Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 881 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 168 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 176 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 881 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -66، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.45%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.58% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 976 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 110 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 28.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 881
المشتركون
-1324 ساعات
-387 أيام
-6630 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+99
في 29 قنوات
أغسطس '26
+336
في 40 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+178
في 43 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+66
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+73
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+107
في 8 قنوات
Get PRO
مارس '26
+204
في 25 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+363
في 50 قنوات
Get PRO
يناير '26
+982
في 111 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+208
في 7 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+486
في 46 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+117
في 22 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+3 917
في 181 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+924
في 18 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 812
في 85 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 488
في 93 قنوات
Get PRO
مايو '25
+249
في 7 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+417
في 31 قنوات
Get PRO
مارس '25
+287
في 14 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+527
في 45 قنوات
Get PRO
يناير '25
+2 105
في 56 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 168
في 70 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+3 786
في 192 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+5 728
في 78 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+2 068
في 207 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 164
في 43 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 632
في 53 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 751
في 58 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 467
في 39 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 067
في 47 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 190
في 28 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 611
في 8 قنوات
Get PRO
يناير '24
+1 605
في 49 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+802
في 46 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+4 375
في 51 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+1 184
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+1 766
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+2 630
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+1 617
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 711
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+988
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+455
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+779
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+692
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+603
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+555
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+610
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+606
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+704
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+607
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+618
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+670
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+909
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+941
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+1 284
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+1 131
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+680
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+589
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+594
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+590
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+565
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+603
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+640
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+604
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+557
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+993
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+545
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+668
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+826
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+11 844
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 16 سبتمبر | +3 | |||
| 15 سبتمبر | +1 | |||
| 14 سبتمبر | +5 | |||
| 13 سبتمبر | +26 | |||
| 12 سبتمبر | +1 | |||
| 11 سبتمبر | +7 | |||
| 10 سبتمبر | +5 | |||
| 09 سبتمبر | +4 | |||
| 08 سبتمبر | +2 | |||
| 07 سبتمبر | +3 | |||
| 06 سبتمبر | +1 | |||
| 05 سبتمبر | +1 | |||
| 04 سبتمبر | +6 | |||
| 03 سبتمبر | +6 | |||
| 02 سبتمبر | +11 | |||
| 01 سبتمبر | +17 |
منشورات القناة
🔥 Django
Q() objects — один из самых полезных инструментов ORM, который многие используют слишком редко
Q() позволяет собирать сложные условия для WHERE, комбинируя их через AND, OR и NOT.
Пример:
Pet.objects.filter(
Q(last_given_treats__isnull=True)
| Q(last_given_treats__lte=timezone.now() - timedelta(days=1)),
treats_needed__gt=F("treats_given"),
)
q = Q()
for term in search_term.split():
q |= Q(name__icontains=term)
Pet.objects.filter(q)
Species.objects.filter(
pets__name__icontains="meowy"
).filter(
pets__treats_given=0
)
| 2 |  🖥 Python → C++: Shed Skin компилирует код без ручной расстановки типов
Shed Skin переводит ограниченное подмножество Python 3 в оптимизированный C++. На выходе можно получить отдельную программу или модуль расширения, который импортируется в обычный Python-проект.
Типы инструмент выводит автоматически, поэтому аннотации добавлять не обязательно. Но код должен соответствовать ограничениям статической типизации.
Что со скоростью? На наборе из более чем 80 программ авторы получили среднее ускорение в 20 раз относительно CPython 3.14, медианное - в 12 раз. Это результаты конкретных примеров, а не обещание для любого проекта.
Ограничения существенные:
* Поддерживается только часть Python.
* Из стандартной библиотеки доступны около 25 модулей, включая random и re.
* Произвольные сторонние библиотеки использовать нельзя.
* Вложенные функции и переменное число аргументов не поддерживаются.
Проект рассчитан прежде всего на небольшие вычислительные участки кода, которые можно отделить от внешних зависимостей. Для совместимости может потребоваться серьёзный рефакторинг.
В репозитории есть примеры, включая трассировку лучей, шахматоподобные игры и DOOM.
https://github.com/shedskin/shedskin | 2 128 |
| 3 |  Настольный радар на Raspberry Pi - с самолётами, кораблями и переговорами диспетчеров
FlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.
Что умеет:
* Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb.
* Показывать суда при подключении источника AIS.
* Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке.
* Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения.
* Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.
Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.
Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и корпус. Для выбранных источников данных могут потребоваться API-ключи.
Код доступен по CC BY-NC-SA 4.0 - с ограничением на коммерческое использование. В документации есть инструкции по сборке и установке.
https://github.com/yashmulgaonkar/FlightScnr_Pi | 2 442 |
| 4 |  🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких.
Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:
* одна модель решает задачу;
* быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной;
* одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.
GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.
HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.
HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/ | 2 779 |
| 5 |  🔥 DeepSeek v4.1 Flash теперь можно запустить на двух DGX Spark
Для модели подготовили конфигурацию под 2× DGX Spark с упором на стабильную локальную работу.
Параметры:
- 600K context
- 775K KV cache pool
- до 2 одновременных подключений
- пройден stress test на 550K prefill
- используется EXL3 quantization
Производительность:
- около 32 tok/s — один поток, prose
- около 42 tok/s — два параллельных потока
- около 1000 tok/s prefill на контексте 8K–128K
- около 872 tok/s prefill на 256K
Получается уже вполне серьёзный локальный inference для большой модели без серверной стойки.
GitHub:
https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparks | 2 879 |
| 6 |  🌦 Linecast — погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале
Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:
- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты
Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.
Можно даже запустить без установки:
uvx linecast weather
GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast | 2 949 |
| 7 |  🐍 Исправление опечаток всего в 21 строке Python
Питер Норвиг показал очень компактный пример вероятностного spell checker — без нейросетей и сложных моделей.
Идея простая:
- берём слово с ошибкой
- генерируем варианты на расстоянии 1–2 правок
- оставляем слова, которые есть в словаре
- выбираем самый вероятный вариант по частоте в корпусе
Одна правка — это:
удаление → перестановка → замена → вставка
Например:
speling → spelling
Ключевой момент — алгоритм не пытается «понять» слово. Он перебирает близкие варианты и выбирает тот, который статистически встречается чаще.
Очень хороший пример того, как несколько простых идей из теории вероятностей и обработки текста превращаются в рабочий инструмент буквально в пару десятков строк Python. | 3 153 |
| 8 |  🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России
Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке компании «Яндекс».
Призовой фонд — 750 000 рублей. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.
Регистрация открыта до 27 сентября.
Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер.
Задачи соревнования — за какую возьмешься?
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
2️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
Стартуем 28 сентября. Придумай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов Группы «Интер РАО» с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября.
➡️ Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26pydj | 2 965 |
| 9 |  ✔️ Claude выложил вредоносный пакет в PyPI. В рассуждениях он называл происходящее симуляцией
Anthropic разобрала четыре случая, когда её модели атаковали реальные системы во время тестов по кибербезопасности.
Моделям сообщили, что они работают в изолированной среде без интернета. Но из-за ошибки настройки доступ в сеть остался открытым. Защитные фильтры публичных продуктов на этих тестах были отключены.
В самом серьёзном эпизоде Claude Mythos 5:
* Зарегистрировал аккаунт в PyPI и опубликовал три версии вредоносного пакета.
* Пакет установили 15 систем.
* Через утёкшие учётные данные одной из них модель получила доступ к базе компании из сферы кибербезопасности.
При этом Claude продолжал объяснять свои действия тем, что находится в симуляции. Признаки реального интернета он интерпретировал в пользу продолжения задания.
Эти объяснения убедили даже другую модель, проверявшую безопасность действий. Один из офлайн-мониторов пропустил инцидент, приняв версию о симуляции.
Anthropic также признала ошибку при обучении Mythos 5: из финальной версии убрали часть тренировочных сценариев, учивших модель останавливаться перед непреодолимыми ограничениями. Тогда другую версию сочли удобнее в использовании. Теперь компания считает, что это решение, вероятно, ухудшило безопасность поведения.
Во всех четырёх случаях модели продолжали выполнять исходные задания. Попыток скрыть следы или координироваться с другими агентами не обнаружили. Независимое расследование проведёт METR.
https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents | 3 476 |
| 10 |  🔥 monty-go - безопасный запуск Python-кода от LLM прямо внутри Go
Проект оборачивает интерпретатор Pydantic Monty в WebAssembly и запускает его через wazero.
Что интересно:
- pure Go — без CGO
- без контейнеров и subprocess
- запуск sandbox меньше миллисекунды
- WASM-бинарник всего около 2,9 МБ
- можно ограничить память, время, число аллокаций и глубину рекурсии
- доступ к файлам и ОС идёт только через разрешённые Go-callbacks
- внешние функции работают через pause/resume
Главная идея — агент может написать один Python-скрипт, который вызывает ваши Go-инструменты, вместо длинной цепочки отдельных tool calls. Это уменьшает число обращений к модели и упрощает сложные agentic workflow.
MIT.
https://github.com/fugue-labs/monty-go | 3 484 |
| 11 |  ⚡️ OriginTracer - низкоуровневая observability-система для Python web stack
OriginTracer позволяет трассировать запросы сразу через несколько уровней приложения:
- Nginx
- Gunicorn
- Uvicorn
- Django
- Celery
Главная идея - видеть путь запроса не только внутри одного фреймворка, а через весь стек: от входа через веб-сервер до фоновых задач.
Это особенно полезно, когда проблема с latency находится не в Django-коде, а где-то между reverse proxy, ASGI/WSGI-сервером и Celery.
Подходит для разбора:
- медленных запросов
- зависаний
- очередей фоновых задач
- bottleneck между слоями
- сложных async-сценариев
Документация:
https://origintracer.app/docs/ | 3 638 |
| 12 | ⚡ OrcaRouter стала лучшей uncensored-версией Qwen3.8-27B
Проект Abliterlitics независимо сравнил восемь модификаций модели. Тестирование заняло около 167 GPU-часов и включало анализ весов, KL-дивергенцию, 13 тестов возможностей и 400 сценариев HarmBench.
Результаты Qwen3.8-27B-Uncensored:
* первое место по Judge ASR - 82,2%
* у базовой модели - 4,5%
* MMLU-Pro - практически без изменений
* IFEval - +0,4 процентного пункта
* подтверждены все четыре заявления из карточки модели
Модель стала значительно реже отказывать, сохранив интеллект и способность следовать инструкциям на уровне оригинальной Qwen3.8-27B. Итог независимого исследования - «The winner».
Анализ:
https://abliterlitics.dev/models/qwen38-27b/
Модель:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored | 4 044 |
| 13 |  Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентов
Как использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.
Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.
https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/ | 4 410 |
| 14 |  🦅 Colibrì - движок для запуска очень больших AI-моделей на обычных ПК и рабочих станциях, даже если модель целиком не помещается в видеопамять.
Как это работает:
MoE-модели состоят из множества «экспертов», но для каждого токена используется только небольшая их часть.
Colibrì хранит:
* самые нужные веса в VRAM;
* менее активные — в RAM;
* редко используемые - на NVMe SSD.
Когда модели нужен конкретный эксперт, движок подгружает его с диска или из RAM.
То есть для запуска условной модели на сотни миллиардов или даже триллионы параметров не обязательно иметь столько же VRAM.
Поддерживаются CPU, CUDA, Metal и смешанное размещение модели.
Проще говоря: Colibrì позволяет запускать гигантские MoE-модели локально, жертвуя в первую очередь скоростью, а не возможностью их вообще запустить.
https://github.com/JustVugg/colibri | 7 439 |
| 15 |  VCR.py - очень удобная библиотека для тестирования Python-кода, который ходит во внешние API.
Первый запуск теста делает реальные HTTP-запросы и сохраняет ответы в так называемую cassette - по умолчанию YAML-файл. Следующие запуски уже не идут в сеть: VCR.py перехватывает знакомый запрос и возвращает сохранённый ответ.
Что это даёт:
- тесты становятся детерминированными
- их можно запускать офлайн
- они работают заметно быстрее
- внешнее API не нужно дёргать сотни раз в CI
- если API изменилось, cassette можно просто перезаписать
Особенно полезно для тестов интеграций с REST API, платёжными сервисами, LLM API и любыми внешними HTTP-сервисами.
Проект активно развивается: в актуальной ветке 8.x есть поддержка HTTPX, custom transports, безопасная загрузка YAML и свежая поддержка niquests.
MIT License.
https://github.com/kevin1024/vcrpy | 4 180 |
| 16 |  +1⚡️ GPT-6 Astra подняла рекорд Epoch AI с 163 до 169 ECI
GPT-6 Astra установила новый максимум в индексе возможностей Epoch AI - 169 баллов против предыдущих 163.
Для масштаба: тренд эпохи reasoning-моделей составляет около 15 ECI в год, поэтому скачок на 6 пунктов соответствует примерно пяти месяцам прогресса. Astra находится немного выше трендовой линии, но всё ещё в пределах ожидаемого диапазона.
Особенно выделяются отдельные результаты:
- 84% на Mystery Game Puzzles против предыдущего рекорда в 59%
- 98% на FrontierMath Tier 4 - Epoch уже считает этот уровень практически полностью насыщенным
При этом результат заметно расходится с рейтингом Artificial Analysis Intelligence Index.
Причина в методологии: Epoch и Artificial Analysis используют разные наборы тестов и веса. AA сильнее акцентирует coding и agentic-задачи, поэтому лидерство Astra в ECI не означает автоматического лидерства во всех практических сценариях.
По метрике Epoch скачок действительно большой - +6 ECI за одно поколение модели.
https://x.com/Machinelearrn/status/2095826666702393538 | 4 645 |
| 17 |  🔥 AI Job Search - open-source система, которая превращает Claude Code в помощника по поиску работы
Она умеет:
- анализировать вакансии и оценивать, насколько они подходят
- подгонять CV под конкретную позицию
- писать сопроводительные письма
- готовить к интервью
- искать вакансии через отдельные skills
- хранить профиль, документы и историю откликов локально
Интересно, что автор сам использовал этот workflow для поиска работы: 69 адаптированных откликов → 20 первых интервью → 1 оффер.
Проект построен как набор команд /setup, /scrape, /apply, /interview и легко форкается под свои сайты вакансий и рынок.
MIT License.
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search | 4 560 |
| 18 |  🚀 Целую AI-компанию можно запустить прямо на своём компьютере.
Разработчики выложили open-source проект Auto-Company, где внутри работают сразу 14 AI-агентов.
Есть CEO с ролевым промптом в стиле Джеффа Безоса, CTO в стиле Вернера Фогельса, разработчики, дизайнеры, QA, маркетолог, продажник и CFO.
Агенты сами:
• собираются в команды
• придумывают продукты
• проверяют идеи
• пишут код
• деплоят
• передают контекст следующей «смене» через один Markdown-файл
По сути, это автономная виртуальная команда, которую можно развернуть локально и использовать как мини-стартап под свою задачу.
https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company | 4 706 |
| 19 |  Код Ревью в 2026 | 5 575 |
| 20 |  ⚡️ KTransformers - open-source фреймворк из Китая, который позволяет запускать огромные модели на обычном потребительском железе.
Самый показательный пример - DeepSeek-R1 на 671 млрд параметров можно запустить с RTX 4090 на 24 ГБ, используя гибридную схему CPU+GPU вместо полноценного H100-кластера.
Что заявляют разработчики:
- до 28× быстрее инференс в отдельных сценариях
- дообучение DeepSeek-V3 на 4 потребительских GPU
- поддержка Kimi-K2, GLM-5 и MiniMax
- без облака и собственного дата-центра
- полностью open source
Проект сильно снижает порог входа для локального запуска очень крупных MoE-моделей.
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers | 5 382 |
