Китайские модели выросли с 1% до 30% всего использования LLM, всего за несколько дней. Open source огромный win-win для всего мира.
tg / max
Русский ИТ бизнес
22 июл 2026 10:00
Китайские модели выросли с 1% до 30% всего использования LLM, всего за несколько дней
Комментарии (45)
без VРN
без изысканий где дешевле
без подвоха
чисто, легально, экономно
на скриншоте сайт создан за 2 минуты в среде BunJs и серверах курсора силами Грок 4.5
Просыпайтесь
То есть, ты ставишь задачу, где вариант решения примерно один только возможен. Запускаешь модели и смотришь, модель А справилась за 700к токенов, модель Б за 3 млн токенов, модель В справилась за 13 млн токенов
и пофиг что В дешевле всех, но траты там не меньше
https://t.me/bezsmuzi/17765?comment=454175
здесь прекрасно всё: обученный на курсоре Грок 4.5, сервера Илона Маска, ценообразование
впервые в истории утопия перестала быть. Теперь качество = быстро = дешево
а я просто пойду работу работать с Грок на курсоре
https://t.me/Russian_IT_Business/457496
который работает в России без внп
но чистую генерацию я бы не доверял. поэтому мы в чате создаем движок управления контекстом Context Runtime который будет анализировать рынок, экспертизу, проводить исследования и убеждаться в доказательной базе (полагаться на фактологические данные и т д) там очень много настроек с учетом русской морфологии и лингвистики и т д
И вот, на базе его, даже китайские квен и кими смогут выдавать по настоящему экспертный контент уровня EEAT и других метрик - пока добьем дизайн и приступим к контексту
https://sourcecraft.dev/alexyos/context
сразу говорю пока не готов рассказывать что да как. просто можно загрузить на ПК и попросить нейронку перевести на русский или создать отдельную документацию на русском - но именно этот движок будет главным мозгом BuildY и затем LingvY
https://sourcecraft.dev/alexyos/context/browse/.project/plugins/sadt-contract-agency.md?rev=main вот плагин, для реализации методологии SADT от @mtrnkwas
https://sourcecraft.dev/alexyos/context/browse/.project/plugins/grace-vivanov.md вот, GRACE методология предложенная @slavahelp
И много чего еще заложено в этот движок на основе комментариев и проблем, с которыми столкнулись участники чата при работе с нейронками - я все тщательно сохраняю и вношу это в проект, который базово задумывался как взять лучшее из мира: cursor, архивариус 3000 и алгоритмов Крюкова (Рамблер), но вырос в гораздо более мощное решение https://t.me/Russian_IT_Business/439564 которое началось здесь
Вот разбор, как проектировать архитектуру вертикальных слайсов (VSA)
https://telegra.ph/SADT-vmesto-zaklinanij-kak-metodologiya-70-h-prevrashchaet-prompt-v-kontrakt-07-20
В итоге, точность достигается за счёт комплексного подхода
До typed semantic decisions SADT хорошо ограничивал функцию, но не имел удобного машинного механизма для автоматической оценки смысловых Controls. Jev добавляет такой механизм. LeX превращает его probabilistic signals в управляемые gates через policy и verification, а VSA изолирует каждый ICOM-контракт как самостоятельный операционный slice
То есть сейчас автоматизация декомпозиции на подзадачи и свёртывания в конечный результат будет работать быстрее, тк оценивающие ноды на Jev быстрее
Теперь, это стоит дешевле дипсика, а разница не просто в миллисекундах. Jev не генерирует текст, а параллельно считает калиброванное распределение вероятностей по заданным критериям (0% type errors по построению). Это переход от парсинга словесных рассуждений к детерминированному снятию показаний с сенсора и мы можем сразу это программировать
https://youtu.be/2Bs0Ink_-Uo?si=IMWxuDbhX9KJLGF1&t=300
Это реально прорывная технология, которая в ближайшие часы охватит задачи промышленного масштаба
https://openrouter.ai/~typesafe/jev-latest
https://youtu.be/X117w2Rark8?si=6QJtlrnoD1GBCBqi
Вот, ёмкое видео, что это такое Jev
раньше я рассчитывал на долгий процесс совершенствования движка контекста и планировал добиться точности вначале на больших моделях, потом снижать до малых без потери точности. теперь, я сразу могу завести Jev чтобы нейронка собрала промо страницу ресторану по запросу: хочу блюда мангал акция новый год
или определить намерения какая именно витрина нужна: портфолио или товары. здесь, вероятность угадать намерения очень высокая и собрать стартовый набор для реализации
Только неизвестно насколько упадёт точность к последнему шагу
Дерево запекается в базу знаний
А почему имя context runtime?
уже задеплоил LeX протокол на базе Context Runtime + Jev и гоняю тесты
Украл у Илона Маска идею X .com, который задумывался как clearinghouse транзакций. LeX задумывается как clearinghouse валидации
Кстати, кто не знал Vercel тащит Go
вот как это звучало
не принимай на свой счёт. если ты крут и опус крут то это к вам не относится)
а уже целевое назначение (landing, email письмо, тема cms, тема crm и т д) настраивается кастомно через адаптеры или модули. Это позже на битрикс 24 с маркетплейсом разных фичей. в идеале это конструктор конфигуратор, который устанавливается на железо партнера, клиента, комп, сервер и т д на свободные и простаивающие сервера Макса для его личной федерации и нужд и как агентства, и как автоссылки в companylist когда в один клик сайт компании открывается в новом дизайне, также buildy можно интегрировать в платформы и сервисы деплоя, регистратору доменов или хостинг провайдеру, просто в личное пользование как программу для чувствительных данных и т д
он полностью развязан от меня, басфактора, команды, стека и т д - умный, легкий, конфигурируемый
А когда проверка атомарна, стоит ~100 мс и оценивается параллельно, мы можем на один шаг пайплайна повесить 10 независимых жестких условий (Noul/Choice) одновременно. Это превращает блок-схему из монолитной рулетки в плотный конвейер с точным контролем каждого стыка (вертикального слайса)