TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #claudeopus

当前筛选 #claudeopus清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7202 · 16.04.2026 г., 16:17

Anthropic 发布 Claude Opus 4.7:更强编码与视觉能力,并上线网络安全防护 - Anthropic 宣布 Claude Opus 4.7 已正式(GA)上线,作为 Opus 4.6 的直接升级。 - 官方强调其在高级软件工程任务上显著提升,尤其是在最困难的长程、复杂任务中更稳定、更严格遵循指令,并会在汇报前主动设计自检来验证输出。 ⚙️ 主要改进 - 编码与长程任务:更适合把“最难、需要反复盯着”的工程任务交给模型长时间运行;更一致、出错更少。 - 视觉能力:支持更高分辨率图像输入(长边最高 2,576px,约 3.75MP),利于看密集截图、复杂技术图、图表与细节化界面参考。 - 专业产出质量:在界面、幻灯片、文档等“专业交付物”上更有审美和创造力。 🛡️ 安全与网络安全(重点) - Anthropic 上周发布了 Project Glasswing,并表示更强的 Claude Mythos Preview 将继续限制发布。 - Opus 4.7 是第一批用于部署新网络安全防护机制的模型:系统会自动检测并拦截涉及“被禁止或高风险网络安全用途”的请求。 - 对于合法用途(如漏洞研究、渗透测试、红队演练),Anthropic 提供 Cyber Verification Program 申请入口。 💰 价格与可用性 - 价格不变:输入 $5/百万 tokens,输出 $25/百万 tokens。 - 可用渠道:Claude 全产品与 API;并在 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundry 上提供。 - 模型名:claude-opus-4-7 🧩 迁移影响(面向开发者) - Tokenizer 更新可能导致同样输入映射到更多 token(约 1.0–1.35×,视内容而定)。 - 高 effort 下思考更“深”,后续轮次可能产生更多输出 token,但提升了可靠性。 🔗 链接 - 原文: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7 - Cyber Verification Program: https://claude.com/form/cyber-use-case #AI#Anthropic#Claude#ClaudeOpus#网络安全#AI编程

Agili

@agili_channel · Post #4 · 06.02.2026 г., 01:56

🔥OpenAI & Anthropic 双王炸:GPT-5.3-Codex 与 Claude Opus 4.6 同日发布(含用户即时评价) 今天是 2026 年 2 月 5 日,AI 界的“超级星期五”。OpenAI 和 Anthropic 不约而同地亮出了底牌。根据 Reddit、Hacker News 上第一波用户的反馈,战况比预想的要复杂,甚至有点“割裂”。 🤖 OpenAI: GPT-5.3-Codex "想接管你的电脑,而且它真的变强了" GPT-5.3-Codex 现在的定位是全能 Agent。 • 用户评价: • 👍 代码与终端操作强: 很多开发者反馈它在 Terminal Bench 上碾压了对手(77.3% vs 64%),是目前最强的 CLI 操作者。有用户直言:“它虽然慢,但写出来的东西是对的,不用我再去擦屁股。” • 👍 自我修复: 它不只是写代码,还能自己跑测试、查错、修 bug。 • 👎 速度慢: 因为要读更多上下文、做更多检查,反应速度明显不如 Claude Code。 • 👎 甚至有点“啰嗦”: 有人吐槽它太爱聊天了,而 Claude 更直接。 🧠 Anthropic: Claude Opus 4.6 "代码更强了,但...灵魂呢?" Anthropic 这次让人又爱又恨。 • 用户评价: • 👍 编码能力提升: 升级后的 Claude Code 在 SWE-bench 上得分很高(80.8%),写代码确实更利索了。 • 👎 写作能力“被阉割”: 这是最大的槽点。大量用户(包括 Hack News 和 Reddit)抱怨 Opus 4.6 的写作质量下降,甚至有人用“Lobotomized”(切除脑叶)来形容。它写出来的东西变得干瘪、缺乏灵气,甚至不如上一代 Opus 4.5。 • ⚠️ 建议: 现在的共识是——写代码用 Opus 4.6,写文章/搞创作请坚守 Opus 4.5。 ⚡️ Agili 的看法 现在的局面很有趣: • OpenAI 赢在**“干脏活累活”**(OS 操作、终端调试),它想做那个不嫌麻烦的超级实习生。 • Anthropic 赢在**“快和灵”(Claude Code 体验依然丝滑),但在通用写作**上似乎为了强化逻辑而牺牲了文采。 给你的建议: 如果你是写代码的,哪怕慢点,GPT-5.3-Codex 值得一试;如果你是写周刊、做内容的,先别急着把 Claude Opus 4.5 换掉,现在的 4.6 可能写不出你要的那种“人味儿”。 #AI#OpenAI#Anthropic#GPT5#ClaudeOpus#真实评测

Claude Opus 4.5 вышел, и это новый король ИИ! 👑🤖 Gemini 3 Pro уже не лидер. Anthropic выпустили модель, которая доминирует в тестах и ставит ChatGPT на третье место. Что умеет Claude Opus 4.5: ⏺️Решает реальные задачи с GitHub: анализирует код, исправляет баги, заливает фиксы — полный цикл разработки. ⏺️Обходит Gemini в большинстве benchmark-тестов (креатив, логика, код, многомодальность). ⏺️Работает с контекстом глубже и точнее — меньше галлюцинаций, больше смысла. 📉 Что теперь с рынком: 1️⃣ . Gemini 3 Pro — смещена с первого места. 2️⃣ . ChatGPT — опустился на третью позицию. 3️⃣ . Claude Opus 4.5 — новый лидер с упором на код и сложные задачи. Anthropic сделали рывок. Теперь именно Claude та модель, которую боятся конкуренты. Gemini и OpenAI придётся догонять. P.s Альтман, побереги свои нервы...😁 #ClaudeOpus#Anthropic#ИИ#Gemini#ChatGPT#кодинг#новости_технологий Нейроофис💀

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65303 · 12.04.2026 г., 17:19

🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp. #AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends