<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
<channel>
<title>Гранка.Медиа: Модели и продукты</title>
<link>https://grankamedia.ru/r/models/</link>
<atom:link href="https://grankamedia.ru/r/models/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
<description>Всё об искусственном интеллекте: новости, вайбкодинг, инструменты, исследования.</description>
<language>ru</language>
<lastBuildDate>Mon, 12 Oct 2026 21:18:41 +0000</lastBuildDate>
<item>
<title>HeyGen выпустила модель синтеза речи HeyGen Voice</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/130-heygen-vypustila-model-sinteza-rechi-heygen-voice/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/130-heygen-vypustila-model-sinteza-rechi-heygen-voice/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 03:22:52 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>HeyGen выпустила модель синтеза речи HeyGen Voice с бесплатным доступом на платформе и через API. Professional Voice Clone стоит $99 в месяц и требует от 30 минут до 3 часов записей владельца голоса.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>HeyGen 9 октября 2026 года выпустила модель синтеза речи HeyGen Voice. Компания заявила о бесплатном доступе к ней на платформе HeyGen и через API в <a href="https://www.prnewswire.com/news-releases/heygen-launches-heygen-voice-debuting-at-1-on-artificial-analysis-leaderboard-302903718.html" rel="nofollow noopener" target="_blank">пресс-релизе HeyGen</a>.</p>
<p>Professional Voice Clone стоит $99 в месяц. Для создания клона требуется от 30 минут до 3 часов записей речи и явное согласие владельца голоса.</p>
<p>В рейтинге <a href="https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/leaderboard/controlled-voice" rel="nofollow noopener" target="_blank">Artificial Analysis</a> HeyGen Voice получила оценку 1201±16 на основе 1,531 сравнений. Указанная цена API составляет $30 за 1M символов.</p>
<p>Controlled Voice Arena сравнивает модели на восьми одинаковых клонированных голосах, четырёх американских и четырёх британских. Оценки рассчитываются по результатам попарного выбора пользователей, на странице указаны интервалы 95%.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>AI-OsRM выявил остеопороз по рентгенограммам грудной клетки</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/117-ai-osrm-vyyavil-osteoporoz-po-rentgenogrammam-grudnoy-kletki/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/117-ai-osrm-vyyavil-osteoporoz-po-rentgenogrammam-grudnoy-kletki/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 03:08:48 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Модель AI-OsRM определяла риск остеопороза по рентгенограммам грудной клетки с AUROC от 0.88 до 0.93. В симуляции предварительный отбор сократил использование DXA примерно на 50%.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Исследователи разработали модель AI-OsRM для выявления остеопороза по рентгенограммам грудной клетки. Результаты опубликованы в <a href="https://www.nature.com/articles/s41746-026-03333-7" rel="nofollow noopener" target="_blank">npj Digital Medicine</a> 9 октября 2026 года.</p>
<p>Модель обучили на 46 478 парах рентгенограмм и результатов DXA, полученных у 26 757 пациентов с 2016 по 2022 год. Внешнюю проверку провели на трёх когортах из 6 391, 24 132 и 122 535 человек.</p>
<p>AUROC для выявления остеопороза составила 0.88, 0.93 и 0.92. В симуляции предварительный отбор с помощью модели сократил использование DXA примерно на 50% при выявлении от 98% до 99% случаев остеопороза.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Luma Ray 3.14 возглавила тест 12 видеомоделей</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/76-luma-ray-3-14-vozglavila-test-12-videomodeley/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/76-luma-ray-3-14-vozglavila-test-12-videomodeley/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:40:25 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>В тесте 12 нейросетей для видео на одном промпте Luma Ray 3.14 набрала 9,1 из 10 и заняла первое место. Seedance 2.5 показала лучшую картинку, но стала самой дорогой: 138,7 токена.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>В сравнении 12 нейросетей для видео на одном промпте первым по сумме баллов стал Luma Ray 3.14 с результатом 9,1 из 10. Все модели запускали по одному разу в условиях 8 секунд, 720p и 16:9, проверка проведена 9 октября 2026 года через SYNTX.AI.</p><p>Seedance 2.5 показала лучшую картинку, но стала самой дорогой в тесте: 138,7 токена и шесть минут против 5 токенов и двух минут у Luma Ray 3.14.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>ИИ расшифровал письмо Наполеона за шесть часов</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/32-ii-rasshifroval-pismo-napoleona-za-shest-chasov/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/32-ii-rasshifroval-pismo-napoleona-za-shest-chasov/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:26:29 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>В начале октября стало известно, что искусственный интеллект примерно за 6 часов расшифровал письмо, отправленное от имени Наполеона Бонапарта Огюсту де Мармону. В нем было 1300 символов и 155 различных знаков.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>В начале октября стало известно, что искусственный интеллект расшифровал письмо, отправленное от имени Наполеона Бонапарта генералу Огюсту де Мармону, примерно за 6 часов. Письмо, доставленное в марте 1809 г. и написанное Эженом де Богарне, содержало 1300 символов и 155 различных знаков, а ключ к гомофоническому шифру был потерян.</p><p>В тексте были сведения о расположении французских, российских и австрийских войск; два столетия историки и криптографы не могли прочитать это послание.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Claude Science помог составить полную карту неба в UV light</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/105-claude-science-pomog-sostavit-polnuyu-kartu-neba-v-uv-light/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/105-claude-science-pomog-sostavit-polnuyu-kartu-neba-v-uv-light/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:13:50 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Brice Ménard из Johns Hopkins University и Anthropic описал создание с Claude Science первой полной карты неба в UV light. Треть неба без UV наблюдений восстановили методом inpainting, проверка дала расхождение about 10%.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Brice Ménard из Johns Hopkins University и Anthropic описал, как с Claude Science подготовил первую полную карту неба в UV light. Система собрала публичные UV обзоры, привела их к общей шкале, объединила в одну карту и заполнила треть неба без наблюдений методом inpainting с учетом данных в видимом, infrared и radio диапазонах.</p><p>Проверка на участках с намеренно скрытыми UV данными после нескольких раундов уточнения показала расхождение about 10% с реальными измерениями.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Google выпустила Google AI Edge Foresight для Mac</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/103-google-vypustila-google-ai-edge-foresight-dlya-mac/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/103-google-vypustila-google-ai-edge-foresight-dlya-mac/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:13:06 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>Google запустила Google AI Edge Foresight для Mac. Экспериментальное приложение работает локально, подключается к системному аудио и микрофону, совместимо с любой платформой для встреч и может работать офлайн.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Google объявила о запуске Google AI Edge Foresight для Mac, экспериментального приложения для сопровождения встреч на устройстве. Оно использует локальную обработку, интегрируется с системным аудио и микрофоном, работает с любой платформой для встреч и может работать полностью офлайн.</p><p>Foresight помогает с заметками, индексированием и поиском по стенограммам разговоров и личным файлам, а также работает на EmbeddingGemma 2 и Gemma 4.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Google представила Gemini agent с почтой для агентов</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/106-google-predstavila-gemini-agent-s-pochtoy-dlya-agentov/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/106-google-predstavila-gemini-agent-s-pochtoy-dlya-agentov/</guid>
<pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:11:18 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>Google объявила о Gemini agent для рабочих задач. Агент встроен в Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat и Calendar, а coworker agents получают адреса @agents.company.com и постоянное хранилище.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Google объявила о Gemini agent, едином рабочем агенте для вопросов, работы с корпоративными знаниями, создания изображений и медиа, а также написания и запуска кода. Он встроен в Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat и Calendar, где использует те же память, навыки и средства управления.</p><p>Gemini может создавать временных субагентов и coworker agents с адресами @agents.company.com, постоянным хранилищем и доступом только к переданному контексту.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Midjourney добавила Thinking Mode для работ 8.2</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/77-midjourney-dobavila-thinking-mode-dlya-rabot-8-2/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/77-midjourney-dobavila-thinking-mode-dlya-rabot-8-2/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:56:46 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>Midjourney добавила Thinking Mode для заданий 8.2 в режимах standard и edit. Система анализирует готовую картинку, ищет расхождения с prompt и генерирует новую версию.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Midjourney добавила Thinking Mode: задания, созданные в 8.2 в режимах standard и edit, теперь можно запускать повторно с параметром «thinking». Система рассматривает готовое изображение, ищет расхождения с prompt, включая неверные объекты, компоновку, анатомию и текст, затем создает новую версию.</p><p>Также Midjourney запустила shared folders с приглашениями Collaborators и Viewers, доступом по ссылке и настройками участия для пользователей Midjourney.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>LightOn выпустила LightOnOCR-3 под Apache 2.0</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/87-lighton-vypustila-lightonocr-3-pod-apache-2-0/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/87-lighton-vypustila-lightonocr-3-pod-apache-2-0/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:55:27 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>LightOn выпустила семейство OCR-моделей LightOnOCR-3 под Apache 2.0. Модели транскрибируют страницы, а в режиме grounding выдают координаты областей, описания изображений и таблицы с данными из графиков.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>LightOn выпустила семейство OCR-моделей LightOnOCR-3 под лицензией Apache 2.0 для исследовательского и коммерческого использования. В семейство входят LightOnOCR-3-0.8B, LightOnOCR-3-1B и LightOnOCR-3-4B: модель 1B сохраняет прежнюю архитектуру, а 0.8B и 4B используют Qwen3.5 vision-language architecture.</p><p>Модели поддерживают транскрибацию страницы без текстового промпта, а в режиме grounding добавляют координаты областей, подписи, описания изображений и таблицы с данными из графиков.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Artificial Analysis и Harvey добавили проверку галлюцинаций в LAB</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/86-artificial-analysis-i-harvey-dobavili-proverku-gallyutsinats/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/86-artificial-analysis-i-harvey-dobavili-proverku-gallyutsinats/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:55:15 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Artificial Analysis и Harvey выпустили Harvey LAB-AA v1.1 с проверкой галлюцинаций в Legal Agent Benchmark. На 120 приватных задачах лидирует Grok 4.7 (xhigh) с 9.4%, а более 60% формально успешных результатов содержали существенную галлюцинацию.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Artificial Analysis и Harvey выпустили Harvey LAB-AA v1.1, обновление методики оценки Legal Agent Benchmark для ИИ агентов, выполняющих юридические задачи. Теперь каждый результат проверяется на галлюцинации по исходным документам, а критерии оценивает панель из трех LLM судей.</p><p>Новая главная метрика Hallucination-Gated All-Pass Rate засчитывает задачу только при выполнении всех критериев и отсутствии существенных галлюцинаций. На 120 приватных задачах Grok 4.7 (xhigh) получил 9.4%, Muse Spark 1.3 (max) 8.9%, GPT-6 Astra (max) 8.6%; более 60% формально успешных результатов содержали существенную галлюцинацию.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Google Research и BIDMC проверили AMIE на 100 пациентах</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/85-google-research-i-bidmc-proverili-amie-na-100-patsientah/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/85-google-research-i-bidmc-proverili-amie-na-100-patsientah/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:54:58 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>В The Lancet опубликовано исследование Google Research и Beth Israel Deaconess Medical Center о медицинском ИИ AMIE: 100 взрослых пациентов завершили беседу перед очным приёмом. В 90% случаев диагноз врача был в списке предположений AMIE.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>8 октября в The Lancet вышло исследование Google Research и Beth Israel Deaconess Medical Center о проверке медицинского ИИ AMIE перед очным приёмом: из 114 начавших беседу 100 взрослых пациентов завершили её, а 98 затем дошли до врача. В 90% случаев итоговый диагноз врача оказался в списке предположений AMIE, в 75% случаев он был среди первой тройки; врачи сочли сводку ИИ полезной для подготовки к 75% приёмов.</p><p>Беседы в реальном времени контролировали медики, ни одну не остановили по заранее заданным критериям безопасности. Исследование было небольшим и одноцентровым, без рандомизированной контрольной группы; самостоятельное использование AMIE для диагностики не подтверждено.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>PANTHER стала самой быстрой моделью FLARE 2026</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/67-panther-stala-samoy-bystroy-modelyu-flare-2026/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/67-panther-stala-samoy-bystroy-modelyu-flare-2026/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:40:49 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Проект PANTHER из Летней школы AIRI стал лучшим по скорости в Task 1 соревнования FLARE 2026. Участникам нужно было сегментировать опухоли любой локализации на снимках КТ за 60 секунд при лимите 4 ГБ GPU и 28 ГБ RAM.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Проект PANTHER из Летней школы AIRI показал лучшую скорость среди участников Task 1 соревнования FLARE 2026, итоги которого подвели в рамках конференции MICCAI в Страсбурге. Задача требовала сегментировать опухоли любой локализации на снимках КТ за 60 секунд при лимите 4 ГБ GPU, 28 ГБ RAM, без интернета и внешних предобученных весов.</p><p>PANTHER использует ансамбль из пяти нейросетей и обрабатывает снимок за 11 секунд; при обучении использовался Dataset500 из 8762 КТ из 28 датасетов в 11 анатомических группах.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>InnovationEval зафиксировала слабый прогресс моделей в ML инновации</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/42-innovationeval-zafiksirovala-slabyy-progress-modeley-v-ml-in/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/42-innovationeval-zafiksirovala-slabyy-progress-modeley-v-ml-in/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:05:40 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>InnovationEval представила ранние результаты проверки поиска новых техник machine learning. Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol показали небольшой прогресс в задаче, где агент должен был превзойти GRPO baseline на Qwen3-8B.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>В ранних результатах InnovationEval недавние frontier models показали небольшой прогресс в задаче самостоятельного поиска новой техники machine learning, сопоставимой с разработкой исследователей. В тесте агент должен был создать метод посттренинга, превосходящий сильный GRPO baseline, и обучить Qwen3-8B на задачах short-answer questions и coding.</p><p>Основные результаты получены на Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol: проверка без поиска не выявила у них признаков запоминания задания, тогда как Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra уже знали о нем.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Sophos сократила расследование киберинцидентов до 89 секунд</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/37-sophos-sokratila-rassledovanie-kiberintsidentov-do-89-sekund/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/37-sophos-sokratila-rassledovanie-kiberintsidentov-do-89-sekund/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:04:33 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>OpenAI и Sophos сообщили, что ИИ агенты на основе OpenAI Daybreak сократили среднее время обработки случаев в Sophos MDR с примерно 38 минут до 89 секунд. 52% всех случаев MDR компания закрывает с помощью ИИ в заданных аналитиками границах.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>9 октября OpenAI и Sophos сообщили о результатах внедрения ИИ агентов на основе OpenAI Daybreak в службу обнаружения и реагирования Sophos MDR. Технический директор Sophos Джон Петерсон заявил, что среднее время обработки случаев с агентами снизилось с примерно 38 минут до 89 секунд, примерно на 96%.</p><p>Сейчас 52% всех случаев MDR компания закрывает с помощью ИИ в установленных аналитиками границах. Метрики предоставлены Sophos без опубликованной независимой проверки.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Гарвард связал агентов ИИ с ростом кода на 30%</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/41-garvard-svyazal-agentov-ii-s-rostom-koda-na-30/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/41-garvard-svyazal-agentov-ii-s-rostom-koda-na-30/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 22:14:29 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Исследование Фионы Чен и Джеймса Страттона из Гарварда связало внедрение агентов ИИ с ростом объёма кода на 30%. При этом авторы не выявили статистически значимого роста выполненных задач и крупных функций в Jira.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>9 октября Ars Technica представила исследование Фионы Чен и Джеймса Страттона из Гарварда о внедрении агентов ИИ. В выборку вошли около 300 млн рабочих событий 725 938 сотрудников из 718 компаний, собранных Jellyfish с 2021 года по март 2026-го.</p><p>После внедрения агентов ИИ объём кода вырос в среднем на 30%, число коммитов на 20%, запросов на слияние на 23%, но статистически значимого роста выполненных задач и крупных функций в Jira авторы не выявили. Время проверки изменений выросло на 49%, число комментариев проверяющих на 35%; значимого изменения занятости также не установлено.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Автор учебной платформы собрал 61 тест для AI ментора</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/21-avtor-uchebnoy-platformy-sobral-61-test-dlya-ai-mentora/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/21-avtor-uchebnoy-platformy-sobral-61-test-dlya-ai-mentora/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 21:16:52 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>Автор учебной платформы встроил AI ментора и собрал стенд из 61 вопроса в тринадцати группах. В первом прогоне на 32 вопроса сравнивались DeepSeek V4 Flash, YandexGPT Pro и Qwen3.6 через Yandex AI Studio.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Автор учебной платформы встроил AI ментора и собрал стенд автоматических проверок, чтобы выбирать модель и менять промпт по цифрам. Сейчас в наборе 61 вопрос в тринадцати группах, поиск идёт по 272 урокам курса, а студент задан фикстурой.</p><p>В замерах использовались Yandex AI Studio, OpenAI совместимый Chat Completions, не больше 8 раундов на вопрос и max_tokens 1024 в первом прогоне, затем 2048. В первом прогоне на 32 вопроса сравнивались DeepSeek V4 Flash, YandexGPT Pro и Qwen3.6.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Автор эксперимента свел обучение без backprop к k‑means</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/17-avtor-eksperimenta-svel-obuchenie-bez-backprop-k-k-means/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/17-avtor-eksperimenta-svel-obuchenie-bez-backprop-k-k-means/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 21:15:25 +0000</pubDate>
<category>Исследования</category>
<description>В эксперименте с локальным обучением скрытого слоя без backprop результат оказался близок к k‑means. На MNIST при δ = 0 правило с порогом дало 0,9406 ± 0,0008, k‑means показал 0,9410 ± 0,0008.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>Автор эксперимента с локальным обучением скрытого слоя без backprop получил поведение, близкое к k‑means. В схеме веса менялись по локальным правилам, без глобальной ошибки и меток, а метки использовал только линейный классификатор поверх признаков relu(Wx)³.</p><p>На MNIST при δ = 0 правило с порогом дало 0,9406 ± 0,0008, k‑means показал 0,9410 ± 0,0008, а при δ = 0,4 результат правила составил 0,9457.</p>]]></content:encoded>
</item>
<item>
<title>Qwen3.8 27B обошла GPT 5.6 Luna Max в DABstep</title>
<link>https://grankamedia.ru/n/15-qwen3-8-27b-oboshla-gpt-5-6-luna-max-v-dabstep/</link>
<guid isPermaLink="true">https://grankamedia.ru/n/15-qwen3-8-27b-oboshla-gpt-5-6-luna-max-v-dabstep/</guid>
<pubDate>Sat, 10 Oct 2026 21:14:41 +0000</pubDate>
<category>Модели и продукты</category>
<description>Qwen3.8 27B, запущенная локально в связке с DuckDB, обошла OpenAI GPT 5.6 Luna Max в бенчмарке DABstep для агентного SQL. Запуск Qwen оценён как бесплатный или менее чем за $0,50 с учётом электричества против более чем $8 у Luna Max.</description>
<content:encoded><![CDATA[<p>В бенчмарке DABstep модель Qwen3.8 27B, запущенная локально, показала результат выше OpenAI GPT 5.6 Luna Max в задаче агентного SQL. Для теста использовались собственная обвязка агента и OpenRouter, а локальная связка включала Qwen 3.8 27B и DuckDB.</p><p>Запуск Qwen описан как бесплатный или менее чем за $0,50 с учётом электричества, запуск Luna Max стоил более чем $8. 4-битная версия работала на MacBook Air с M5 и 32 ГБ оперативной памяти, 3-битная на MacBook Pro с M1 Pro и 16 ГБ.</p>]]></content:encoded>
</item>
</channel>
</rss>