⚙️ Сбер опубликовал веса и код GigaChat 3.1 Ultra & Lightning под лицензией MIT
Теперь готовые модели можно инсталлировать в собственную инфраструктуру. Флагман на 702B параметров (36B активных) в тестах на reasoning и математику обходит DeepSeek-V3 и Qwen3-235B.
Архитектура использует MoE, MTP и MLA. Для высокой скорости работы предусмотрена облегченная Lightning-версия на 10B параметров. Модели совместимы с популярными стеками: HuggingFace, vLLM, SGLang, llama.cpp. При обучении с нуля команда даже зарепортила критический баг в SGLang.
Прочитать об обновлении
#opensource#ml
Lookonchain | ꘜ
Whales are accumulating $BGB recently.
0x8900 withdrew 192,668 $BGB($936K) from #Bitget over the past 2 months.
0x171D withdrew 30,607 $BGB($134K) from #Bitget 2 days ago.
0x7C9C withdrew 20,980 $BGB($102K) from #Bitget over the past 3 months.
Notably, #Bitget has burned a total of 860M $BGB($5.25B) over the past 8 months, reducing the total supply by 43%.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x89006C3aADfF87c5113b835660E3459C6Ad61F16
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x171D1285a9a8De3f16d4c45706d4E2F4A5C9e175
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x7C9C4f9046ba2173fae539FE62eEFAb1aBAD1523