TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1201 · 14.01
Младший очень любит роботов-доставщиков, поэтому в какой-то момент мы купили ему такую игрушку. Не ту, что дорогая на радиоуправлении, а простенькую, с оттяжным моторчиком и светодиодами. Старшая это увидела и тоже себе такую попросила, купили и ей. Потом младший случайно увидел, что в доме есть второй ровер, и не его! Устроил скандал, пришлось ему отдать, а старшей купить третьего и попросить, чтобы спрятала. И тут я подумал: а мог бы я сам сделать что-то типа такого дома, если бы игрушки не продавались, или вместо покупки второго-третьего-пятого? Вызов принят, засел за компас. Думал, что сделаю за вечер, но на самом деле с продумыванием конструкции, что где как должно соединяться, просидел дня четыре. И ещё столько же на сборку, потому что нельзя просто взять и с первого раза угадать все допуски и посадки :) Моя версия крупнее, чем покупная игрушка, батареек хватает на подольше, и даже есть своего рода подвеска. Конечно, пространство для улучшений остаётся, но, получилось, кажется, довольно мило. Если вы хотите своим детям сделать прикольный сюрприз, я не поленился сверстать инструкцию по сборке, прикладываю её и все файлы. В архиве есть и редактируемый исходник в формате STEP. Просьба, кто напечатает, покажите в комментах :) #diy@clockstackwheels#hobby@clockstackwheels
Търсене: #glm5
@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55
💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买，平时的使用，以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错，但是大家都说用codex，所以我也试了试，用自己的账号儿，不用中转站，还是放心很多 昨天简单试了试，体验还行～ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI