Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами.
Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как:
- trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки.
- curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками.
- anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов.
anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного.
В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах)
Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно.
#libs#async
🔍 Qwen3-VL-2B-Thinking — новая маленькая мультимодальная модель, заточенная под рассуждения
Компактная версия семейства Qwen3-VL, ориентированная на глубокое мышление, аналитику и агентные применения.
В линейке Qwen-VL предусмотрены два ключевых режима:
- *Instruct* — для диалогов и инструкций,
- *Thinking* — для логических рассуждений, кода и комплексных задач.
💡 Особенности
- Архитектура поддерживает мультимодальность: модель понимает текст и изображения, способна анализировать контент и выстраивать причинно-следственные связи.
- Оптимизирована для reasoning-задач, где важна не генерация текста, а последовательное мышление и вывод.
- Благодаря размеру в 2B параметров, модель легко разворачивается на локальных GPU и в облачных окружениях.
- Поддерживает tool calling и интеграцию в агентные фреймворки.
Qwen3-VL-2B-Thinking - отличная модель при минимальных ресурсах.
👉https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3VL#Qwen#Reasoning#AI#Multimodal#OpenSource
🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL!
Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.
Внутри - десятки реальных примеров с разборами:
▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео
🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/
🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus
🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM
⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM
Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом.
Кратко :
- Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц.
- Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний.
- Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований).
Что описано в отчёте:
- Архитектура vision–language модели.
- Процесс обучения: pretraining + post-training.
- Источники данных и методы фильтрации.
- Сравнения с другими VLM и ключевые метрики.
🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631
🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk