🗓 Адвент-календари для айтишников 2025

Собрали для вас подборку новогодних адвент-календарей, которые помогут интересно скрасить декабрь. Здесь задачи, статьи, видео и немного HTML-ужасов.

➡️ Фронтенд

AdventJS. Классический адвент с задачами по JavaScript и TypeScript, живёт с 2015 года. В декабре вас ждут 24 задачи — по одной каждый день.

PerfPlanet Performance Calendar. Ежегодный адвент про web performance. Внутри свежие статьи, практики оптимизации и кейсы от инженеров крупных компаний.

HTMHell Advent Calendar. Адвент-календарь из HTML-антипаттернов. Каждый день вас ждёт забавный, но поучительный пример того, как верстать не нужно (и чем это заменить).

CSS Advent Calendar. Короткие ежедневные сниппеты про современный CSS. Хороший способ подтянуть свежие фичи и приёмы без длинных статей.

Accessibility Advent. Адвент, посвящённый доступности интерфейсов. Практики, паттерны и методы, которые помогают сделать продукты удобнее для разных пользователей.

➡️ Языки программирования

CS Advent (C#). Каждый день публикуют по два материала про разработку на C#. Формат — статьи от практиков, фокус на реальных задачах и инструментах.

Java Advent. Адвент для всех, кто шарит за Java.

Raku Advent Calendar. Raku — это тот самый бывший Perl 6. В календаре статьи про приложения, полезные модули, техники программирования, контейнеры и даже гайды по миграции с Perl.

➡️ DevOps

Knowit Julekalender. Адвент от норвежской компании Knowit для всех, кто любит программировать. За каждой «дверцей» спрятана задачка, на которую нужно ответить текстом или числом; уровень сложности плавает.

Advent of Sysadmin. 12-дневный адвент с задачами по Linux и DevOps разной сложности (с 1 по 12 декабря).

➡️ Для всех

Advent of Agents (Google). Бесплатный адвент от Google для тех, кто хочет «подружиться» с ИИ-агентами. 25 дней коротких уроков, материалы под рукой и копируемый код — от быстрого старта до оркестрации мультиагентных систем.

Advent of Code 2025. Культовый адвент для тех, кто любит программные головоломки. Каждый день — новая задачка, где важны и алгоритмы, и аккуратное чтение условия.

Bekk Christmas. Контентный адвент от команды Bekk. Каждый день до 25 декабря выходят новые статьи, подкасты, туториалы, чек-листы и видео от разработчиков, дизайнеров, менеджеров и консалтеров.

Festive Tech Calendar. Месячный комьюнити-адвент с ежедневными видео, вебинарами и воркшопами по техтемам (Azure, .NET, AI, security).

А если знаете ещё какие-то крутые календари, то присылайте в комментарии. Добавим их в подборку!

Топ трендов на HuggingFace сейчас — смесь свежих релизов от китайских гигантов и обновлений от западных компаний.

🔘Генерация изображений
Z-Image-Turbo от Alibaba на первом месте с 153k скачиваний. 6B параметров, 8 шагов инференса, укладывается в 16GB VRAM и выдаёт картинку за секунду на H800. Есть GGUF-версия для локального запуска и ControlNet-адаптер. Подробнее про эту модель я уже писал ранее. Также в топе FLUX.2-dev от Black Forest Labs — это image-to-image версия их флагмана, про неё, конечно, тоже был пост.

🔘LLM
DeepSeek доминирует. V3.2 (685B, MoE) позиционируется как конкурент GPT-5, версия Speciale якобы его превосходит. Взяли золото на IMO и IOI 2025. Новая фича — «thinking with tools», reasoning прямо во время использования инструментов, подробнее в посте. DeepSeek-Math-V2 — специализированная версия для математики. Из других: Mistral выкатил Ministral-3 на 3B и 14B, Arcee — Trinity-Mini на 26B.​

🔘Мультимодальные
Microsoft Fara-7B (image-text-to-text), Tencent HunyuanOCR с 319k скачиваний для распознавания текста, SAM3 для сегментации (очень крутая, про неё здесь читайте).

🔘Аудио
Microsoft VibeVoice-Realtime-0.5B, real-time TTS на 1B параметров, но только английский. Вообще, для синтеза голоса много крутого выходит, но почти везде английский и может быть китайский.

🔘Агенты
NVIDIA Nemotron-Orchestrator-8B, модель-оркестратор для координации других моделей в агентских сценариях.

Apple тоже засветились: STARFlow для генерации видео на normalizing flows и CLaRa-7B-Instruct. Буквально предыдущий пост в канале про эту модель.

Что скажете про такой формат? Делать подобные обзоры раз в неделю?

@neuro_channel

Летим зимовать ✈️

Когда холодает, айтишники пакуют чемоданы, а мы разыгрываем ваучер на 50 000 рублей в Островке.

Поехать к морю или остаться среди снежных пейзажей — выбирайте сами!

Чтобы участвовать, нужно оставить любую реакцию под этим постом и подписаться на каналы ниже:

😎 Типичный программист
🐸 Библиотека программиста
🟢 Ostrovok! Tech

Теперь осталось нажать на кнопку участия под этим постом и вы в игре!

Итоги подведём 12 декабря. Победителя выберем с помощью бота. Подробнее с правилами можно ознакомиться здесь.

Всем удачи!

Участников: 128
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 19:00, 12.12.2025 MSK (3 дня)

⚡️ Mistral выпустили Devstral 2 — модель для кодинга с открытыми весами, которая набирает 72,2% на SWE-bench Verified. Это топовый результат среди open-source моделей, младшую вообще на домашнем компе можно запустить!

Две версии:

1️⃣Devstral 2 (123B) — полная модель, лицензия modified MIT. Требует минимум 4×H100 для деплоя

2️⃣Devstral Small 2 (24B) — Apache 2.0, запускается на одной GPU или даже на CPU. Набирает 68% на SWE-bench — на уровне моделей в 5 раз больше​

Почему это важно: Devstral 2 в 5 раз меньше DeepSeek V3.2 и в 8 раз меньше Kimi K2, но показывает сравнимые результаты. В blind-тестах через Cline побеждает DeepSeek (42,8% vs 28,6%), хотя Claude Sonnet 4.5 всё ещё впереди.​

Также представили Mistral Vibe CLI — терминальный агент на базе Devstral. Умеет:
🔘Сканировать проект и git status для контекста
🔘Автокомплит файлов через @, shell-команды через !
🔘Работать с несколькими файлами одновременно на уровне архитектуры
🔘Интегрироваться в IDE через Agent Communication Protocol (уже есть в Zed)​

Цены: сейчас API бесплатный, потом $0,40 / $2,00 за миллион токенов (Devstral 2) и $0,10 / $0,30 (Small). До 7 раз дешевле Claude Sonnet на реальных задачах.​

За первые 24 часа через API прогнали 17B токенов — Kilo Code называет это одним из самых успешных stealth-запусков.

@neuro_channel

OpenAI, Anthropic и Block объявили о создании Agentic AI Foundation (AAIF) под эгидой Linux Foundation. К ним присоединились Google, Microsoft, AWS и Bloomberg.​

Что происходит: три компании передают свои ключевые технологии в open source под нейтральное управление:

1️⃣MCP (Model Context Protocol) от Anthropic — протокол для подключения агентов к инструментам и данным. Уже стал стандартом де-факто для интеграций

2️⃣AGENTS.md от OpenAI — спецификация, которая говорит AI-агентам как вести себя в конкретном репозитории (что можно делать, что нельзя, какие conventions)

3️⃣Goose от Block — open-source фреймворк для локальных AI-агентов, работает с любыми LLM​

Зачем это нужно: сейчас каждый строит агентов по-своему, инструменты несовместимы между собой. AAIF хочет сделать так, чтобы агент от любого вендора мог использовать одни и те же MCP-серверы и следовать одним и тем же правилам из AGENTS.md.​

Почему это важно: по словам главы Linux Foundation, цель — избежать будущего с «закрытыми стенами», где подключения к инструментам, поведение агентов и оркестрация заперты внутри нескольких платформ. Открытые стандарты для агентов — как HTTP для веба.​

Конкуренты договорились о совместимости — редкое событие. Похоже, все понимают: рынок агентов будет огромным, и лучше делить большой открытый пирог, чем воевать за маленькие закрытые.

@neuro_channel

⚡️ OpenAI выпустили GPT-5.2 вот только что — на месяц раньше плана после внутреннего «Code Red» из-за релиза Gemini 3.​

Суть: не революция, а апдейт «двигателя». Скорость, точность, стабильность — без принципиально новых фич.​

Что улучшили:

🔘Код: 55,6% на SWE-bench Pro (4 языка, не только Python), 80% на SWE-bench Verified. Windsurf называет это «самым большим скачком в агентном кодинге с GPT-5». Фронтенд и 3D-UI — сильно лучше.​

🔘Галлюцинации: -30% ошибок по сравнению с GPT-5.1. Детерминированность выше — один промт даёт стабильный результат.​

🔘Длинный контекст: 400k токенов input, 128k output. Первая модель с ~100% точностью на MRCR (до 256k). Можно скормить сотни файлов, и она не должна терять нить.

🔘Скорость: заметно быстрее GPT-5.1, особенно на длинных reasoning-цепочках.​

Три версии:
1️⃣Instant — быстро, для рутины
2️⃣Thinking — для сложных задач (код, математика, документы)
3️⃣Pro — максимальное качество, долго думает

Цены API: $1,75/1M input, $14/1M output (Thinking). Дороже чем GPT-5.1 ($1,25/$10), но дешевле Gemini 3 Pro. Prompt caching — скидка 90% на повторные запросы.​

Важно для разработчиков: старые промпты работают, но модель буквальнее следует инструкциям. Переписывать не нужно, но протестировать стоит — quirks GPT-5.1 могут измениться.

@neuro_channel