🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга

Модель с архитектурой MoE:
- 480B параметров в общей сложности
- 35B активных параметров
- Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов

📈 Производительность:
- На уровне Claude 4 Sonnet
- Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах
- Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков

🧩 Модель уже доступна:
- На HuggingFace — можно скачать и запускать
- В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход
(в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15)

Попробовать бесплатно можно:
🟡Через чат: ttps://chat.qwen.ai/)
🟡GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code
🟡 Blog:https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/
🟡 Model: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели.

#qwen #ml #ai #llm #Alibaba

@data_analysis_ml

📊 Stack Overflow Developer Survey 2025 — опрос 49 000 разработчиков из 177 стран

Stack Overflow Developer Survey — это крупнейшее ежегодное исследование среди разработчиков по всему миру, которое проводит платформа Stack Overflow.

В 15‑й год в опросе приняли участие более 49 000 разработчиков из 177 стран. Опрос охватил 62 вопроса по 314 технологиям

76 % респондентов — профессиональные разработчики, большинство из них (66 %) — в возрасте 25–44 лет

🔥 Главное:

🧠 AI используют почти все:
- 80 % пишут код с помощью AI.
- Но лишь 29 % доверяют результатам ИИ (в 2024 было 40 %).
- 66 % тратят больше времени на отладку AI-кода, чем на его написание.

🏆 Claude Sonnet от Anthropic стала самой уважаемой LLM-моделью года — её отметили 67.5 % опрошенных.

💡 Но по желанию использовать на первом месте всё ещё OpenAI GPT — 51.2 % хотят с ней работать чаще всего.

👣 Rust и Cargo — фавориты:
- Cargo признан самым уважаемым DevOps‑инструментом (обогнал даже Terraform).
- Rust стабильно в топе любимых языков.

💡 Учёба и рост:
- 69 % изучают новые технологии, 44 % — с помощью AI.
- 36 % учат код ради AI-задач.

👨‍💻 VS Code лидирует, но Neovim — кумир:
- VS Code — самый используемый редактор.
- Neovim — самый «перспективный».

🧑‍🤝‍🧑 Сообщества & платформы
- 84 % разработчиков активно использовали Stack Overflow ( верится с трудом) в течение года (GitHub 67 %, YouTube 61 %)

- В опросе выяснилось: 35 % посещают SO из‑за проблем, связанных с AI‑кодом — ищут проверенную людьми информацию

📉 Меньше участников:
- В 2025 — 49k респондентов (в 2023 было 90k).
- Разработчики всё чаще критикуют перекос в сторону AI.

😕 Удовлетворённость работой & зарплаты
- Предыдущий опрос показал, что 80 % разработчиков были либо неудовлетворены, либо в состоянии «разочарованности» на работе. Интересно, как изменились показатели в 2025 году.

- В 2024 году выяснилось, что гибкость и зарплата перестали вносить равный вклад в удовлетворённость, теперь зарплата выше оказывает сильный эффект для топ‑25 % зарплатной шкалы

.- К примеру, мобильные и back‑end разработчики в UK и Нидерландах стали более удоволетворены работой за счёт более высоких зарплат

📎 Отчёт целиком: https://survey.stackoverflow.co/2025

@ai_machinelearning_big_data


#ai #stackoverflow

📌 Andreessen Horowitz выпустили пятый рейтинг TOP 100 ИИ-приложений.

Главный вывод из пятого ежегодного списка Top 100 AI Apps — экосистема ИИ начинает приходить в равновесие.

В веб-рейтинге появилось всего 11 новых имен, что заметно меньше, чем было мартовском отчете. В мобильном сегменте, напротив, новичков больше — целых 14, но это связано с тем, что App Store активно вычищают "клонов ChatGPT", освобождая место для оригинальных приложений.

🟡Главным событием стало укрепление позиций Google.

Их флагманский ассистент Gemini занял 2 место после ChatGPT и в вебе, и на мобильных устройствах. Правда, разрыв пока существенный: в вебе Gemini набирает примерно 12% от трафика ChatGPT. А вот на мобильных платформах ситуация иная - у Gemini уже почти половина ежемесячно активных пользователей ChatGPT.

Интересная деталь: почти 90% мобильной аудитории Gemini сидит на Android, тогда как у ChatGPT доля Android-пользователей составляет 60%.

Помимо Gemini, в топ-10 ворвался Google AI Studio. Следом идeт NotebookLM на 13-м месте, а экспериментальная площадка Google Labs заняла 39-ю строчку, получив в мае 2025 года прирост трафика более чем на 13% после запуска видеомодели Veo 3.

🟡В общей битве ChatGPT все еще лидирует.

Grok занял четвeртое место в вебе и 23-е на мобильных. Его мобильный рост особенно впечатляет: с нуля в конце 2024 года до более чем 20 миллионов MAU сейчас. В июле 2025 года, после релиза модели Grok 4, использование приложения подскочило почти на 40%.

У Марка Цукербкрга успехи скромнее: 46-е место в вебе и полное отсутствие в мобильном топе.

Perplexity продолжает уверенно расти, а вот Claude и DeepSeek показывают смешанные результаты. DeepSeek особенно сильно просел в вебе, потеряв более 40% трафика со своего пика в феврале 2025 года.

🟡Отдельного внимания заслуживает Китай.

Сразу 3 компании, ориентированные на внутренний рынок, вошли в топ-20 веб-рейтинга: Quark от Alibaba (№9), Doubao от Bytedance (№12) и Kimi от Moonshot AI (№17). Более 75% их трафика приходится на Китай, где доступ к ChatGPT или Claude ограничен.

Ещё более поразительна картина на мобильных устройствах. По оценкам, 22 из 50 приложений в топе были разработаны в Китае, но используются преимущественно за его пределами. Особенно сильна их концентрация в категории "фото и видео": одна только компания Meitu представлена 5-ю продуктами, включая BeautyPlus и Wink. Bytedance также не отстаёт с ассистентами Doubao и Cici.

🟡Ветераны рейтинга — 14 компаний, которые попадали в каждый из 5 списков Top 100 AI Apps.

Это ChatGPT, Civitai, Poe, Perplexity, LeonardoAI, VEED, Gamma, QuiliBot, CutOut, Character AI, Midjourney, Photoroom, Eleven Labs и HuggingFace.

Из этой "звёздной" команды только 5 компаний разрабатывают собственные модели, 7 используют сторонние API или опенсорс-решения, а 2 являются агрегаторами моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Команда Google Research представила технологию живого перевода речи в речь, которая позволяет говорить на одном языке и почти мгновенно слышать перевод на другом.

Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд.

Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче.

Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника.

https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation

@ai_machinelearning_big_data

#Google #AI #Translation #SpeechToSpeech #GoogleResearch