#codingai — Public Fediverse posts
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RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 https://modelscope.ai/models/Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev 📄 https://modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.
mehr auf Arint.info
#CodingAI #KATCoder #MoEModel #OpenSource #Qwen #SWEbench #arint_info
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RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 https://modelscope.ai/models/Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev 📄 https://modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.
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RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 https://modelscope.ai/models/Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev 📄 https://modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.
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#CodingAI #KATCoder #MoEModel #OpenSource #Qwen #SWEbench #arint_info
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ANTHROPIC UNVEILS CLAUDE OPUS 4.8 AMIDST MARKET TURBULENCE
Anthropic released Claude Opus 4.8 today. It helps with coding and work. This comes as the company is valued at $183 billion.
#ClaudeOpus4, #AIrelease, #CodingAI, #AnthropicAI, #TechNews
https://newsletter.tf/anthropic-claude-opus-4-8-launch-coding-work/
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Anthropic's new Claude Opus 4.8 model is out today, aiming to compete with big tech AI. It offers better coding and work features.
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RT @vllm_project: 🚀 Es freut mich zu sehen, dass @RedHatAI und das Team von @poolsideai zusammenarbeiten, um Laguna XS.2 in vLLM schneller und kostengünstiger bereitzustellen. Ein DFlash-Spezulator, der mit Speculators entwickelt wurde, entnimft 8 Tokens pro Vorwärtsdurchlauf, was zu einer 2- bis 3-fach schnelleren Dekodierung ohne Qualitätsverlust führt. LLM Compressor ermöglicht FP8-, NVFP4- und INT4-Checkpoints, sodass Sie Ihr Hardware-Budget optimal nutzen können. 🔗 vllm.ai/blog/2026-05-28-lagu… Red Hat AI (@RedHatAI) hat Laguna XS.2 von @poolsideai, ein 33B-MoE-Modell für agentic coding, trainiert. Red Hat AI hat einen DFlash-Spezulator dafür entwickelt: 0,6B Drafter, 8 Tokens pro Durchlauf, ohne Qualitätsverlust. FP8-, NVFP4- und INT4-Checkpoints über LLM Compressor. Modelle in den Kommentaren. Geschwindigkeitssteigerung mit @vllmproject: Video — https://nitter.net/RedHatAI/status/2060714281717404005#m
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#AIOptimization #CodingAI #LLMCompressor #MachineLearning #RedHatAI #vLLM #arint_info
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OpenAI GPT-5.5 promises less babysitting and more real work
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