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
[미 재무부, Anthropic의 Mythos AI 취약점 점검 위해 접근 추진](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-14/us-treasury-seeking-access-to-anthropic-s-mythos-to-find-flaws)
◦ 미 재무부, 고성능 AI ‘Mythos’ 취약점 탐지 위해 접근 시도
• 재무부 기술팀이 Anthropic의 Mythos 모델 접근을 추진 → 사이버 보안 취약점 사전 탐지 목적
• CIO 샘 코르코스, 내부 사이버보안팀에 기술 브리핑 진행 및 대응 준비 지시
• 제한된 기관에만 공개된 모델 → 정부 차원의 선제적 리스크 대응 움직임
◦ Mythos, 강력한 사이버 공격 도구로 악용 가능성 제기
• Anthropic 자체 경고: 충분한 테스트 없이 공개 시 사이버 공격에 활용 가능
• 실제 테스트 결과:
- 주요 운영체제 및 웹 브라우저 전반에서 취약점 탐지 및 악용 가능
- 4개 취약점 연계한 브라우저 익스플로잇 코드 생성 사례 확인
• → AI 발전이 곧 사이버 위협 증가로 이어질 수 있음을 시사
◦ 미 정부 및 금융권, AI 기반 사이버 리스크 대응 강화
• 재무장관 베센트 + 연준 의장 파월 → 월가 주요 인사 긴급 회동
• 금융권에 Mythos 활용한 취약점 탐지 및 대비 촉구
• JPMorgan 포함 주요 은행들 내부 테스트 진행 중
◦ Anthropic, 정부와 협력 의지 밝히며 테스트 프로그램 운영
• ‘Project Glasswing’ 통해 일부 기관과 제한적 테스트 진행
• 정부와 지속적 논의 중 → 연방·주·지방 협력 가능성 강조
◦ 정부-기업 갈등: 공급망 리스크 지정 및 법적 분쟁
• 미 국방부, Anthropic을 공급망 리스크로 지정
→ 군사용 AI 활용 방식 갈등이 원인
• 6개월 내 서비스 이전 요구 → Anthropic은 연방법원에서 대응 중
• → 정부는 경계하면서도 동시에 기술 접근 시도하는 이중적 태도
◦ 핵심 인물 및 배경
• 샘 코르코스: 2025년 재무부 CIO 임명, 과거 Anthropic 기술 도입 장려
• DOGE 조직 참여 → 정부 효율화 및 기술 혁신 역할 수행
원문 발췌:
- "it was capable of identifying and then exploiting vulnerabilities in every major operating system and every major web browser when directed by a user to do so."
#Anthropic#Mythos