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
💡 Исследователи из ByteDance и Stanford предложили новый метод для генерации длинных видео — Mixture of Contexts.
🔑 В чём проблема:
Когда видео становится длинным, внимание модели сильно «раздувается»: растёт стоимость вычислений, модель теряет детали на генерациях, забывает персонажей и «дрейфует».
⚡ Чем интересен Mixture of Contexts:
- Видео разбивается на куски (кадры, шоты, подписи).
- Каждый запрос выбирает только нужные чанки, вместо того чтобы учитывать всю историю.
- Для этого используется простая оценка релевантности: сравнение признаков чанков с текущим запросом.
- Обязательно учитываются два «якоря»: полный текстовый промпт и локальный шот для деталей видео.
- Causal mask блокирует внимание к будущим кадрам, чтобы не было зацикливаний.
- Дальше применяется Flash Attention только к выбранным чанкам — вычисления растут не с длиной всего видео, а только с полезным контекстом.
📊 Результаты:
- В 7 раз меньше FLOPs
- В 2.2 раза быстрее работа
- На длинных сценах (180k токенов) отсекается 85% ненужного внимания
🎥 Итог:
- Короткие клипы сохраняют качество
- Длинные сцены становятся более плавными, а персонажи — стабильными
- Время генерации заметно сокращается
Главное: модель учится сама понимать, на что смотреть, получая «память» на минуты видео без изменения базовой архитектуры.
🟠Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#ByteDance#Stanford#videogeneration
🎥 Новинка от ByteDance: модель Video-As-Prompt Wan2.1-14B
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео.
- Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
🟠Github: https://github.com/bytedance/Video-As-Prompt
🟠HF: https://huggingface.co/ByteDance/Video-As-Prompt-Wan2.1-14B
@ai_machinelearning_big_data
#AI#VideoGeneration#ByteDance#Wan2#HuggingFace
✨HuMo : еще один релиз от ByteDance
Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио.
> на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио
> поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио
> модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3
https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ByteDance#HuMo#VideoGeneration#Multimoda
⚡️LongCat-Video 13.6И - мощная open-source модель для генерации видео.
Модель поддерживает:
- Текст в видео (Text-to-Video)
- Оживлять картинку (Image-to-Video)
- Продолжать существующее видео (Video Continuation)
Всё в одном фреймворке, без переключения между разными моделями.
🎬Главное преимущество модели - способность генерировать длинные видео (минуты) без потери качества и цветового дрейфа, что до сих пор остаётся слабым местом большинства аналогов.
Еще из интересного, модель позволяет создавать видео в разрешении 720p при 30 кадрах/с.
🏆 LongCat-Video конкурирует с лучшими open-source решениями и даже некоторыми коммерческими моделями, особенно в согласованности текста и изображения.
Самое приятное - полный open-source под лицензией MIT, можно использовать как в исследованиях, так и в коммерческих проектах.
▪GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Сайт проекта: https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
@ai_machinelearning_big_data
#LongCatVideo#TextToVideo#ImageToVideo#VideoContinuation#OpenSource#AI#GenerativeAI#VideoGeneration