Из "вероятной" утечки опенсорса от опен эй эген вырисовается пока следующее:

1️⃣ Одна модель - 120B MoE, другая - 20B dense.
2️⃣ Веса в FP4 с нативной поддержкой в Blackwell (MXFP4 или NVFP4).
3️⃣ SwiGLU clip (-7,7) - т.е активации режутся по абсолютной величине. Полагаю, было важно для 4-х битного обучения.
4️⃣ 4K нативного контекста с YaRN экстраполяцией до 128к (не жирно).
5️⃣ Скользящее окно аттеншена размера 128 + attention sinks (тоже для квантизации, наверное).
6️⃣ Llama/Mixtral архитектура.

Источник

Команда Cloudflare изобличает не самую белую тактику Perplexity по скрапингу веб-сайтов. Там юзерагент не пишет что он бот, игнорируется robots.txt, IP адреса совсем не из сети Perplexity и тп.

Вообще это очень сложный вопрос, что они делают не правильно. Вот например есть ли разница между "я попросил свой браузер загрузить страницу" и "я попросил чат-бота загрузить страницу"? По сути разница только в отображении - браузер показывает страницу в том виде, как ее задумал разработчик, а чат-бот показывает с этой страницы только то, что хочет пользователь. И судя по всему именно против этого и борется клаудфлер

QVikhr-3-8B-Instruction

Пополнение еще одной моделью на базе Qwen 3. В DOoM, QVikhr-3-8B-Instruction получила оценку 0.445, что существенно превосходит результат базовой модели Qwen3-8B. Модель подходит для решения задач по математике и физике на русском языке.

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction
🔗 GGUF (скоро): https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0

Сайт: https://vikhr.org
Донаты: Здесь

👥 Авторы: @LakoMoorDev @nlpwanderer