AI TrackerOpen source:
новости для разработчиков.
Свежие новости по теме «Open source» от всех AI-провайдеров: запуски, изменения цен и снятие с поддержки — кратко и с тем, что это значит для вас.
Asahi Linux переводит весь код на GPL, ссылаясь на попытки отмывать код с помощью ИИ
Asahi Linux — проект, который обеспечивает работу Linux на компьютерах Mac с Apple Silicon, — сообщил в отчёте о ходе работ, что переводит все свои репозитории с лицензии MIT на GNU General Public License версии 2 или более поздней, чтобы весь код проекта распространялся только по лицензиям с копилефтом. Проект объявил об этом за несколько дней до 9 ноября.
Nous Research выпускает Arete-27B — модель на базе Qwen3.8-27B с дополнительным обучением, которое снизило долю «партийной линии» с 22% до 1%
6 ноября Nous Research объявила о выпуске Arete-27B в X. Это модель на базе Qwen3.8-27B с дополнительным обучением, призванным, по словам лаборатории, «укрепить западные ценности». Nous утверждает, что самые сильные открытые модели — китайские и что их веса отражают поведение, согласованное с государственной линией.Harness Leaderboard сравнивает девять оболочек для кодовых агентов на открытых моделях; лидер — агент, работающий только через bash
Джоэл Никлаус выпустил Harness Leaderboard — сравнение девяти оболочек для кодовых агентов, работающих на открытых моделях. В каждом сравнении меняется только оболочка: модель, провайдер и интенсивность рассуждений остаются неизменными, а для каждой задачи предусмотрено три попытки. По словам Никлауса, он провёл 28 849 испытаний, потратив $4 746 на инференс, используя GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash и Flint на Terminal-Bench 2.1 и DeepSWE. К 6 ноября публикация набрала 625 баллов на X.Village: модели с открытыми весами — лучший выбор лишь для 3% бюджетов, против 41% в июне
Village, издатель LLM Atlas, сообщает, что закрытые модели теперь занимают почти все точки на границе цена/производительность. По его оценкам, модель с открытыми весами оказывается лучшей лишь при 3% бюджетов — почти все они относятся к нижнему ценовому сегменту (Gemma 4 E4B от Google и MiMo-V2.6-Flash от Xiaomi). В июне эта доля составляла 41%: тогда DeepSeek V4 Flash в одиночку лидировала почти при трети бюджетов. По словам Village, это самый низкий показатель за всё время измерений; в конце каждого квартала с 2024 года он составлял не менее 6%.
Artificial Analysis ставит FLUX 3 Image Klein на 2-е место среди моделей преобразования текста в изображения с открытыми весами
По данным Artificial Analysis, FLUX 3 Image Klein от Black Forest Labs — модель генерации изображений с открытыми весами и 5,6 млрд параметров, выпущенная 15 октября, — занимает 2-е место среди моделей с открытыми весами в рейтинге AA-Image-T2I v2.1, почти не уступая лидеру Qwen-Image-2.1. В рейтинге AA-Image-Editing v2.1 модель занимает 3-е место среди моделей с открытыми весами. Рейтинги составлены самой Artificial Analysis.Moonshot releases the open weights of Kimi K3.1 Pro
Moonshot posted on X that it is releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro, on Hugging Face as moonshotai/Kimi-K3.1-Pro, and said "we'll keep advancing open intelligence." It had promised the weights by November 4 when it launched the model on October 23.В Hermes Agent v0.23.0 появились браузерный интерфейс, /rewind, групповые чаты и лимиты расходов
Nous Research выпустила Hermes Agent v0.23.0, назвав его релизом Hearth. Среди основных нововведений, перечисленных компанией:Artificial Analysis оценила open-weight модель Nanbeige4.3-33B в 20 баллов по индексу Intelligence Index — наравне с Qwen3.8 27B
По данным Artificial Analysis, Nanbeige4.3-33B — open-weight модель от Nanbeige (команды, занимающейся базовыми моделями в китайской платформе по найму BOSS Zhipin) — набрала 20 баллов по версии 5 индекса Intelligence Index, столько же, сколько Qwen3.8 27B (xhigh). Обе модели имеют плотную архитектуру, а общее число параметров составляет 33B и 27B соответственно. Artificial Analysis отмечает, что модель Nanbeige лучше справляется с использованием терминала, но хуже отвечает на вопросы, требующие знаний, и устанавливает новую точку на границе Парето для соотношения Intelligence Index и общего числа параметров.Baidu открыла исходный код ERNIE-5.5-Flash-Base — разреженной MoE-модели с 280 млрд параметров
Baidu опубликовала ERNIE-5.5-Flash-Base на Hugging Face. В карточке модели ERNIE 5.5 Flash описана как эффективная языковая модель на основе разреженной архитектуры «смесь экспертов» с 280 млрд параметров всего и 14 млрд активных параметров. Модель обучена с нуля на 33,5 трлн токенов с контекстом обучения в 128K токенов. Дообучение и инференс поддерживают контекст до 1 млн токенов.Ricursive AI выпускает Ripple-65B Preview — плотную модель с открытыми весами на 65 млрд параметров для агентного программирования
4 ноября Ricursive AI выпустила Ripple-65B Preview — плотную языковую модель на 65 млрд параметров, которую, по словам компании, она предварительно обучила с нуля. Компания утверждает, что модель устанавливает новый рекорд среди американских моделей с открытыми весами в задачах агентного программирования, опережая гораздо более крупные модели, которые она называет: Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B и Nemotron 3 Ultra-550B. Это заявления самой компании.Nous Research объединила плагины, коннекторы и навыки Hermes Agent в одном маркетплейсе
4 ноября Nous Research сообщила в X, что плагины, коннекторы и навыки для Hermes Agent теперь собраны в едином Hermes Marketplace, где пользователи могут просматривать расширения и добавлять их всего за несколько кликов. Маркетплейс доступен по адресу hermes-agent.nousresearch.com/marketplace.Cloudflare открыла исходный код навыка для аудита безопасности с помощью coding agents
Аккаунт разработчиков Cloudflare выпустил cloudflare/security-audit-skill — навык с открытым исходным кодом, который превращает coding agent в команду аудиторов безопасности. По словам Cloudflare, этот навык послужил основой для собственного стенда компании по поиску уязвимостей.Perplexity выпускает pplx-embed-v2-context — мультимодальные модели эмбеддингов с открытыми весами размером 9B и 0.6B
Perplexity выпустила pplx-embed-v2-context — две мультимодальные модели эмбеддингов с открытыми весами (9B и 0.6B) на Hugging Face, вместе с научной статьёй, написанной совместно с turbopuffer. Каждая модель возвращает один вектор int8 на документ либо один вектор на фрагмент, учитывающий весь документ. Обе также работают в неконтекстном режиме — с одним эмбеддингом на документ и без разбиения на фрагменты.
OpenCode переработали для запуска в инструментах разработчика браузера
2 ноября Adam (adamdotdev) написал в X, что переработал OpenCode для запуска в консоли инструментов разработчика браузера, используя для интерфейса инструкции console.log. Проект построен на фреймворке, на который он ссылается на textjs.org, и Adam приглашает разработчиков и их агентов создавать с его помощью другие консольные приложения. В примечании к публикации говорится, что расширение для VS Code уже разрабатывается, а расширение для Chrome DevTools появится позже.
Anthropic выпускает FlashProve — прототип с открытым исходным кодом для доказательства того, какая модель сгенерировала ответ
Anthropic опубликовала исследование проверяемого инференса: криптографическое доказательство (zkSNARK), подтверждающее, что ответ получен с использованием определённого зафиксированного набора весов модели. Его может проверить пользователь, у которого нет доступа к этим весам. В публикации говорится, что это поможет обнаруживать незаметную подмену модели сервисом маршрутизации или её изменение злоумышленником, а также даст оценщикам и регуляторам возможность проверять, какая модель используется.
Выпущена Hydrogen-1.0 — научная модель с открытыми весами, дообученная на основе GLM-5.3
Chenru Duan объявляет о выпуске Hydrogen-1.0, которую команда называет своей первой научной моделью с открытыми весами. Это GLM-5.3 (от Z.ai), дополнительно обученная на внутренних научных данных команды, лабораторных записях и траекториях открытий.
MiniMax перечислила созданные сообществом квантованные версии для локального запуска M3.1 Flash
MiniMax опубликовала обзор квантованных версий своей модели с открытыми весами M3.1 Flash на 428 млрд параметров, созданных сообществом для запуска на собственном оборудовании. По словам MiniMax, веса с меньшей разрядностью сокращают объём памяти, необходимый для загрузки модели, и объём данных весов, перемещаемых при декодировании. Чтобы это работало эффективно, нужны тщательная калибровка, производительные низкоразрядные ядра и распределение экспертов между GPU и системной оперативной памятью.