TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15321 · Dec 9

#go#game_engine#game_engine_2d#game_engine_3d#game_engine_development#game_engine_framework#gameengine#go#golang Kaiju Engine is a fast, modern 2D/3D game engine written in Go and powered by Vulkan, designed for simplicity and high performance. It runs on Windows, Linux, Android, and is working on Mac support. Kaiju offers much faster rendering speeds and lower memory use than popular engines like Unity, making game development quicker and more efficient. It uses Go’s garbage collector to help prevent common programming errors, improving stability. You can write games directly in Go, and the engine supports local AI integration and a flexible UI system using HTML/CSS. Although the editor is still in development, the engine itself is production-ready, offering a powerful tool for developers who want speed and simplicity. https://github.com/KaijuEngine/kaiju

Results

1 similar post found

Search: #mistralsmall4

当前筛选 #mistralsmall4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 03/18/2026, 02:15 PM

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI