⚡️ LongCat-Flash-Omni - открытая 560B MoE-модель (27B активных параметров), которая умеет вести живой диалог в реальном времени, слышать, видеть и отвечать голосом.
Ключевые фишки:
-модель разговаривает и видит собеседника, реагирует на беседу в реальном времени
- 128K контекст
- продвинутая MoE-архитектура: высокое качество при меньших затратах (27B активных параметров из 560B)
- Полгный open-source
По тестам:
- лидер на OmniBench, DailyOmni
- хорошие показатели на ASR (распознавании речи), DocVQA, RefCOCO
- обходит лучше Qwen3-Omni Instruct
- и очень близка к Gemini-2.5-Flash, но это все таки*открытая* модель
Открытая мультимодальная модель, которую можно запускать локально, хороший вариант для голосовых ассистентов.
🤖 Model: https://modelscope.cn/models/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
🌐 Demo: https://longcat.ai
📄 Full technical report & code:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
@ai_machinelearning_big_data
#AI #OpenSourceAI #Multimodal #MoE #LLM #GenAI
Ключевые фишки:
-модель разговаривает и видит собеседника, реагирует на беседу в реальном времени
- 128K контекст
- продвинутая MoE-архитектура: высокое качество при меньших затратах (27B активных параметров из 560B)
- Полгный open-source
По тестам:
- лидер на OmniBench, DailyOmni
- хорошие показатели на ASR (распознавании речи), DocVQA, RefCOCO
- обходит лучше Qwen3-Omni Instruct
- и очень близка к Gemini-2.5-Flash, но это все таки*открытая* модель
Открытая мультимодальная модель, которую можно запускать локально, хороший вариант для голосовых ассистентов.
🤖 Model: https://modelscope.cn/models/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
🌐 Demo: https://longcat.ai
📄 Full technical report & code:
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
@ai_machinelearning_big_data
#AI #OpenSourceAI #Multimodal #MoE #LLM #GenAI
🔥62❤46👍24
🎉 Qwen3-VL теперь работает в llama.cpp!
Модель можно запускать прямо на своём устройстве - поддерживаются CPU, CUDA, Metal, Vulkan и другие бэкенды.
Доступны GGUF-веса для всех версий - от 2B до 235B. Можно запускать локально, без облака и сторонних сервисов 🚀
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-VL-5c7a94c8cb144b
📌 PR: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/16780
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3 #llm
Модель можно запускать прямо на своём устройстве - поддерживаются CPU, CUDA, Metal, Vulkan и другие бэкенды.
Доступны GGUF-веса для всех версий - от 2B до 235B. Можно запускать локально, без облака и сторонних сервисов 🚀
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-VL-5c7a94c8cb144b
📌 PR: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/16780
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3 #llm
1👍85🔥29❤12🥰3🗿1
Это понятное и структурированное введение в основы агентных систем.
В гайде рассматриваются:
- архитектура агента и его основные компоненты
- роль LLM как «мозга» агента
- подключение и использование инструментов
- оркестрация нескольких агентов
- подходы к деплою и продакшн-интеграции
- метрики и способы оценки работы
- как создаются самообучающиеся и эволюционирующие агенты
- пример архитектуры AlphaEvolve
📌 Гайд: https://drive.google.com/file/d/1C-HvqgxM7dj4G2kCQLnuMXi1fTpXRdpx/view
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Agents #Google #LLM #MachineLearning #AIResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤71🔥30👍29⚡5🙈4🙏2