home.social

#qwen — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #qwen, aggregated by home.social.

  1. Qwen и Grok отгадывают советские загадки на внимательность

    Кто лучше справляется с советскими загадками на внимательность — Qwen, Grok или человек? Сравнили две классические головоломки и получили любопытные результаты.

    habr.com/ru/articles/1079530/

    #сравнение_моделей #qwen #grok #мультимодальные_модели #vlm #visionlanguage_models #галлюцинации_ии #искусственный_интеллект #нейросети

  2. Тест Qwen3.5 9b, Gemma 4 12b и Bonsai 27b на легенде пенсионного возраста GTX 1080 ti

    Все началось вообще не с идеи написать очередной бенчмарк. Мне нужно было собрать локальный пайплайн для длинных подкастов: получить транскрипт, найти в нем интересные куски, выбрать несколько сильных фрагментов и уже из них делать короткие вертикальные ролики. Облачные модели с этой задачей справляются, но постоянно гонять туда длинные расшифровки не очень хотелось. Плюс было интересно понять, насколько далеко сейчас можно уехать на железе. Под рукой была GTX 1080 Ti на 11 ГБ. Карта 2017 года, архитектура Pascal, никаких Tensor Cores. Так из прикладной задачи постепенно вырос небольшой домашний стенд. Я прогнал три модели в одинаковых условиях, отдельно проверил длинный контекст, затем сделал свой набор reasoning‑задач и сравнил режимы с размышлением и без него. Результаты получились не совсем такими, как я ожидал.

    habr.com/ru/articles/1069290/

    #gemma #qwen #bonsai #бенчмарк #локальные_нейросети #ai #искусственный_интеллект

  3. Кнопка «К началу ответа» для ChatGPT, Qwen, DeepSeek, Claude, Gemini, Grok и Perplexity: как я победил скролл и AI‑мысли

    Спойлер: коды готовы — вставьте и пользуйтесь. Знаете, что меня расстраивало больше всего в чатах с нейросетями? Сидишь, читаешь длинный ответ в момент генерации. Дошёл до середины, понял, что упустил какую-то деталь в начале, крутишь скролл вверх. А бот в этот момент дописывает новый абзац, и весь текст уезжает обратно вниз. Штатная стрелочка «наверх» тут не спасает. Она кидает к шапке сайта, а не к началу конкретного сообщения ассистента. Приходится ловить текст вручную. Сейчас стали выкатывать что-то вроде истории запросов справа от чата, похожее на закладки, но мне они не нравятся по той же причине: надо приглядываться и целиться в анимированный интерфейс. Чтобы не дергать страницу туда-сюда, я набросал около 10 юзерскриптов для всех популярных чатов. Они вешают в углу экрана кнопку, которая телепортирует прямо к первой строчке именно последнего ответа. Заодно вычищают визуальный мусор, который разработчики добавляют в интерфейс без возможности отключения штатными методами.

    habr.com/ru/articles/1053326/

    #tampermonkey #userscript #javascript #chatgpt #deepseek #qwen #claude #gemini #perplexity #dom

  4. Кнопка «К началу ответа» для ChatGPT, Qwen, DeepSeek, Claude, Gemini, Grok и Perplexity: как я победил скролл и AI‑мысли Спойлер: коды ...

    #tampermonkey #userscript #javascript #chatgpt #deepseek #qwen #claude #gemini #perplexity #dom

    Origin | Interest | Match
  5. Локальные 200B уже не выглядят фантастикой: что меняют Bonsai и TurboQuant

    Последние новости в сфере ИИ намекают на важный сдвиг: локальный запуск очень больших моделей уже не выглядит чистой фантастикой. В этой статье я разбираю две технологии — Bonsai и TurboQuant, — которые бьют по двум главным ограничениям инференса: размеру весов и объёму KV-cache. А затем прикидываю, что будет, если однажды их удастся объединить и масштабировать до моделей уровня 235B.

    habr.com/ru/articles/1018736/

    #llm #llmмодели #llmархитектура #qwen #google #PrismML

  6. Какая LLM лучше распознает чертежи? Мы сравнили 6 LLM и узнали ответ

    Инженерные чертежи содержат десятки типов размеров и допусков: линейные и угловые, радиальные и диаметральные, справочные и базовые, а также геометрические характеристики вроде плоскостности или перпендикулярности. Для инженера это привычный язык, но для автоматической обработки такие документы представляют серьёзную задачу. С появлением мультимодальных LLM возник вопрос: способны ли они заменить классические OCR-решения и специализированные пайплайны постобработки? Насколько хорошо современные модели справляются с извлечением размеров и допусков из коробки, без дообучения? Какие модели дают максимальную точность, какие быстрее, а какие дешевле? И можно ли комбинировать разные подходы, чтобы повысить результат? Чтобы ответить на эти вопросы, мы протестировали шесть актуальных vision-LLM на одном наборе реальных механических чертежей и сравнили их точность, скорость и стоимость обработки.

    habr.com/ru/articles/946080/

    #llmмодели #chatgpt4 #chatgpt5 #claudeopus4 #gemini_flash #gemini_pro #qwen #языковые_модели #чертежи #обработка_изображений

  7. Какая LLM лучше распознает чертежи? Мы сравнили 6 LLM и узнали ответ

    Инженерные чертежи содержат десятки типов размеров и допусков: линейные и угловые, радиальные и диаметральные, справочные и базовые, а также геометрические характеристики вроде плоскостности или перпендикулярности. Для инженера это привычный язык, но для автоматической обработки такие документы представляют серьёзную задачу. С появлением мультимодальных LLM возник вопрос: способны ли они заменить классические OCR-решения и специализированные пайплайны постобработки? Насколько хорошо современные модели справляются с извлечением размеров и допусков из коробки, без дообучения? Какие модели дают максимальную точность, какие быстрее, а какие дешевле? И можно ли комбинировать разные подходы, чтобы повысить результат? Чтобы ответить на эти вопросы, мы протестировали шесть актуальных vision-LLM на одном наборе реальных механических чертежей и сравнили их точность, скорость и стоимость обработки.

    habr.com/ru/articles/946080/

    #llmмодели #chatgpt4 #chatgpt5 #claudeopus4 #gemini_flash #gemini_pro #qwen #языковые_модели #чертежи #обработка_изображений

  8. Какая LLM лучше распознает чертежи? Мы сравнили 6 LLM и узнали ответ

    Инженерные чертежи содержат десятки типов размеров и допусков: линейные и угловые, радиальные и диаметральные, справочные и базовые, а также геометрические характеристики вроде плоскостности или перпендикулярности. Для инженера это привычный язык, но для автоматической обработки такие документы представляют серьёзную задачу. С появлением мультимодальных LLM возник вопрос: способны ли они заменить классические OCR-решения и специализированные пайплайны постобработки? Насколько хорошо современные модели справляются с извлечением размеров и допусков из коробки, без дообучения? Какие модели дают максимальную точность, какие быстрее, а какие дешевле? И можно ли комбинировать разные подходы, чтобы повысить результат? Чтобы ответить на эти вопросы, мы протестировали шесть актуальных vision-LLM на одном наборе реальных механических чертежей и сравнили их точность, скорость и стоимость обработки.

    habr.com/ru/articles/946080/

    #llmмодели #chatgpt4 #chatgpt5 #claudeopus4 #gemini_flash #gemini_pro #qwen #языковые_модели #чертежи #обработка_изображений

  9. Тестируем пять моделей DeepSeek R1 и Qwen3 на серверах YADRO

    Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Крюков, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Мы продолжаем рассказывать о возможностях GPU-серверов YADRO G4208P и YADRO VEGMAN R220 G2 в работе с локальными (on-premise) LLM-моделями. Сегодня делимся результатами тестирования популярных LLM из семейства DeepSeek R1 и Qwen3 размерами от 14B до 685B параметров. Тесты проводились в условиях, максимально близких к решению реальных кейсов: чат-бот, саммаризация и автоматизация аналитических задач. Узнать результаты

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #tmp #бенчмарки #deepseek #ai #qwen #llm #vegman

  10. #Qwen 2.5 3B small #LLM is pretty good at Japanese. With a size of less than 2G, it can generate #Japanese short stories at lightening speed. If you have a barebone i9 rts 4060 laptop like I do, you may think of using some very small LLMs running locally. These LLMs are extremely good AI #learning partners and private #tutors. They are also good work horses that can run locally as excellent #AngenticAIs. #Claude4 #Sonnet and I are in the process of using #Ollama small LLMs as fall back models.