❌ Открытый инструмент RemoveMacAI удаляет 12 ГБ данных Apple Intelligence на macOS

На macOS появился консольный инструмент с открытым исходным кодом, который полностью стирает модели Apple Intelligence с диска и отключает связанные с ними функции. Освободить таким образом можно около 12 ГБ - заметная прибавка к хранилищу для любого Mac.

Предыстория: раньше в «Настройках» был один переключатель для отключения Apple Intelligence, но в macOS 27 его убрали. Теперь ИИ-модели остаются на накопителе, а опции разбросаны примерно по десятку разных разделов, часть из них спрятана в «Экранном времени». RemoveMacAI делает то же, что когда-то делал старый тумблер: удаляет модели и выключает фичи разом.

Автор проекта рассказал о нём на Reddit, о находке ранее сообщил MacRumors. Инструмент распространяется бесплатно, код открыт - это не официальное решение Apple, а пользовательская альтернатива для тех, кому не нужны локальные ИИ-функции или не хватает места.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #Apple #macOS #AppleIntelligence #opensource #AI

⚙️ Aleph Alpha выпустила Kolibri: открытая модель для европейского суверенитета в ИИ

Немецкая Aleph Alpha представила Kolibri - открытую языковую модель на 78 млрд параметров с архитектурой mixture-of-experts, где на каждый токен активны около 3 млрд параметров. Модель двуязычная (немецкий и английский) и распространяется по лицензии Apache 2.0 на Hugging Face.

Заявленная цель - попасть на «фронт Парето» по соотношению качества и стоимости инференса. Kolibri набирает 71% на немецких бенчмарках и декодирует быстрее сопоставимых GPT OSS A5B, Qwen 3.6 A3B и Gemma 4 A4B. Немецкие данные составляют 21,3% обучающего корпуса - под них построен отдельный пайплайн, а часть синтетики генерировали китайские модели. Контекстное окно - до 1 млн токенов, обучение шло на 768 GPU B200 в Германии и Финляндии.

Разработка велась по европейскому праву с учётом EU AI Act, целевые заказчики - госуправление, авиация и промышленность. Для разработчиков это редкий пример открытых весов европейского происхождения с сильной поддержкой немецкого языка и длинным контекстом.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #Model #AI #AlephAlpha #Kolibri #OpenSource #LLM

💻 Телеком-операторы строят ИИ-стратегию на открытых моделях

NVIDIA опубликовала отчёт State of AI in Telecommunications: 89% респондентов назвали открытые модели и открытое ПО важными для ИИ-стратегии компании. Причины не только в экономии - операторам нужны доверие, контроль и возможность дообучения под собственные сети.

Главный практический релиз - Nemotron 3 Large Telco Model на 30 млрд параметров, дообученная AdaptKey на открытых телеком-датасетах. Модель понимает отраслевую терминологию и работает с задачами вроде конфигурации сети и разбора инцидентов у клиентов. Вместе с ней NVIDIA выложила полный рецепт end-to-end файнтюнинга под данные конкретного оператора на базе открытых библиотек NVIDIA NeMo.

SoftBank Corp. использует открытые фундаментальные модели, включая Nemotron, для собственной SoftBank Large Telecom Model. AT&T делает ставку на подбор модели под каждую нагрузку по производительности, цене и контролю. Индонезийский Indosat Ooredoo Hutchison развивает семейство Sahabat-AI под местный язык и культуру.

Для разработчиков это означает готовую открытую базу для телеком-агентов, а также платформу NVIDIA AI Enterprise и Agent Toolkit для пайплайнов данных, оркестрации агентов и защищённого рантайма.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Data #NVIDIA #Nemotron #OpenSource #Stats #Agents

⚙️ Musubi выпустила PolicyLM-1.7B - открытую модель для модерации контента

Стартап Musubi представил лёгкую decision-модель PolicyLM-1.7B, предназначенную для модерации контента в реальном времени. Веса опубликованы в открытом доступе, сообщает TechCrunch.

Ключевая идея: политику модерации, написанную обычным текстом на английском, модель применяет к сообщениям менее чем за 50 миллисекунд. По стоимости и скорости PolicyLM сопоставима с классификаторами, которые сегодня используются на большинстве соцплатформ, но за счёт архитектуры трансформера умеет работать со сложными правилами без специального обучения. Главное преимущество - при изменении политики модель не нужно переобучать: команды могут итеративно править правила на лету.

Decision-модели не генерируют текст, а выдают вероятности исходов - здесь это бинарное решение: попадает контент в категорию или нет. Ограничение вывода ускоряет и удешевляет работу по сравнению с полноценными LLM. Тема стала актуальной после выхода Jev от Typesafe AI в сентябре, затем аналоги представили OpenAI и Amazon. Сооснователь Musubi Филип Янкович отмечает, что его интерес к таким моделям восходит к проекту GLiNER 2024 года.

Практический смысл: платформы получают масштабируемый и настраиваемый способ размечать растущие объёмы контента и проактивно выявлять нарушения, не привлекая большие модели для каждой проверки.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AI #Model #Moderation #DecisionModels #OpenSource #Musubi

❗️Разработчик месяц не может заставить GitHub удалить клоны своего софта

На Hacker News инди-разработчик рассказал, что GitHub отказывается снимать «взломанные» копии его продукта уже месяц. Схема простая: код на JavaScript забирают с публичного сайта, вырезают рекламу и выкладывают репозиторий под своим именем.

В комментариях объяснили причину отказа: автор подал жалобу по 17 U.S. Code §1201 - об обходе технических средств защиты. К обфусцированному JS это не применяется, и спор с GitHub тут бесполезен. Нужен стандартный DMCA-запрос по §512(c). Задержки тоже объяснимы: после истории с youtube-dl GitHub вручную проверяет каждую жалобу по §1201 - и юридически, и технически.

Участники приводят похожие случаи: вредоносное ПО под видом читов для Roblox провисело 25 дней, а один из авторов рассказал, что его коммерчески используют компании уровня Tencent, снеся лицензионные проверки. Главный тренд обсуждения - LLM: чужой продукт теперь переписывают за десять минут, поэтому всё чаще советуют переносить логику с клиента на сервер, где её нельзя декомпилировать. Автор намерен идти к юристу.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#GitHub #DMCA #Opensource #AI #Development

💵Nous Research подтвердила оценку в $1,5 млрд и запустила AI-агентов для бизнеса

Nous Research, разработчик открытого агента Hermes, закрыла раунд Series B на $90 млн при оценке $1,5 млрд. Раунд возглавила Robot Ventures, среди участников - Nvidia, Union Square Ventures, Menlo Ventures, Samsung и 1789 Capital. Общий объём привлечённых средств трёхлетнего стартапа достиг $158 млн.

Hermes стал популярен среди разработчиков и частных пользователей: по оценкам компании, его клонировали более 24 млн раз, а на агент приходится около 2,5% глобального потребления AI-токенов. На этих деньгах Nous выходит в корпоративный сегмент с продуктом Hermes for Businesses - компаниям дадут разворачивать кастомных AI-агентов, которые выполняют многошаговые рабочие процессы, не отдавая данные наружу.

По данным WSJ, к середине сентября 2026 года годовая выручка Nous составляла около $36 млн, а до конца года компания рассчитывает преодолеть отметку $100 млн. Ставка на приватность и open-source делает Nous прямым конкурентом корпоративных решений от OpenAI и Anthropic.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #NousResearch #Hermes #OpenSource #Enterprise

🔤MirroS открыла код AgentGarten: агенты учатся в код-мирах с нейрорендером

Команда MirroS выложила AgentGarten - открытый фреймворк, где ИИ-агенты действуют, наблюдают и учатся. Опубликованы код, техотчёт и страница проекта.

Архитектура делит симуляцию: физику, геометрию и правила описывает код - состояние прозрачно и редактируемо. Нейрорендерер превращает эскиз (глубина, нормали с камеры) в реалистичный следующий кадр. Это снимает два компромисса: дорогую отрисовку игровых движков и физику, скрытую внутри видео-мировых моделей. Рендер идёт потоковыми чанками, обучение - методом Adversarial Forcing с дискриминатором на реальном видео. Ядра Triton, CUDA graphs и лёгкий декодер дают свыше 30 fps при 480p на одной GPU.

Агенты видели только кадры от первого лица и действовали короткими Python-программами, записывая после раунда уроки в плейбук. В hide-and-seek укрытия появились к четвёртому раунду, рампы - к десятому, хотя исследованию 2019 года нужны были десятки миллионов эпизодов. Другие миры: счёт собаки-компаньона вырос с 13 до 19, машины на однополосном мосту сократили время с 71 до 41 секунды, овчарки загнали четырёх овец, погрузчик финишировал на 31 секунду раньше.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Agents #Framework #OpenSource #RL

⚙️ Открытые ИИ-модели: польза против рисков

MIT Technology Review разбирает, почему спор об открытых и закрытых моделях сложнее, чем кажется. Поводом стал отчёт Anthropic: компания заявила, что открытая модель GLM-5.3 от китайской Z.ai несёт серьёзный риск кибератак - её можно свободно скачать и модифицировать.

Закрытые модели доступны только через API или приложение. Открытые (open-weight) позволяют загрузить веса, запустить модель на своём железе, переобучить или сжать. Для исследователей это единственный способ изучать внутреннюю логику моделей и chain of thought; для бизнеса - дешевле и безопаснее при работе с чувствительными данными.

Главный довод за открытость - недопущение концентрации власти: технология должна быть общественным благом, а не инструментом нескольких лабораторий. Но есть и контраргумент: по данным Ghana NLP, компании выпускают модели открыто, забирают улучшения сообщества и встраивают их в свои продукты без компенсации.

По безопасности картина двойственная. У скачанной модели нет фильтров запросов, а защитные отказы легко снимаются дообучением. При этом закрытые модели тоже используют для взлома - отчёты Anthropic это подтверждают. Более того, Hugging Face после атаки ИИ-агентов анализировал инцидент именно открытой моделью: вопросы блокировались фильтрами закрытых.

Вывод авторов: выбор между запретом и свободным релизом - всегда компромисс между безопасностью и демократизацией.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Science #OpenModels #Research #Security #OpenSource

⚙️ Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B - reasoning-модель для локальных агентов

Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B: 24 млрд параметров при всего 2 млрд активных на токен (MoE с 64 экспертами и top-4 роутингом). Модель создана для быстрых и приватных агентов, работающих на собственном железе: она всегда выдаёт цепочку рассуждений перед ответом, вызывает инструменты и проходит многошаговые задачи внутри популярных агентных фреймворков.

Контекстное окно выросло с 32K до 131K токенов, словарь - с 65K до 128K (лучше для нелатинских языков). Предобучение расширено с ~17T до ~33T токенов, посттренировка включает пять этапов, включая agentic RL прямо внутри харнессов OpenClaw, Hermes Agent, Pi и OpenCode. На LiveClaw модель набирает 48.09 против 38.19 у Qwen3.6-35B-A3B, лидирует в AutomationBench, BFCLv4, ToolSandbox, τ³-Bench Banking и во всех трёх бенчмарках следования инструкциям. Слабее - на знаниевых и кодинг-задачах, где авторы советуют подключать retrieval или веб-поиск.

Инференс: 184 ток/с на Apple M5 Max и 114 ток/с на Ryzen AI Max+ 395, свыше 21K выходных токенов в секунду на одной NVIDIA B300. Поддержка из коробки - llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang и ONNX. Веса открыты на Hugging Face, есть базовая версия и туториалы по файнтюнингу.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #LiquidAI #Models #Agents #MoE #OpenSource #HuggingFace

💻 NVIDIA расширила семейство Nemotron: открытая модель Super VL на 120 млрд параметров и edge-модели Bolt

NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL - открытую мультимодальную модель на 120 млрд параметров (A12B) для специализированных всегда включённых агентов. По данным Artificial Analysis, она обеспечивает до 5x более высокую пропускную способность, чем ближайшие аналоги в своём классе, при точности, сопоставимой с крупнейшей reasoning-моделью NVIDIA при примерно в пять раз меньшем числе параметров.

Модель работает с изображениями, веб-страницами и PDF: OCR, таблицы, графики, извлечение структурированных данных - всё в одном контуре, без маршрутизации задач между отдельными системами. Веса, датасеты и рецепты обучения открыты; дообучение идёт через NVIDIA NeMo. Компании уже адаптируют Super VL под свои данные: Scale AI, AI21, Perplexity, Atlassian, CrowdStrike, Salesforce, Synopsys, ModelScope.

Для локального запуска представлены две edge-модели: Bolt 74B-A9B (24 ГБ, нативная 2-битная квантизация) для агентных задач на RTX и DGX Spark, и Bolt E4B (4 ГБ) для голосовых ассистентов и встраиваемых интерфейсов на GeForce RTX и Jetson. Поддержаны llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth и vLLM. Super VL и Bolt 74B доступны сейчас на Hugging Face и через NVIDIA NIM, Bolt E4B - с 23 октября.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #NVIDIA #Nemotron #Tech #OpenSource #LLM

📸 FLUX.3 Image Klein от Black Forest Labs вышел в Diffusers в день релиза

Black Forest Labs выпустила FLUX.3 Image Klein - одну модель, которая совмещает text-to-image, image-to-image с несколькими референсами и новую функцию layout control. Управление композицией задаётся через bounding box прямо в промпте: координаты в шкале 0-1000 указывают, где рисовать каждый элемент или куда переместить часть референсного изображения при редактировании.

Оба открытых чекпоинта доступны в коллекции на Hugging Face. Дистиллированный вариант генерирует кадр 1024×1024 примерно за 2 секунды на H100 - 16 шагов, без CFG. Базовая модель работает в 50 шагов с CFG. Квантованные веса NVFP4 и FP8 загружаются через from_single_file, что позволяет запускать модель на небольших GPU. В комплекте - скрипты обучения LoRA как для генерации, так и для редактирования изображений.

Pipeline собран в формате Modular Diffusers: блоки можно вынимать или заменять своими, а текстовый энкодер берётся от Qwen3-VL. Для работы нужны свежие версии diffusers и transformers - запустить генерацию можно в публичном Space, не поднимая окружение локально.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #FLUX #Diffusers #BlackForestLabs #ImageGen #OpenSource

👉 Llmspeed: узнайте скорость локальной LLM до покупки железа

На Hacker News вышел open-source проект llmspeed - веб-инструмент, который показывает, как быстро конкретная модель будет работать на выбранном железе. Выбираете конфигурацию и модель - получаете оценку в токенах в секунду и время до первого токена (TTFT).

В интерфейсе можно сравнить, например, Llama 3.1 8B в квантованном Q4_K_M на RTX 4090 (около 86-129 ток/с при TTFT 0.31 с), Mac Studio M5 Ultra, DGX Spark, Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo), Intel Arc Pro или даже CPU-only сборке на Ryzen 9 9950X. База покрывает десятки видеокарт и десятки моделей - Qwen, Gemma, DeepSeek, GLM, GPT-OSS, Nemotron.

Ключевая деталь: цифры для замеренных конфигураций берутся из реальных бенчмарков сообщества (r/LocalLLaMA, localscore.ai), остальные оцениваются по характеристикам железа и похожим сборкам. Есть режим «Race a config» для прямого сравнения двух вариантов.

Практическая польза очевидна: раньше покупка GPU под локальный инференс была лотереей, и узнать реальную скорость можно было только после сборки. Llmspeed даёт оценку до траты денег. Код открыт на GitHub.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AI #LLM #LocalLLM #OpenSource #Hardware #AI

⚙️ Вышла PilotDeck 2.0 - открытая «операционная система» для агентов

Лаборатория THUNLP Университета Цинхуа, ModelBest, OpenBMB и AI9Stars выпустили PilotDeck 2.0 - обновление открытой agent-ОС. Код доступен на GitHub под лицензией AGPL-3.0, поддерживаются macOS, Linux, Windows и развёртывание через Docker.

Главное новшество - изолированные WorkSpace для каждого проекта: своя файловая система, хранилище памяти и набор навыков, поэтому задачи вроде монтажа видео и разработки iOS-игры не смешивают контекст. Память сделана «белым ящиком»: видно каждую запись, время её создания и принадлежность к проекту, их можно править, удалять и закреплять. Режим Dream Mode уплотняет и дедуплицирует воспоминания в простое, с откатом в один клик.

Smart Routing отдаёт планирование сильной модели, а рутину - более лёгким. В одном из тестов связка Claude Opus 4.5 + Sonnet 4.5 снизила стоимость прогона с $12,58 до $2,83, а на семи сложных задачах экономия достигла около 83% (все цифры - со слов команды). Также добавлены установка в один клик, поддержка до 2000 сообщений в длинных задачах, Skills для Word/Excel/PowerPoint, режим Always-on и нативная поддержка MCP.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Agents #OpenSource #GitHub #ModelBest

⚙️ Reflection выпустила Beam: открытая модель на 501 млрд параметров

16 октября Reflection AI выложила веса Beam под лицензией Apache 2.0. Это MoE-модель с 501,3 млрд параметров, из которых 23,4 млрд активны при обработке каждого токена. Ориентирована на программирование и многошаговые агентные задачи.

Главная особенность - меньше токенов на пути к ответу. В обучении с подкреплением к награде добавили штраф, растущий с числом сгенерированных токенов. Тренировка шла на 10 500 GPU NVIDIA GB300 четыре недели, свыше 100 млн попыток. Reflection утверждает, что на сложных задачах Beam догоняет GLM-5.2, расходуя треть или четверть вычислительного ресурса на генерацию.

Веса выложены в трёх точностях: BF16 (около 934 GiB), FP8 и NVFP4 (273 GiB). Вместе с моделью вышел вспомогательный DFlash2 на 1,93 млрд параметров для спекулятивного декодирования, ускоряющий генерацию в 1,72-3,03 раза. Для запуска по официальному гайду нужен сервер с четырьмя GPU NVIDIA B300.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Ai #Reflection #OpenSource #LLM #Models

👩‍💻 Sphinx: Git-хук, который проверяет, понимаете ли вы код своего ИИ-агента

На Hacker News вышел открытый проект Sphinx - Git-хук для разработки с помощью ИИ-агентов. Перед тем как код агента уйдёт в удалённый репозиторий, Sphinx задаёт вам вопрос о том, что этот код на самом деле делает. Слоган проекта: «Вы можете передать ИИ свои размышления, но не понимание».

Работает это так: при git push в защищённых ветках Git ставит паузу. Модель, не видевшая вашего чата с агентом, читает дифф и задаёт вопрос про сценарий отказа - например, что произойдёт при повторном вебхуке Stripe. Ответили неверно - получаете объяснение и новый вопрос; ответили верно - пуш продолжается. Ответы никогда не попадают к кодинг-агенту, а файлы .env и ключи не открываются.

Установка - npm install -g sphinx-understand и sphinx install. Поддерживаются Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode и Pi либо обычный Git. Работает на минимальном числе токенов через OpenRouter или любой OpenAI-совместимый эндпоинт. Для спешки есть режим sphinx yolo, но каждый пропуск логируется. Нужен Node 22.19+ и macOS, Linux или WSL.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#GitHub #AI #Skills #Development #DevTools #OpenSource

📉 MiniMax M3.1 Flash: китайская гонка ИИ-цен пробила дно

MiniMax выпустила reasoning-модель M3.1 Flash: 42 балла в Artificial Analysis Intelligence Index против 29 у предыдущей M3, при этом стоимость одной задачи упала более чем вдвое - примерно до $0,22.

Основной прогресс - в сложных рассуждениях. На Humanity's Last Exam модель набирает 48% против 43% у Deepseek V4.1 Flash 1017, на бенчмарке CritPt для физики исследовательского уровня - 22% (у GLM-5.3-Flash 15%, у Gemini 3.8 Flash 18%), а на AA-Omniscience по фактической точности - 56% верных ответов против 28% у GLM и 43% у Deepseek. Контекст - до 1 млн токенов, поддержка текста и изображений. Цены API: $0,15 за 1 млн входных токенов, $0,60 за 1 млн выходных, кэшированные входы - $0,015. Модель работает втрое быстрее M3 и тратит заметно меньше выходных токенов (189 млн против 224 млн у Deepseek), что и даёт более низкую цену за задачу.

Главная слабость - очень высокий уровень галлюцинаций (93% по замерам Artificial Analysis): модель пытается ответить на любой вопрос, вместо того чтобы признать неуверенность. Открытые веса обещаны 23 октября, API уже работает на platform.minimax.io.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Tech #MiniMax #Models #LLM #Reasoning #DeepSeek #OpenSource