TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #282 · 4.04
В ВК ноль человек прислали ответы, в Телеграме шестеро. При этом в ВК у поста 733 просмотра, а в Телеграме 230 просмотров. Время постинга одинаковое, содержание тоже идентичное. Сначала я хотел сказать что-то вроде "Аудитория ВК меньше любит задачки на подумать, чем аудитория Телеграма", но, пожалуй, честнее будет сказать так: ВК показывает пост той аудитории, которая меньше любит задачки на подумать. Что, конечно, очень странно, учитывая, что весь мой остальной блог для гиков и интеллектуалов в основном. Вообще, обсуждений в Телеграме стало больше, а в ВК меньше. Возможно, на фоне событий люди больше опасаются писать в ВК что угодно, даже не связанное с политикой. Но навскидку мне кажется, что падение доли обсуждений тут началось раньше. Хотя в январе на старте их было больше. Ещё и канал в Телеграме растёт быстрее, чем подписчики ВК, даже если считать по абсолютным цифрам. По относительным Телеграм вообще на три порядка быстрее, чем ВК: в телеге прирост 96%, а в ВК только 0.2%. При этом удобство оформления и чтения до сих пор в ВК значительно выше, чем в Телеграме. А на фоне блокировок активность людей в ВК заметно повысилась — я вижу, что больше стало Историй, статистика сообществ тоже растёт. Пока выводы такие: какая-то аудитория в ВК есть, но целевой или нет, или соцсеть не умеет ей предлагать подходящий контент. Продолжаем наблюдения. #web P.S. Вот график из статистики ВК. Создаётся иллюзия, будто рост есть, но если внимательно посмотреть на цифры, станет всё понятно. Классический обман с масштабом оси Y.
Hashtags
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