home.social

#сравнение — Public Fediverse posts

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

  1. GLM 5.1 vs. DeepSeek V3.2: сравниваем топовые китайские модели В Veai мы регулярно тестируем и сравниваем модели, которы...

    #агент #для #разработчиков #AI-агент #бенчмарк #LLM #GLM #5.1 #DeepSeek #V3.2 #сравнение

    Origin | Interest | Match
  2. ChatGPT Images 2.0 — все, что нужно знать прямо сейчас. Сравнение с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro

    21 апреля OpenAI выпустила gpt-image-2 - и это не просто новая версия генератора картинок. Модель поддерживает разрешения до 4K, значительно улучшенный рендеринг текста на десятках языков, Thinking Mode с reasoning и веб-поиском , а также мультишаговое редактирование. Я разобрала, что реально изменилось и сравнила с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro от Google - с ценами, скоростью и честным взглядом на то, где каждая модель выигрывает.

    habr.com/ru/articles/1026724/

    #искусственный_интеллект #нейросети #openai #gpt_image_2 #сравнение #nano_banana_2 #nano_banana_pro #генерация_изображений #обработка_изображений #chatgpt

  3. ChatGPT Images 2.0 — все, что нужно знать прямо сейчас. Сравнение с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro

    21 апреля OpenAI выпустила gpt-image-2 - и это не просто новая версия генератора картинок. Модель поддерживает разрешения до 4K, значительно улучшенный рендеринг текста на десятках языков, Thinking Mode с reasoning и веб-поиском , а также мультишаговое редактирование. Я разобрала, что реально изменилось и сравнила с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro от Google - с ценами, скоростью и честным взглядом на то, где каждая модель выигрывает.

    habr.com/ru/articles/1026724/

    #искусственный_интеллект #нейросети #openai #gpt_image_2 #сравнение #nano_banana_2 #nano_banana_pro #генерация_изображений #обработка_изображений #chatgpt

  4. ChatGPT Images 2.0 — все, что нужно знать прямо сейчас. Сравнение с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro

    21 апреля OpenAI выпустила gpt-image-2 - и это не просто новая версия генератора картинок. Модель поддерживает разрешения до 4K, значительно улучшенный рендеринг текста на десятках языков, Thinking Mode с reasoning и веб-поиском , а также мультишаговое редактирование. Я разобрала, что реально изменилось и сравнила с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro от Google - с ценами, скоростью и честным взглядом на то, где каждая модель выигрывает.

    habr.com/ru/articles/1026724/

    #искусственный_интеллект #нейросети #openai #gpt_image_2 #сравнение #nano_banana_2 #nano_banana_pro #генерация_изображений #обработка_изображений #chatgpt

  5. ChatGPT Images 2.0 — все, что нужно знать прямо сейчас. Сравнение с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro

    21 апреля OpenAI выпустила gpt-image-2 - и это не просто новая версия генератора картинок. Модель поддерживает разрешения до 4K, значительно улучшенный рендеринг текста на десятках языков, Thinking Mode с reasoning и веб-поиском , а также мультишаговое редактирование. Я разобрала, что реально изменилось и сравнила с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro от Google - с ценами, скоростью и честным взглядом на то, где каждая модель выигрывает.

    habr.com/ru/articles/1026724/

    #искусственный_интеллект #нейросети #openai #gpt_image_2 #сравнение #nano_banana_2 #nano_banana_pro #генерация_изображений #обработка_изображений #chatgpt

  6. Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat

    Сравниваю бесплатные лимиты GigaChat, YandexGPT и Gemini Flash для реальной задачи: антиспам-бот в Telegram, 5000 сообщений в сутки. Считаю токены, потоки и рублики. Разница в лимитах оказалась в 1000 раз.

    habr.com/ru/articles/1018674/

    #LLM #GigaChat #YandexGPT #Gemini #антиспам #Telegram #нейросети #API #сравнение #бесплатный_тир

  7. Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat

    Сравниваю бесплатные лимиты GigaChat, YandexGPT и Gemini Flash для реальной задачи: антиспам-бот в Telegram, 5000 сообщений в сутки. Считаю токены, потоки и рублики. Разница в лимитах оказалась в 1000 раз.

    habr.com/ru/articles/1018674/

    #LLM #GigaChat #YandexGPT #Gemini #антиспам #Telegram #нейросети #API #сравнение #бесплатный_тир

  8. Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat

    Сравниваю бесплатные лимиты GigaChat, YandexGPT и Gemini Flash для реальной задачи: антиспам-бот в Telegram, 5000 сообщений в сутки. Считаю токены, потоки и рублики. Разница в лимитах оказалась в 1000 раз.

    habr.com/ru/articles/1018674/

    #LLM #GigaChat #YandexGPT #Gemini #антиспам #Telegram #нейросети #API #сравнение #бесплатный_тир

  9. Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat

    Сравниваю бесплатные лимиты GigaChat, YandexGPT и Gemini Flash для реальной задачи: антиспам-бот в Telegram, 5000 сообщений в сутки. Считаю токены, потоки и рублики. Разница в лимитах оказалась в 1000 раз.

    habr.com/ru/articles/1018674/

    #LLM #GigaChat #YandexGPT #Gemini #антиспам #Telegram #нейросети #API #сравнение #бесплатный_тир

  10. Россия vs США: где платят больше налогов (на примере средней зарплаты)

    Недавно я опубликовал статью, где попытался сравнить налоговую нагрузку в России и США на примере дохода в 100 000 рублей. На что, в комментариях мне указали, что сравнивать такие абсолютные цифры напрямую нельзя, поскольку если в России 100 тысяч это зарплата, с которой налоги удерживаются по полной программе, то в США 1300 долларов это уровень бедности, который американская прогрессивная шкала освобождает от федеральных налогов. И таким образом сравнивая принципиально разные уровни жизни, мы получаем искаженную математику. Кроме того, многие подметили, что сравнения одних только процентных удержаний недостаточно, если не учитывать структуру обязательных расходов. Пример - медицина. В России базовая медицинская помощь (ОМС) уже оплачена государству, она заложена в те 30% взносов, которые отчисляет работодатель. В США ситуация устроена иначе. Medicare в основном работает для людей 65 лет и старше, а для большинства работающих вопрос медицинского покрытия решается через частную страховку от работодателя или купленную отдельно. Но и в России есть свои скрытые издержки. Различные обязательные требования к бизнесу, обслуживание онлайн-касс, утильсборы или система «Честный знак» формально не всегда называют налогами, однако в итоге такие расходы всё равно закладываются в конечную цену товаров и оплачиваются из кошелька покупателя. Поэтому в этом разборе я буду смотреть не только на прямые удержания, но и на нагрузку, с которой человек сталкивается уже после получения дохода.

    habr.com/ru/articles/1016906/

    #налоги #налоги_в_сша #фнс #налогообложение #налоговое_законодательство #irs #сравнение #налоговый_контроль #налоговая_нагрузка

  11. Почему применение SaaS/IDaaS для аутентификации и авторизации наиболее эффективно, сравнение

    Мой опыт показал, что этот простой на первый взгляд механизм часто вызывает неожиданные сложности в реализации. Когда в дискуссиях меня начинают спрашивать почему, приходится долго объяснять. Поэтому решил создать эту статью как ликбез, да и чтобы в процессе свои мысли структурировать для будущих аргументов . TLDR; Использование SaaS в авторизации и аутентификации пользователей для решений не ограниченных контуром предприятия имеют самую большую эффективность и удобство. (можно промотать страницу в самый конец - там будет сравнительная таблица)

    habr.com/ru/articles/1013524/

    #авторизация #аутентификация #keycloak #архитектура_приложений #архитектура_по #сравнение #сложность_разработки #idaas

  12. Четыре Kubernetes-платформы в реальных сценариях эксплуатации: за скобками документации

    В больших инфраструктурах Kubernetes не живёт сам по себе: вокруг него выстраивается экосистема со своими дефолтами, ограничениями и точками отказа. В нее входят CNI, ingress-контроллеры, системы мониторинга, бэкапов, политики безопасности, GitOps и десятки других компонентов. Поэтому у вас всегда есть выбор. Взять ванильный Kubernetes и вручную прикрутить к нему нужные инструменты или использовать готовое решение от вендора. Формально и там, и там в основе лежит одно и то же кубовое API, но на практике различия начинаются уже на этапе установки. Инженеры практики контейнеризации , виртуализации и частного облака К2Тех изучили особенности эксплуатации четырех российских платформ: «Штурвал», Nova Container Platform, «Боцман», Deckhouse Kubernetes Platform. Результаты сравнения разложили по полочкам в таблицах – их вы найдете в статье.

    habr.com/ru/companies/k2tech/a

    #контейнеризация #ванильный_kubernetes #kubernetes #nova_container_platform #deckhouse_kubernetes_platform #штурвал #платформа_контейнеризации #сравнение #kubernetes_cluster #cni

  13. Сколько налогов «реально» уходит с зарплаты: Россия vs США на примере 100 000 ₽

    В первой части я разбирал архитектуру ФНС и IRS , кто за что отвечает, где принимаются решения и почему две системы выглядят по-разному уже на уровне устройства. Теперь будет «проверка цифрами»: какие налоги платит наёмный работник в России и США, какие ставки применяются на практике и во что это превращается на одном и том же доходе. Рамку сравнения зафиксируем в размере 100 000 руб. «грязными» (до удержаний), без детей и льгот. Для пересчёта рубля в доллар использую официальный курс ЦБ на 26.02.2026: 1 USD = 76,4 - то есть примерно 1 308 долларов в месяц. Это значит, что годовой доход для россиянина составит 1 200 000 рублей и $15 693 доллара для его американского «товарища».

    habr.com/ru/articles/1003982/

    #фнс_россии #налоги #налоги_сша #налогообложение #налоговое_законодательство #налоговый_контроль #налоговая_нагрузка #irs #сравнение

  14. Лингвистика эмоджи и стикеров: рождение новой языковой системы

    Быстрое развитие пиктографии и идеографии в виде эмоджи и стикеров наглядно показывает одно из самых значительных прорывов лингвистики в 21 веке. И в этой статье хотелось бы подробнее разобраться в этой системе языка, которая постепенно перестает быть посредственными картинками, а превращается в комплексный семиотический код, связанный с расширением языка.

    habr.com/ru/articles/992880/

    #лингвистика #лингвистический_анализ #эмодзи #стикеры #сравнение

  15. От потребностей команд к требованиям: выбор движка бизнес процессов после EOL Camunda 7

    Привет, Хабр! Мы — бизнес-линия разработки кредитных продуктов для физических лиц в Т. Нам крайне важно использовать актуальное, безопасное и предсказуемое решение в проектировании бизнес-процессов. Для автоматизации выдачи кредитных продуктов мы используем движок бизнес-процессов Camunda. В прошлом году компания объявила о завершении бесплатной поддержки Camunda 7. Платформа больше не будет получать обновления, включая критические исправления безопасности и уязвимостей. Для нас, как для финансовой организации, где безопасность, стабильность и соответствие стандартам играют ключевую роль, такой поворот стал серьезным сигналом. Мы решили проанализировать текущее состояние оркестрации бизнес-процессов во всем банке. Хотели собрать потребности команд и найти подходящие решения, которые будут безопасными, масштабируемыми, надежными и готовыми к изменениям. Мы провели многоэтапный анализ существующих решений и сформировали итоговые рекомендации в виде дерева. В статье делимся тем, что получилось.

    habr.com/ru/companies/tbank/ar

    #проектирование_продуктов #сравнение #camunda #camunda_8 #temporal #оркестратор #бизнеспроцесс #автоматизация_процессов #выбор_решения

  16. От потребностей команд к требованиям: выбор движка бизнес процессов после EOL Camunda 7

    Привет, Хабр! Мы — бизнес-линия разработки кредитных продуктов для физических лиц в Т. Нам крайне важно использовать актуальное, безопасное и предсказуемое решение в проектировании бизнес-процессов. Для автоматизации выдачи кредитных продуктов мы используем движок бизнес-процессов Camunda. В прошлом году компания объявила о завершении бесплатной поддержки Camunda 7. Платформа больше не будет получать обновления, включая критические исправления безопасности и уязвимостей. Для нас, как для финансовой организации, где безопасность, стабильность и соответствие стандартам играют ключевую роль, такой поворот стал серьезным сигналом. Мы решили проанализировать текущее состояние оркестрации бизнес-процессов во всем банке. Хотели собрать потребности команд и найти подходящие решения, которые будут безопасными, масштабируемыми, надежными и готовыми к изменениям. Мы провели многоэтапный анализ существующих решений и сформировали итоговые рекомендации в виде дерева. В статье делимся тем, что получилось.

    habr.com/ru/companies/tbank/ar

    #проектирование_продуктов #сравнение #camunda #camunda_8 #temporal #оркестратор #бизнеспроцесс #автоматизация_процессов #выбор_решения

  17. От потребностей команд к требованиям: выбор движка бизнес процессов после EOL Camunda 7

    Привет, Хабр! Мы — бизнес-линия разработки кредитных продуктов для физических лиц в Т. Нам крайне важно использовать актуальное, безопасное и предсказуемое решение в проектировании бизнес-процессов. Для автоматизации выдачи кредитных продуктов мы используем движок бизнес-процессов Camunda. В прошлом году компания объявила о завершении бесплатной поддержки Camunda 7. Платформа больше не будет получать обновления, включая критические исправления безопасности и уязвимостей. Для нас, как для финансовой организации, где безопасность, стабильность и соответствие стандартам играют ключевую роль, такой поворот стал серьезным сигналом. Мы решили проанализировать текущее состояние оркестрации бизнес-процессов во всем банке. Хотели собрать потребности команд и найти подходящие решения, которые будут безопасными, масштабируемыми, надежными и готовыми к изменениям. Мы провели многоэтапный анализ существующих решений и сформировали итоговые рекомендации в виде дерева. В статье делимся тем, что получилось.

    habr.com/ru/companies/tbank/ar

    #проектирование_продуктов #сравнение #camunda #camunda_8 #temporal #оркестратор #бизнеспроцесс #автоматизация_процессов #выбор_решения

  18. От потребностей команд к требованиям: выбор движка бизнес процессов после EOL Camunda 7

    Привет, Хабр! Мы — бизнес-линия разработки кредитных продуктов для физических лиц в Т. Нам крайне важно использовать актуальное, безопасное и предсказуемое решение в проектировании бизнес-процессов. Для автоматизации выдачи кредитных продуктов мы используем движок бизнес-процессов Camunda. В прошлом году компания объявила о завершении бесплатной поддержки Camunda 7. Платформа больше не будет получать обновления, включая критические исправления безопасности и уязвимостей. Для нас, как для финансовой организации, где безопасность, стабильность и соответствие стандартам играют ключевую роль, такой поворот стал серьезным сигналом. Мы решили проанализировать текущее состояние оркестрации бизнес-процессов во всем банке. Хотели собрать потребности команд и найти подходящие решения, которые будут безопасными, масштабируемыми, надежными и готовыми к изменениям. Мы провели многоэтапный анализ существующих решений и сформировали итоговые рекомендации в виде дерева. В статье делимся тем, что получилось.

    habr.com/ru/companies/tbank/ar

    #проектирование_продуктов #сравнение #camunda #camunda_8 #temporal #оркестратор #бизнеспроцесс #автоматизация_процессов #выбор_решения

  19. Битва поколений: Gemini 2.5 Flash vs Gemini 3 Flash

    Я снова возвращаюсь к сравнению моделей. Однако сегодня мы не будем рассматривать нейросети от разных компаний, а сравним Gemini 3 Flash и предыдущее поколение этой серии - Gemini 2.5 Flash. С одной стороны, кто-то уже сейчас скажет, что третья версия будет лучше. Однако я не стану спешить с таким выводом, сравню обе версии и вынесу вердикт, опираясь на свое далеко не авторитетное мнение. Принимайте стратегически удобное положение, делайте ставки, а я приступаю к сравнению.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #Gemini #AI #ИИ #нейросеть #Gemini_25_Flash #gemini_3_flash #сравнение

  20. Nano Banana Pro vs SeeDream 4.5 vs GPT-5: битва моделей для генерации изображений. Кто победит в 2025 году?

    Доброго времени суток, «Хабр»! Не так давно у меня вышла статья о сравнении топовых моделей для генерации текста (к сожалению, на данный момент ее уже нельзя назвать самой актуальной). И вот у меня возникла идея - провести аналогичное сравнение для новых моделей в сфере генерации изображений, ведь и эта ниша развивается бешеными темпами. Сегодня в битве участвуют: Nano Banana Pro, SeeDream 4.5 и GPT-5 Image. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению этих впечатляющих моделей.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #nano_banana_pro #SeeDream45 #GPT5_Image #ИИ #нейросеть #AI #сравнение #генерация_изображений

  21. Nano Banana Pro vs SeeDream 4.5 vs GPT-5: битва моделей для генерации изображений. Кто победит в 2025 году?

    Доброго времени суток, «Хабр»! Не так давно у меня вышла статья о сравнении топовых моделей для генерации текста (к сожалению, на данный момент ее уже нельзя назвать самой актуальной). И вот у меня возникла идея - провести аналогичное сравнение для новых моделей в сфере генерации изображений, ведь и эта ниша развивается бешеными темпами. Сегодня в битве участвуют: Nano Banana Pro, SeeDream 4.5 и GPT-5 Image. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению этих впечатляющих моделей.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #nano_banana_pro #SeeDream45 #GPT5_Image #ИИ #нейросеть #AI #сравнение #генерация_изображений

  22. Nano Banana Pro vs SeeDream 4.5 vs GPT-5: битва моделей для генерации изображений. Кто победит в 2025 году?

    Доброго времени суток, «Хабр»! Не так давно у меня вышла статья о сравнении топовых моделей для генерации текста (к сожалению, на данный момент ее уже нельзя назвать самой актуальной). И вот у меня возникла идея - провести аналогичное сравнение для новых моделей в сфере генерации изображений, ведь и эта ниша развивается бешеными темпами. Сегодня в битве участвуют: Nano Banana Pro, SeeDream 4.5 и GPT-5 Image. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению этих впечатляющих моделей.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #nano_banana_pro #SeeDream45 #GPT5_Image #ИИ #нейросеть #AI #сравнение #генерация_изображений

  23. Nano Banana Pro vs SeeDream 4.5 vs GPT-5: битва моделей для генерации изображений. Кто победит в 2025 году?

    Доброго времени суток, «Хабр»! Не так давно у меня вышла статья о сравнении топовых моделей для генерации текста (к сожалению, на данный момент ее уже нельзя назвать самой актуальной). И вот у меня возникла идея - провести аналогичное сравнение для новых моделей в сфере генерации изображений, ведь и эта ниша развивается бешеными темпами. Сегодня в битве участвуют: Nano Banana Pro, SeeDream 4.5 и GPT-5 Image. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению этих впечатляющих моделей.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #nano_banana_pro #SeeDream45 #GPT5_Image #ИИ #нейросеть #AI #сравнение #генерация_изображений

  24. GPT-5 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro: битва reasoning-моделей. Кто победил в 2025?

    Доброго времени суток, «Хабр»! Год близится к завершению, и за это время мы получили в распоряжение множество вполне достойных моделей. Взять хотя бы тот факт, что в ближайшее время ожидается выход новой версии GPT. К тому же, после моей предыдущей статьи о Claude Opus 4.5 родилась идея: почему бы не устроить состязание среди лидирующих сейчас текстовых моделей? Сегодня в битве участвуют: GPT-5, Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #gpt #claude #gemini #ии #нейросеть #ai #сравнение #2025 #программирование #логика

  25. React vs Vue: Что выбрать в 2026?

    Привет, Хабр! Меня зовут Карлен, я Lead Fullstack разработчик в ITFB Group . В этой статье хочу поделиться своим мнением о том, как выбрать библиотеку или фреймворк для вашего следующего проекта. Этот выбор напоминает мне подбор гардероба для важного мероприятия: ошибешься — и проект ждут дополнительные проблемы, угадаешь — и ты на вершине успеха! Чтобы не попасть в просак с выбором, давайте детально разберем ключевые различия между React и Vue и определим, на что стоит обратить внимание.

    habr.com/ru/companies/itfb/art

    #itfb #vue #react #frontend #javascript #выбор_стека #производительность #сравнение #webразработка

  26. Сравнение графических нейросетей: Nano Banana, Seedream v4 и Reve

    Рынок графических нейросетей расширяется, причём их возможности растут в геометрической прогрессии. Совсем недавно появилась новая версия Nano Banana, чуть раньше - Seedream v4 и Reve. Я подумал: почему бы не сравнить эти три модели? Уровни генерации у них примерно одинаковы, возможно, получится что-нибудь любопытное. Итак, сегодня мы рассмотрим: Nano Banana (берём первую версию, вторая была бы слегка не равноценна по отношению к конкурентам), Seedream v4 и Reve. Постараемся осветить некоторые интересные возможности, если они имеются, а также попробуем определить, какая из моделей справляется лучше с поставленными задачами. Устраивайтесь поудобнее - мой рассказ начинается.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #искусственный_интеллект #nano_banana #seedream4 #reve #gemini #ai #нейросеть #ии #сравнение

  27. Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

    Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

    habr.com/ru/articles/969090/

    #jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

  28. Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

    Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

    habr.com/ru/articles/969090/

    #jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

  29. Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

    Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

    habr.com/ru/articles/969090/

    #jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

  30. Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist

    Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:

    habr.com/ru/articles/969090/

    #jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт

  31. Card DOM на языке Argentum: мы дома

    Пятая статья в серии о DOM-подобных моделях данных в разных языках программирования. В предыдущих частях мы разобрали DOM-подобные структуры данных, оценили их поддержку в ряде языков с помощью бенчмарка CardDOM и сравнили их реализацию в JavaScript . и С++ , Rust и D-lang (а также упомянули Zig, Odin, Jai, Python, V, Cone и Pony). Эта растянутая на несколько публикаций серия показала, что современные языки удивительно плохо приспособлены для работы с документной объектной моделью — фундаментальной структурой данных современных высокоуровневых приложений. Посмотрим, как с этой задачей справляется Argentum — язык, для которого такие структуры данных являются нативными.

    habr.com/ru/articles/967770/

    #programming_languages #data_structures #структуры_данных #язык_программирования #сравнение

  32. Архитектура слежки: Сравнительный анализ приватности веб-браузеров

    Ваш браузер — это окно в интернет или двустороннее зеркало? По умолчанию многие из них спроектированы как настоящие терминалы для сбора данных. Внутри статьи — детальный разбор телеметрии, оценка уровня шпионажа и, самое главное, исчерпывающее практическое руководство. Вы узнаете, как превратить Firefox в крепость с помощью about:config и настроить AdNauseam для тотальной блокировки слежки. Пора вернуть контроль над своей приватностью. Читать анализ и руководство

    habr.com/ru/articles/967382/

    #браузеры #приватность #информационная_безопасность #телеметрия #firefox #google_chrome #adnauseam #конфиденциальность #сравнение #анализ_данных

  33. Реализация DOM-подобных структур данных на C++

    Это третья статья в серии про DOM-подобные модели данных в различных языках программирования. Ранее мы рассмотрели что такое DOM-подобные структуры данных и как оценить их поддержку языках программирования и препарировали JavaScript . Сегодня мы проверим как с Card DOM справится С++.

    habr.com/ru/articles/957906/

    #programming_languages #benchmark #c++ #data_structures #языки_программирования #сравнение #структуры_данных

  34. Как бесплатно использовать и сравнивать топовые платные ИИ-модели (на примере Seedream v4)

    Перед тем, как платить за доступ к моделям (особенно дорогим), полезно «пощупать» их на своих задачах. В этой статье я продемонстрировала рабочий способ бесплатно сравнить топовые модели ИИ на примере платной Seedream v4 ( ByteDance ) и Nano Banana ( Google ) через сайт Yupp.ai . Эта платформа показывает два ответа разных моделей, вы выбираете лучший, оставляете короткий фидбек и зарабатываете кредиты, которыми «оплачиваете» последующие прогоны. Затем вы уже сами выбираете, какие именно модели (даже платные) хотите тестировать

    habr.com/ru/articles/954678/

    #нейросети #сравнение #сравнение_моделей #как_бесплатно_протестировать_модель #обзор_сервисов #практика #гайд #nano_banana #seedream4 #бесплатно

  35. Битва сильнейших: ChatGPT o1 pro / DeepSeek r1 / Claude 3.7 Sonnet / Gemini 2.5 Pro

    На дворе 2025-й — год, когда нейросети уже давно превратились из «чего-то неизведанного, но интересного и манящего» в незримых союзников огромного количества людей, которые с радостью поручают им различные задачи в течение дня. И сегодня мы с вами посмотрим на битву ИИ-титанов: ChatGPT o1 Pro, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. Ну, может, конечно, будет и не столь зрелищно, как в каких-нибудь боевиках, однако, какая из этих моделей справляется с общими задачами лучше всего, мы с вами постараемся выяснить. Что действительно волнует пользователей — как выбрать идеального ИИ-помощника под свою конкретную задачу? Все чаще они ищут не просто умную нейросеть, а специализированные решения для маркетинга, копирайтинга слоганов, сценариев и других видов контента. В этом обзоре мы с вами не только сравним общие способности лидеров рынка, но и присмотримся к тому, какая модель станет вашим лучшим оружием в конкретных областях.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #нейросети #промты #deepseekr1 #gemini_25_pro #claude_37_sonnet #chatgpt_o1_pro #сравнение

  36. Почём ИИ для народа: протестировали платформу YADRO G4208P с восемью H100 NVL и RTX 4090 на десятке ИИ-моделей

    Привет, Хабр! Меня зовут Артём Маклаев, вместе с командой я занимаюсь оценкой производительности серверных платформ для задач искусственного интеллекта в YADRO. Сегодня поговорим о готовящемся к выпуску сервере

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #gpu #сервер #производительность #бенчмарки #сравнение #mlcommons

  37. Кто сильнее в синтезе тестов? Сравниваем GPT-4.1, DeepSeek, Qwen на своем бенчмарке

    Выбор LLM для синтеза тестов В этом обзоре мы обсудим сравнение различных современных языковых моделей (LLM) на задаче синтеза тестов. Все измерения проводились на внутреннем бенчмарке компании Explyt, который включает в себя как закрытые, так и open source проекты на языках Java и Kotlin, с использованием Spring и без. В качестве метрик используются формальные метрики, например, покрытие строк тестируемого класса/метода, число запускаемых тестов, число компиляционных ошибок, мутационное покрытие, так и LLM-as-judge метрики такие, как сложность/полезность/детальность тестовых сценариев, соответствие тестового метода сценарию на естественном языке и много других. Эксперименты проводились поверх Explyt Test плагина для IntelliJ Idea, к которому подключались разные модели и измерялось качество синтеза тестов на бенчмарке. Для более точной градации мы используем попарное сравнение разных моделей друг с другом. GPT-4o vs. GPT-4.1 Начнем с хорошего базового варианта gpt-4o и сравним ее с новой моделью gpt-4.1 от OpenAI. На нашем внутреннем бенчмарке gpt-4.1 генерирует более сложные, детальные и полезные сценарии (согласно LLM-as-judge метрикам) в отличие от ее предшественницы gpt-4o, которая в основном тестирует happy-path сценарии. Также gpt-4.1 лучше имплементирует запрошенное в сценариях поведение, метрика показывает: 0.86 vs 0.66 (c p-value = 0.0006). По формальным метрикам таким, как среднее покрытие кода (coverage) и число запускаемых тестовых классов, модели примерно похожи, без статистически значимого отличия. По цене gpt-4.1 дешевле, но так как она больше тратит токенов, то цена на нашем бенчмарке примерно совпадает с gpt-4o.

    habr.com/ru/companies/explyt/a

    #explyt #языковые_модели #llm #llmмодели #ai_for_programmers #ml #ai #сравнение #генерация_тестов #автоматизация_тестирования

  38. DATAREON VS Apache NiFi

    Всем привет! На связи Никита Скирдин, программист 1С ИТ-интегратора «Белый код». Статья появилась как результат небольшого исследования для одного из наших клиентов. Заказчик обратился с вопросом выбора интеграционного решения. Здесь оставляю результаты.

    habr.com/ru/companies/w_code/a

    #сравнение #шины_данных #esb #datareon #apache_nifi #интеграция #интеграция_сервисов

  39. Интеграция с ClickHouse: NiFi vs Airflow

    На связи Никита Скирдин, программист 1С компании «Белый код». В прошлой статье мы уже говорили о загрузке данных для системы BI-аналитики. В этой же статье разберем решение задачи с использованием Apache NiFi — системы для автоматизации потоков данных. Хотя NiFi позиционируется как ETL-инструмент (extract transform load), позволяющий внутри себя осуществить необходимые преобразования над поступающими данными, ничто не мешает нам использовать его также для ELT-процесса (extract load transform).

    habr.com/ru/companies/w_code/a

    #интеграция #сравнение #clickhouse #apache_airflow #nifi

  40. Разбираемся с coroutine в Kotlin — 3

    Прошлая статья была про реализацию функции на языке Си, которая может быть приостановлена и возобновлена. В этой статье придумаем задачу, набросаем примерные решения и в конце сравним корутины с другими способами. Примеры и код будут условными и нужны для понимания идеи и различий. Код будет на языке, похожим на Kotlin...

    habr.com/ru/articles/818847/

    #kotlin #coroutines #coroutine #корутины #сравнение

  41. GPT, Gemini, Qwen и Шедеврум переделывает мужского ГГ в женского. Часть 1

    Я решил проверить, как популярные генераторы изображений справляются с одной и той же задачей: сделать фотореалистичный женский вариант известного персонажа игры . Участники: GPT (DALL·E), Gemini, Qwen и «Шедеврум» (Яндекс).

    habr.com/ru/articles/938686/

    #ai #gpt #шедеврум #qwen #gemini #генерация #генерация_изображений #гг #сравнение #сравнение_изображений

  42. Containerlab, как альтернатива Cisco Packet Tracer / PNETLab

    Всем привет! В этой статье, я вам расскажу про свой личный опыт работы с виртуальными сетевыми лабораториями. Хочу начать своё повествование с небольшой предыстории — как я пришёл к теме.

    habr.com/ru/articles/916662/

    #pnetlab #containerlab #cisco #packet_tracer #альтернатива #docker #linux #yml #сравнение #yaml

  43. Виртуальные ассистенты: обзор самых «умных» нейросетей для ответов на вопросы

    Ни для кого не секрет, что спрос на AI-ассистентов только растёт с каждым днём, причём растёт он практически во всех сферах жизни человека. Нейросети используют в копирайтинге, в бизнесе, ими пользуются программисты, у них ищут спасения студенты и школьники, когда материал непонятен или когда огромный текст нужен срочно, — словом, эти виртуальные помощники плотно вошли в нашу повседневную жизнь. Ну а в современной повседневной жизни новые вопросы возникают порой быстрее, чем мы успеваем найти верный и полный ответ на предыдущие, и было бы прекрасно знать, какие же нейросети наиболее умные, чтобы использовать их для ответов на вопросы, согласитесь. И сегодня мы с вами сравним 7 нейросетей и выделим из них топ-3.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #нейросети #промты #deepseek_r1 #сравнение #gpt_o1 #grok_3 #llama_4 #claude_opus_4 #perplexity_ai #gigachat_20

  44. RoadRunner vs OpenSwoole vs FrankenPHP с Laravel Octane

    На эту тему было опубликовано множество статей из различного рода источников и у многих заметил тенденцию когда каждый из трёх упомянутых технологий значительно лидирует по сравнению с остальными. Тем более что у многих показаны какие-то дикие результаты в виде 1к запросов в секунду... И мне захотелось всё проверить своими руками...

    habr.com/ru/articles/885266/

    #laravel #roadrunner #swoole #openswoole #frankenphp #сравнение #сравнение_производительности