Derp Learning
Используем ИИ строго не по назначению. Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Derp Learning
کانال Derp Learning (@derplearning) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 846 مشترک است و جایگاه 9 025 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 47 200 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 846 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 67 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 33.36% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 16.75% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 618 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 319 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 77 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند git, wan, gpu, sparse, вайбкодинг تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Используем ИИ строго не по назначению.
Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
در حال بارگیری داده...
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 26 اوت | +7 | |||
| 25 اوت | +5 | |||
| 24 اوت | +7 | |||
| 23 اوت | +7 | |||
| 22 اوت | +7 | |||
| 21 اوت | +6 | |||
| 20 اوت | +2 | |||
| 19 اوت | +4 | |||
| 18 اوت | +6 | |||
| 17 اوت | +2 | |||
| 16 اوت | +7 | |||
| 15 اوت | +5 | |||
| 14 اوت | +10 | |||
| 13 اوت | +2 | |||
| 12 اوت | +3 | |||
| 11 اوت | +8 | |||
| 10 اوت | +8 | |||
| 09 اوت | +1 | |||
| 08 اوت | +8 | |||
| 07 اوت | +8 | |||
| 06 اوت | +5 | |||
| 05 اوت | +8 | |||
| 04 اوت | +4 | |||
| 03 اوت | +3 | |||
| 02 اوت | +4 | |||
| 01 اوت | +6 |
| 2 | Не успел выйти Qwen3.8-flash-next,
Unsloth уже грузит кванты :D
https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF | 1 473 |
| 3 | بدون متن... | 1 459 |
| 4 | بدون متن... | 1 740 |
| 5 | بدون متن... | 1 802 |
| 6 | Hugging face у нас дома (в Поднебесной) тизерит новый qwen3.8-next-flash.
X | 1 896 |
| 7 | بدون متن... | 2 280 |
| 8 | 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. | 1 596 |
| 9 | بدون متن... | 2 056 |
| 10 | 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 | 2 312 |
| 11 | بدون متن... | 2 191 |
| 12 | بدون متن... | 5 984 |
| 13 | thanks, 🧢 | 2 716 |
| 14 | люблю когда есть свобода выбора | 2 946 |
| 15 | بدون متن... | 3 358 |
| 16 | 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 | 3 692 |
| 17 | Таким должен был быть трейлер Red Alert 2
Ладно, забирайте эту вашу оперативку
x
автор:
https://www.douyin.com, lyxw1327 | 3 952 |
| 18 | بدون متن... | 3 364 |
| 19 | بدون متن... | 3 431 |
| 20 | بدون متن... | 2 820 |
