immers.cloud | Облако с GPU

OpenCode берет часть разработки на себя 👋 Пока одни используют ИИ как чат для подсказок по коду, OpenCode работает иначе: — анализирует контекст всего проекта, а не только отдельный фрагмент кода; — может читать, создавать, редактировать и удалять файлы в директории проекта; — запускает bash-команды, тесты и сборку, чтобы проверять результат; — поддерживает разные модели через API OpenAI, Google, Anthropic, Ollama, LM Studio и встроенный роутер; — работает в двух режимах: build для внесения изменений и plan для безопасного анализа без правки файлов. 📲 В карусели показали, как OpenCode отличается от обычных чат-ботов и IDE-плагинов, кому он подходит и как помогает в реальной разработке. 🚀 Для быстрого старта можно развернуть OpenCode через готовый образ в immers.cloud и сразу приступить к работе.

Qwen3.6-27B: компактная Dense-модель для агентного кодинга 👋 Qwen3.6-27B — открытая мультимодальная модель семейства Qwen3.6, ориентированная на разработку, работу с длинным контекстом и агентные сценарии. Что важно: ▪️ Dense-архитектура: у модели 27B параметров, активны все параметры. Здесь нет MoE-маршрутизации, экспертов и разреженного исполнения — это плотная архитектура с предсказуемым поведением при инференсе. ▪️ Длинный контекст: модель поддерживает 262 144 токена нативно и до 1 010 000 токенов через RoPE/YaRN scaling. Это важно для работы с большими репозиториями, документацией и многошаговыми задачами. ▪️ Гибридное внимание: Qwen3.6-27B сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Такой подход снижает нагрузку на KV-cache при длинном контексте, сохраняя точность. ▪️ Агентный кодинг: модель показывает сильный рост в задачах работы с репозиториями, терминалом и исправлением ошибок. ▪️ Режимы работы: доступны thinking mode для reasoning-задач и non-thinking mode для прямых ответов. Для продакшена можно использовать SGLang, vLLM и KTransformers. 📲 Подробнее — в слайдах. ➡️ Запускайте Qwen3.6-27B в immers.cloud и проверяйте модель на реальных задачах с оплатой за GPU-ресурсы, а не за токены.

Как заменить растущие расходы на API фиксированным бюджетом? 👋 Компания Affario внедряет искусственный интеллект в бизнес-процессы. Один из ключевых проектов команды — маркетплейс автозапчастей, где магазины-партнеры выгружают товары без строгой структуризации данных. 👨‍💻 Команде нужно было автоматически категоризировать миллионы объявлений автозапчастей и сохранить стабильную стоимость обработки при быстром росте базы. До февраля 2026 года классификация работала через OpenAI API. Но когда объем данных начал расти, переменные расходы на токены стали непредсказуемыми. При базе в 3 млн+ объявлений такая модель оплаты перестала быть финансово устойчивой. 🔁 Решением стал переход на инференс в облачной платформе immers.cloud. Для проекта развернули стек: — модель Qwen 2.5 для обработки русскоязычных описаний и контекста автозапчастей; — vLLM для высокопроизводительного инференса; — облачный GPU-сервер с NVIDIA RTX 3090; — отдельный сервер с S3-хранилищем для изображений и исходных данных объявлений. Что это дало бизнесу: — фиксированные расходы вместо оплаты за каждый токен; — одинаковую стоимость обработки и для 100 тысяч, и для 3 млн объявлений; — быстрый запуск модели без сложной настройки инфраструктуры; — полный контроль над данными внутри собственной среды; — стабильную работу AI-классификации при росте нагрузки. 📲 В карусели — как Affario перешла с внешнего API на инференс в облаке и зафиксировала бюджет при росте базы объявлений в 10 раз. ➡️ Полный разбор кейса — на сайте ☁️ Если расходы на API растут быстрее, чем проект, переходите на инференс в immers.cloud. GPU-серверы помогают масштабировать AI-решения без переплат за каждый токен.

Как заменить ручную модерацию AI-системой и держать защиту контента 24/7? 👋 «КС Авто» развивает автомобильную платформу, Telegram-канал с аудиторией около 200 000 подписчиков и YouTube-канал с аудиторией около 1,5 млн подписчиков. 👨‍💻 Команде нужно было автоматизировать модерацию спама, фотографий в объявлениях и текстового контента — без зависимости от внешних API и нестабильного локального сервера. 🔁 Для переноса инференса в immers.cloud команда развернула сервер с 3× RTX 4090 и NVMe-хранилищем (Local). Конфигурацию разделили по задачам: — распределение AI-задач между 3× RTX 4090 внутри одного сервера; — параллельный запуск нескольких inference-моделей без потери производительности; — быстрый запуск и переключение моделей благодаря NVMe; — стабильная AI-модерация 24/7 под постоянной нагрузкой. Что это дало бизнесу: — AI-модерацию без участия человека; — фильтрацию 100+ спам-профилей ежедневно; — автоматическую проверку фото и скрытие госномеров; — замену эквивалента 10–15 штатных модераторов. 📲 В карусели — архитектура решения и результаты после переноса AI-модерации в облако. 💻 Полный разбор кейса — на сайте: immers.cloud 🌳 Хотите запускать AI-инференс без ограничений локальной инфраструктуры? Переносите проекты в облако immers.cloud.

DeepSeek-V4-Pro: что еще важно знать 👋 В каталоге immers.cloud доступна DeepSeek-V4-Pro — крупная открытая MoE-модель с 1,6 трлн параметров, 49 млрд активных параметров на токен и контекстным окном до 1 048 576 токенов. ⚙️ Ключевая особенность модели — гибридная архитектура внимания, которая снижает вычислительную стоимость работы со сверхдлинным контекстом. Что важно: ▪️ Гибридное внимание: в CSA-слоях модель сжимает KV-кэш и выбирает релевантные блоки истории через DSA-индексатор, а в HCA-слоях использует сильную компрессию 1:128, чтобы выполнять глобальное внимание по длинной истории. ▪️ Локальная точность: параллельно работает Sliding Window — механизм локального скользящего окна. Он без сжатия обрабатывает ближайшие токены и помогает модели сохранять точную связь с текущим фрагментом контекста. ▪️ Обучающий стек: модель предварительно обучена на более чем 32 трлн токенов с оптимизатором Muon, а также использует mHC — Manifold-Constrained Hyper-Connections. ▪️ Режимы работы: доступны Non-think, Think High и Think Max — от быстрых ответов до более глубокого логического анализа для сложных задач. 📲 Подробнее в слайдах. 🚀 Запускайте DeepSeek-V4-Pro через каталог моделей immers.cloud для задач со сверхдлинным контекстом: документов, кода, исследовательских материалов и агентных workflow. ➡️ DeepSeek-V4-Pro ➡️ DeepSeek-V4-Flash #ИИ_модели

DeepSeek V4: общий обзор и первое впечатление 👋 DeepSeek-AI представила новую LLM DeepSeek-V4-Pro: 1.6 трлн параметров (49B активных), MoE с ~384 экспертами на слой, контекст до 1M токенов. Также выпущена версия Flash на 284B параметров.

Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.

📲 Листайте карусель, чтобы увидеть все ключевые детали. 🚀 Вы уже можете протестировать эти модели в нашем облаке на доступных конфигурациях с видеокартами A100/H200: ➡️ DeepSeek-V4-Pro ➡️ DeepSeek-V4-Flash #ИИ_модели

LTX-2.3: практический разбор генерации видео со звуком 👋 LTX-2.3 от Lightricks — открытая мультимодальная модель для генерации видео и звука. 📲 В карусели — архитектура LTX-2.3, варианты запуска через ComfyUI, Python и LTX Desktop, требования к видеокартам, пример генерации на ноутбуке, наблюдения по качеству и сравнение с другими моделями для генерации видео.

Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.

➡️ Запустить LTX-2.3 можно через каталог immers.cloud: Выберите подходящую конфигурацию GPU и начните генерацию без самостоятельной подготовки инфраструктуры. #ИИ_Модели

📢 OpenRouter ограничил платежи для части пользователей из РФ ⚙️OpenRouter — один из популярных сервисов для доступа к разным ИИ-моделям через единый API. Его используют, чтобы быстро тестировать LLM, подключать модели в продукты и не настраивать отдельный доступ к каждому провайдеру. 📰 Но недавно вышла новость: OpenRouter больше не поддерживает платежи, биллинг и способы оплаты, связанные с Россией. У некоторых пользователей возникли ограничения на пополнение баланса. При этом уже купленные кредиты можно использовать, пока они не закончатся. 💳 Что это значит? Даже рабочий API может внезапно упереться в оплату, региональные ограничения или правила внешнего сервиса. Для экспериментов это неприятно. Для продукта, бота, внутреннего инструмента или клиентского сервиса — уже риск простоя. 💻 Что делать? 1️⃣Откройте каталог immers.cloud и протестируйте модели с тегом «Можно попробовать» — для них доступны бесплатные API-эндпоинты: ➡️ gemma-4-26B-A4B-it ➡️ Qwen3.5-35B-A3B ➡️ NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B ➡️ gpt-oss-20b ➡️ llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0 ➡️ Qwen3-Coder-Next + Tooling (необходимые инструменты для работы в агентных сценариях и IDE) Скоро Tooling будет добавлен ко всем бесплатным моделям и Qwen 3.5 обновится до версии 3.6. 2️⃣ Для доступа к нейросетям по API воспользуйтесь примерами на карточке модели и создайте токен доступа по ссылке. 🗂 В каталоге можно выбрать модель и понять, подходит ли она под вашу задачу: чат-бота, генерацию текста, анализ данных, работу с изображениями или другой AI-сценарий. ☁️ А если модель нужна не для разового теста, а для стабильной работы, её можно запускать на своем сервере — с понятным контролем над окружением, ресурсами и дальнейшим масштабированием.

MiniMax M2.7 — модель для агентной разработки и сложных рабочих процессов 👋 В каталоге immers.cloud появилась MiniMax M2.7 — флагманская MoE-модель от MiniMax, ориентированная на агентные сценарии, работу с длинным контекстом, программную инженерию и автоматизацию задач с использованием инструментов. Что важно: ▪️ Самоэволюция: MiniMax M2.7 участвовала в собственном цикле разработки: анализировала сбои, изменяла код, запускала оценки и проходила итерации улучшения без участия человека. ▪️ Инженерные задачи: модель показывает сильные результаты в сценариях работы с кодом, крупными репозиториями, логами, production-средой и инструментами разработки. ▪️ Прикладные сценарии: автономная разработка ПО, SRE-диагностика, офисная автоматизация, финансовая аналитика, R&D, агентные команды и создание интерактивных текстовых сценариев. ▪️ Запуск: доступны конфигурации для FP8 и INT4. Для запуска и тестирования можно использовать готовое окружение в каталоге immers.cloud без самостоятельной сборки инфраструктуры. 📲 Подробнее — в слайдах. ➡️ Тестируйте MiniMax M2.7 в каталоге immers.cloud. #ИИ_модели

💬 Собственный корпоративный чат на базе Rocket.Chat 👋 В immers.cloud добавлен новый готовый образ Rocket.Chat — корпоративной платформы для безопасного обмена сообщениями, командной работы и внутренних коммуникаций. 📁 Образ позволяет развернуть собственную независимую среду для коммуникаций: с каналами, видеозвонками и интеграциями. ☑️ Это подходит для компаний, которым важно не просто использовать мессенджер, а контролировать инфраструктуру, в которой работает командное общение. Что входит в образ: ▪️ Ubuntu — операционная система для сервера; ▪️ Docker — среда для запуска приложения в контейнерах; ▪️ Rocket.Chat — корпоративная платформа для коммуникаций; ▪️ Nginx — веб-сервер для обработки входящих запросов. 🚀 Вся инфраструктура инициализируется автоматически при первом запуске. Это избавляет от сложной ручной настройки и позволяет бизнесу быстро получить собственную среду для коммуникаций. После создания сервера перейти к Rocket.Chat можно через браузер: введите в адресной строке:

http://ip-адрес_вашего_сервера

➡️ Запустить Rocket.Chat ➡️ Все готовые образы

Как остановить тарификацию сервера 👋 Подготовили инструкцию на примере конфигурации с RTX 2080 Ti, чтобы было проще разобраться, из чего складывается стоимость сервера и какие действия в панели управления влияют на списания в immers.cloud. 📲 В слайдах: — что входит в стоимость конфигурации; — что меняется после Stop, Shelve и удаления сервера; — в каких случаях продолжают тарифицироваться том и IP-адрес; — как сохранить данные для Local и Volume-backed; — что проверить, если общий расход не стал равен 0. Инструкция доступна в формате видео: 📱 ВК 📱 YouTube 📺 Rutube 🌳 На сайте immers.cloud

С майскими праздниками! 🏖 Желаем вам восстановить силы, провести время в комфортном режиме и при необходимости спокойно продолжить работу с проектами. ☁️ Облачные GPU immers.cloud остаются доступны для запуска задач, тестирования моделей, инференса, рендеринга и других вычислительных нагрузок. 📅 График работы на майские Техническая поддержка в чате продолжит работать в стандартном режиме — 24/7, без выходных, праздников и перерывов. Мы остаёмся на связи, чтобы помогать с вопросами по инфраструктуре и поддерживать стабильную работу ваших проектов. 💳 Важно для юридических лиц Из-за особенностей работы банков в праздничные дни платежи могут зачисляться с задержкой. ➡️ Рекомендуем пополнить баланс до 30 апреля включительно, чтобы избежать пауз в работе сервисов и непредвиденных ограничений из-за задержки платежа. 🍹 Пусть майские пройдут спокойно, а инфраструктура продолжит работать стабильно.

GLM-5.1 — open-weight модель для долгих агентных сессий 👋 В каталоге immers.cloud появилась GLM-5.1 — флагманская модель от Z.ai для агентной инженерии, длинного контекста и многошаговых задач, где важно не просто сгенерировать ответ, а последовательно планировать действия, обращаться к инструментам и улучшать результат. Что важно: ▪️ MoE-архитектура: 744B общих параметров, 40B активных параметров на токен. ▪️ Длинный контекст: DeepSeek Sparse Attention помогает работать с контекстом до 203K токенов и снижает вычислительные затраты. ▪️ Обучение: объём предобучения увеличен до 28,5 трлн токенов, а для донастройки использовалась RL-инфраструктура slime. ▪️ Агентные сценарии: модель может разбивать задачу на этапы, обращаться к инструментам, анализировать результат и улучшать решение. ▪️ Практическое применение: кодинг, рефакторинг, оптимизация производительности, создание веб-приложений и автоматизация инженерных процессов. 📲 Подробнее — в слайдах. ➡️ Тестируйте GLM-5.1 в каталоге immers.cloud. #ИИ_модели

Как организовать AI-инфраструктуру для двух проектов и снизить затраты? 👋 Цельс — medtech-компания, которая разрабатывает AI-решения для медицины. У команды было два направления: стейдж-среда для обработки медицинских изображений и отдельный LLM-проект с проверкой новых гипотез. 🔁 После переноса проектов в immers.cloud команда сохранила привычные процессы работы и получила инфраструктуру сразу под оба направления. Что это дало: — две AI-задачи в одной инфраструктурной логике; — стейдж-среду, доступную 24/7; — снижение стоимости примерно в 2–2,5 раза; — возможность подключать дополнительные ресурсы под новые проекты. 📲 В карусели — разбор задач команды, конфигураций под каждый проект и итогового эффекта после переноса. 🚀 Разверните свой AI-проект в immers.cloud и получите выделенные GPU уже сегодня.

Как выбрать конфигурацию под задачу 👋 Для разных сценариев нужны разные ресурсы. Обучение, инференс, рендеринг и гейминг требуют разного подхода к выбору конфигурации. В карусели разобрали: — какие параметры важны в первую очередь; — что учитывать под разные задачи; — как не переплатить за лишние ресурсы. 📲 Смотрите карточки, чтобы понять, какая конфигурация подойдёт именно под ваш сценарий. ➡️ Выбирайте подходящую конфигурацию на immers.cloud.

Gemma-4-26B-A4B-it — первая open-weight MoE-модель Google в линейке Gemma 👋 В каталоге immers.cloud появилась Gemma-4-26B-A4B-it — модель, которая делает ставку не на максимальный размер, а на эффективную архитектуру. При 25,2 млрд общих параметров на каждом токене активируется только 3,8–4 млрд, поэтому она даёт сильное качество без избыточных требований к инфраструктуре. Что здесь важно: ▪️ Первая MoE-модель Gemma: около 97% качества плотной версии 31B при заметно меньших вычислительных затратах. ▪️ Контекст до 256K токенов: подходит для больших документов и многошаговых сценариев. ▪️ Гибридное внимание: 30 слоёв и sliding window на 1024 токена для более эффективной работы с длинным контекстом. ▪️ Мультимодальность: модель работает не только с текстом, но и с изображениями. ▪️ Фокус на агентные задачи: подходит для систем, где модель должна анализировать, планировать и выполнять последовательность действий. ▪️ Высокая практическая скорость: пользователи отмечают до 162 токенов в секунду на RTX 4090. 📲 Подробнее — в слайдах. ➡️ Тестируйте Gemma-4-26B-A4B-it в каталоге immers.

H200 с NVLink для задач, которым уже мало одной видеокарты 👋 Когда нагрузка выходит за пределы одной видеокарты, значение имеет уже не только вычислительная мощность, но и скорость обмена данными между GPU. ⚙️Именно для таких сценариев и нужны конфигурации с NVLink. Они особенно актуальны там, где нагрузка распределяется между несколькими видеокартами и важна согласованная работа всей системы. 📲 В карусели разобрали, почему такие конфигурации особенно актуальны для тяжёлых AI-задач. ➡️ Запускайте H200 с NVLink на immers.cloud. Также в облаке доступны конфигурации с NVLink на серверах с видеокартами H100, A100 и A5000.

Как запустить R&D-проект с обучением ML-моделей в условиях ограниченного бюджета и сжатых дедлайнов? 👋 IT-компания «Цифровые привычки» столкнулась с типичной инфраструктурной дилеммой: где арендовать вычислительные мощности, чтобы не переплачивать и не терять время на логистику? Для продукта CodeAche (автоматическое выявление технического долга и интеллектуальный рефакторинг) команда выбрала облачные инстансы на базе NVIDIA A100 в immers.cloud. Как это реализовано? 🔹 Мгновенный старт — инстансы выделены и активированы в течение 24 часов после заявки, без недельного ожидания 🔹 Экспертная оптимизация конфигурации — техническая поддержка подобрала тариф под задачи обучения, что позволило сократить расходы без потери скорости тренировки моделей 🔹 Инфраструктура полного цикла — готовность к плавному переходу от обучения к коммерческому инференсу без миграции данных и пересборки пайплайнов 📲 Листайте карусель — в ней разбор бизнес-задач, архитектурных решений и итоговой экономики проекта. ☁️ Разверните свой AI-проект в immers.cloud и получите выделенные GPU уже сегодня.

🧠 В immers.cloud добавили NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B 👋 Это флагманская архитектура от NVIDIA, созданная для задач, где нужны глубокие рассуждения, многошаговое планирование и работа с огромными объемами данных. Особенности, которые выделяют ее на фоне других: ✔️ Поддержка контекста до 1 млн токенов — без коллапса качества. ✔️ Обучена на 25 трлн токенов в формате NVFP4. ✔️ Использует Multi-Token Prediction для ускорения генерации. ✔️ Дообучена с помощью специализированной reward-модели Qwen3-Nemotron-235B-A22B-GenRM-2603, что заметно улучшает логичность, точность и полезность ответов. 📌 Самое примечательное: Perplexity уже использует Nemotron-3-Super в своих экспериментальных решениях. Это сильный сигнал о её качестве: она конкурирует не с другими open-моделями, а с проприетарными лидерами. Для кого это важно? - Разработчики автономных ИИ-агентов (планирование, декомпозиция, выполнение). - Команды, автоматизирующие техподдержку (анализ тикетов, диагностика, генерация решений). - Инженеры, строящие RAG-системы поверх юридических, медицинских или технических баз знаний. - Те, кто занимается ревью и генерацией кода на уровне архитектурных решений. ☁️ Теперь вы можете запустить эту модель в облаке immers.cloud — в готовом окружении, с поддержкой vLLM или TGI, на GPU вплоть до H200. Без настройки зависимостей, без риска для локальной машины, с оплатой только за время работы сервера. ➡️ Запустить Nemotron-3-Super в облаке #ИИ_модели

LTX-2.3 — открытая модель для генерации видео со звуком 👋 Вышла обновленная версия LTX-2.3 от Lightricks — аудиовизуальная модель, которая генерирует видео и звук внутри одного пайплайна. Ключевые особенности: ▪️ Архитектура DiT и единая audio-video foundation model: видео и аудио формируются совместно, без раздельной сборки. ▪️ Поддержка разных сценариев работы: генерация по тексту, изображению, видео и аудио, включая мультимодальные режимы. ▪️ Несколько рабочих вариантов: полная версия 22B, distilled-версия для более быстрого запуска, LoRA-вариант и апскейлеры для повышения разрешения и FPS. ▪️ Модель подходит не только для демо, но и для практического запуска: доступны ComfyUI и PyTorch codebase. 📹 Для генерации 4-секундного видео 720p24 с 20 шагами рекомендуют GPU с 24 ГБ+ VRAM. 📲 Подробнее в карусели. ➡️ Перейти на страницу модели и запустить. #ИИ_модели