Посоветую вам YouTube-канал Stuff Made Here (в свете событий можно скачать все ролики с него и потом ностальгировать по ютубу вечерами).
Пожалуй, это самый крутой инженерный видеоблог, который я встречал. У автора целый подвал роботизированных станков за миллионы баксов (просто несбыточная мечта гика). И он с их помощью городит электронно-механические конструкции, которые совмещают в себе сложное программирование и вполне очевидную практическую цель, как правило недостижимую или труднодостижимую без длительных тренировок. Вот я прикладываю видео, где он делает бильярдный стол и роботизированный кий, который позволяет не промахиваться.
Продемонстрированы все стадии разработки: неудачные прототипы, подбор алгоритма, проверка гипотез. При этом подано всё в довольно понятном и динамичном стиле. с хорошим юмором. Ролик длиной 20-30 минут обычно содержит недели и месяцы разработки.
Короче, очень круто. Если что-то и смотреть на ютубе напоследок, то вот примерно такого уровня контент, имхо.
#dev#gadgets
https://www.youtube.com/watch?v=vsTTXYxydOE
⚡️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