Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять:
from timeit import timeit
def t1():
# складываем 10 строк через + из переменной
t = 'text'
for _ in range(1000):
s = t + t + t + t + t + t + t + t + t
def t2():
# склеиваем список строк через метод join
arr = ['text'] * 10
for _ in range(1000):
s = ''.join(arr)
def t3():
# складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты
for _ in range(1000):
s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз
Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз
>>> timeit(t1, number=10000)
0.21951690399964718
>>> timeit(t2, number=10000)
1.4978306379998685
>>> timeit(t3, number=10000)
0.2213820789993406
Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁
Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк.
Давайте изменим условия:
def t4():
t = 'text'*100
for _ in range(1000):
s = t + t + t + t + t + t + t + t + t
def t5():
arr = ['text'*100] * 10
for _ in range(1000):
s = ''.join(arr)
def t6():
for _ in range(1000):
s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз
>>> timeit(t4, number=10000)
12.795130728000004
>>> timeit(t5, number=10000)
2.642637542999182
>>> timeit(t6, number=10000)
0.2184546610005782
Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее!
Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё.
В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический.
В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно.
Полный листинг 🌍
#tricks
⚡️Ризонеры после GPT-5 стали в 3–7 раз популярнее
Сэм Альтман поделился статистикой использования reasoning-моделей:
🟡 До GPT-5 только 7% подписчиков Plus пользовались reasoning
🟡 После релиза — уже 24%, в основном благодаря автроутингу
🟡 У бесплатных пользователей было <1%, а теперь 7%
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#нейросети
⚡️Плюс-подписчики смогут попробовать GPT-5 Pro
Сэм Альтман сообщил, что OpenAI рассматривает возможность дать (очень) небольшое количество запросов GPT-5 Pro всем подписчикам Plus каждый месяц, чтобы они смогли протестировать модель.
Альтман добавил, что если кто-то готов платить $1000 в месяц за удвоенный лимит входных токенов для GPT-5 Pro, компания тоже готова рассмотреть этот вариант.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#нейросети
⚡️GPT-5 уже умеет генерировать свой UX
Когда получите доступ к GPT-5, попробуйте написать: «используй beatbot, чтобы сделать крутой бит в честь GPT-5».
Модель сама подключит нужный инструмент и создаст бит, а вы сможете взаимодействовать с синтезатором напрямую или попросить ChatGPT внести правки.
Это наглядно показывает, каким может быть будущее: ИИ сам формирует интерфейс под задачу, а приложения становятся динамичными и меняются под контекст запроса.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#нейросети
⚡️⚡️GPT-5 в @GPT4Telegrambot
Всем-всем-всем! GPT-5 — модель, которую мы так долго ждали — можно протестировать прямо сейчас бесплатно в нашем боте.
⚠️UPD: Perplexityзакрыли доступ. Теперь отвечает, что вместо GPT-5 подключается GPT-4.1 (скриншот в комментариях). Ждем официальный релиз.
🔴Как пользоваться?
Заходим в @GPT4Telegrambot → кнопка «Интернет-поиск» → GPT-5 (или команда /s + вопрос).
⏩ с доступом в Интернет
⏩ бесплатно
👐Это правда GPT-5?
Попробуйте сами и сравните ответы с GPT-4.1. Еще не было официального релиза от OpenAI, мы используем сторонний API. По качеству ответов считаем, что это действительно GPT-5.
А что вы думаете? Протестируйте инапишите в комментарии!
#GPT5#ChatGPT
‼️Самый важный опрос
Какую модель OpenAI вы предпочитаете: GPT-5 или GPT-4o? В комментариях также можете пояснить почему
🔥 - GPT-5
❤ - GPT-4o
👍 - Другая модель
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#gpt5#нейросети#chatgpt
⚡️Plus-пользователям ChatGPT снова подняли лимиты
Теперь подписчики Plus могут отправлять до 3000 запросов на GPT-5-thinking в неделю. Это почти в 2 раза больше, чем было до релиза GPT-5, и лимиты для разных классов моделей тоже выросли.
Что происходит с видеокартами в дата-центрах — страшно даже представить.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#chatgpt#gpt5#нейросети
🔥GPT-5 КОТОРАЯ НЕ РАБОТАЕТ ИЛИ ГЛАВНЫЙ ПРОВАЛ OPENAI
▶️Видео - https://youtu.be/bMJkg1NvlL4
Немного поговорил про минусы релиза GPT-5
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#нейросети#chatgpt#gpt5
⚡️Обновления GPT-5 перед выходными
🟡GPT-5 доступен 100% пользователей Plus, Pro, Team и Free
🟡 Для Plus и Team на выходных уже работают удвоенные лимиты, а на следующей неделе появятся mini-версии GPT-5 и GPT-5 Thinking, которые будут включаться, когда лимит исчерпан
🟡GPT-5 Thinking и GPT-5 Pro теперь есть в основном выборщике моделей
🟡GPT-4o вернулся для Plus и Team — чтобы включить на всех платформах, зайдите в веб-настройки ChatGPT и активируйте Show legacy models
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#chatgpt#нейросети
📛AMA с Альтманом: GPT-5 прокачают, GPT-4o вернётся, лимиты увеличат
Вчера OpenAI провела AMA на Reddit, чтобы ответить на критику по поводу релиза GPT-5. Вот ключевые ответы команды:
🟡GPT-4o вернётся для Plus-пользователей, будут следить за использованием, чтобы решить, как долго поддерживать
🟡Автовыбор модели исправлен, завтра GPT-5 станет «умнее», а выбор модели будет прозрачнее
🟡 Лимиты на GPT-5 для Plus поднимут, и компания хочет сделать безлимитное reasoning
🟡 GPT-5-mini получит больше reasoning-доступа, не планируют урезать возможности
🟡GPT-5 > GPT-4: лучше в рассуждениях, креативе, следовании инструкциям и точности
🟡 GPT-5-thinking — лучшая кодовая модель, которую они выпускали
🟡 Хотели увеличить контекст до 1M токенов, но не уложились в вычислительные лимиты
🟡 Новый голосовой движок ChatGPT стал лучше понимать инструкции
🟡 GPT-5 по умолчанию более нейтрален, но стиль можно настраивать промптом
🟡 Можно включить reasoning, добавив в запрос “think hard”
🟡Codex CLI открыт и может работать локально — альтернатива Cursor
📄 AMA: Реддит-тред
Подробная расшифровка: GPT-5 AMA — Q&A
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#chatgpt#нейросети
👀Как в ChatGPT ограничили “мощность” GPT-5 Thinking
В коде ChatGPT нашли параметры juice — это внутренний лимит «вычислительного усилия» для reasoning-моделей:
🟡Low = 16
🟡Medium = 64
🟡High = 200
Для GPT-5 Thinking сейчас:
🟡Plus получают только 64 (medium)
🟡Pro — 128 (тоже medium, но выше лимит)
То есть даже Pro-подписка пока не раскрывает весь потенциал GPT-5 Thinking на уровне High.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#gpt5#chatgpt#нейросети