Костыль
Медиа завтрашнего дня. Об инновациях и ИИ, о новых трендах и инфлюенсерах. О том, что нельзя пропускать. Реклама: @WeSell_Igor Реестр РКН: https://clck.ru/3RtbDJ Наш бот - @ChatGPT_OpenAlbot Сотрудничаем - @swaymedia, @Spiral_Yuri
显示更多📈 Telegram 频道 Костыль 的分析概览
频道 Костыль (@kostylofficial) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 1 370 863 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 55,并在 俄罗斯 地区排名第 96 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 1 370 863 名订阅者。
根据 06 七月, 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 -95 876,过去 24 小时变化为 -3 282,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 3.59%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.50% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 49 254 次浏览,首日通常累积 34 227 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 509。
- 主题关注点: 内容集中在 костыль, прокси, telega, минцифры, обход 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:
“Медиа завтрашнего дня. Об инновациях и ИИ, о новых трендах и инфлюенсерах. О том, что нельзя пропускать.
Реклама: @WeSell_Igor
Реестр РКН: https://clck.ru/3RtbDJ
Наш бот - @ChatGPT_OpenAlbot
Сотрудничаем - @swaymedia, @Spiral_Yuri”
凭借高频更新(最新数据采集于 07 七月, 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。
Restore and enhance an old damaged photo. Remove scratches, stains, and noise. Reconstruct faded or torn areas while preserving original details. Slightly sharpen the image for better clarity, but keep it realistic. Apply natural and era-appropriate colors to skin, hair, and clothing. Use a soft, balanced background color without being too striking. The final result should look like an old photo that has been realistically restored and colorized, while respecting its original appearance.
Тестим бесплатно в ProstoGPT 🤑
Костыль | ПодписатьсяСегодня мы выкладываем в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который мы собирали больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.Что внутри: 🔘Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с придуманной нами уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается; 🔘Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя; 🔘GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Модернизация этого слоя позволила нам стабильно обучать модели с большим количеством параметров. 🔘Линейный слой требует в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память позволяет поместить в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой растет на +20%; 🔘Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза; 🔘FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра; 🔘Новый этап online RL после SFT и DPO. Результаты: 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье); 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Instant сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше; 🔘По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (своя LLM-фильтрация Common Crawl, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан нами end-to-end.🤖 Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr. ➡️HuggingFace | GitVerse
• платить можно помесячно от 499 ₽, не нужно покупать сразу на год, первый месяц так вообще за 1 ₽ • оформляешь без головной боли • выплата в среднем за 48 часовА если захочешь оформить на год — датчики протечки умного дома всего за 1 ₽, чтобы узнать о проблеме раньше соседа. В жизни и так хватает сложностей. Пусть хотя бы страховка будет простой 😏 Оформляйте в приложении Яндекс Go.
• зайти в аккаунт AI Studio; • нажать «Create API Key»; • настроить квоты на генерацию.На выбор доступны Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite и Gemini 2.5 Pro. Забираем халяву, пока не прикрыли — здесь 🏃♂️ Костыль | Подписаться
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
