Qwen-3-Coder-Next — модель с 80 миллиардами параметров и весом 159,4 ГБ. Примерно столько RAM потребовалось бы для её запуска, и это ещё без учёта длинного контекстного окна. И эта модель не считается большой моделью! По слухам, у frontier-моделей более триллиона параметров, для которых понадобилось бы минимум 2 ТБ оперативной памяти. Последний раз я видел столько RAM в одной машине — никогда.

Но что если я скажу, что можно сделать LLM в 4 раза меньше и в 2 раза быстрее — достаточно, чтобы запускать весьма мощные модели на ноутбуке, — при потере точности всего 5–10%?

В этом и заключается магия квантизации.

В этой статье вы узнаете:
– Почему параметры модели делают её такой большой
– Как работает точность чисел с плавающей точкой и чем жертвуют модели
– Как сжимать числа с плавающей точкой с помощью квантизации
– Как измерить потерю качества модели после квантизации

Поклонники вайбкодинга и агентных инструментов говорят, что стали продуктивнее в 2, в 10, а то и в 100 раз. Кто-то собрал целый браузер с нуля. Впечатляет!

Тогда скептики резонно спрашивают: где все приложения? Если разработчики стали (возьмём консервативную оценку) хотя бы вдвое продуктивнее, где искать вдвое больше произведённого ПО? Такие вопросы исходят из допущения, что мир хочет больше программ, а значит, если их дешевле делать, их будут делать больше. Если вы с этим согласны — где тогда этот избыток, который можно назвать «AI-эффектом»?

Посмотрим на PyPI — центральный репозиторий Python-пакетов. Он большой, публичный и стабильно измеримый, так что AI-эффект должен быть хорошо заметен.

Skills стали одной из самых популярных точек расширения в Claude Code. Они гибкие, их легко создавать и распространять.

Но эта гибкость усложняет понимание. Что работает лучше всего? Какие skills стоит делать? Как написать хороший skill? Когда имеет смысл делиться ими с другими?

Мы в Anthropic активно используем skills в Claude Code — сейчас у нас их сотни в работе. Ниже — уроки, которые мы извлекли из этого опыта.

Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.

Этот разрыв не закрывается за одну ночь. Он закрывается по уровням. Их 8. Большинство читающих эту статью, скорее всего, уже прошли первые несколько, и стоит стремиться к следующему, потому что каждый новый уровень — это резкий скачок производительности, а каждое улучшение моделей усиливает этот эффект ещё больше.

Я использовал Claude Code несколько месяцев, потом перешёл на Codex. Недавно вернулся обратно — и причина не в бенчмарках. Также протестировал оба инструмента на одной и той же задаче.

В этой статье я разберу разные аспекты Claude Code и Codex, сравню флагманские модели Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex, расскажу, что реально влияет на опыт AI-разработки, и покажу кейс-стади: построение RAG-пайплайна в обоих агентах.

Сразу предупрежу: читать ~12 минут. По-моему, это оправдано, если вы собираетесь платить $200/месяц за любой из них.

Anthropic и OpenAI почти одновременно запустили «быстрый режим» для своих моделей — и за одинаковым названием скрываются принципиально разные подходы к ускорению инференса.

В одном случае это реальная модель с уменьшенным батчингом, в другом — отдельная, более компактная версия на специализированных чипах Cerebras.

Разбираемся, что именно стоит за цифрами «2.5×» и «1000 токенов в секунду», где компромисс по качеству и что это значит для разработчиков на практике.

Разбираемся с Agent Skills — подходом, который решает проблему разрастания контекста в агентных IDE. Речь пойдёт о том, почему загрузка всех инструментов сразу вредит качеству рассуждений, как Skills отличаются от MCP, Rules и Workflows, и как использовать их на практике в Google Antigravity, чтобы агент делал ровно то, что нужно, и ничего лишнего.

Если бы я хотел хайпануть, то сказал бы, что моушен-графика больше не требует отдельной профессии, лицензии на Adobe и многих лет обучения. Но я так говорить не буду. Скажу лишь, что если вы разработчик и умеете формулировать задачу, то сегодня вы можете собирать анимированные промо-ролики, описывая их кодом в вашей любимой IDE.

В этой статье я покажу:
– Зачем вообще разработчику лезть в моушен,
– Что такое Remotion и почему он «выстрелил» именно сейчас,
– Причём тут Skills,
– И какой результат реально можно получить за 30 минут времени и несколько тысяч токенов.

Команда AI for Devs подготовила перевод подробного гайда по Claude Code — от skills и хуков до MCP, субагентов и плагинов. Автор делится реальным сетапом после месяцев ежедневной работы и показывает, как выжать максимум из Claude Code, не убив контекст и производительность.

Команда AI for Devs подготовила перевод подробного практического гайда по Claude Agent SDK. В статье разбирается, как устроены современные AI-агенты на практике: управление контекстом, инструменты, сабагенты, разрешения, структурированный вывод и продакшен-паттерны.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как поисковые системы превращают обычный текст в токены и почему этот процесс важнее, чем кажется. Разбираем каждый этап: нормализацию, токенизацию, стоп-слова, стемминг и то, как всё это влияет на качество поиска.

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансной статьи о том, почему использование кода, сгенерированного ИИ, может сделать разработчика слабее, а не продуктивнее. Автор жёстко критикует AI-ассистентов, рассуждает о деградации навыков, зависимости от инструментов и будущем профессии.

Команда AI for Devs подготовила перевод и разбор статьи о Prompt Caching — технологии, которая делает входные токены LLM в разы дешевле и заметно снижает задержки. Внутри — подробное объяснение, что именно кэшируют OpenAI и Anthropic, как KV-кэш связан с attention в трансформерах и почему это не имеет ничего общего с повторным использованием ответов.

В новой статье от команды AI for Devs разбираемся, как организовать вайб-кодинг с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России. Пошагово настраиваем Kilo Code через RouterAI, подключаем Claude, GPT, DeepSeek и другие модели, разбираем роли агента, diff-патчи, правила проекта и нюансы работы с контекстом.

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансного расследования о том, как "приватные" VPN-расширения на самом деле зарабатывают на ваших ИИ-переписках. 8 миллионов пользователей, Featured-бейджи от Google и Microsoft, полный доступ к ChatGPT, Claude и Gemini — и всё это утекает дата-брокерам. История о том, почему обещания безопасности в браузере стоит читать особенно внимательно.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого гайда о скрытых возможностях и продвинутых техниках работы с Gemini CLI. Если для вас терминал — рабочий дом, то этот материал покажет, как превратить Gemini CLI в полноценного ИИ-агента, который автоматизирует рутину, подключается к внешним сервисам и расширяется под любые задачи.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как меняется программирование с приходом ИИ. Автор делится опытом: в его проекте уже 90% кода пишется агентами, но вся ответственность за архитектуру и продакшен остаётся на нём. Это не далёкий прогноз — это уже реальность, просто распределённая неравномерно.

Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.

Команда AI for Devs решила написать эту статью после выхода очередного продукта от Stack Overflow, в чьём имени красуется «AI». Когда-то платформа запрещала любой ИИ-контент, потом осторожно тестировала инструменты вроде OverflowAI и Question Assistant, а теперь явно строит стратегию вокруг искусственного интеллекта. Насколько это здорово для сообщества?