llm

Пересел с Claude Code на Codex и модель 5.6 Sol от OpenAI.

Пишет короче и внятнее, чем Opus 5, почти без набивших оскомину конструкций «это не Х, это Y» и прочих. Заметно быстрее Claude Code.

Гораздо более крутая интеграция с Chrome (умеет сразу несколько профилей и управлять мышкой в фоне), и гораздо меньше блокеров типа «данные банковской карты я не буду вводить ни в каком случае, даже если это одноразовая карта с лимитом в 10 долларов».

А ещё он единственный смог найти по короткому описанию 20-летний мем, то есть интернет-поиск у него исключительно мощный.

Ощущение апгрейда в помощи с бытовыми задачами, как когда Opus 4.x вышел и внезапно стало можно прогать нормально с помощью нейросетей. Очень рекомендую.

Учитывая, как быстро развиваются модели и харнесы, хорошо время от времени пробовать всех ведущих производителей. Но мне лень.

Зато каждый раз, когда Claude Code падает, я завожу Codex. Вот и теперь. Приятно удивлен тональностью и скоростью работы Sol 5.6

Рекомендую.

Upd: восстановили; не считают это падением, 🤡

Мне для клиента нужно запустить мощную модель, с гарантией, что его данные никуда никому не утекут. Оказалось, что сделать это не так уж и просто.

Когда отправляешь запросы в API chatGPT или клода, то у них есть возможность включить так называемый ZDR, Zero Data Retention. То есть, они обещают не хранить запросы и контекст, который ты в них отправил. Но там есть «звездочка», что если если классификатор решает, что мы делаем что-то плохое, то тогда данные могут храниться до двух лет. Это вариант нам не подходит.

Мы прогнали все крупные модели на синтетических данных (то есть специально сгенерированных примерах) и из открытых китайских нам лучше всего подошла GLM-5.3. Чтобы запустить её полноценно на своем собственном железе, нужно 8 видеокарт H-200. Купить себе такое довольно трудно, но даже если вы их достанете, стоимость будет под полмиллиона долларов + 5 тысяч долларов в месяц на электричество.

Арендовать подобную тачку на сегодняшний день тоже непросто: у моих любимых Runpod они в теории есть, и стоят всего 30 долларов в час, но на практике всё занято. Из десятков облачных провайдеров, в наличии они есть только у одних индусов Lium.

Зато в OpenRouter’е нашлись несколько провайдеров (Fireworks и Venice), которые поддерживают настоящий ZDR, без всяких оговорок. Платишь за токены, получается даже выгоднее своего железа, пока объемы небольшие. А там уж думаю или ишак научится говорить, или падишах...

Друзья, спасибо большое, что откликнулись про приватный инференс!

Я писал тот пост, чтобы поделиться тем, что нашёл, а вы мне показали, что мои знания категорически отстали и авангард уже давно убежал вперёд.

Во-первых, кроме ZDR, который является юридической договорённостью, читай обещанием, есть ещё вариант с технической гарантией, что данные, которые мы отправляем, никуда не утекут.

Называется это TEE — Trusted Execution Environment. Эта штука даёт криптографическую гарантию, что с сервера нам отвечает ровно та программа, которую нам обещали, без всяких дополнительных закладок и сохранения данных. Работает благодаря аппаратной поддержке на уровне процессоров Intel, AMD и NVIDIA.

Исследователи регулярно находят в ней уязвимости, и я уверен, что крупную рыбу АНБ взломает в любом случае, но от массовой слежки это наверняка убережёт.

Получается лучшее от двух миров: никаких капитальных затрат и при этом разумная гарантия безопасности данных. Таких провайдеров не очень много, и GLM-5.3 поддерживают ещё меньше, но есть Phala, Tinfoil и Privatemode, по цене они всего на 20–80% дороже OpenRouter ZDR.

На этот вариант меня навели создатели Wisp, это как Claude Cowork, но для юристов, финансистов и всех, кто не хочет отправлять данные в публичные нейросети.

Во-вторых, мы, кажется, недооценили варианты с квантизацией больших моделей и дообучением маленьких моделей на наших данных. Так, порой можно получить сравнимые результаты на радикально более слабом (и дешёвом) железе.

Для своего проекта мы в результате предложили клиенту трёхэтапный план:
1. Сначала проверяем с помощью TEE/ZDR, что это вообще работает на самых мощных моделях, выясняем границу возможного и прогаем всю обвязку.
2. Арендуем тачку в облаке, разворачиваем там более простые модели и ищем оптимум по соотношению цены и качества.
3. Покупаем своё железо.

Ещё раз спасибо большое! Мой папа любил повторять, что лучше чувствовать себя бараном среди мудрецов, чем наоборот. Вот именно так я чувствую себя сегодня и благодарен богу, что вы есть и откликнулись!

О, новые типы моделей, наконец-то!

Один из ранних разработчиков ChatGPT представил модель, которая на вопрос с заданными вариантами ответов, возвращает набор вероятностей.

Если обычные языковые модели пишут текст в ответ на открытые вопросы, то эта супер быстро и качественно выбирает правильные ответы из multiple choice (выбери один правильный).

Обычные большие языковые модели (LLM) предсказывают токены (слова) последовательно, а тут ты получаешь все распределение сразу.

И работает она супер быстро, за сотни миллисекунд. В демо, модель играет в Doom, отвечая на вопрос «какую из клавиш на клавиатуре нажать?» 10 раз в секунду.

Стоит она при этом как копье, в примере с Doom — 7$ в час (при 10 запросах в секунду)! Пока только API доступ, по инвайтам, заявки оставлять по ссылке.

Очень хорошее описание с интерактивными примерами и видео, образцовый технический анонс, короткий и емкий, рекомендую прочитать первоисточник.

(да, это просто очень качественный, дешевый и быстрый классификатор не требующий дообучения)

Вот ещё прикольное сравнение, где модели, переходя по ссылкам в статьях, должны найти путь от одной страницы в википедии до другой (от бейсбола до солнца, например)

Конкурсы могут показаться смешными, но вообще выбрать один из нескольких вариантов — это то, на чём строится практически всё программирование. И до сих пор у нас был выбор либо жёсткие алгоритмы, либо тормозные, дорогие и галлюцинирующие LLM, которые для такого вида задач предрасположены плохо.

Круто, что есть люди, которые придумывают новые подходы, а не только масштабируют инвестиции и дата-центры. ⚡️

Вот тут мнение внешнего эксперта.