qwen.
Прогнал 6 апрельских LLM через battle test. Победил не самый новый и не самый дорогой
DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля 2026, три дня назад. Огромная модель, топ AIME и SWE-bench, передовая reasoning-архитектура. Вокруг релиза до сих пор много шума — пиарили мощно. Я открыл OpenRouter, прописал её в свой battle test и ждал Tier S — 95+ из 100 на длинном русском контенте.Получил 89. Tier A, нижний край. Ну ладно — подумал, что модель прогрелась криво, и через сутки прогнал второй раз. Ровно 89. Не статистический выброс, а воспроизводимый результат.Запустил его же Flash-вариант — 83. По чистому качеству Pro действительно сильнее, на 6 пунктов. Только Flash при этом стоит $0.0019 за вызов против $0.0256 у Pro. В 13 раз дешевле.
Senior на бумаге, Junior в рантайме: как я тестировал локальные LLM на 120B параметров в Greenfield-проекте
Недавно я задался вопросом: можно ли организовать полноценный agent dev loop (то есть, цикл разработки агентов), используя только локальные модели? Идея заманчивая — гонять агента по задачам бесконечно, не оглядываясь на счета от OpenAI или Anthropic и не переживая за утечку кода.Чтобы проверить это, я выделил кластер и столкнул лбами три тяжеловеса из мира open source. Спойлер: архитектурно они все — Senior‑разработчики, но когда дело доходит до docker-compose up, начинаются проблемы.
От каши к структуре: гибридная AI‑система для обработки свободного текста
Я занимаюсь проектом, где нужно из свободных текстов на естественном языке вытаскивать структурированные данные. Не разово — постоянно, по мере поступления. За несколько месяцев я перепробовал регулярки, чистый LLM и в итоге пришёл к гибриду. Ниже расскажу, что из этого всего вышло: архитектура, промпты, трудности и неочевидные решения.Стек: Python 3.12, Ollama + Qwen 2.5 (всё локально), YAML как формат хранения, SHA256 для дедупликации, Jinja2 для шаблонизации промптов.Проект называется Svyazi
Как научить кодинг-модели не переписывать код заново
Не надо переписывать то, что не поломаноКод к этому посту доступен на Github.
Perplexity раскрыла, как обучает поискового AI-агента на Qwen
Команда Perplexity AI опубликовала техотчёт о создании своего поискового агента на базе моделей Qwen3.5.Результаты выглядят неожиданно сильными: модель Qwen3.5-397B после SFT и RL достигает 73,9% точности на FRAMES при стоимости около
Как за 30 000р дообучить модель, которая работает на уровне GPT-5.4 — на задачах российских учителей
Продолжение. В первой статье мы протестировали 30 нейросетей на задачах для российских учителей. Российские модели заняли последние места. Но строчка #9 — наша: дообученная модель за ~30 000₽, которая работает локально. Вот как мы её сделали.Зачем вообще дообучатьВ комментариях к первой статье справедливо спросили — почему российские модели плохи? GigaChat-2 Max набрал 2.39 из 4, YandexGPT 5.1 Pro — 2.51. Ответ простой: в обучающей выборке этих моделей мало российских школьных задач, они оптимизированы под чат, не под образовательную деятельность.
