Forwarded from LLM под капотом
Посмотрите, сколько контекста Codex тратит на дефолтовые скилы еще до того, как модель увидит первое сообщение пользователя. И это при том, что у меня все скилы выкручены в ноль по максимуму.
Страшно представить, как эта картинка будет выглядеть, если у харнеса будет подключены внешние скилы и MCP.
Серое в первом блоке - это все автоматический контекст.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
PS: отчет и CLI навайбкожены. Можно скормить картинку своему кодексу и попросить повторить
Страшно представить, как эта картинка будет выглядеть, если у харнеса будет подключены внешние скилы и MCP.
Серое в первом блоке - это все автоматический контекст.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
PS: отчет и CLI навайбкожены. Можно скормить картинку своему кодексу и попросить повторить
✍7🤯4💯2 2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель на 800 млн параметров обошла Qwen 9B и Gemma 4 в генерации Linux-команд
На Hugging Face появился
Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
На Hugging Face появился
dale-0.8b-GGUF - специализированная модель, которая превращает обычные текстовые запросы в команды Bash для Linux.Что умеет:
Пишешь обычным языком: «Найди все большие файлы в текущей директории».
Модель возвращает одну Bash-команду в структурированном JSON с кратким объяснением.
Она также умеет отказываться от неподходящих запросов (`refuse`) и сообщать о неоднозначных (`unsure`).
Результаты на тесте из 471 задачи:
- dale-0.8B: 79,4%
- Qwen3.5-9B: 62,8%
- Gemma 4 E4B: 62,8%
- Qwen3.5-4B: 54,6%
- Qwen3.5-0.8B: 14,9%
По заявленным автором результатам, небольшая специализированная модель обошла значительно более крупные универсальные модели.
Технические характеристики:
- 0,8 млрд параметров.
- GGUF, квантование Q4_K_M.
- Размер файла: около 529 МБ.
- Запуск на CPU через llama.cpp.
- Медианная задержка: 1,72 секунды на ноутбуке 2020 года.
- Лицензия Apache 2.0.
Модель лежит в основе CLI-инструмента
dale. Он может предлагать команды, запрашивать подтверждение перед выполнением и классифицировать опасные операции.Модель: https://huggingface.co/manuelgscom/dale-0.8b-GGUF
GitHub: https://github.com/manuelgscom/dale
🔥16✍7⚡1🍓1🤝1
AI-агент с правами администратора: что уже умеют MCP-серверы в IAM
Полезный разбор от Дмитрия Андреева на Хабре про работу агентов с MCP.
рекомендую почитать целиком:
https://habr.com/ru/articles/1105324/
полезные ссылки из статьи чтобы не пропали:
Ссылки
Okta: релизы Open Source MCP Server и репозиторий со списком возможностей.
Microsoft: обзор MCP Server for Enterprise.
Ping Identity: инструменты PingOne Remote MCP Server и правила безопасности.
JumpCloud: MCP Server for Admins.
Auth0: справочник инструментов MCP Server.
Keycloak: использование как MCP authorization server.
Спецификация MCP Authorization 2026-07-28.
issuerd: встроенный MCP-сервер и разбор подтверждения одной точной операции.
#MCP #cybersecurity
———
@tsingular
Полезный разбор от Дмитрия Андреева на Хабре про работу агентов с MCP.
рекомендую почитать целиком:
https://habr.com/ru/articles/1105324/
полезные ссылки из статьи чтобы не пропали:
Ссылки
Okta: релизы Open Source MCP Server и репозиторий со списком возможностей.
Microsoft: обзор MCP Server for Enterprise.
Ping Identity: инструменты PingOne Remote MCP Server и правила безопасности.
JumpCloud: MCP Server for Admins.
Auth0: справочник инструментов MCP Server.
Keycloak: использование как MCP authorization server.
Спецификация MCP Authorization 2026-07-28.
issuerd: встроенный MCP-сервер и разбор подтверждения одной точной операции.
#MCP #cybersecurity
———
@tsingular
✍7🔥5⚡1
Claude & Mythos 5.2
Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2 — модели для самых сложных технических задач.
Основные улучшения
Сильные улучшения в кодинге, рассуждениях и vision.
Почти по всем метрикам выше Opus 5.5.
Более чёткая коммуникация.
До 30% быстрее генерируют ответы по сравнению с Fable/Mythos 5.1.
Хорошие результаты по alignment (внешняя оценка от AI Security Institute, FrontierDesign2 и METR).
Ключевые демо
FrontierCode 2.0: Fable 5.2 на High effort ≈ Opus 5.5 на Max effort, но примерно за половину стоимости. На Xhigh — лучший результат среди выпущенных моделей.
Биология: Mythos 5.2 научился предсказывать структуру целых капсидов (белковых оболочек для генной терапии) — точно смоделировал 28 из 34.
Математика: 1000 агентов Fable 5.2 полностью формализовали доказательство Великой теоремы Ферма за 30 часов (Opus 5.5 за то же время сделал только ~26%).
Роботы: заметно лучше управляет физическими роботами (в т.ч. на бенчмарке RoboDojo).
Важные детали
Fable и Mythos — одна и та же модель. У Fable более жёсткие safeguards. Mythos доступен через специальные программы для биомедицины и кибербезопасности.
Для повседневных задач Anthropic по-прежнему рекомендует начинать с Opus 5.5.
Fable 5.2 уже доступен на всех платных планах, в Claude Platform и на крупных облаках.
Цена снизилась: $8 за 1 млн input-токенов и $40 за 1 млн output-токенов (раньше было $10/$50).
#Claude #Mythos
———
@tsingular
Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2 — модели для самых сложных технических задач.
Основные улучшения
Сильные улучшения в кодинге, рассуждениях и vision.
Почти по всем метрикам выше Opus 5.5.
Более чёткая коммуникация.
До 30% быстрее генерируют ответы по сравнению с Fable/Mythos 5.1.
Хорошие результаты по alignment (внешняя оценка от AI Security Institute, FrontierDesign2 и METR).
Ключевые демо
FrontierCode 2.0: Fable 5.2 на High effort ≈ Opus 5.5 на Max effort, но примерно за половину стоимости. На Xhigh — лучший результат среди выпущенных моделей.
Биология: Mythos 5.2 научился предсказывать структуру целых капсидов (белковых оболочек для генной терапии) — точно смоделировал 28 из 34.
Математика: 1000 агентов Fable 5.2 полностью формализовали доказательство Великой теоремы Ферма за 30 часов (Opus 5.5 за то же время сделал только ~26%).
Роботы: заметно лучше управляет физическими роботами (в т.ч. на бенчмарке RoboDojo).
Важные детали
Fable и Mythos — одна и та же модель. У Fable более жёсткие safeguards. Mythos доступен через специальные программы для биомедицины и кибербезопасности.
Для повседневных задач Anthropic по-прежнему рекомендует начинать с Opus 5.5.
Fable 5.2 уже доступен на всех платных планах, в Claude Platform и на крупных облаках.
Цена снизилась: $8 за 1 млн input-токенов и $40 за 1 млн output-токенов (раньше было $10/$50).
#Claude #Mythos
———
@tsingular
🔥13⚡3❤3🤩2👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Венок сонетов от Fable 5.2
Родословная молнии.
XV. Магистрал
Когда ещё не народилось время,
И плазма жгла новорождённый мрак,
В разрыве плюса с минусом, как семя,
Таился молнии грядущий знак.
Она гремела над водой безлюдной,
Вдохнула жизнь в солёный тёплый ил,
Пещере подарила пламень чудный
И в небе встала ликом грозных сил.
Её янтарь поймал, и змей бумажный,
И медный провод дал ей имя «ток»,
Зажгла над миром свет многоэтажный,
И стал считать расплавленный песок.
Теперь она питает разум новый,
И он глядит во тьму первоосновы.
судите сами.
мне кажется, что есть пара моментов ошибочных.
т.е. в целом неплохо, но вроде как Аргон 4 был сильнее
Озвучка
Промпты:
1
Напиши венок сонетов как молния прошла эволюцию от первых разрядов после большого взрыва до электричества, что питает сингулярность ИИ
2
сделай HTML где будет автопрокрутка чтобы красиво было читать и по бокам webgl сюжет сопровождал повествование по мере прокрутки. и музыка через генерацию подходящая спокойная
#венок #Fable
———
@tsingular
Родословная молнии.
XV. Магистрал
Когда ещё не народилось время,
И плазма жгла новорождённый мрак,
В разрыве плюса с минусом, как семя,
Таился молнии грядущий знак.
Она гремела над водой безлюдной,
Вдохнула жизнь в солёный тёплый ил,
Пещере подарила пламень чудный
И в небе встала ликом грозных сил.
Её янтарь поймал, и змей бумажный,
И медный провод дал ей имя «ток»,
Зажгла над миром свет многоэтажный,
И стал считать расплавленный песок.
Теперь она питает разум новый,
И он глядит во тьму первоосновы.
судите сами.
мне кажется, что есть пара моментов ошибочных.
т.е. в целом неплохо, но вроде как Аргон 4 был сильнее
Озвучка
Промпты:
1
Напиши венок сонетов как молния прошла эволюцию от первых разрядов после большого взрыва до электричества, что питает сингулярность ИИ
2
сделай HTML где будет автопрокрутка чтобы красиво было читать и по бокам webgl сюжет сопровождал повествование по мере прокрутки. и музыка через генерацию подходящая спокойная
#венок #Fable
———
@tsingular
🔥11⚡4❤3🤔1🤩1
Вангуем с Fable 5.2
прогноз по выходу следующих моделей
В ближайшее время нас ещё ждут:
13 ноя Baidu-ERNIE 5.5
16 ноя Alibaba-Qwen 4
17 ноя OpenAI-GPT-6.2 Astra / Sol
20 ноя Google-Gemini 4 Carbon
24 ноя DeepSeek-V4.1 Pro
26 ноя xAI-Grok 4.8
28 ноя Zhipu-GLM 5.4 / 6
1 дек Meta*-Muse Spark 1.4
4 дек Anthropic-Claude Opus 5.6
5 дек MiniMax-M3.1
10 дек Google-Gemini Flash (следующая)
17 дек ByteDance-Doubao Seed (следующая)
20 дек xAI-Grok 5
Полный файл прогноза в комментарии
*Meta - запрещённая в РФ организация, признанная террористической
#прогноз #модели
———
@tsingular
прогноз по выходу следующих моделей
В ближайшее время нас ещё ждут:
13 ноя Baidu-ERNIE 5.5
16 ноя Alibaba-Qwen 4
17 ноя OpenAI-GPT-6.2 Astra / Sol
20 ноя Google-Gemini 4 Carbon
24 ноя DeepSeek-V4.1 Pro
26 ноя xAI-Grok 4.8
28 ноя Zhipu-GLM 5.4 / 6
1 дек Meta*-Muse Spark 1.4
4 дек Anthropic-Claude Opus 5.6
5 дек MiniMax-M3.1
10 дек Google-Gemini Flash (следующая)
17 дек ByteDance-Doubao Seed (следующая)
20 дек xAI-Grok 5
Полный файл прогноза в комментарии
*Meta - запрещённая в РФ организация, признанная террористической
#прогноз #модели
———
@tsingular
🔥9✍6❤3⚡2🤩2
Агенту:
#промпты
------
@tsingular
Добавь себе в инструкции без изменений:
When writing code for user, find all of the implicit state machines in the code. Make the best decision that will elevate all three: the user experience (UX), developer experience (DX), and agent experience (AX) always, without breaking anything
#промпты
------
@tsingular
✍26🔥4⚡3👨💻3🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мир вайбкода прекрасен.
Надеюсь через неделю так будет во всех кинотеатрах.
#кино #билеты
------
@tsingular
Надеюсь через неделю так будет во всех кинотеатрах.
#кино #билеты
------
@tsingular
🔥63🆒7😁5👍3❤2
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯22 13❤3👀3👍1😭1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenCode 2 обходит OpenCode 1.19 в рейтинге харнессов от HF
У Hugging Face есть рейтинг харнессов, который сравнивает кодинг-агентов на одинаковых моделях.
Его перевели на Chat Completions для повышения точности и снижения расходов на выполнение отдельной задачи.
В итоге opencode 2 вышел на первые места:
При высоких усилиях в настройках он решает 65,7% задач вместо 43,3% у 1.9 версии на GLM-5.3-Flash и 69,4% вместо 57,0% на DeepSeek-V4.1-Flash.
На Flint - 22,9% вместо 7,1%.
Стоимость решённой задачи при этом упала с $3,35 до $0,45!
Частично причина разницы в настройках endpoint,- стандартный маршрут для OpenCode 1.19 - был Responses API от OpenAI, который терял ранние размышления модели и его переключили на Chat Completions.
Рейтинг харнессов от HF: https://huggingface.co/spaces/joelniklaus/harness-leaderboard
#opencode #huggingface
------
@tsingular
У Hugging Face есть рейтинг харнессов, который сравнивает кодинг-агентов на одинаковых моделях.
Его перевели на Chat Completions для повышения точности и снижения расходов на выполнение отдельной задачи.
В итоге opencode 2 вышел на первые места:
При высоких усилиях в настройках он решает 65,7% задач вместо 43,3% у 1.9 версии на GLM-5.3-Flash и 69,4% вместо 57,0% на DeepSeek-V4.1-Flash.
На Flint - 22,9% вместо 7,1%.
Стоимость решённой задачи при этом упала с $3,35 до $0,45!
Частично причина разницы в настройках endpoint,- стандартный маршрут для OpenCode 1.19 - был Responses API от OpenAI, который терял ранние размышления модели и его переключили на Chat Completions.
Рейтинг харнессов от HF: https://huggingface.co/spaces/joelniklaus/harness-leaderboard
#opencode #huggingface
------
@tsingular
✍14🔥11⚡5❤2💯1🆒1
Конец эпохи Линуса или Смерть бумажной сертификации
🎯 Бумажная сертификация теряет смысл. Раньше она позволяла зафиксировать проверенный комплект ПО, контрольные суммы, известный набор модулей.
И пока уязвимости искали руками, это работало, - между проверкой и эксплойтом проходили месяцы.
Но машинный поиск уязвимостей уничтожил эту фору.
🧮 Прогон киберисследования OpenAI по свежему ядру Linux выдал 948 рабочих эксплойтов за 1.2 млн долларов, т.е. $1 279 за штуку, уложившись при этом в 30 часов.
Для сертифицированной сборки это значит простую вещь: цель атаки известна заранее, версия зафиксирована, модули перечислены, - можно ломать.
🔓 Раньше медлительность атакующих давала запас времени для защищающейся стороны. Теперь же картина перевернулась, - испытательные мероприятия идут месяцами и заканчиваются формуляром с зелёными галочками, но целевой прогон современных атакующих моделей по этой сборке занимает часы и стоит на порядок дешевле самих испытаний.
⏱️ Дальше ещё интереснее.
Оператору предписано закрыть критическую уязвимость за сутки, но обновление ядра требует пересборки, новых контрольных сумм и повторной проверки, а на это уходят недели.
Оператору приходится выбирать между нарушением регламента и работой на уязвимой системе.
🏗 Получается если вам нужна реальная защита, то закрываться нужно не бумажными сертификатами (сюрприз :) ), а собственным непрерывным процессом, - анализ собственных сборок образов, минимизация поверхности атаки (убирать лишние модули и драйвера), песочницы для снижения радиуса поражения, обновление ядра без перезагрузки и постоянная проверка собственными агентами для критических контуров.
Статья "Конец эпохи Линуса" @star_charts
Статья OpenAI
#Кибербезопасность #Сертификация #Linux #cybersecurity
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
🎯 Бумажная сертификация теряет смысл. Раньше она позволяла зафиксировать проверенный комплект ПО, контрольные суммы, известный набор модулей.
И пока уязвимости искали руками, это работало, - между проверкой и эксплойтом проходили месяцы.
Но машинный поиск уязвимостей уничтожил эту фору.
🧮 Прогон киберисследования OpenAI по свежему ядру Linux выдал 948 рабочих эксплойтов за 1.2 млн долларов, т.е. $1 279 за штуку, уложившись при этом в 30 часов.
Для сертифицированной сборки это значит простую вещь: цель атаки известна заранее, версия зафиксирована, модули перечислены, - можно ломать.
🔓 Раньше медлительность атакующих давала запас времени для защищающейся стороны. Теперь же картина перевернулась, - испытательные мероприятия идут месяцами и заканчиваются формуляром с зелёными галочками, но целевой прогон современных атакующих моделей по этой сборке занимает часы и стоит на порядок дешевле самих испытаний.
⏱️ Дальше ещё интереснее.
Оператору предписано закрыть критическую уязвимость за сутки, но обновление ядра требует пересборки, новых контрольных сумм и повторной проверки, а на это уходят недели.
Оператору приходится выбирать между нарушением регламента и работой на уязвимой системе.
🏗 Получается если вам нужна реальная защита, то закрываться нужно не бумажными сертификатами (сюрприз :) ), а собственным непрерывным процессом, - анализ собственных сборок образов, минимизация поверхности атаки (убирать лишние модули и драйвера), песочницы для снижения радиуса поражения, обновление ядра без перезагрузки и постоянная проверка собственными агентами для критических контуров.
Статья "Конец эпохи Линуса" @star_charts
Статья OpenAI
#Кибербезопасность #Сертификация #Linux #cybersecurity
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
👍14🤔7🤯4❤3⚡3💯2✍1🤩1
Я тут вот чего подумал. Код тоже умер в старом смысле.
Есть бизес-функция, которая сама эволюционирует благодаря рою ИИ агентов.
Ставишь крон на разбор ошибок и бэклога за сутки, доработку и тесты прода, обновление документации (для агентов) и все.
Fire&forget
А над этим, поверх мета-циклов, - RSI погонщик.
#мысли
------
@tsingular
Есть бизес-функция, которая сама эволюционирует благодаря рою ИИ агентов.
Ставишь крон на разбор ошибок и бэклога за сутки, доработку и тесты прода, обновление документации (для агентов) и все.
Fire&forget
А над этим, поверх мета-циклов, - RSI погонщик.
#мысли
------
@tsingular
🔥16💯10✍3⚡1