TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #324 · 23 сеп.
Я нашел самый быстрый способ поднять свой независимый и бесплатный VPN Сразу оговорка, платить придётся только за хостинг. 1️⃣ Покупаем сервер где-то на просторах интернета. Конечно же сервер должен находиться за пределами страны. Например я закупился на https://eurohoster.org/ (не реклама). Проверяйте лимиты по трафику, в идеале - без ограничений. 2️⃣ Ставим docker sudo apt install docker.io Если удобней с DockerCompose то ставим и его sudo apt install docker-compose 3️⃣ Ставим WG-EASY Самый простой способ поднять сервис WireGuard c WebUI это проект wg-easy Код и документация здесь https://github.com/weejewel/wg-easy Запускаем контейнер: https://github.com/weejewel/wg-easy#2-run-wireguard-easy Для тех кто с DockerCompose, забираем файл здесь: https://gist.github.com/paulwinex/be87f79687b96786098ec8fa6a8e251c В обоих случаях потребуется поменять две переменные: WG_HOST - внешний статичный IP вашего сервера PASSWORD - придумайте пароль для WEB UI Остальные параметры указаны ниже на странице github https://github.com/weejewel/wg-easy#options 4️⃣ Ставим клиента Все доступные клиенты здесь https://www.wireguard.com/install/ Есть возможность добавить клиента в Network Manager для управления подключением через UI. Установка зависит от вашей системы, ищите мануалы в сети, их много. https://github.com/max-moser/network-manager-wireguard Скрипт установки для RasperryPi https://gist.github.com/paulwinex/c2c4090f19dbe8bd1253c5744f3f06e1 ЗЫ. Конечно же это не "самый простой" и далеко не единственный способ. А просто тот, который использую я сам. #offtop#linux
Пребарај: #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