AI/Infra #90: GLM строит инференс, OpenTelemetry масштабируется, выходят новые модели

🎧 Подкаст-версия выпуска (mp3)

🧠 Модели и инференс

• GLM задействовала агента в строительстве инференса — GLM-5.3-Flash обслуживается кластером из более чем 100 тысяч ИИ-ускорителей, а существенную часть инженерных задач выполнил Infra Agent на GLM-5.3.
• Bonsai 2 27B сжали до 5,9 ГБ — Тернарная модель на базе Qwen3.8 27B занимает 5,9 ГБ, сохраняет 98,2% совокупной оценки базовой модели и выпущена под Apache 2.0.
• Xing4.0: 29 млрд параметров, активно 4 млрд — MoE-модель для Ascend NPU имеет контекст 256 тысяч токенов и заявляет 75% на SWE-bench Verified.
• Вышла омнимодальная Qwen 3.8 Omni Flash — Новая нативно омнимодальная модель получила контекст в миллион токенов и заявленное улучшение на 25% относительно Qwen3.5-Omni-Plus.
• Квантованная Qwen3.8-27B для локального запуска — Сборка GGUF размером 12 ГБ заявляет около 37 токенов в секунду на RTX 5060 Ti при работе через llama.cpp.

🤖 Агенты и разработка

• JetBrains раскрыла устройство RAG-поиска по коду — В первой части разбора JetBrains Context авторы объясняют, как парсинг, осмысленное разбиение кода и векторизация дают агенту проверяемый контекст из репозитория.
• Как одиночный автор довёл ИИ-ассистента до продакшена — Руководитель продукта «Домиленд» за два месяца собрал ассистента для ЖКХ, показав, какие прикладные слои нужны модели помимо прототипа.
• OpenAI представила Astra for Law — Решение на GPT-6 Astra сочетает юридический поисковый индекс по более чем 230 млн адресов с 26 плагинами для инструментов вроде Relativity и Clio.
• Bend предлагает проверять код агентов доказательствами — Язык заявляет проверку инвариантов в стиле Lean и Rocq, компиляцию в нативный код и параллельное исполнение на CPU и GPU.
• Liquid Haskell возвращает поддержку классов типов — Стажировка Google Summer of Code в Tweag и Haskell.org посвящена восстановлению важной возможности системы уточняющих типов.

📈 Облака и наблюдаемость

• Atlassian перевела метрики на OpenTelemetry без смены клиентов — Компания заменила внутренний конвейер, сохранив приём StatsD по UDP, и объединение сайдкаров сэкономило в среднем 3,9% CPU у дорогих сервисов.
• Deckhouse расширяется до гибридной инфраструктуры — Deckhouse Platform объединяет управление Kubernetes, ВМ, ИИ-нагрузками и данными в облаке, on-prem и на edge, предлагая 12 управляемых сервисов данных.
• Операторы ЦОДов спорят о надёжности энергоподключения — Системный оператор предлагает IV категорию для ускорения подключений, тогда как «Яндекс ДЦ» считает необходимой как минимум II категорию с двумя независимыми источниками питания.

🗄️ Данные и опенсорс

• У Apache Airflow появился официальный провайдер ClickHouse — Провайдер добавляет стандартные SQL-операторы, массовые вставки и общий способ настройки для самостоятельного Airflow и Astronomer.
• pg-jev добавляет запросы на естественном языке в PostgreSQL — Расширение применяет модель Jev для фильтрации, ранжирования и классификации строк, но требует plpython3u и ключ к API.
• Год финансируемой работы над Servo — За год оплачиваемый мейнтейнер помог назначить восемь новых сопровождающих, проверить 1150 пул-реквестов и закрыть 92% из 114 задач для новичков.
• Сообщество заметило неиспользуемое пожертвование Neovim — Указанный в обсуждении кошелёк проекта содержит 10 биткоинов, оценённых примерно в 800 тысяч долларов, и не проявлял исходящих операций с 2019 года.

🛡️ Надёжность ИИ

• Рекуррентные модели сложнее контролировать по цепочкам рассуждений — Эксперимент на игрушечной математической задаче показал, что параллельные скрытые состояния помогают таким моделям обходить мониторинг рассуждений.

Больше заметок: @mediocreit

Собрано: OpenAI / gpt-5.6-terra
Обогащение: Tavily
TTS: ElevenLabs / eleven_multilingual_v2
Tracing: Nebius Tracing