Перейти к содержанию
/ ТЕГbackend

Статьи по теме «backend»

27 статей в блоге LUMD.

Микро-агенты: новый уровень коллаборации моделей

vLLM Semantic Router позволяет создавать сложные сценарии взаимодействия моделей прямо на уровне сервера, не меняя клиентский код. Это повышает качество ответов, снижает затраты и улучшает безопасность.

Читать статью

AI‑расходы: разрыв между Anthropic и остальным рынком

Anthropic тратит 2,3‑раза больше на вычисления, чем на зарплату инженеров. В 2029 году три сценария показывают, как этот разрыв может сократиться, а в лучшем случае AI‑бюджет превысит доходы среднего SaaS‑работника.

Читать статью

Почему я отклоняю код, сгенерированный ИИ, даже если он работает

Разработчик делится опытом: несмотря на работоспособность, AI‑генерированный код часто отклоняется из‑за сложности, избыточных изменений и отсутствия понимания решения.

Читать статью

Apertus — открытая модель ИИ, отвечающая требованиям EU AI Act

Швейцарская инициатива представила Apertus — полностью открытый фундаментальный ИИ‑модель с открытыми данными, кодом и весами, поддерживающий более 1000 языков и соответствующий требованиям EU AI Act.

Читать статью

GLM‑5.2 от Z.ai теперь можно запускать локально через Unsloth

Новый открытый модельный набор GLM‑5.2 (744 млрд параметров) доступен для локального инференса с помощью динамических GGUF‑квантований Unsloth, требующих от 223 ГБ ОЗУ до 810 ГБ в зависимости от точности.

Читать статью

Почему большие окна контекста в LLM‑моделях — лишь маркетинговый трюк

Автор показывает, что реальная полезная часть контекстного окна ограничена ~100 000 токенов, а рекламируемые 200 k‑2 M токенов не работают в практике, особенно в код‑агентах.

Читать статью

Gemma 4 26B‑A4B на macOS: как собрать быстрый локальный кодинг‑агент

На Mac‑е с M1 Max можно запустить Gemma 4 26B‑A4B через llama.cpp, ускорив генерацию до 72 токен/сек с MTP‑драфтом и добавить поддержку изображений. В статье описаны шаги, настройки и сравнение с MLX.

Читать статью

DeepSeek: как китайский стартап меняет правила игры в AI

DeepSeek, основанный в 2023 году в Ханчжоу, выпустил модель R1 в январе 2025 года. Компания работает в тени, имеет 300 сотрудников и предлагает конкурентоспособные цены, что делает её привлекательной для разработчиков.

Читать статью

Anthropic вводит 30‑дневное хранение данных для моделей Mythos и Fable

С 9 июня 2026 г. Anthropic будет сохранять запросы и ответы моделей Mythos‑class на 30 дней для анализа безопасности. Политика касается только корпоративных планов с нулевым хранением данных.

Читать статью