Релиз GLM-4.6V с нативной поддержкой вызова функций

В линейку вошли флагманская GLM-4.6V на 106 млрд. параметров и облегченная GLM-4.6V-Flash (9B). Обе получили контекстное окно в 128k токенов и генерацию смешанного контента, где текст комбинируется с изображениями. Модель может передавать изображения и скриншоты во внешние инструменты без предварительной конвертации в текст, а также встраивать визуальные результаты обратно в цепочку рассуждений.

Обе модели уже (https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-46v) на HuggingFace, доступны по API и в веб-версии. (https://chat.z.ai/)

z.ai (https://z.ai/blog/glm-4.6v)

Стартап из шести человек обошел Google Gemini 3 в тесте на логику ARC-AGI.

Команда Poetiq заняла 1 место в полузакрытом бенчмарке ARC-AGI-2, набрав 54% правильных решений. Это позволило стартапу уверенно опередить гиганта индустрии: ранее Google отчитывалась о результате в 45% для Gemini 3 Deep Think.

ARC-AGI, разработанный исследователем Франсуа Шолле, считается одним из самых трудных испытаний для ИИ. Тест проверяет не просто знания, а способность к абстрактному мышлению и решению принципиально новых задач.

Успех Poetiq обеспечен не обучением новой модели, а эффективной оркестрацией уже существующих.

poetiq.ai (https://poetiq.ai/posts/arcagi_verified/)

Соавтор архитектуры Transformer выпустил модель для кодинга Rnj-1.

Стартап Essential AI, основанный Ашишем Васвани, представил модель с открытыми весами Rnj-1. При размере всего в 8 млрд. параметров, она демонстрирует топовые результаты в SWE-bench Verified. Rnj-1 набрала 20,8 балла, тогда как аналогичная по размеру Qwen 3 (8B) достигла лишь отметки в 4,5.

В основе новинки лежит архитектура Gemma 3. Разработчики намеренно отказались от упора на пост-трейн и RL. Вместо этого, команда сфокусировалась на качественном предобучении с использованием оптимизатора Muon. Веса базовой и instrust-версии доступны (https://huggingface.co/collections/EssentialAI/rnj-1) на HF.

essential.ai (https://essential.ai/research/rnj-1)

NVIDIA представила крупнейшее обновление CUDA с 2006 года.

Вместе с релизом CUDA 13.1 компания запускает виртуальный набор инструкций для "тайлового" параллельного программирования. Новая парадигма абстрагирует низкоуровневые детали железа, позволяя писать алгоритмы более высокого уровня. CUDA Tile дает возможность оперировать блоками данных, автоматически оптимизируя выполнение под конкретные тензорные ядра и архитектуру памяти.

Фундаментом технологии стал CUDA Tile IR - промежуточное представление, аналогичное PTX, но заточенное под матричные операции. Это обеспечивает кросс-платформенность: написанный код будет эффективно работать на разных поколениях GPU без глубокого рефакторинга.

developer.nvidia.com (https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-1-powers-next-gen-gpu-programming-with-nvidia-cuda-tile-and-performance-gains/)

Grok 4.20 обыграл топовые модели в биржевой торговле.

Завершилось соревнование Alpha Arena Season 1.5, где участникам давали по $10 тыс. для автоматической торговли акциями США в течение двух недель. Grok 4.20 не только вышел в плюс, заработав $4 844 (общая доходность 12%), но и существенно опередил конкурентов.

GPT 5.1, Gemini 3.0 Pro и Claude Sonnet 4.5 завершили тот же период с отрицательными результатами. В режиме "осведомленности" Grok показал доходность около 50%. Эксперты полагают, что решающим фактором стал прямой доступ модели к данным платформы X. Анализ постов в реальном времени позволил алгоритму точнее оценивать рыночные настроения и тренды.

nof1.ai (https://nof1.ai/)

Источник: nof1.ai

Комментарии: