Kodacode лучший харнес для DeepSeek v4 Flash!? Замерили различные харнессы и модели
Когда кодовый агент решает задачу, сама LLM не редактирует файлы и не запускает тесты напрямую. Она работает через агентную оболочку, или, по-другому, харнесс. Она получает системные инструкции, выбирает инструменты, читает результаты их работы и решает, что делать дальше.Поэтому одна и та же модель в разных агентах может показать разные результаты. Где-то ей удобнее искать по проекту, где-то она получает более понятные ошибки, где-то лучше управляется контекст длинной сессии. Даже небольшое различие в инструментах или системном промпте на десятках шагов превращается в заметную разницу на выходе.
Мнение: у нас есть год, чтобы повсеместно решить вопросы безопасности
Автор техноблога написал пост, повящённый проблемам кибербезопасности в эпоху ИИ‑агентов. Он считает, что у отрасли есть примерно год, чтобы решить вопрос уязвимостей. Основной причиной для беспокойства автор называет выход модели GLM 5.3-flash от китайской лаборатории Z.ai. Она относится к классу open‑weight — то есть её веса может скачать и запустить у себя любой желающий.
Z.ai выпустила GLM 5.3 Flash с открытыми весами. Модель уже доступна в KodaCode
Компания Z.ai представила GLM 5.3 Flash – первую нативно мультимодальную модель в серии GLM-5. Веса модели опубликованы на Hugging Face, а в карточке репозитория указана лицензия MIT.До официального релиза модель тестировали на OpenRouter под названием Ox Alpha. За несколько дней она возглавила рейтинг платформы по использованию.
