ch
Feedback
Derp Learning

Derp Learning

前往频道在 Telegram

Используем ИИ строго не по назначению. Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.

显示更多

📈 Telegram 频道 Derp Learning 的分析概览

频道 Derp Learning (@derplearning) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 13 846 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 9 025,并在 俄罗斯 地区排名第 47 200

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 13 846 名订阅者。

根据 25 八月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 67,过去 24 小时变化为 3,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 33.36%。内容发布后 24 小时内通常能获得 16.75% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 618 次浏览,首日通常累积 2 319 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 77
  • 主题关注点: 内容集中在 git, wan, gpu, sparse, вайбкодинг 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
Используем ИИ строго не по назначению. Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.

凭借高频更新(最新数据采集于 26 八月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

13 846
订阅者
+324 小时
-77
+6730
帖子存档
GLM-5.3-flash (320b): выходит Qwen-3.8-flash-next:
+1
GLM-5.3-flash (320b): выходит Qwen-3.8-flash-next:

Не успел выйти Qwen3.8-flash-next, Unsloth уже грузит кванты :D https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

photo content

Repost from La Qeque
photo content

Hugging face у нас дома (в Поднебесной) тизерит новый qwen3.8-next-flash. X
Hugging face у нас дома (в Поднебесной) тизерит новый qwen3.8-next-flash. X

photo content

Полгода работы прошли не зря! У нас (Keenable) публичный запуск. Новый сайт: https://keenable.ai/ Новый бенч: https://keenabl
Полгода работы прошли не зря! У нас (Keenable) публичный запуск. Новый сайт: https://keenable.ai/ Новый бенч: https://keenableai.github.io/needle/ Твит: https://x.com/styskin/status/2092265673041084505 Пост про бенч будет на неделе. Ещё будет одна прикольная штука, которая называется Web Query Language.

photo content

Еще интересный подход - взять драфтер токенов не из самого чекпоинта, а DFlash2 отсюда - Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF Для этого придется собрать llama.cpp:
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
git fetch origin pull/27342/head:pr-27342
git switch pr-27342

# NVIDIA CUDA
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build -j

# Apple Silicon
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_METAL=ON
cmake --build build -j
Зато потом получаем 36.77 t/s с контекстом 100535 -> 52.15 t/s / 95k ctx llama-server.exe -m "Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL.gguf" -md "Qwen3.8-27B-DFlash2-Q4_K_M.gguf" --alias qwen38 --port 8080 --ctx-size 95536 -ngl 99 -ngld 99 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --jinja --reasoning-effort medium --no-context-shift --cache-reuse 256 --spec-type draft-dflash --spec-draft-n-max 3 -b 2048 -ub 512 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --tools all --parallel 1

photo content

thanks, 🧢
thanks, 🧢

люблю когда есть свобода выбора
люблю когда есть свобода выбора

photo content

Наконец дошли руки поковырять Qwen 3.8-27b Как говорится, мое увожение. На мои 16гб комфортно влез Qwen3.8-27B-UD-Q3_K_XL от unsloth --ctx-size 100535 -ngl 99 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --jinja --reasoning-effort medium --no-context-shift --cache-reuse 256 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 1 -b 2048 -ub 512 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --tools all выдает 36.77 t/s с контекстом 100535 Еще есть интересный дистилл Qwen3.8-2.4T-A95B -> Qwen 3.5 9b С Qwen3.8-9B-Q8_0 и конфигом --ctx-size 262144 -ngl 99 -fa on --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --jinja --reasoning-effort low --no-context-shift --cache-reuse 256 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3 -b 2048 -ub 512 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --tools all выдает 85+ t/s с контекстом 262144 В llama.cpp ui / aider ваншотят игры вроде scorched earth, но 9b модель чаще спотыкается. Можно гонять и через claude code/codex, но codex использует новый более сырой апи и одним своим системным промтом сжирает 20к+ токенов :D llama.cpp тут

Таким должен был быть трейлер Red Alert 2 Ладно, забирайте эту вашу оперативку x автор: https://www.douyin.com, lyxw1327

photo content

photo content

Repost from Dev Meme / devmeme
photo content