Пару лет назад я писал о том, что GoPro зря забросила направление камер Session: это был очень компактный и удобный в использовании кубик без всяких ненужных вещей вроде огромного цветного экрана, в который при спуске на лыжах или катании на мотоцикле всё равно не можешь смотреть. К тому же, GoPro продолжают раз за разом выкатывать свой унылый угловатый дизайн с некрасивой асимметрией. Кажется, на рынке их удерживает только топовая стабилизация, которой нет у конкурентов.
Вчера DJI представили Action 2 — экшен-камеру как раз в таком форм-факторе "Маленький кубик". Совершенно очевидно (всем, кроме GoPro), что устройство с подобным контекстом использования действительно должно выглядеть как-то так. А для извращенцев модули вроде большого экрана есть отдельно и присоединяются к камере на магнитах. Вообще, магниты это спорный момент, на скорости может и слететь, но есть надежда, что такая опытная компания об этом подумала.
Стабилизацию тоже обещают крутую. Если это окажется правдой, то перед нами первый серьёзный гвоздь в крышку гроба GoPro. Рынок давно ждал альтернатив от сильного конкурента, и конкретно на DJI были направлены взгляды в этом вопросе.
#gadgets
⚡️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