параметр

Согласно новостям Beating AI, в распространенном в инвестиционном сообществе протоколе экспертного интервью говорится, что следующая базовая модель компании Zhipu не имеет 16 триллионов параметров, как сообщалось ранее, а составляет от 25 триллионов до 35 триллионов параметров. GLM-5.3, выпущенная Zhipu в августе этого года, по-прежнему использует предыдущую базу, общая сумма параметров составляет около 744 миллиардов; если информация верна, новая база будет примерно в 3,4–4,7 раза больше текущей.В протоколе также говорится, что обучение прошло не так гладко, Zhipu использовала более агрессивную архитектуру модели, и во время предварительного обучения наблюдалось, что Loss не снижается, то есть продолжали вкладывать вычислительные ресурсы, но показатели обучения не могли улучшиться. Интервьюируемые считают, что проблема, вероятно, была решена недавно, и ожидается, что обучение будет завершено в ближайшее время, а новый модель сможет достичь уровня флагмана Claude Fable.В протоколе также упоминается, что новая модель с этапа проектирования архитектуры учитывает скорость вывода и стоимость как жесткие ограничения, цель состоит в том, чтобы в день выпуска обеспечить массовое предоставление услуг. В то же время несколько облачных провайдеров ведут переговоры о разделе доходов, чтобы справиться с проблемой, когда большие модели создаются, но не могут быть предоставлены.

Официальный ответ Papertrade на обвинения в манипуляциях с ценами и наличии явных уязвимостей в протоколе гласит: никогда не возможно, чтобы мелкие заказы имели такой же приоритет, как крупные. Если бы это было сделано, фронтэнд столкнулся бы с заторами от мусорных сделок, и последствия были бы гораздо хуже существующей системы очередей.При этих ограничениях было сделано всё возможное, чтобы сделать справедливый запуск более инклюзивным.Попытка манипуляции BTC/ETH на Hyperliquid BBO прошлой ночью не была вызвана недостатками механизма, разработанного за шесть месяцев. Эти ситуации были учтены заранее, просто в начале запуска, чтобы справиться с заторами, лимиты по позициям были установлены очень свободно, что и могло привести к этому. Если бы лимиты по позициям были установлены в пиковые моменты спроса на запуск, это только усугубило бы проблему медленного опыта, а сама система очередей из-за неопределенности времени подтверждения открытия/закрытия позиций, наоборот, предоставила бы естественную защиту от манипуляций.С уменьшением заторов уже началось ужесточение лимитов по позициям на уровне цепочки и реле. В такой системе манипулятивные атаки всегда возможны — ключевым моментом является экономическая целесообразность попытки. Официальная цель состоит в том, чтобы установить параметры так, чтобы они почти никогда не приносили прибыль, даже если попытка успешна, риск на хвосте также очень высок, а ожидаемая ценность отрицательна.

Согласно отчету Nomura Securities, компания AI Yue Zhi An Mian разрабатывает крупную модель с 50 триллионами до 60 триллионов параметров. По сравнению с Kimi K3, выпущенной в июле этого года, новая модель почти удваивает количество параметров. В отчете говорится, что в настоящее время главной проблемой является недостаточная вычислительная мощность для высококачественного обучения, конкретный прогресс в обучении пока неясен.Кроме того, согласно вышеупомянутым новостям, Kimi K3.1 будет выпущена до середины октября, с акцентом на улучшение способности Agent выполнять длительные задачи. Команда планирует дополнительно оптимизировать модель с помощью последующего обучения, записи операций на компьютере и данных реальных задач. Соответствующий контент является пересказом и не является официальным объявлением Yue Zhi An Mian.

Сообщения с рынка утверждают, что Alibaba планирует обучить модель искусственного интеллекта с количеством параметров от 50 триллионов до 100 триллионов.

Генеральный директор DeepSeek Лянь Вэньфэн сообщил инвесторам, что компания обучает модель с 20 триллионами параметров, а затем планирует разработать модель с 80 триллионами параметров. Текущая флагманская модель V4-Pro имеет общий объем параметров 1,6 триллиона.Среди уже опубликованных весов сверхбольших моделей, Kimi K3 от Moonshot AI достигает 2,8 триллиона параметров. Kimi K3 использует архитектуру MoE, при этом из 2,8 триллиона общих параметров каждый токен активирует 104 миллиарда параметров. Запланированная модель DeepSeek с 80 триллионами параметров близка к почти 3-кратному увеличению.DeepSeek завершила финансирование на сумму более 50 миллиардов юаней в июле, оценка компании превышает 50 миллиардов долларов. V4-Pro с общим объемом параметров 1,6 триллиона и 49 миллиардов активированных параметров является открытым исходным кодом.

Сообщение ChainCatcher, Tencent Mixyuan выпустила и открыла новый поколение большого языкового модели Hy4 preview. Эта модель имеет общее количество параметров 770B, активных параметров 49B, длина контекста превышает 1M, демонстрируя сильные способности в реальных производственных задачах, таких как кодирование, офисная работа, наука и пр., уверенно занимая первое место среди открытых моделей. Hy4 preview значительно расширяет размеры модели, длину контекста и объем данных, а также улучшает производительность в реальных сценариях благодаря высококачественным данным, собранным совместно с экспертами Tencent в области программной инженерии, игр, финансов, безопасности и глубокой интеграции с продуктами, такими как WorkBuddy.В области программной инженерии модель усиливает понимание, планирование, отладку и верификацию долгосрочных задач разработки, может создавать сложные фронтенд проекты, такие как Three.js мини-город, с нуля; в разработке игр поддерживает генерацию играбельных прототипов за одно предложение и может завершить полный демо в Unity; в интеллектуальном офисе может обрабатывать сложные финансовые проверки, выполняя отбор, анализ и доставку из нескольких документов; научные исследования достигли ускорения в задачах молекулярной динамики и начали формировать замкнутый цикл рекурсивного самоулучшения.Hy4 preview можно попробовать в продуктах Tencent, таких как WorkBuddy/CodeBuddy в национальной и международной версиях, Yuanbao, ima, а также через Tencent Cloud Tokenhub и OpenRouter с помощью API вызовов. WorkBuddy/CodeBuddy проведет двухнедельную бесплатную акцию. С момента реконструкции инфраструктуры большой модели Mixyuan обновляется каждые два месяца, продолжая оптимизацию с использованием предварительных версий и последующих официальных версий.

Сообщение ChainCatcher, Ledger вчера на своем официальном сайте раскрыла детали уязвимости LSB 023. Некоторые приложения, построенные на основе Ledger Secure SDK, могут продолжать получать новые APDU команды во время подтверждения на экране пользователем, что приводит к несоответствию параметров, отображаемых на экране, и окончательных параметров подписи.В случае, если злоумышленник контролирует APDU связь между устройством и хостом, после подтверждения пользователем операции, отображаемой на экране, устройство может сгенерировать подпись с различными параметрами. Ledger заявила, что проблема была исправлена на уровне приложений и SDK, и 21 августа была выпущена Ledger Secure SDK v26.6.1, соответствующие приложения были заново собраны и выпущены. Пользователям необходимо обновить приложения через Ledger Live, простое обновление прошивки устройства недостаточно для завершения исправления. Тем не менее, Ledger утверждает, что в настоящее время нет доказательств того, что уязвимость была фактически использована.

Сообщение ChainCatcher, Google подтвердил, что постепенно внедряет параметр «goto» в ссылках результатов поиска. При нажатии на ссылку пользователи сначала проходят через промежуточный адрес с параметром google.com/goto, а не напрямую переходят на целевую веб-страницу. Этот механизм повышает сложность массового анализа и захвата результатов поиска для автоматизированных инструментов за счет серверной переадресации, чтобы противостоять действиям сторонних инструментов и AI-компаний.Данные платформы мониторинга SEO Nozzle показывают, что это изменение охватывает почти 100% в среде нескольких провайдеров жилых IP.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Jinshi, Kimi на темной стороне Луны опубликовал динамику, сообщая, что первый поколение многопараметрической многомодальной модели Kimi K2.5 завершит свою службу в конце этого месяца.

Сообщение ChainCatcher, по данным LatePost, ByteDance обсуждает обучение модели с параметрами более 50 триллионов, что превышает Alibaba Qwen 3.8-Max (24 триллиона) и Лунная тень K3 (28 триллионов), что является наибольшим известным масштабом в стране на данный момент. Этот план все еще на ранней стадии и не гарантирует окончательный выпуск. Новая модель будет возглавлена Си Фаундейшн под руководством Сян Ляна и в сотрудничестве с Шэнь Кэ, ответственным за предобученные данные больших языковых моделей. Seed в связи с этим пересматривает организацию, распределяет обязанности и выделяет ресурсы.Две недели назад основатель ByteDance Чжан Иминь провел собрание с сотрудниками Seed под руководством У Юнхуя. Чжан Иминь успокоил команду, сказав, что обучение больших моделей действительно сложно, и в течение некоторого времени можно принять отставание, надеясь достичь предела интеллекта и войти в первую мировую лигу; он признал, что программирование является ключевым направлением в настоящее время, и предложил интегрировать ресурсы Volcano Engine, Feishu и Doubao для создания преимуществ в вычислительной мощности и данных, одновременно напомнив, чтобы не следовать за единственной горячей темой. Он похвалил Seedance за его дифференцированное лидерство и четко высказался против дистилляции, считая, что это трудно действительно превзойти, и что необходимо строить барьеры AGI на более глубоком уровне, также отметив, что компания продолжит увеличивать инвестиции в ИИ.За последние полгода Seed продемонстрировала выдающиеся результаты в многомодальных задачах, Seedance 2.0, Seedream и другие способствовали развитию Volcano Engine MaaS, но реакция рынка на языковую модель Seed 2.0 была ограниченной, а отставание в кодировании повлияло на структуру доходов. ByteDance уже высоко оценила Го Дая и привлекла его для работы в области кодирования, а также собрала соответствующие ресурсы. В условиях общего тренда в отрасли на увеличение размеров моделей, ByteDance надеется добиться опережающего роста с помощью более крупного масштаба, одновременно продвигая отмену гонок и разрушение departmental walls, сосредоточив усилия на решении задач.

Сообщение ChainCatcher, по данным Financial Times, с учетом того, что китайские компании продолжают сокращать разрыв с ведущими лабораториями искусственного интеллекта в США, ByteDance тренирует модель ИИ, масштаб которой может приблизиться к самой продвинутой системе Mythos компании Anthropic. По словам трех осведомленных источников, этот китайский технологический гигант в настоящее время находится на ранней стадии тренировки модели огромного масштаба, количество параметров которой может достигать уровня в 10 триллионов, что примерно в три раза больше, чем у самой большой модели, выпущенной в Китае, Kimi K3 от компании Темная сторона Луны.Один из источников сообщил, что модель ByteDance в настоящее время проходит предварительное обучение, этот этап обычно занимает от трех до шести месяцев, и если все пройдет успешно, затем будет проведена доработка и выпущена. Конкретный масштаб модели будет определен позже. Anthropic не раскрывает количество параметров своей модели, но оценки в отрасли показывают, что количество параметров их самой продвинутой модели Mythos 5 составляет около 8 триллионов, а Fable 5 — около 5 триллионов.Важно отметить, что количество параметров определяет базовую емкость хранения информации модели или предел памяти, но фактические возможности модели также зависят от других факторов, включая качество данных, методы обучения и т. д.

Сообщение от ChainCatcher, согласно отчету Позже, ByteDance обсуждает обучение модели с параметрами более 50 триллионов, что превышает Qwen3.8-Max от Alibaba (2.4 триллиона параметров) и K3 от Темная сторона Луны (2.8 триллиона параметров), и является в настоящее время самой крупной моделью по известному количеству параметров в стране. Обычно, чем больше размер модели, тем выше уровень интеллекта.Тем не менее, этот план все еще находится на ранней стадии и не означает, что модель обязательно будет выпущена. Новая модель будет возглавлена Си Лянем, руководителем SeedFoundation, в сотрудничестве с Шэнь Кэ, ответственным за предобученные данные больших языковых моделей. Для этого Seed проводит реорганизацию, распределяет обязанности и выделяет ресурсы.

Сообщение ChainCatcher, протокол Web3 фитнеса BRT.Fit опубликовал заявление о прозрачности, в настоящее время находясь на этапе тестирования продукта и верификации экосистемы, функционал приложения и методы верификации могут быть изменены в зависимости от результатов тестирования. Тестовые токены tBRT используются только для проверки экономической модели и не представляют собой ценность официального токена, а также не являются инвестиционным продуктом или гарантией будущей прибыли. Его "принудительный спортивный протокол" является механизмом стимулов и обязательств, в который пользователи вступают добровольно, помогая формировать привычку заниматься спортом с помощью проверяемых данных, не предполагая физического принуждения.После запуска официальной основной сети, такие ключевые функции, как стейкинг токенов, вознаграждения и сжигание, будут выполняться через умные контракты на блокчейне, адрес контракта и отчет об аудите будут постепенно раскрыты. Проект планирует поддерживать Apple Watch, WHOOP и такие основные носимые устройства, как Xiaomi и Huawei, и продолжать оптимизировать систему защиты от мошенничества. Организаторы проекта напоминают, что цифровые активы подвержены значительным колебаниям, участие не гарантирует доход, пользователи должны полагаться на официальные объявления и быть осторожными с подделками и фишингом.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Синьхуа, в преддверии проведения Всемирного конгресса по искусственному интеллекту 2026 года и Высокого уровня глобального управления искусственным интеллектом, 16 числа был представлен новый поколение модели Kimi K3 с параметрами, достигающими 28 триллионов. Это самая большая по параметрам открытая модель в мире на данный момент, что знаменует собой новый шаг в развитии моделей искусственного интеллекта в нашей стране.Компания Beijing Moon's Dark Side Technology, выпустившая модель, сообщает, что Kimi K3 изначально поддерживает визуальное понимание, обладает контекстным окном в 1 миллион токенов и оптимизирована для сложных задач в области программной инженерии, интеллектуальной работы, глубоких исследований и многомодального понимания, что дополнительно повышает способность больших моделей обрабатывать сложные задачи. По имеющимся данным, в тестировании Kimi K3 по уровню общей интеллекта близка к передовым закрытым моделям в мире. Представитель Moon's Dark Side сообщил, что в процессе обучения новой базовой модели Kimi K3 использовалась самостоятельно разработанная архитектура базовой модели, и была накоплена целая система научных методов обучения модели.

ChainCatcher сообщает, что, согласно данным Financial Times, осведомленные источники раскрыли, что китайская AI единорог-компания Moonshot AI планирует в ближайшее время выпустить новую крупную языковую модель Kimi K3. Эта модель имеет от 20 до 30 триллионов параметров, что делает её самой крупной по количеству параметров AI моделью в Китае, и ожидается, что её производительность превзойдет основную модель Claude Opus 4.8 компании Anthropic в основных бенчмарках (в отрасли предполагается, что количество её параметров составляет около 1.5 триллиона до 2 триллионов).В отличие от текущих американских закрытых и дорогостоящих передовых больших моделей, Kimi K3 будет доступна для бесплатной загрузки и модификации в качестве модели с открытыми весами, что может создать конкурентное давление на такие американские лаборатории, как OpenAI и Anthropic. В настоящее время из-за постоянного роста цен на услуги больших моделей в США (например, Anthropic уже объявила о повышении цен на Opus 4.8 на 50% в сентябре) некоторые зарубежные компании начали переходить на более экономичные китайские открытые модели.Что касается капитального рынка, осведомленные источники сообщили, что Moonshot AI готовит новый раунд финансирования, и последняя оценка компании ожидается на уровне около 31.5 миллиарда долларов. В то же время, оценки других китайских и американских AI гигантов также растут, DeepSeek начинает новый раунд финансирования с оценкой около 71 миллиарда долларов, в то время как оценки Anthropic и OpenAI в последнем раунде финансирования достигли 965 миллиардов долларов и 852 миллиарда долларов соответственно. В ответ на вышеупомянутые слухи о выпуске и финансировании, Moonshot AI в настоящее время отказалась от комментариев.

Сообщение ChainCatcher, по данным ZeroHedge, Morgan Stanley прогнозирует, что Zhizhu выпустит следующее поколение флагманской модели GLM-5.5 в августе, и количество параметров может превысить триллион (>1T).Zhizhu только что открыла исходный код модели GLM-5.2 с общим количеством параметров 744B в середине июня, которая сейчас показывает отличные результаты в нескольких бенчмарках по долгосрочному программированию. Ожидаемый выпуск модели с триллионом параметров станет следующим ключевым показателем для оценки того, сможет ли Zhizhu продолжать поддерживать восходящую траекторию технологической кривой.

Сообщение ChainCatcher, согласно официальному объявлению, Bitget изменил кредитное плечо, уровни позиций и поддерживающую маржу для торговой пары SPCXUSDT U в бессрочных контрактах. В зависимости от размера позиции, кредитное плечо может быть увеличено до 100 раз.Существующие позиции пользователей до обновления будут затронуты, и они могут настроить соответствующие параметры в зависимости от своих потребностей в распределении активов.