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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Костыль
Channel Костыль (@kostylofficial) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 1 370 863 subscribers, ranking 55 in the Technologies & Applications category and 96 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 1 370 863 subscribers.
According to the latest data from 06 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -95 876 over the last 30 days and by -3 282 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 3.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 49 254 views. Within the first day, a publication typically gains 34 227 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 509.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as костыль, прокси, telega, минцифры, обход.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
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
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
