ainews
Создать
Войти
Энтузиаст выпустил фикс для официального чат-шаблона Qwen 3.5–3.8, который ломает мультитёрн-диалоги, tool calling и управление reasoning. Новый шаблон добавляет переключение thinking on/off, поддержку llama.cpp и vLLM, не портит KV-кеш и работает с OpenAI API-форматом инструментов.
Liquid AI представила LFM2.5-2.6B — компактную агентную модель (2.7 млрд параметров), которая запускается локально на смартфонах, ноутбуках и роботах. Модель поддерживает контекст 128К токенов, вызов инструментов и многошаговые задачи. Веса открыты, доступны в форматах GGUF, MLX, ONNX. По бенчмаркам следования инструкциям обгоняет модели вчетверо крупнее.
Новая 3B-модель Nanbeige4.2 на бумаге обгоняет Qwen3.5-9B и Gemma4-12B, но в реальных задачах проваливается: «петлевая» архитектура удваивает размер в памяти до 6B, контекст пожирает 5+ ГБ VRAM, а «думающий» режим сжигает токены на пустом месте. Провалила два простых кодинговых задания, хотя tool calling работает идеально.
Разработчик протестировал новую 118B-модель Laguna-S-2.1 против Qwen3.5-122B на 160 задачах для агентов. Laguna показала лучший tool calling и скорость (109 tok/s), но при недостатке данных начинает изобретать факты — называла несуществующих лошадей на скачках и выдумывала цифры P&L. Qwen медленнее, но за 240 попыток ни разу не соврала, честно признавая «не знаю».
