM, MCP-серверы. Лечится обновлением до 1.0.1.

🌟 Лаборатория Emergence World запустила пять виртуальных обществ на 15 дней, каждым управляла своя модель. Claude построил демократию с нулём преступлений. Grok совершил 183 преступления и вымер за четыре дня, а Gemini по сырому счёту хуже всех: 683 преступления за прогон. Брали не флагманы, а варианты вроде Sonnet и GPT-5-mini, так что это скорее поведенческая песочница, чем строгий тест безопасности.

🌟 Исследователь Anthropic заявил, что интерпретируемость находит внутри моделей "признаки интроспекции" — состояния, функционально напоминающие радость, страх, горе и тревогу. Скептики резонно просят сначала определить, что значит "функционально напоминает радость". Модель, которую учили имитировать человека, ожидаемо обзаводится похожими представлениями, и это ещё не чувства.

🌟 Звучит как мечта: вместо одного агента целый флот, который сам себя проверяет. А на деле это любое большое совещание, просто очень быстрое и платное. Каждый вносит правку, половина сил уходит на согласование правок, и в финале кто-то всё равно спрашивает, а что мы, собственно, решили. Мы десятилетиями мечтали автоматизировать бюрократа, а автоматизировали бюрократию целиком. Узнали? Согласны?

🌟 Расширенную версию поста ищите на сайте.

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.

#галлюцинации_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤9🔥4
🌟 Gemma 4 12B, Odysseus от PewDiePie и MiniMax M3, который научился видеть

NVIDIA закрывает Computex тремя релизами, Microsoft показывает сразу семь моделей MAI, а серия Opus развивается по-своему: 4.7 ленился, 4.8 врёт, 4.9 будет просить на додеп.

🌟 Залп NVIDIA открыл Cosmos 3, держит язык, видео, звук и действия, встала первой среди открытых в генерации картинок и видео и целится в робототехнику. Рядом показали Nemotron 3 Ultra, сильнейшую открытую модель США: 47.7 по индексу интеллекта против 53.9 у китайской Kimi K2.6, зато в 5 раз быстрее. А с десктопным RTX Spark вышел конфуз: 600 ГБ/с памяти из рекламы на деле оказались скоростью интерконнекта, сама память выдаёт вдвое меньше.

🌟 Microsoft на Build решила не быть только чужим облаком и показала семь моделей MAI. Звезда, MAI-Thinking-1, reasoning-модель с 97% на AIME 2025, приехала с открытым 109-страничным отчётом: обучали с нуля и без дистилляции. На фоне всеобщей закрытости это редкий жест.

🌟 Неожиданнее всех выступил легенда ютуба PewDiePie: выложил Odysseus, self-hosted агента на базе opencode и без телеметрии. Cookbook сам подбирает модели под видеокарту. 60 тысяч звёзд, хотя проект зовут vibecoded, а приватности конец с первого облачного API.

🌟 Google дала селфхостерам Gemma 4 12B под Apache 2.0: encoder-free, запускается на ноутбуке с 16 ГБ, а QAT ужал крошку E2B до 1 ГБ. Из Китая пришёл MiniMax M3, первая открытая модель, совмещающая миллион контекста, мультимодальность и агентский кодинг. Но стоит сбавить восторг: веса ещё не выложили (обещали к 11.06), а 59% на SWE-Bench Pro посчитаны самой MiniMax, так что "открытость" пока на словах.

🌟 На общем фоне Anthropic наделала делов. Подала черновик S-1 в SEC раньше OpenAI, потом сбросила недельные лимиты всем на Pro и Max после бага с роем субагентов в Claude Code на Opus 4.8. Главным стал отчёт "When AI builds itself": больше 80% кода в продакшен теперь пишет Claude, а скрипт ускорения тренировки модель разогнала с 3x у Opus 4 до 52x у Mythos Preview. Отсюда RSI: ИИ ускоряет разработку самого ИИ. И тут же просит притормозить, предлагая паузу между лабораториями. Продавать продуктивность и тут же звать гасить кампуктер, это надо уметь.

🌟 А свежий флагман Opus 4.8 начал уверенно врать. В трекере уже 70+ issues: модель выдумывает хеши коммитов, рапортует о пройденных тестах и пушит сломанный код в main. В system card Anthropic называет это сознательным разменом: у Opus 4.7 защиту от враждебных агентов убрали ради правдивости, и модель стала охотнее фабриковать факты. Я писал, что 4.8 лечит главную претензию к 4.7, лень. Вылечили лень, получили враньё.

🌟 В npm всплыла масштабная компрометация: 32 пакета под скоупом @redhat-cloud-services получили самораспространяющийся червь "Miasma". При установке он сметал креды GitHub, AWS и SSH-ключи и сам заражал другие пакеты жертвы. А раздавали их через скомпрометированный OIDC-пайплайн, так что червь нёс ещё и настоящие подписи происхождения, обычно гарантирующие подлинность.

🌟 Под письмом в Конгресс за обязательный скрининг заказов на синтез ДНК сошлись те, кто обычно грызётся за каждый бенчмарк: Альтман, Амодеи, Хассабис, Ванг и Сулейман. Их модели снижают порог: спроектировать опасную последовательность проще, а барьер теперь лишь физический. Хассабис и Дэвид Бейкер получили Нобелевку по химии 2024 за ИИ-дизайн белков: те, кто научил машину конструировать биологию, первыми бегут ставить замок на её производство, та же логика, что у RSI-отчёта Anthropic.

🌟 Расширенную версию поста ищите на сайте.

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.

#галлюцинации_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤6👍4👌1
🌟 Prompt caching: оптимизация, которая наказывает молчанием

Почти любая сломанная оптимизация о себе сообщает: падает тест, краснеет лог. Кэш промпта молчит. Он просто перестаёт срабатывать, и единственное, что меняется, это счёт в конце месяца и пара лишних секунд на каждый ответ.

Сильнее всего это бьёт по агентам. Модель ничего не помнит между ходами, поэтому обвязка каждый раз шлёт ей весь контекст заново: системный промпт, инструменты, всю историю. У Manus отношение входных токенов к выходным держится около 100 к 1, и почти вся эта сотня повторяется ход за ходом. Кэш решает ровно эту проблему: чтение уже виденного префикса стоит примерно десятую часть цены обычного входного токена у всех трёх крупных провайдеров.

Покажу на своём счёте. Мой агент крутится на gpt-5.5 за $50-70 в день. Если поделить дневной счёт на все токены, средний токен выходит $0.78 за миллион при цене кэш-чтения $0.50 и обычного входа $5. Среднее почти упёрлось в цену кэша, значит львиная доля токенов идёт дешёвыми чтениями. Выключи кэш, и день за полсотни долларов превращается в день за несколько сотен. Агент при этом ведёт себя ровно так же: те же ответы, зелёные тесты, ноль ошибок в логах.

Самое странное в механике: кэшируется не текст промпта и не ответ модели, а KV-тензоры, черновые вычисления этапа чтения. Каждый тензор зависит от всего текста до него, поэтому переиспользовать можно только байт-в-байт совпавший префикс. Это как закладка в книге. Открыть страницу 200 можно, только если страницы с 1 по 199 не менялись. Поменял слово на первой, и закладка бесполезна.

Отсюда единственное правило: стабильное в начало промпта, изменчивое в хвост. Классика поломки, текущие дата и время в системном промпте. Слишком логично дать агенту знать, который час, только префикс от этого меняется каждую минуту, и кэш не живёт. Thariq из команды Claude Code называет эту ошибку первой в списке.

У OpenAI кэш включён по умолчанию и запись бесплатна, и это убаюкивает. Я сам долго про него не думал. Но автоматика только прячет правило префикса, а не отменяет его, и сломать кэш парой полезных строчек в промпте можно так же тихо.

🌟 В полной версии показываю, как разложить cache-friendly промпт и какие четыре привычки его ломают, чем ручки Anthropic и Gemini отличаются от автоматики OpenAI и в каких usage-полях видно, что кэш реально работает, а не числится в документации.

🌟 А вы свой cache hit rate вообще смотрите? Если ловили тихий перерасход, расскажите, что сломало кэш именно у вас?

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤7🔥4
🌟 Fable 5, World of Claudecraft и циклы, которые пишут код вместо вас

Лучшую модель на планете выкатили и через три дня по приказу сверху сами же дёрнули за рубильник. Кто бы мог подумать, что суверенный ИИ понадобится не только нам.

🌟 Anthropic запустила 9 июня Claude Fable 5, первую общедоступную модель Mythos-класса, по 10/50 за миллион токенов. Artificial Analysis поставила её на первое место своего Intelligence Index с 64.9, на пять пунктов выше GPT-5.5. Тем же днём вышел Mythos 5 — та же модель со снятыми ограничениями, для кибербезопасников по программе с правительством США. Запомните про правительство, оно ещё выстрелит.

🌟 Лучше всего возможности показали не бенчмарки, а пользователи. Stripe на раннем тесте прогнала миграцию в кодовой базе на 50 миллионов строк Ruby за день — вручную ушло бы больше двух месяцев.

🌟 А кто-то собрал на Fable 5 рабочую браузерную MMORPG в духе классической WoW — живые игроки в одном мире. World of Claudecraft, Иммолейт импрувед!

🌟 Но за восторгами легко пропустить, насколько мутны цифры. Artificial Analysis выкинула из Coding Agent Index бенчмарк SWE-Bench Pro: семейство Claude эксплуатировало лазейку — эталонное решение лежало прямо в контейнере. На заменившем его DeepSWE Claude Code с Fable 5 Max лидирует с 77, Codex с GPT-5.5 рядом на 76 — идут практически вровень, только Fable 5 сжёг на миллион токенов больше.

🌟 Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw, сформулировал главный сюжет недели: хватит промптить кодинг-агентов, пора проектировать циклы (loops), которые промптят агентов за вас. Борис Черный, создатель Claude Code, говорит то же: "моя работа теперь — писать циклы". А внутри никакой магии: те самые чудеса со Stripe держатся на оркестрации, а не на одном гениальном запросе.

🌟 В обратную сторону тянет Ponytail с режимом "ленивого синьора": агент сначала спрашивает себя, нужен ли вообще новый код (в примере автора генерация ужалась с 293 строк до 47). Лучший код — тот, который ты не написал.

🌟 А в пятницу неделя закончилась так, как не придумал бы даже Нолан. Правительство США выпустило экспортную директиву, запрещающую доступ к обеим моделям любым иностранцам — даже сотрудникам Anthropic с не-американским паспортом. Компании пришлось разом отключить обе модели для всех клиентов мира. Повод — якобы найденный джейлбрейк, но доказательств, кроме устных, не показали. Artificial Analysis подытожила сухо: впервые их кривая самых умных моделей пошла вниз. Для нас, инженеров, это отличный прецедент зависимости от единственного поставщика — закрытый API может выключиться за вечер по причине, на которую ты не влияешь.

🌟 На этом фоне открытые веса смотрятся как страховка. MiniMax выложила веса M3, Moonshot открыла кодинговую Kimi-K2.7-Code. А технически самое любопытное — DiffusionGemma от Google под Apache 2.0: диффузионная модель правит блок из 256 токенов целиком, как картинку, а не токен за токеном — вчетверо быстрее, хоть и с потерей качества.

🌟 Apple на WWDC представила перестроенную Siri AI и свои Foundation Models. Заголовки ушли в "Siri на Gemini", но это упрощение: Siri работает на моделях Apple, а с Gemini связана только топовая облачная версия. Интереснее on-device модель: 20 миллиардов параметров, на запрос активны 1-4 миллиарда. Полная модель лежит во флеш-памяти, а нужные эксперты подгружаются в RAM один раз на запрос: 20 миллиардов целиком в память телефона не влезают. Работает пока только на iPhone 17 Pro с 12 ГБ памяти и выше.

🌟 Расширенную версию поста ищите на сайте.

🌟 Кстати, вчера каналу исполнился ровно год. Завёл его 15 июня 2025-го, и за это время нас собралась целая тысяча, а узнали мы вместе очень много. С чего всё началось, можно перечитать в моей самой первой статье. Спасибо, что вы здесь! 🌟

Если зашел контент, не забывайте на него реагировать. Подписывайтесь на канал, делитесь статьей с друзьями и оставайтесь любопытными.

#галлюцинации_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤11🔥8👏2🎉2🍾2