Боты на серверах Telegram уже доступны — можно подать заявку в бету

Telegram начал тестировать Serverless — запуск ботов на собственной инфраструктуре без отдельного сервера. Первые участники сообщества Boto_Shop уже сообщили о получении доступа к бета-версии.

Пока функция не стала публичной для всех разработчиков, но заявку на ранний доступ уже можно отправить через @BotFather.

➡️ Как получить доступ к Serverless

1. Откройте @BotFather и нажмите Open.
2. Выберите одного из своих ботов. Если аккаунт ещё пустой, сначала создайте нового бота.
3. В меню управления найдите новый раздел Serverless.
4. Нажмите Get access to Serverless. После этого заявка на участие в бета-тестировании будет отправлена.
5. Остаётся дождаться ответа в @BotFather. Если Telegram одобрит доступ, дальнейшие инструкции, скорее всего, появятся прямо в этом чате.

➡️ Что меняет Serverless

Само название функции довольно точно описывает идею: разработчику не приходится самостоятельно заниматься серверной инфраструктурой для запуска бота.

Потенциально это означает:
— не нужен отдельный VPS для размещения бота;
— меньше ручной настройки домена, HTTPS и webhook;
— проще запускать прототипы и тестовые проекты;
— меньше инфраструктурных проблем, связанных с собственным сервером;
— запуск бота может стать теснее связан с экосистемой Telegram.

Для небольших проектов это особенно интересно: вместо настройки сервера разработчик сможет сосредоточиться непосредственно на логике самого бота.

При этом делать окончательные выводы пока рано. Serverless находится на стадии бета-тестирования, поэтому точные лимиты, требования к проектам, поддерживаемый стек, способы деплоя, хранение данных и возможную стоимость Telegram пока лучше не додумывать.

➡️ Почему стоит подать заявку уже сейчас

Даже если конкретного проекта под Serverless пока нет, ранний доступ может оказаться полезным. Бета-тестирование позволит заранее разобраться, как работает новая инфраструктура, какие у неё ограничения и насколько она подходит для реальных задач.

Если Telegram действительно перенесёт значительную часть серверной работы на свою сторону, для разработчиков ботов это может заметно упростить привычный процесс запуска и обслуживания проектов.

💻 КОД — техножурнал

PowerPoint получил сильного конкурента — Bento делает презентации прямо в браузере

Похоже, у привычного PowerPoint появился интересный конкурент. Bento — это бесплатный редактор презентаций, который работает прямо в браузере и при этом не требует аккаунта или облака.

Главная идея проекта — хранить всю презентацию в одном HTML-файле. Внутри находятся редактор, просмотрщик, изображения, графика, анимации и сами данные презентации. Такой файл можно открыть в современном браузере, отредактировать и отправить другому человеку — отдельная программа для просмотра не нужна.

Что умеет Bento:
— анимации и переходы между слайдами;
— интерактивные графики и диаграммы;
— видео и аудио прямо внутри презентации;
— готовые шаблоны с разными стилями;
— редактирование уже существующих презентаций;
— экспорт в PDF и другие привычные функции редактора.

Особенно интересно то, как проект работает с ИИ. Формат Bento основан на обычном JSON внутри HTML-файла, поэтому AI-агенты могут напрямую изменять презентацию. Проект поддерживает работу с Claude Code, Codex, Cursor и другими инструментами, а для Claude Code разработчики даже подготовили отдельный bento-slides skill.

То есть можно не просто попросить ИИ написать текст для слайдов, а дать ему сам файл и поручить перестроить презентацию, добавить графики, изменить дизайн или создать новые слайды.

Ещё один интересный момент — разработчики строят вокруг Bento целый офисный набор. Сейчас первым приложением является bento/slides, а дальше в планах bento/spaces для заметок и bento/dash для таблиц и электронных данных.

Проект имеет открытый исходный код и распространяется под MIT-лицензией. На GitHub у репозитория уже около 4,9 тыс. звёзд.

😛 Скачать редактор можно на официальном сайте Bento, а исходный код доступен в репозитории проекта на GitHub.

И да — всё это действительно можно запустить прямо в браузере, бесплатно и без обязательной регистрации.

💻 КОД — техножурнал

54 проекта для прокачки DevOps-навыков

Если хочется не просто читать про DevOps, а действительно набить руку на практике, есть хороший вариант для самостоятельного обучения.

В репозитории собрали теорию и 54 практических проекта разного уровня сложности. В подборке охвачены основные инструменты и направления, с которыми сталкивается DevOps-инженер:

— Terraform и Kubernetes
— Docker и CI/CD
— DevSecOps и безопасность
— AWS и Azure
— мониторинг и инфраструктура

Проекты сопровождаются лабораторными работами, примерами кода, конфигурациями и пошаговыми инструкциями. То есть можно не ограничиваться чтением документации, а сразу повторять всё в своей среде и разбираться, как устроены конкретные процессы.

Особенно полезен такой подход тем, кто собирает практическое портфолио. Выполненные проекты можно использовать как основу для демонстрации своих навыков на собеседованиях.

™️ Репозиторий: DevOps-Projects

💻 КОД — техножурнал

Deepgram раздаёт $200 на тестирование API

Deepgram начисляет новым пользователям $200 бесплатного кредита после регистрации.

Банковская карта для старта не требуется. Кредит можно использовать для тестирования API Deepgram — распознавания речи, синтеза голоса и других инструментов платформы.

Для разработчика это хороший способ спокойно протестировать сервис на своих задачах, прежде чем платить за использование.

😎 $200 дают сразу после создания аккаунта.

💻 КОД — техножурнал

Телевизор из 90-х и нулевых теперь можно включить прямо в браузере.

Проект ТЕЛЕпорт превращает экран компьютера в настоящий ламповый телевизор со старыми записями эфиров.

Переключать каналы можно виртуальным пультом, а нужные передачи искать по году и жанру. Есть и необычная деталь — виртуальная полка с VHS-кассетами, где можно самостоятельно выбрать, что посмотреть.

Для тех, кто не хочет долго выбирать, предусмотрена кнопка случайного канала. Отдельно вынесен режим со старыми рекламными роликами — отличный способ вспомнить, чем когда-то заполняли эфирные паузы.

📺 Олдскулы, похоже, получили свой онлайн-телевизор: ТЕЛЕпорт

💻 КОД — техножурнал

Топ трендов Hugging Face за неделю: что нового в Open Source

На этой неделе в Hugging Face заметны сразу несколько интересных направлений: компактные модели с огромным контекстом, агентные LLM, прогнозирование временных рядов, генерация видео и новые способы квантизации.

➡️ LLM и агенты

Spark-X2.5-4B — компактная модель для агентных задач с контекстом до 1 млн токенов. При 4 млрд параметров она использует комбинацию полного и скользящего внимания, что помогает сдерживать расход памяти. Модель обучали на 20 трлн токенов, заявлена поддержка 200 языков, лицензия — Apache 2.0.

Есть и версия на 1,7 млрд параметров — Spark-X2.5-1.7B, а протестировать 4B-вариант можно в демо на Hugging Face.

Ещё один заметный проект — K2-Horizon-MoVA-36B-A4B. Это разреженная модель на 36 млрд параметров, из которых активны около 4 млрд. Контекст достигает 512 тысяч токенов, лицензия Apache 2.0. Она ориентирована в том числе на работу с терминалом и в некоторых задачах, по данным авторов, обходит значительно более крупные модели.

➡️ Прогнозирование

TimesFM 3.0 от Google Research теперь умеет работать с многомерными временными рядами и дополнительными переменными. Это полезно для прогнозирования продаж, нагрузки, трафика и других показателей. Модель заняла первые места сразу в нескольких бенчмарках, включая fev-bench, TIME и GIFT-Eval.

Важное ограничение: веса TimesFM 3.0 распространяются по лицензии, которая допускает только некоммерческое и непромышленное использование. Исходный код проекта доступен в репозитории Google Research на GitHub.

➡️ Видео

VDN-H3 — ускоренная версия MiniMax-H3 для генерации видео со звуком. Авторы добавили линейную ветку внимания по кадрам и два LoRA-адаптера, сохранив исходные веса H3.

По заявленным результатам, ролик продолжительностью 14,4 секунды генерируется примерно за 11 секунд на восьми B200 — то есть быстрее реального воспроизведения.

➡️ Квантизация и безопасность

Для Qwen3.8-27B появился интересный набор GGUF-квантов от DASLab. Точность тензоров подбирается с помощью градиентного поиска под заданный размер файла.

Есть и специализированная версия GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8, ориентированная на задачи offensive security: эксплуатацию уязвимостей, реверс-инжиниринг, фишинг и анализ вредоносного ПО.

➡️ Что остаётся в топе

Продолжают активно загружаться Qwen3.8-27B и её GGUF-сборки, Qwen3.8-Flash-Next, GLM-5.3 и Flash-версия, DeepSeek V4 Flash с Vision, а также LTX-2.5 и MiniMax-H3.

Из старых моделей в топе снова появляются all-MiniLM-L6-v2, GPT-2 и MMS-300m.

Похоже, главный тренд недели — не просто рост размеров моделей, а попытка сделать их дешевле, компактнее и практичнее для локального запуска и агентных сценариев.

💻 КОД — техножурнал

ИИ с флешки: локальные модели без интернета

⚡️ Запускать ИИ прямо с флешки — без постоянного подключения к интернету и установки на компьютер.

Проект Uncensored Local Studio позволяет работать с разными типами моделей локально:
— LLM — для общения и работы с текстом;
модели для генерации изображений;
— Speech-to-Text для распознавания речи;
— TTS для синтеза голоса.

По сути, можно носить с собой полноценный набор локальных ИИ-инструментов и запускать его на совместимом компьютере без обращения к облачным сервисам.

Для базового набора моделей может хватить флешки на 8 ГБ. Если взять накопитель на 32 ГБ, пространства будет заметно больше — можно разместить несколько моделей и дополнительные компоненты.

Есть у разработчика и отдельный проект Claude Portable — ИИ-агент, который также можно запускать с внешнего накопителя. Проект доступен бесплатно в репозитории на GitHub.

Работает всё на Windows, macOS и Linux. Данные, настройки и параметры API сохраняются локально, поэтому рабочую среду можно переносить между компьютерами вместе с накопителем.

™️ Сам Uncensored Local Studio можно найти и скачать на GitHub.

Для тех, кто хочет меньше зависеть от облачных сервисов и интернет-соединения, такой вариант особенно интересен: ИИ-инструменты всегда под рукой, а модели запускаются локально.

💻 КОД — техножурнал

GPT-6 берётся за дизайн интерьера

Дизайн-проект квартиры теперь можно получить за считанные секунды — достаточно загрузить в нейросеть планировку помещения.

Блогер показал, как ИИ на её основе создаёт трёхмерную модель квартиры, а затем предлагает готовое оформление интерьера. Причём стиль можно менять под свои предпочтения: от минимализма до классики или современных направлений.

По сути, нейросеть позволяет быстро представить, как будет выглядеть квартира после ремонта, ещё до покупки мебели и начала работ.

Раньше для такого проекта требовались дизайнер, чертежи, 3D-визуализация и немало времени. Теперь часть этой работы можно переложить на ИИ.

💻 КОД — техножурнал