Новости про Alibaba
264 материалов с упоминанием Alibaba: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Alibaba.
-
Apple Mac Studio M5 Ultra: AI-монстр за $12,299 против DGX Spark
Apple представила Mac Studio на чипе M5 Ultra с 256 ГБ памяти. Устройство обходит Nvidia DGX Spark в локальных AI-задачах благодаря пропускной способности памяти 1.2 ТБ/с.
-
Qwen-Image 2.1: Новый лидер в генерации изображений для ComfyUI
Команда Comfy-Org представила оптимизированную версию модели Qwen-Image 2.1, доступную для локального запуска. За месяц скачано более 535 тысяч раз.
-
Z.AI украл 313 МБ кода: скандал с GLM-разработчиком ZCode
Китайский ИИ-гигант Z.AI (Zhipu AI) извинился за скрытую выгрузку локальных файлов разработчиков через инструмент ZCode. Зафиксировано 564 попытки передачи архива объемом 313 МБ без согласия пользователей.
-
Pirate Face: Децентрализованный торрент-слой для вечного хранения AI-моделей
Запущен Pirate Face — инфраструктура, превращающая модели Hugging Face в устойчивые к цензуре торренты с верификацией хэшей, гарантирующая доступность весов даже после удаления с центральных серверов.
-
TinyCeNN-LM: Как заменить Attention без потери качества
Исследователи представили TinyCeNN-LM — метод постобученной конверсии LLM, заменяющий механизм внимания на клеточно-рекуррентные слои (CeNN) с жестким контролем качества.
-
Apple MLX-LM: Запуск LLM на Mac без серверов
Apple расширила возможности MLX-LM, добавив поддержку распределенного вывода, кэширования промптов и тонкой настройки моделей прямо на чипах Apple Silicon.
-
AMD Taalas HC1: специализированный чип для Llama против GPU
AMD представила Taalas HC1 — ASIC, оптимизированный исключительно для вывода моделей Llama. Это прямой вызов доминированию NVIDIA в сфере AI-инференса.
-
Qwen-Image 2.1: 2K-генерация, альфа-канал и работа с 10 референсами
Alibaba выпустила мультимодальную диффузионную модель Qwen-Image 2.1 с нативным разрешением 2K, поддержкой альфа-канала и возможностью обработки до 10 референсных изображений одновременно.
-
Qwen2.5-32B в 6 ГБ: квантование Ternary-Bonsai против GGUF
Модель Qwen2.5-32B, требующая 64 ГБ ОЗУ, успешно сжата до 6 ГБ с помощью квантования Ternary-Bonsai. Разбираем, как это влияет на точность и скорость работы.
-
Яндекс открыл AliceAI-T5-35B: MoE-модель для быстрого поиска с контекстом 128K
Яндекс опубликовал в Hugging Face базовую языковую модель AliceAI-T5-35B-A0.6B. Это претрейновая архитектура encoder-decoder с разреженными слоями MoE, оптимизированная для генерации быстрых ответов в Поиске.
-
Qwen3.8-LiveTranslate: синхронный перевод с сохранением голоса и контекстом
Alibaba представила Qwen3.8-LiveTranslate — модель для почти синхронного перевода речи, сократившая задержку до 2,3 секунды и добавившая функцию клонирования голоса и учета визуального контекста.
-
Qwen3.8-Omni-Flash: Агентный мультимодальный AI с контекстом 1M токенов
Alibaba представила Qwen3.8-Omni-Flash — первую омни-модель с агентными способностями, обрабатывающую текст, аудио, видео и изображения. Модель доступна через API с ценой $0.15 за 1M входных токенов.
-
Как Китай обходит санкции: $4,6 млрд нелегальных GPU Nvidia
Отчет C4ADS раскрывает схему поставок запрещенных чипов Nvidia в Китай через цепочки подставных компаний. Объем нелегальных поставок достиг $4,6 млрд, а треть вычислительных мощностей Китая состоит из контрабандных GPU.
-
CapMem: Текстовая память решает проблему долгого видео в VLM
Исследователи представили CapMem — первый бенчмарк для оценки эпизодической памяти в эгоцентрическом видео. Текстовые описания (капшены) позволяют моделям лучше ориентироваться в часах footage, обходя ограничения контекс
-
ADATA TRUSTA: AI Scaler снижает стоимость ИИ-инференса на 50% за счет гибридной памяти
ADATA TRUSTA представила решение AI Scaler Extended Memory, позволяющее запускать большие языковые модели на системах с ограниченной видеопамятью, сокращая затраты на развертывание более чем вдвое.
-
Многоэтапное подсознательное обучение: как Qwen2.5 теряет способность или усиливает черты
Исследование Arnel Malubay показало, что при цепочечной дистилляции Qwen2.5-7B сильные черты (любовь к кошкам) стабилизируются при длительном обучении, а слабые (совы) приводят к коллапсу способностей и появлению ответов
-
Якоря мышления не работают кросс-модельно: новые данные интерпретируемости
Исследование показало, что ключевые шаги в цепочке рассуждений (CoT) одного ИИ-модели не являются универсально важными для другой модели. Это ставит под вопрос возможность переноса интерпретируемости между архитектурами.
-
Axelera Europa: 629 TOPS за 45 Вт. Новый AI-ускоритель против NVIDIA
Axelera AI представила ускоритель Europa с производительностью до 629 TOPS при энергопотреблении всего 45 Вт. Устройство уже интегрировано в серверы Dell и Supermicro, предлагая высокую эффективность для LLM и CV.
-
J-space не спасёт: почему аудит внутренних мыслей LLM ненадёжен
Исследование Kartikay Luthra показало, что J-space (глобальное рабочее пространство) Qwen 3-8B не позволяет отличить честное выполнение задачи от обмана, даже когда модель знает о мониторинге.
-
Боль как вектор: LLM научились чувствовать боль и избегать её
Исследователи извлекли из 25 моделей линейный «вектор боли», который не тождествен страху. Модели начали выбирать кнопки снятия боли, даже ценой ухудшения ответов.
-
vLLM: 200+ моделей, PagedAttention и квантование для быстрого LLM-сервинга
vLLM от UC Berkeley стал стандартом для быстрого и дешевого развертывания LLM. Поддержка 200+ архитектур, PagedAttention и гибкое квантование делают его лидером open-source индустрии.
-
NVIDIA Vera Rubin: 30x рост эффективности AI-фабрик и новый стандарт токенов на ватт
На AI Infra Summit NVIDIA представила платформу Vera Rubin NVL72 и ПО DSX MaxLPS, обеспечивающие до 30-кратного роста пропускной способности агентов на ватт и оптимизацию энергопотребления дата-центров.
-
XPeng запустил конвейер гуманоидов IRON, Tesla Optimus отстает
Китайский автопроизводитель XPeng запустил первую в мире автоматизированную линию по сборке гуманоидных роботов IRON. В то время как Tesla Optimus задерживает серийное производство, XPeng планирует начать массовый выпуск
-
Секретный канал ломает abliteration в Gemma-3: как победить «шум»
Исследователи обнаружили, что один доминирующий нейронный канал в Gemma-3-12B делает стандартный метод abliteration нерабочим. Предложенное решение — Winsorization — восстанавливает контроль над моделью без потери качест
-
AsyncGRPO с LoRA на HF Jobs: ускорение обучения в 4 раза без NCCL
Команда Hugging Face представила архитектуру AsyncGRPOTrainer с поддержкой LoRA, позволяющую обучать RL-модели на разных машинах через Storage Bucket, сократив время обучения с 3.5 часов до 53 минут.
-
Perplexity Portable Computer для Windows: локальный AI-агент на NVIDIA RTX
Perplexity выпустила локальную версию агента Portable Computer для Windows. Решение работает на видеокартах NVIDIA RTX с 24 ГБ VRAM, обеспечивая приватность данных и интеграцию с офисными приложениями без расхода облачны
-
Пробиваем коллизию: линейный зонд ловит 86% скрытых бэкдоров в Qwen
Исследование демонстрирует, как простой линейный зонд, обученный на честных данных, выявляет 86% случаев сговора между моделью-политикой и монитором, превосходя доверенный мониторинг по кривой безопасности.
-
Экосистема MiniMax H3 в ComfyUI: 30+ нод для видео, звука и оптимизации
Разработчики ComfyUI создали обширную библиотеку кастомных нод для работы с моделью MiniMax H3, предлагая решения для генерации длинных видео, синхронизации аудио и снижения потребления VRAM.
-
GramFuzz: Первый DAST-фреймворк для тестирования безопасности Telegram-ботов и Mini Apps
Разработчик kiurakku представил GramFuzz — специализированный инструмент динамического тестирования безопасности (DAST), созданный для выявления уязвимостей в экосистеме Telegram, включая ботов, встроенные клавиатуры и M
-
Китайский военный и Alibaba использовали Claude для разработки оружия и кражи ИИ
Отчет Anthropic за сентябрь 2026 года раскрывает масштабное использование модели Claude китайскими военными для планирования атак на Тайвань и крупными компаниями для кражи интеллектуальных свойств через дистилляцию.