Если верить открытым источникам, рынок электросамокатов в России главным образом держат Whoosh и Urent (хотя сейчас ещё Яндекс вклинивается, и с его ресурсами это вполне возможно). При этом у Urent больше городов и больше самокатов, чем у Whoosh, но ниже доходы.
Я подумал: наверняка бизнес-аналитики Urent днями и ночами сидят и ломают голову, что бы им поменять и улучшить, чтобы начать выигрывать эту конкуренцию. Строят теории, проводят тесты. Сложная работа, в общем, бизнес и рынок не такие предсказуемые вещи.
А потом я воспользовался Urent и за 5 минут нашел столько косяков UI/UX в приложении, что мне стало всё понятно. Кроме того, почему Urent ничего с этими косяками не делает.
1. Сканирование кода в Whoosh приводит к появлению полноэкранной модалки с большими кнопками и основной информацией о самокате и стоимости. Сканирование кода в Urent выдает в самом низу экрана блок кнопок, в которые не только очень сложно попасть, но его ещё и надо скроллить (см. левый скриншот). При этом весь экран занят уже не нужной к этому моменту камерой. Такой интерфейс заточен под перебор самокатов, но на деле человеку на улице на ходу нужно просто максимально быстро взять первый самокат, к которому он подошёл.
2. О том, что страховка включена и будет стоить дополнительных денег, можно догадаться только за счёт знания об этой функции из других сервисов. Да, Whoosh, конечно, поступает очень по-мудачески, постоянно автоматически включая платную страховку, из-за чего её надо выключать вручную каждый раз при каждом заказе. Но в Urent необходимость этого действия ещё и довольно неочевидна (а страховка тоже, конечно же, по-умолчанию всегда включена).
3. Я отсканировал самокат, затем нажал подтверждение заказа. Система после этого написала мне, что данный самокат недоступен. Неужели, нельзя об этом писать ещё на этапе сканирования? Зачем выводить кнопку заказа для недоступного самоката?
4. Кнопка перехода к текущей геопозиции перекрыта неубирающейся шторкой снизу (см. правый скриншот).
И это только вещи, которые прям за первые 5 минут выявляются и очень на поверхности. А исправить их может один программист и один дизайнер за пару недель. Удивительно, как некоторые бизнесы не хотят зарабатывать.
#dev
🌟GLM-4.7 Flash: лайт-версия флагмана GLM-4.7.
В полку моделей, тех, что можно запустить локально, не продавая почку, прибыло.
ZAI выкатили GLM-4.7 Flash - облегченную версию GLM-4.7 на 30 млрд. параметров, с контекстным окном в 128К на архитектуре MoE.
Со слов создателей, модель должна занять нишу между сегментом SLM и проприетарными мастодонтами, предлагая SOTA-уровень в кодинге.
🟡MoE
Всего 30B, но активных параметров на токен гораздо меньше, официальной инфы нет, но в сообществе пишут, что 3 млрд.
🟡Interleaved Thinking
Киллер-фича для агентов, которая досталась в наследство от старшей GLM-4.7. Обычно модели выплевывают весь свой CoT в начале, а вот эта техника дает возможность модели думать перед каждым вызовом инструмента.
🟡Файнтюн на эстетику и DevOps
Опять-таки, со слов Zai, они натаскали GLM-4.7 Flash не просто писать валидный HTML/CSS, а использовать актуальные паттерны, нормальные отступы и цветовые схемы.
Плюс, подтянули работу с CLI и девопс-задачами (понимает права доступа, навигацию по файловой системе).
🟡Цифры тестов выглядят как конфетка.
В SWE-bench Verified модель выбивает 59.2%. Для сравнения: Qwen3-30B-A3B: 22.0%, GPT-OSS-20B: 34.0%.
В математическом AIME 25 тоже обходит конкурентов - 91.6%. А вот на BrowseComp она лучше GPT-OSS-20B почти в 1.5 раза.
Вобщем, Flash-версия выглядит как идеальный кандидат для локальных кодинг-агентов. Если есть пара свободных видеокарт (или есть стойкость терпеть квантование на одной), это, возможно, лучшая рабочая лошадка на сегодня.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Модель
🟡Квантованные варианты под все
🟡Demo1
🟡Demo2
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#GLM#ZAI
⚡️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
🌟GLM-4.5 и GLM-4.5-Air: релиз гибридных моделей, заточенных под агентные задачи.
В новом семействе GLM, Z.AI объединили в одной модели возможности для рассуждений, кодинга и агентных сценариев. Семейство построено на архитектуре MoE и может работать в двух режимах: thinking mode для сложных задач с использованием инструментов и non-thinking mode для быстрых ответов.
🟡В релиз вошли:
🟢GLM-4.5 с 355 млрд. общих параметров (32 млрд активных) и ее облегченная версия;
🟠GLM-4.5-Air, облегченная версия со 106 млрд. общих параметров (12 млрд активных).
Интересно, что разработчики пошли по пути увеличения глубины модели (количества слоев), а не ширины (скрытого измерения), так как обнаружили, что модели с большим количеством слоев лучше справляются с рассуждениями.
🟡 Для эффективного RL таких крупных моделей был разработан и открыт собственный фреймворкslime.
Он поддерживает как синхронное, так и асинхронное обучение, что критически важно для агентных задач. Его инфраструктура полностью разделяет движки для роллаутов (сбора опыта) и движки для обучения, которые могут работать на разном железе.
🟡Главный акцент GLM-4.5 - агентные возможности.
Для их оценки использовались 3 бенчмарка. На TAU-bench модель GLM-4.5 показала результат в 70.1 балла, что практически идентично Claude 4 Sonnet (70.3) и заметно лучше, чем у o3 (61.2).
На бенчмарке для вызова функций Berkeley Function Calling Leaderboard v3 результат составил 77.8, снова опережая Claude 4 Sonnet с ее 75.2 баллами.
Но самый показательный результат был на BrowseComp, сложном тесте для веб-браузинга. В нем GLM-4.5 набрала 26.4, что выше, чем у Claude-4-Opus (18.8) и почти как у o4-mini-high (28.3).
Что касается классических задач на рассуждения, здесь модели показывают уверенные, хотя и не рекордные, результаты.
На MMLU Pro у GLM-4.5 84.6 балла, чуть меньше, чем у Claude 4 Opus (87.3) и Grok 4 (86.6).
В математическом тесте AIME24 модель набрала 91.0, ближайшие лидеры Qwen3 и Grok 4 - 94.1 и 94.3 соответственно.
На GPQA разрыв побольше: 79.1 у GLM-4.5 против 87.7 у Grok 4, а на сложном тесте по научной литературе HLE модель получила 14.4 балла, уступив Gemini 2.5 Pro (21.1) и Grok 4 (23.9).
В задачах, связанных с кодом, на тесте SWE-bench Verified модель набрала 64.2 балла, немного уступая Claude 4 Sonnet (70.4) и o3 (69.1), но опережая многие другие.
А вот в агентном кодинге, который оценивался людьми с помощью Claude Code, картина иная. В прямом сравнении GLM-4.5 выигрывает у Kimi K2 в 53.9% случаев и обходит Qwen3-Coder с винрейтом 80.8%.
Самый важный показатель - успешность вызова инструментов, где GLM-4.5 достигла 90.6%, опередив Claude-4-Sonnet (89.5%) и Kimi-K2 (86.2%).
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Demo
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#GLM#MoE#ZAI
📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic.
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
🟡Новая парадигма взаимодействия API-GUI.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
🟡Масштабируемая распределенная RL-инфраструктура.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
🟡Стратегия обучения Entropulse.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
🟡Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Agents#AutoGLM#Zai
Bitcoin Caps and Central Banks
🌍 *Salvador Nasralla*, Honduras' leading presidential candidate, recently wore a Bitcoin cap in an interview.
💬 *Michael Saylor* claims Bitcoin at $100,000 is still a 90% discount.
📉 In a dramatic case on Chinese Twitter, a recent fight between a BTC whale and founder of Solv Protocol led to the creation of the *ZachAI* ($ZAI) token, with the whale dumping on followers post-launch.
🇨🇿 Czech Central Bank is considering BTC as a reserve asset.
🔥 50 million USDC burned at USDC Treasury.
🏗️ President-elect Trump announces $20 billion investment in new data centers in the U.S.
#Bitcoin#BTC#Crypto#USDC#Solv#AI#ZAI#CzechRepublic#Honduras#Investment#Trump#DataCenters#Curve#Treasury#Ethereum#Blockchain#CryptoWhale#Fantom#Sonic