Чем лучше работает ИИ, тем меньше нужно программистов, ибо скорость разработки кратко растет

Влажные мечты каждого предпринимателя

А та контора, от которой был оффер, как поживает? Не расформировалась?

Этим разработчиком был Альберт Эйнштейн
Прям так взял и отказался от зп в 2.5 раза больше?

Если предлагают сильно больше денег - надо бегом соглашаться.
В любой сфере в найме, всегда.
Но кидалово и наедалово никто не отменял.

Мне тоже в свое время много денег предлагали. А сейчас нахрен никому не нужен.

Причины разные. Но видно, что идет конкуренция среди соискателей за то, кто меньше запросит денег.

Не ушёл, потому-что ипотека под 4℅ у него 🙂

Вот вы угараете, а ведь реально есть такие челики, что предпочитают сидеть в огромной корпорации, мол это же надежнее)

Многие, у кого семьи особенно и ипотеки всякие, боятся что то менять и рисковать)

Вот только старатпы за мой 10 летний опыт были куда надежнее, а всякие бигтехи ебучие постоянно открывали закрывали проекты с огромными сокращениями

Мораль - никогда не отдавайтесь компании полностью, делайте самый минимум, максимально высасывая из нее соки.

Сам недавно в такой роли оказался, правда повышения не предложили

Вон даже перплексити не верит в такую хрень.

Нет, веса GigaChat от Сбера и Qwen от Alibaba не идентичны. Это разные модели с уникальными архитектурами, размерами и результатами обучения, а новости о их совпадении выглядят как спекуляции или фейк без подтверждений. [hmhm](https://hmhm.wtf/2025/sber-otkryl-vesa-gigachat-3-702b-ultra-i-10b-lightning-s-moe-arhitekturoj/)

## Размеры моделей
GigaChat 3 Ultra имеет 702B параметров (MoE с активацией 36B на токен), Lightning — 10B (активация 1.8B). [huggingface](https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B)
Qwen предлагает варианты вроде 72B, 32B или MoE 80B-A3B, но без совпадения по параметрам с GigaChat. [skywork](https://skywork.ai/blog/qwen-tongyi-qianwen-open-weight-ai-model/)
Открытые веса GigaChat доступны на Hugging Face отдельно от Qwen. [reddit](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1p21385/gigachat3702ba36bpreview_is_now_available_on/)

## Сравнение производительности
В бенчмарках GigaChat часто лидирует на русском (MMLU RU: 80.46% vs Qwen 2.5 72B: 78.30%), но уступает в некоторых англоязычных тестах. [t-j](https://t-j.ru/news/sber-gigachat-2/)
Анализы весов (LayerNorm, bias) показывают сходства от случайного обучения с нуля, но не копирование — нет массовых совпадений в QKV/MLP слоях. [habr](https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/968904/comments/)
Модели обучаются на разных корпусах: GigaChat подчеркивает русский и собственные данные Сбера. [habr](https://habr.com/ru/articles/985976/)

## Открытость и слухи
Обе серии open-weights (MIT для GigaChat 3), но без заявлений Сбера о базе на Qwen — только сравнения с DeepSeek опровергают копирование. [hmhm](https://hmhm.wtf/2025/sber-otkryl-vesa-gigachat-3-702b-ultra-i-10b-lightning-s-moe-arhitekturoj/)
Слухи об идентичности возникают в комментариях, но без хэшей или прямых сравнений весов; новости фокусируются на конкуренции. [habr](https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/972292/comments/)