Лучшие модели для разработки с ИИ на 1С (бенчмарк v2)
Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3, Claude Opus 4.8, Grok 4.5, Composer 2.5, GPT 5.5, DeepSeek v4, GLM 5.2, Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5, MiniMax M2.7.Для тех, кому лень читать до конца, текущий итог:Сам бенчмарк регулярно обновляется, добавляются новые модели и оценки.
Как мы «приручали» ИИ в WMS
Хочу выразить свою благодарность всем сотрудникам ИТ отдела, за помощь в изучении CWMS 3000.
Агенты, или Путешествие к LLM и обратно
Агенты сейчас обсуждают все подряд. Меняются фреймворки, появляются MCP-серверы, облака обещают «агента из коробки». Но в центре любой такой схемы по-прежнему одна и та же вещь — LLM: она читает контекст и формулирует следующий шаг. А между запросом к агенту и самой моделью — ещё несколько слоёв.
Я слышу, как модель думает
Привет, %username%! И заголовок – не метафора. Я часто ловлю тонкий, почти на грани слышимости писк, когда работаю с LLM на своем MacBook Pro. Иногда — когда вроде бы вообще ничего не запускал. Довольно долго подозревал, что профдеформация переросла в галлюцинацию.Оказалось — нет, это физика.Coil whine. Катушки индуктивности и керамические конденсаторы в VRM видеокарты и БП вибрируют на частоте переключения преобразователя — магнитострикция плюс пьезоэффект. Обычно 5–15 кГц, аккурат в верхнем углу слышимого диапазона. И это не маркер дешёвого железа, скорее наоборот: в обзоре RTX 4090
Локальный запуск LLM для SOC: сколько GPU действительно нужно?
Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R-Vision.Когда речь заходит о локальном запуске больших языковых моделей, обычно первым возникает вопрос стоимости инфраструктуры: «Self-hosted LLM — это десятки или сотни GPU?». Для обучения foundation-моделей или публичных сервисов с миллионами пользователей это действительно так. Но применение LLM внутри SOC устроено иначе.
False positive под небом цвета телевизора, настроенного на мертвый канал
LLM-триаж SAST, который не стыдно пустить в pipeline AppSec-инженер перед терминалами ночью
Добавили ИИ-ассистента в Kubernetes-платформу: управление кластером на человеческом языке и планы на встроенную LLM
Привет, Хабр! Мы активно работаем над упрощением эксплуатации Deckhouse Kubernetes Platform (DKP). Недавно рассказывали, что полное управление платформой через веб-интерфейс стало доступно в бесплатной редакции DKP. Сегодня делаем следующий шаг — встраиваем туда ИИ-ассистента, так что попробовать его может любой и без коммерческой лицензии.
QuantCode-Bench: умеют ли LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии
Большие языковые модели уже показывают высокие результаты в задачах программирования общего назначения. Они умеют генерировать код, исправлять ошибки, работать с существующими репозиториями и решать задачи, для которых ещё несколько лет назад требовалось непосредственное участие разработчика.Однако в прикладных областях одной синтаксической корректности недостаточно. Модель должна не только написать валидный код, но и правильно интерпретировать предметную постановку, использовать специализированный API и обеспечить требуемое поведение программы при исполнении.
