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Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
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Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Alex Volkov (Thursd/AI)
✌️ Vibe Coder
🎙️ Gastgeber von @thursdai_pod
✨ KI-Evangelist mit @weights_biases 🪄🐝
Arbeit an @weave_wb (Meinungen meine eigenen)
Es lebt! Der neueste Wal ist bei W&B-Inferenz aktiv 👏
Vor 8 Stunden
GROßE EINWEIHUNG: @deepseek_ai's V3.1 ist jetzt live auf W&B Inference!
Ein Modell, zwei Modi: Wechseln Sie zwischen dem Hochgeschwindigkeits-"Non-Think" & dem tiefen "Think".
Zum Preis von nur 0,55 $/1,65 $ pro 1M Tokens ist es ein Game-Changer für den Aufbau intelligenter Agenten.
Möchten Sie 50 $ in kostenlosen Credits? Einzelheiten siehe unten.
3,04K
Hat jemand diesen agentischen Langzeitdenker-LLM von ByteDance ausprobiert? 👀
Oder ist der Hype um Open-Source-Chinesische Modelle gesunken?
36B Instruct- und Based-Modelle (sogar Basis ohne synthetische Daten) mit einigen großartigen (SOTA?) Benchmarks 🤔
Wir werden morgen auf @thursdai_pod darüber berichten.
21. Aug., 04:02
ByteDance veröffentlicht Seed-OSS (Apache-2.0): offene LLM-Serie (12T Tokens), optimiert für 512K Kontext, Denken, Agentenaufgaben, i18n (internationale Nutzung). Die Veröffentlichung umfasst Seed-OSS-36B-Base (mit & ohne synthetische Daten) und Seed-OSS-36B-Instruct
- Architektur: 36B Parameter, 64L, versteckt 5120, Vokabular 155K, GQA (80/8/8, Kopf 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE Basis 1e7
- Denkbudget: Steuerung der Denkzeit (Vielfache von 512), CoT Selbstreflexion, 0 = direkte Antworten, Standard = unbegrenzt
36B-Base (mit vs. ohne syn.)
- MMLU-Pro 65.1 / 60.4 | MMLU 84.9 / 84.8 | TriviaQA 82.1 / 81.9 | GPQA-D 31.7 / 35.2
- BBH 87.7 / 87.2 | AGIEval-en 70.7 / 70.1
- GSM8K 90.8 / 90.3 | MATH 81.7 SOTA / 61.3
- MBPP 80.6 / 74.6 | HumanEval 76.8 / 75.6
36B-Instruct
- MMLU-Pro 82.7 | MMLU 87.4 | GPQA-D 71.4 | SuperGPQA 55.7
- AIME24 91.7 SOTA | AIME25 84.7 | BeyondAIME 65
- ArcAGI V2 40.6 | KORBench 70.6
- LiveCodeBench v6 67.4 SOTA | HLE 10.1
- IFEval 85.8 | TAU1-Retail 70.4 SOTA | TAU1-Airline 46
- SWE-Bench Verifiziert 56 SOTA | Multi-SWE-Bench 17
- MMMLU 78.4 | RULER (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6
Inference: Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, 4/8-Bit Quantisierung
2,99K
Hat jemand diesen agentischen Denker LLM von ByteDance ausprobiert? 👀
Oder ist der Hype um Open-Source-Chinesische Modelle gesunken?
36B Instruct- und Based-Modelle (sogar Basis ohne synthetische Daten) mit einigen großartigen (SOTA?) Benchmarks 🤔
Wir werden morgen auf @thursdai_pod darüber berichten.
21. Aug., 04:02
ByteDance veröffentlicht Seed-OSS (Apache-2.0): offene LLM-Serie (12T Tokens), optimiert für 512K Kontext, Denken, Agentenaufgaben, i18n (internationale Nutzung). Die Veröffentlichung umfasst Seed-OSS-36B-Base (mit & ohne synthetische Daten) und Seed-OSS-36B-Instruct
- Architektur: 36B Parameter, 64L, versteckt 5120, Vokabular 155K, GQA (80/8/8, Kopf 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE Basis 1e7
- Denkbudget: Steuerung der Denkzeit (Vielfache von 512), CoT Selbstreflexion, 0 = direkte Antworten, Standard = unbegrenzt
36B-Base (mit vs. ohne syn.)
- MMLU-Pro 65.1 / 60.4 | MMLU 84.9 / 84.8 | TriviaQA 82.1 / 81.9 | GPQA-D 31.7 / 35.2
- BBH 87.7 / 87.2 | AGIEval-en 70.7 / 70.1
- GSM8K 90.8 / 90.3 | MATH 81.7 SOTA / 61.3
- MBPP 80.6 / 74.6 | HumanEval 76.8 / 75.6
36B-Instruct
- MMLU-Pro 82.7 | MMLU 87.4 | GPQA-D 71.4 | SuperGPQA 55.7
- AIME24 91.7 SOTA | AIME25 84.7 | BeyondAIME 65
- ArcAGI V2 40.6 | KORBench 70.6
- LiveCodeBench v6 67.4 SOTA | HLE 10.1
- IFEval 85.8 | TAU1-Retail 70.4 SOTA | TAU1-Airline 46
- SWE-Bench Verifiziert 56 SOTA | Multi-SWE-Bench 17
- MMMLU 78.4 | RULER (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6
Inference: Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, 4/8-Bit Quantisierung
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Ehrlich!
Ich habe eine Woche im Sommer in Europa verbracht, wegen X habe ich zuerst darüber gelacht, dann bin ich zurückgekommen und habe erkannt, wie genial das ist und dass wir es überall übernehmen müssen.
21. Aug., 04:27
Meine heißeste Meinung ist, dass diese großartig sind und überall übernommen werden sollten.
3,05K
Komm und koste etwas Katzenminze 🐱
20. Aug., 02:22
Mein Mitgründer @vanpelt hat ein neues Open-Source-Produkt namens catnip entwickelt. Es erleichtert das Ausführen von @claude_code in vielen parallelen Docker-Containern gleichzeitig in deinem Projekt. Es kümmert sich wirklich gut um das Port-Forwarding. Ich benutze es seit ein paar Wochen und liebe es.
1,48K
Alex Volkov (Thursd/AI) erneut gepostet
W&B Win95 Edition
Sie können jetzt interaktives HTML in W&B Weave protokollieren und sehen, wie es in den Traces gerendert wird.
Ich habe diese Gelegenheit genutzt, um den Qwen3-Coder auf W&B Inference zu verwenden, um eine W&B Win95 Edition zu erstellen.
Um loszulegen, annotieren Sie einfach Ihre Generierungsfunktion, und sie wird als HTML protokolliert.
1,13K
Alex Volkov (Thursd/AI) erneut gepostet
🚀 Neu in Weave: Content API
Protokollieren Sie alle Medien, die Ihre KI-Apps verwenden, und analysieren Sie sie in Traces. Untersuchen, bewerten und vergleichen Sie Bilder, Audio, Video, Markdown, PDFs und sogar HTML.
Funktioniert mit all Ihren KI-Agenten und -Apps. Ein Ort für all Ihre multimodalen Debugging-Bedürfnisse.
1,89K
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