Помните, мы все удивились новой китайской модели DeepSeek R1, которая сравнима с o1, но открытая? Ах, да, конечно помните, это же было неделю назад. Она основана на модели DeepSeek V3 (не рассуждающей). А теперь встречайте Tulu3-405B — американскую открытую модель, которая превосходит DeepSeek V3 по большинству бенчмарков (по крайней мере из тех, которые авторы указали в пресс-релизе).

Разработчик: некоммерческий институт AI2 (Сиэтл)
Параметры: 405B, обучение — 256 GPU

По HumanEval (популярный бенчмарк на программирование с проверкой заданий юнит тестами) превосходит DeepSeek, есть дистиллированные маленькие модели - кандидаты на локальную модель для программирования, по отзывам скорости на бытовом железе скромные.

На бенчмарках PopQA (вопросы по Википедии) и GSM8K (математика), обгоняя не только DeepSeek V3, но и GPT-4o с Llama 3.1.

Код доступен на GitHub, Hugging Face, протестировать можно в чат-боте AI2.
Рассуждать, правда, придётся самостоятельно — Tulu3 пока не умеет.

Более подробный обзор: TechCrunch

А что, если совместить DeepSeek R1 и Claude?

Компания Asterisk (AI Security) выпустила open source интерфейс DeepClaude, который объединяет рассуждения R1 и креативность Claude. R1 используется как архитектор - сначала запрос попадает к этой модели, а Claude как редактор кода – финальная реализация в виде кода того, что придумала R1.

На бенчмарке Aider Polyglot такой подход показал интересные результаты:

1. Первое место, лучше чем DeepSeek R1, Claude и o1
2. В 14 раз дешевле, чем o1

На гитхабе:
https://github.com/getasterisk/deepclaude
https://deepclaude.com/ - на сайте есть deepclaude чат, но у меня он не работает. ☹️

С 31 января 2025 года o3-mini стала доступна для подписчиков ChatGPT Plus. Вышли результаты на Livebench (это бенчмарк/платформа, которая постоянно обновляет набор задач, исключая возможность утечки решений и гарантируя, что задания остаются актуальными и интересными).

На кодинге модель уверенно опережает всех.
В среднем показывает лучшие результаты, чем Deep Seek R1 (за исключением математики).

Первоначальные показатели по математике оказались аномально низкими, но организаторы обнаружили ошибку и пересчитали средние баллы.

Мы перевели статью "Windsurf vs Cursor IDE: выбираем AI-редактор кода?” и запостили ее на Хабре, она довольно подробная с картинками. Автор разбирает основные фичи двух самых популярных AI IDE. Рекомендуем так же заглянуть в комментарии, там много интересного: и про использование бесплатных IDE и локальных моделей vs Claude, и про YOLO mode (режим агента) в Cursor и даже про проблемы Cline с DeepSeek

Как внедрить искусственный интеллект в ваш веб-проект?
Сегодня в 13:00 Миша Ларченко покажет три способа интеграции ИИ-моделей с помощью JavaScript, разберет их плюсы и минусы, а также расскажет, какие ограничения могут возникнуть. Вы узнаете, какой вариант лучше всего подойдет для ваших задач и как избежать подводных камней при работе с нейросетями в браузере.

Миша Ларченко — опытный Fullstack-разработчик, специализирующийся на backend и frontend с разными фреймворками. Работает с базами данных, облачными сервисами и архитектурами, увлекается блокчейном и LLM. Автор одноименного YouTube-блога.

Подключайтесь и задавайте вопросы спикеру! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.

В дополнение к моей последней лекции

Anthropic выпустила инструмент Claude Code — агента разработчика, который работает терминале. Он умеет разбираться во всем коде (code base) и помогает кодить быстрее через команды на обычном языке. Кажется это первый агент-разработчик напрямую от производителей LLM?


Ключевые возможности:
• Пишет код, исправляет баги
• Отвечает на вопросы об архитектуре и логике кода
• Запускает и исправляет тесты
• Работает с git: история, конфликты, коммиты и PR

Особенности:
• Работает прямо в терминале
• Понимает контекст всего проекта
• Выполняет реальные действия с кодом
• Прямое API-соединение без промежуточных серверов

Пока в бета-версии как research preview. Установка через npm: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Анонсируют, что пригодится для изучения незнакомого кода, автоматизации git-операций и интеллектуального редактирования.

UPD
Пока только waitlist, так что ждем

Ведущие европейские разработчики LLM Mistral выпустили "Mistral OCR" - модель, которая может поспособствовать развитию RAG-пайплайнов.

По заявлениям производителя это самая мощная модель для распознавания документов, при этом она может работать локально... но к сожалению не Open Source.

Умеет распознавать мультимодальные (текст, таблицы, pdf, презентации, формулы типа LaTeX и изображения) документы. Есть API, т.е. интегрируется в любые пайплайны (например в RAG). Точность на русском (и еще на десятке языков) языке выше 99%, т.е. выше, чем у Google Doс AI, Azure OCR или Gemini.

Локальное развертывание: можно использовать на собственных серверах для защиты чувствительной информации (повторюсь, но не open source). Высокая скорость обработки: до 2000 страниц в минуту на одном узле + batch inference.

Уже можно попробовать бесплатно в Le Chat, попробовать API на платформе Mistral (La Plateforme). Подробнее на сайте Mistral.