✔️ DeepSeek-V4 теперь можно запускать локально через GGUF от Unsloth.
DeepSeek-V4-Flash в lossless-версии запускается на 168 ГБ RAM.
3-битная версия работает на Mac и сетапах с RAM/VRAM примерно от 110 ГБ.
Unsloth также улучшили chat template, чтобы модель корректнее работала в диалоговом формате.
Запускать можно через Unsloth Studio или llama.cpp.
Гайд: unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4
GGUF: huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF
@Python_Community_ru
DeepSeek-V4-Flash в lossless-версии запускается на 168 ГБ RAM.
3-битная версия работает на Mac и сетапах с RAM/VRAM примерно от 110 ГБ.
Unsloth также улучшили chat template, чтобы модель корректнее работала в диалоговом формате.
Запускать можно через Unsloth Studio или llama.cpp.
Гайд: unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4
GGUF: huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF
@Python_Community_ru
Хорошая памятка по Python-скриптам, которые не стыдно запускать не только у себя на ноутбуке.
Что советуют:
* зависимости можно указывать прямо в файле через inline metadata и запускать через uv run
* секреты не хардкодить, а брать из env, getpass или системного keyring
* print() оставить для пользователя, logging — для отладки
* env-переменные документировать в --help
* результат отдавать в stdout, ошибки и логи — в stderr
* поддерживать pipe через stdin
* завершаться нормальными exit code
* явно задавать приоритет конфигурации: CLI > env > config > default
Маленький скрипт тоже может быть удобным, безопасным и предсказуемым.
Особенно когда его через месяц запускает уже не автор, а кто-то другой.
https://www.bitecode.dev/p/scripting-good-practices-in-python
@Python_Community_ru
Что советуют:
* зависимости можно указывать прямо в файле через inline metadata и запускать через uv run
* секреты не хардкодить, а брать из env, getpass или системного keyring
* print() оставить для пользователя, logging — для отладки
* env-переменные документировать в --help
* результат отдавать в stdout, ошибки и логи — в stderr
* поддерживать pipe через stdin
* завершаться нормальными exit code
* явно задавать приоритет конфигурации: CLI > env > config > default
Маленький скрипт тоже может быть удобным, безопасным и предсказуемым.
Особенно когда его через месяц запускает уже не автор, а кто-то другой.
https://www.bitecode.dev/p/scripting-good-practices-in-python
@Python_Community_ru
GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена.
Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.
То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.
Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:
* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra
Особенно выделяется Luna.
Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.
Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.
https://x.com/Machinelearrn/status/2075969904826605891
@Python_Community_ru
Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.
То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.
Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:
* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra
Особенно выделяется Luna.
Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.
Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.
https://x.com/Machinelearrn/status/2075969904826605891
@Python_Community_ru
Агенты прокачивают друг друга
UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.
Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.
Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.
Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».
В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.
https://github.com/UCSB-AI/GEA
@Python_Community_ru
UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.
Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.
Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.
Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».
В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.
https://github.com/UCSB-AI/GEA
@Python_Community_ru
⚡️ OpenChronicle - локальная память для AI-агентов
Одна из главных проблем AI-агентов: они быстро теряют контекст.
Сегодня вы обсуждали проект, архитектуру, людей, решения и инструменты. Завтра агент снова спрашивает: «А что мы делаем?»
OpenChronicle пытается закрыть эту дыру.
Он запускается на Mac, смотрит на рабочий контекст и превращает его в постоянную Markdown-память:
* проекты
* решения
* инструменты
* людей
* последние действия
* важные рабочие детали
Память хранится локально, её можно открыть и прочитать руками. Под капотом - Markdown на диске и SQLite.
https://github.com/Einsia/OpenChronicle
@Python_Community_ru
Одна из главных проблем AI-агентов: они быстро теряют контекст.
Сегодня вы обсуждали проект, архитектуру, людей, решения и инструменты. Завтра агент снова спрашивает: «А что мы делаем?»
OpenChronicle пытается закрыть эту дыру.
Он запускается на Mac, смотрит на рабочий контекст и превращает его в постоянную Markdown-память:
* проекты
* решения
* инструменты
* людей
* последние действия
* важные рабочие детали
Память хранится локально, её можно открыть и прочитать руками. Под капотом - Markdown на диске и SQLite.
https://github.com/Einsia/OpenChronicle
@Python_Community_ru
🔍 OmniParser (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file) — это инструмент от Microsoft, предназначенный для разбора и анализа интерфейсов приложений на основе скриншотов
🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
@Python_Community_ru
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
@Python_Community_ru
Все уже пользуются AI coding agents. Но почти никто не понимает, как они реально работают.
learn-claude-code разбирает Claude Code-style agent harness с нуля. Авторская формула простая: Bash is all you need.
Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
@Python_Community_ru
learn-claude-code разбирает Claude Code-style agent harness с нуля. Авторская формула простая: Bash is all you need.
Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
@Python_Community_ru
🔥1