Интересный факт: Anthropic уже пол года тратит* на внутреннее использование Claude больше, чем на сотрудников
* если считать по прайсу для клиентов
Anthropic сами раскрыли эту информацию в заявке на IPO. Впервые расходы на внутренний Claude превысили зарплаты (без учета акций) в апреле этого года. С января по сентябрь внутреннее использование выросло более чем в 250 раз.
В заявке стартап указывает на то, что благодаря использованию Claude им удается кратко растить выручку без огромного наращивания штаба: за последние полтора года выручка выросла в 86 раз, число сотрудников за тот же период увеличилось всего в 5 раз.
• Sent via TeleFeed
* если считать по прайсу для клиентов
Anthropic сами раскрыли эту информацию в заявке на IPO. Впервые расходы на внутренний Claude превысили зарплаты (без учета акций) в апреле этого года. С января по сентябрь внутреннее использование выросло более чем в 250 раз.
В заявке стартап указывает на то, что благодаря использованию Claude им удается кратко растить выручку без огромного наращивания штаба: за последние полтора года выручка выросла в 86 раз, число сотрудников за тот же период увеличилось всего в 5 раз.
• Sent via TeleFeed
С ботами можно торговаццо. Всё как у людей
Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза.
Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year
Цитирую:
Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год.
Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза.
Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year
Цитирую:
Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год.
Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Kimi K3.1 Pro: китайская модель подошла к Claude по коду вплотную за треть цены
23 октября Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro. Цена API - 2 и 10 долларов за миллион токенов на входе и выходе, на треть дешевле Kimi K3. Подписки 19/39/99/199 долларов. В первую неделю квоты сгорали за минуты, 26 октября компания извинилась и вернула всем 25% месячного лимита.
🪼 Почему все снова говорят "меняю Claude на Kimi"
Это ответ на баны Anthropic пользователей с документами РФ. Плюс сайт Kimi и API открываются из России без VPN, а с 30 октября Moonshot принимает карты "Мир". Про первую волну я писала в июле, сейчас она сильнее: появились независимые замеры, а не только таблицы самой Moonshot.
🪼 Что показал независимый тест
Vals.aiнезависимая компания, которая тестирует ИИ-модели прогнал модели через одну и ту же обвязку (харнесс) на Terminal-Bench 4.0: агент получает терминал и задачу, засчитывается только полностью решенная:
• Claude Opus 5.5: 65,2% - 13,2$ за задачу
• Claude Sonnet 5.5: 64,1% - 16,51$ за задачу
• Kimi K3.1 Pro: 63,6% - 4,57$ за задачу
• GPT-6 Astra: 59,6% - 9,58$ за задачу
Разрыв в качестве 1,5 пункта, разрыв в счете почти втрое: прайс отличается в 2 раза, а счет в 3, но Opus тратит больше токенов на задачу.
🪼 Почему замена пока не полная
• Медленнее и многословнее. Kimi K3.1 Pro думает всегда, выключить это нельзя. Простая схема в SVG может занять 4 минуты, а текста модель выдает почти вдвое больше средней, так что за задачу платишь почти столько же, сколько за Kimi K3.
• Слабая в науке и сложных рассуждениях. На научной версии Terminal-Bench 38% против 63% у Opus и 68% у GPT-6 Astra. По общему индексу Artificial Analysis Opus 5.5 выше на 2,5 пункта.
• Квота подписки непрозрачная: как кредиты переводятся в работу, Moonshot не публикует, отсюда и история с извинениями))
Поэтому Kimi K3.1 Pro держат в связке с Claude: Kimi на черновики, прототипы, массовую генерацию и фронтенд-визуал (3D-сцены, анимации, верстка - тут у нее лучший вкус среди открытых моделей), Claude на доводку и все, где цена ошибки высокая.
🪼 Бесплатно Kimi K3.1 Pro из-за наплыва сейчас не попробовать, но прежде чем расставаться с 19$, я решила сравнить ее с Opus 5.5 и Sonnet 5.5 через API. Результат выложу чуть позже, ваши реакции меня подбодрят 🔥
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
23 октября Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro. Цена API - 2 и 10 долларов за миллион токенов на входе и выходе, на треть дешевле Kimi K3. Подписки 19/39/99/199 долларов. В первую неделю квоты сгорали за минуты, 26 октября компания извинилась и вернула всем 25% месячного лимита.
Это ответ на баны Anthropic пользователей с документами РФ. Плюс сайт Kimi и API открываются из России без VPN, а с 30 октября Moonshot принимает карты "Мир". Про первую волну я писала в июле, сейчас она сильнее: появились независимые замеры, а не только таблицы самой Moonshot.
Vals.ai
• Claude Opus 5.5: 65,2% - 13,2$ за задачу
• Claude Sonnet 5.5: 64,1% - 16,51$ за задачу
• Kimi K3.1 Pro: 63,6% - 4,57$ за задачу
• GPT-6 Astra: 59,6% - 9,58$ за задачу
Разрыв в качестве 1,5 пункта, разрыв в счете почти втрое: прайс отличается в 2 раза, а счет в 3, но Opus тратит больше токенов на задачу.
• Медленнее и многословнее. Kimi K3.1 Pro думает всегда, выключить это нельзя. Простая схема в SVG может занять 4 минуты, а текста модель выдает почти вдвое больше средней, так что за задачу платишь почти столько же, сколько за Kimi K3.
• Слабая в науке и сложных рассуждениях. На научной версии Terminal-Bench 38% против 63% у Opus и 68% у GPT-6 Astra. По общему индексу Artificial Analysis Opus 5.5 выше на 2,5 пункта.
• Квота подписки непрозрачная: как кредиты переводятся в работу, Moonshot не публикует, отсюда и история с извинениями))
Поэтому Kimi K3.1 Pro держат в связке с Claude: Kimi на черновики, прототипы, массовую генерацию и фронтенд-визуал (3D-сцены, анимации, верстка - тут у нее лучший вкус среди открытых моделей), Claude на доводку и все, где цена ошибки высокая.
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Легенда наконец-то вернулась. Sulfur 3 дотренировали.
Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история.
На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно.
Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit.
Началось всё в августе 2026 года.
Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии.
Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные аспекты генерации.
Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000.
Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана.
За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения.
Но дальше начались косяки.
MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось.
На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well».
Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения.
Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели.
Обучающий датасет тоже заслуживает внимания.
По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор.
В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных:
60% - реалистичные видеозаписи.
20% - трёхмерная анимация, включая SFM.
20% - аниме и рисованная анимация.
На итоге разработка затянулась почти на три месяца.
На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face.
Опубликованы полноценные чекпойнты модели:
Base - 40,2 ГБ.
INT8 - 20,9 ГБ.
W4A8 - 11,4 ГБ.
Дополнительный corrector - 7,99 ГБ.
Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами.
Также предусмотрены кишки для ComfyUI.
Сейчас репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали.
Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше.
Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам.
Источники:
Репозиторий SULPHUR 3:
https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3
Начало сбора средств:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/
Отчёт о сборе $5 800:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/
Проблемы с дообучением H3:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история.
На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно.
Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit.
Началось всё в августе 2026 года.
Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии.
Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные аспекты генерации.
Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000.
Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана.
За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения.
Но дальше начались косяки.
MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось.
На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well».
Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения.
Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели.
Обучающий датасет тоже заслуживает внимания.
По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор.
В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных:
60% - реалистичные видеозаписи.
20% - трёхмерная анимация, включая SFM.
20% - аниме и рисованная анимация.
На итоге разработка затянулась почти на три месяца.
На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face.
Опубликованы полноценные чекпойнты модели:
Base - 40,2 ГБ.
INT8 - 20,9 ГБ.
W4A8 - 11,4 ГБ.
Дополнительный corrector - 7,99 ГБ.
Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами.
Также предусмотрены кишки для ComfyUI.
Сейчас репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали.
Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше.
Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам.
Источники:
Репозиторий SULPHUR 3:
https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3
Начало сбора средств:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/
Отчёт о сборе $5 800:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/
Проблемы с дообучением H3:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
New jobs with phrases “correct AI” or fixing “AI error” are now up 85%+ on Freelancer .com and 70% on Upwork in just a year.
Employees are drowning in a “flood of errors” and low-quality work from AI tools, per the Guardian.
36% of senior AI executives surveyed by EY say AI caused data loss, financial damage, and brand damage at their companies.
Meta cancelled its second round of layoffs after finding employees were spending more time on cleaning up AI errors than the actual task. Microsoft and McKinsey are also limiting AI usage in their work.
Looks like AI isn’t ready to replace human workers just yet.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Under Trump, DOJ Moves to Intervene in NAACP Lawsuit in Support of Musk’s xAI
In a memo, the DOJ said xAI's Grok is vital for national security efforts, especially in Iran.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
In a memo, the DOJ said xAI's Grok is vital for national security efforts, especially in Iran.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
Andrej Karpathy Built HackerTube
🚀 Andrej Karpathy launched HackerTube, an alternative interface featuring 6,400 curated videos built in about two hours using Claude Code.
Opus 5.5 handled the build while Sonnet parsed mass Hacker News recommendations.
#ArtificialIntelligence ⚡ #HackerNews ⚡ #ClaudeCode
Subscribe
• Sent via TeleFeed
🚀 Andrej Karpathy launched HackerTube, an alternative interface featuring 6,400 curated videos built in about two hours using Claude Code.
Opus 5.5 handled the build while Sonnet parsed mass Hacker News recommendations.
#ArtificialIntelligence ⚡ #HackerNews ⚡ #ClaudeCode
Subscribe
• Sent via TeleFeed