🚀 GigaChat Ultra & Lightning — новые MoE-модели от Сбера

💡 Что это такое
Две открытые модели нового поколения, обученные с нуля — без чужих весов. Созданы, чтобы ускорять разработку, уменьшать рутину и быть удобным напарником для разработчиков.

🔥 Что внутри
- Ultra: 702B параметров, контекст до 131k, стабильная работа экспертов
- Lightning: 10B параметров, контекст до 256k, лёгкая и быстрая
- Генерация нескольких токенов одновременно
- Экономия памяти, оптимизация KV-кеша
- Совместимость с Hugging Face, vLLM и SGLang

🎯 Почему стоит использовать
- Сбер снимает часть технических забот, чтобы сосредоточиться на экспериментах
- Ускоряет локальное прототипирование и работу с AI-помощниками
- Подходит для масштабных решений и небольших проектов

@pythonl

🚀 myfy - модульный Python-фреймворк с фронтендом «из коробки»

Зачем он нужен: FastAPI - идеален для API, но без нормального фронта.

myfy берёт лучшее из FastAPI и добавляет полноценную модульность, DI и встроенный UI.

🔥 Главное
- Модульная архитектура с жизненным циклом (`start/stop`)
- Type-based DI без скрытой магии
- Фронтенд сразу из коробки:
Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR
Можно делать UI без React/Vue, идеально для внутренних тулов
- Чистая структура проекта, минимум бойлерплейта

🚀 Быстрый старт

pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run

https://github.com/psincraian/myfy

@pythonl

🔥 10 однострочных Python-функций, которые экономят время каждый день

Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py.
Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде.
Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.

from pathlib import Path
from collections import Counter
import json, statistics as stats

chunks = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(0, len(it), n)]

flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in sub]

unique = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

sliding = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(len(it) - n + 1)]

freqs = lambda seq: Counter(seq)

read_text = lambda p: Path(p).read_text(encoding="utf-8")

write_text = lambda p, text: Path(p).write_text(text, encoding="utf-8")

read_json = lambda p: json.loads(Path(p).read_text(encoding="utf-8"))

write_json = lambda p, obj: Path(p).write_text(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

mean_std = lambda xs: (stats.mean(xs), stats.pstdev(xs))

@pythonl