Neurogen

Ищут 10 человек, чтобы создавали контент для бизнеса в нейросетях по рабочему шаблону. ЗП: от 50000₽ Занятость: 3-4 часа в день Опыт: не нужен Обучение с нуля Как мы работаем: 1. Ты проходишь обучение пару недель; 2. Делаешь работы для портфолио; 3. Берёшь реальный проект; 4. Наставник помогает на каждом этапе; 5. Получаешь деньги и закрепляешь клиента. Весь процесс занимает до 2х недель с нуля до первых денег на твою карту. Наталья Т. мама в декрете с двумя детьми — сейчас делает нейро-контент для спортивного магазина. Работает 4-5 часов в неделю. Получает 60 000 руб. А главное теперь у неё нет скучной рутины и вся работа делается на Айфоне. Сейчас 25 человек уже ведут постоянных клиентов по моей формуле. И ещё более 5 000 предпринимателей в месяц ищут создателей нейро-контента. Заказов валом. Срочно нужны твои руки и голова. Чтобы быстро разобраться во всех нюансах — запускай бота Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. 8 мест ещё свободно

Neurogen: MiniMax FastH3 Omni Reactor сегодня выложили модель в которой можно собрать персонажа как конструктор: девять картинок, три голоса и одна строчка текста и генерится это все в риалтайме Звук и картинка генерятся одним промптом. Описал сцену, реплику и шум… MiniMax FastH3 Omni опенсорснулся Hao AI Lab выложили FastH3 Omni, дистил открытого MiniMax H3. На вход промпт + картинки, видео и аудио-референсы, на выход ролик с синхронным стереозвуком 8 проходов вместо 50 Про H3 пост, веса и ComfyUI тут 🔘Что умеет До 9 картинок, 3 видео и 3 аудио, но не больше 12 референсов всего. Внешность из фото, движение камеры из клипа, голос из аудио собираешь новый ролик; видео-референсы идут со своим звуком 5, 10 или 15 секунд, 24 fps, стерео 32 кГц, 1344×768 на серверном стеке. Референсы не зашумляются, поэтому лицо, одежда, голос и сцена держатся по всему ролику 🔘Скорость На 8×GB200 с UniServe: 5-секундный ролик с одним фото 5.67 с вместо 35.44 с (6.25×), 15 секунд с 12 референсами - 59.77 с вместо 422.20 с (7.06×). По 27 сценариям - 5.6-11.9×; на части задач real-time: 10 с за 9.37 с, 15 с за 14.14 с. Под капотом PDD + DMD предсказывает 4 шага денойза за проход. Учили на 64 B300, 3 500 шагов, 7 800 GPU-часов 🔘Локально DGX Spark 128 ГБ всё в памяти. RTX 5090 32 ГБ - текст-энкодер выгружается, DiT остаётся. По умолчанию 480p, на RTX PRO 6000 - 768p RTX 4090 24 ГБ через FP8 и layerwise offload, по одному клипу на процесс. Поиграться - да, работать - вряд ли Блог GitHub HuggingFace ComfyUI Video is too big

Neurogen: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Дипсики выкатили апдейт V4.1-Flash. Архитектура та же, это переобученный чекпоинт можно сказать По собственной таблице модель стала лучше и дешевле одновременно на всех 11 бенчмарках, быстрее в задачах и короче в ответах, где-то… DeepSeek-V4.1-Flash-1017 бесплатно в Qoder До 25 октября отдают свежий DeepSeek, который обгоняет Opus 5.5 по бенчам, за 0 кредитов в Qoder (агентская платформа для кодинга от Alibaba) 🔘Как забрать 1. Заходите в Qoder - десктоп, IDE, плагин для JetBrains или CLI, без разницы 2. В селекторе моделей выбираете DeepSeek-Flash 3. Проверяете, что множитель показывает 0.0×, всё, кредиты не списываются Контекст до 1M токенов, thinking effort можно выкрутить до Max. Для агентских задач самое то Заканчивается 25 октября в 00:00 по UTC+8, то есть 24 октября в 19:00 по МСК. Дальше модель остаётся, но с коэффициентом 0.1× Налетаем, пока не прикрыли ) Скачать (заходим с внж другой страны)

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Дипсики выкатили апдейт V4.1-Flash. Архитектура та же, это переобученный чекпоинт можно сказать По собственной таблице модель стала лучше и дешевле одновременно на всех 11 бенчмарках, быстрее в задачах и короче в ответах, где-то даже Opus 5 обогнала Контекст 1M, картинки на входе, всё как у сентябрьской. Для лучшего опыта в DeepSeek Harness нужна версия 0.2.1-rc.1 или новее 🔘Цена и скорость Вход $0.30 / выход $1.20 за 1M токенов в пик, в непик вдвое дешевле $0.15 / $0.60, кэш-хит $0.006 По замерам Artificial Analysis - 227 ток/с и 1.09 с до первого токена Пиковые часы по МСК, кстати, всего два окна 4:00–7:00 и 9:00–13:00 в будни. Всё остальное время полцены 🔘Поиск для всех Вторая половина новости, которая мне нравится больше: DeepSeek открыли всем свой Search и Fetch API POST /v1/tools/search - до 50 результатов, операторы site:, lang:, after:, before:, у каждого результата реранк и тир авторитетности POST /v1/tools/fetch - страница целиком в Markdown $0.75 за 1 000 запросов на каждый эндпоинт, пустые ответы и ошибки не тарифицируются Через DeepSeek Harness, Claude Code и Codex серверные вызовы бесплатны до 1 ноября Для агентов это удобно: один ключ, одна цена, модель и веб под рукой, без прокладок в виде Tavily и Exa 🔘 Локально Веса лежат на HF и ModelScope, но это 510 ГБ. Даже Q4 GGUF от Unsloth весит 501 ГБ на 24 ГБ VRAM такое не заедет, забудьте) Зато энтузиасты упаковали 2.9-битный квант на два DGX Spark (по 128 ГБ) и получили ~75–110 ток/с на поток с полным 1M контекстом Анонс  Hugging Face  ModelScope  Search & Fetch  Прошлый разбор V4.1-Flash

MOSS-Image Свежий опенсорсный генератор картинок, заточен он под читаемый текст на изображениях и точную раскладку элементов (постеры, мемы, меню, комиксы, обложки и тд) Ваще направление кайфовое выбрали, нативный layout-контроль в открытом txt2img редко встречается Под капотом 5B single-stream DiT (обучали на оптимизаторе Muon), веса открыты Чекпоинтов два: - SFT - для обычной генерации (текст чётче, раскладка аккуратнее) - Base - для лор и файнтюнов; лорки, обученные на Base, работают и на SFT 🔘Что умеет Читаемый рендер текста, включая китайский: длинные надписи, мелкий шрифт, ручные переносы строк. Нативный layout-контроль: сцена задаётся JSON-ом, перечисляешь элементы с описанием и координатами (bbox), и модель раскладывает всё именно по этим местам. Промпты до 4K токенов: обычный текст, booru-теги или тот же JSON. Произвольные соотношения сторон, от 512×512 до 2K. Аниме и фотореализм. 🔘Как запустить - Python API через Diffusers + готовый Gradio-интерфейс, плюс демка на HF Spaces - Нативный плагин для ComfyUI - ставится через ComfyUI Manager, в официальное репо интеграцию ещё пилят. Рекомендованные настройки: от 50 шагов, CFG 3–6, Euler - LoRA-обучение уже подняли на Civitai, там же выложили bf16 и int8 версии модели Лучше всего модель пока понимает английский Обучали её, кстати, на гетерогенных GPU-платформах, этим команда отдельно хвалится Проект Попробовать GitHub Веса Base Веса SFT

Krea 3 Krea выкатили новую модель для редактирования картинок. Самая быстрая и дешёвая в классе, правишь картинку текстом, правка возвращается меньше чем за 8 секунд в нативном 2K txt2img в бету пометили как экспериментальный, а с 23 октября перестанут работать старые имена режимов instant и medium Веса закрыты, но разработчик сказал, что открытые веса будут, и они думают про файнтюн через LoRA, так что шанс на второй опенсорс от Krea есть 🔘Что умеет Региональные правки: рисуешь бокс, пишешь что менять - модель перерисовывает только эту зону, остальные пиксели остаются как были. Правки можно гонять по кругу, артефакты не накапливаются Принимает Hex-код в промпте (#FFC12E), можно его указать и цвет ложится ровно на предмет или область До 6 референсов на правку в приложении (в API до 8) Продукт и персонаж держатся от кадра к кадру, этикетка, логотип и лицо не плывут Нативно 2K, от 1:1 до 21:9, до 4 096 по стороне, есть negative_prompt на 1 024 символа Два режима: fast (по дефолту) и high для сложных многошаговых правок 🔘Скорость и цена Krea 3 - <8 секунд и $0.06 за картинку в 2K ($0.03 в 1K) Nano Banana Pro - 33 секунды и $0.135 GPT Image 2 - 90 секунд и $0.22 Считают это сразу каталогами 100 000 правок в месяц $6 000 против $13 500 и $22 000. И отдельно подчёркивают, что цена листовая, не промо, дальше обещают только дешевле Но есть нюанс, каждый референс плюс $0.02 (1K) или $0.07 (2K), режим high плюс $0.02. То есть обычная правка в 2K с одним референсом в 1K выходит $0.08, а не $0.06 🔘Где взять Щас Krea 3 стал дефолтной моделью в приложении и доступен всем, тратит compute units как остальные - Free 100 units в день - Pro $35/мес ($21 при годовой) - Max $105/мес; на Pro и Max при годовой подписке дают 14 дней безлимитного Krea 3 Fast - Krea 3 Ultra только с Max и выше API пока в раннем доступ, но модель уже раздали у fal, Together AI, OpenRouter, Replicate, Hedra и Nous Research Попробовать Редактор Блог-анонс - тут много интересных примеров Документация API Video is too big

Neurogen: Universal Modder Скилл, который превращает любого ии агента в гейм-моддера, и причем, это реально работает и позволяет делать вам годные моды которые спокойной интегрируются в соло игры Можно с большим удовольствием колхозить ваши любимые игры детства или… 😳 Video is too big

Neurogen: FLUX 3 Image Bfl выпустили картинную часть своего мультимодального FLUX 3 Нативные 2K и 4K. Пример с их страницы 5456x3072 px (16.8 МП) всё от модели, без апскейлеров Ввели систему боксов, теперь холст это сетка 0-1000 и каждый объект имеет свой нейминг… FLUX 3 Image Klein [open-source] Bfl собрали в одну коллекцию урезанную, но по функциям полную версию большого FLUX 3 Image txt2img, image edit, до 10 референсов и раскладка по bounding boxes. Big FLUX 3 Image остаётся только по API, а Klein можно скачать и гонять у себя Запускается на 8 ГБ VRAM (int8-файлы, RTX 3070 и выше) 5,6B параметров, разрешение до 4K - Distilled - 16 шагов, guidance не нужен (в API steps до 16) - Base - 50 шагов, CFG 3.5; это вариант для файнтюна, LoRA и исследований - Текст-энкодер - Qwen3-VL на 4B, VAE 336 МБ На одном H200 при 1 МП ~3 сек на картинку у distilled против ~12 сек у base Bounding boxes работают и как layout ([y_min, x_min, y_max, x_max] в 0–1), и как точечная правка: from/src_bbox/tgt_bbox перенести объект, перекрасить, удалить, остальной кадр не трогать ComfyUI-сборка: bf16 11,1 ГБ, int8_convrot 5,8 ГБ, nvfp4 5,3 ГБ пиковая память на B200 при 1024×1024: 31 ГБ bf16 / 26 fp8 / 25 nvfp4 🔘Prompt Upsampler (18,8 ГБ bf16) 9B VLM, файнтюн Qwen3.5-9B (vision заморожена). Превращает "A man walking with his dog, afternoon sun" в 220 слов готового промпта: среда, свет, камера, одежда, позиции в кадре; текст, который надо отрисовать, оставляет в кавычках Умеет 4 режима через системный промпт: t2i, i2i, t2i_bbox, i2i_bbox; для правок смотрит на референсы и пишет инструкцию вокруг того, что в них есть 🔘Цены API (1 кредит = $0.01) 768×768 - $0.008 1K - $0.009 1.5K - $0.011 2K - $0.014 4K - $0.036 Генерация и правка стоят одинаково, для сравнения большой FLUX 3 Image: $0.041 / $0.048 / $0.07 / $0.10 / $0.607, то есть Klein в 5-17 раз дешевле Попробовать https://huggingface.co/collections/black-forest-labs/flux-3-image-klein

Neurogen: Drama 3 Fish Audio 3 выкатили свою самую эмоциональную OPEN-SOURSE TTS-модель. Поддерживает txt2spench, voice cloning, voice design, spench2text, Realtime, voice agents. Есть большая библиотека голосов на 2м+ публичных голосов, есть MCP. Ну и конечно self… Comfy ноды Fish Audio Drama 3 Кто забыл, это очень хорошая, новая TTS модель, все были разочарованы, что для ее локального развертывания требовалось много врама Теперь помещается в 8 ГБ VRAM + 32 ГБ RAM, выложили в качестве обычных нод для комфи, это не самопалка, делались ноды совместно с фиш аудио 40 слоёв moe по 256 экспертов, но на каждый аудиопрейм живых только 8. Весь остов ~6 ГБ, он на видеокарте 32 ГБ экспертов лежат в оперативке (RAM), а в свободную VRAM кэшируются те, что повторяются. По их данным 85–95% попаданий при кэше 13 ГБ Итог: RTX 3090, artificially ограниченная до 8 ГБ VRAM выдала 214 мс на фрейм и пик 6,5 ГБ. Не real-time, но генерация офлайн всё равно работает 🔘Скорость (21.5 фреймов = 1 сек речи; real-time - 46 мс/фрейм) RTX 4090, W4A8, кэш 16 ГБ - 53 мс, пик 21,4 ГБ VRAM RTX 4090, W4A8, кэш 4 ГБ - 69 мс, 11,7 ГБ VRAM RTX 3090, FP8, кэш 16 ГБ - 83 мс RTX 3090, FP8, кэш 4 ГБ - 119 мс кэш почти ни на что не влияет, декод по одному фрейму упирается в CPU, а не в PCIe 🔘Что умеют ноды Клоны голоса из пары секунд аудио + точная транскрипция; сохранённый голос это пару КБ, кодек больше не нужен До 16 спикеров в одном тексте через (в облачном Partner Node только 5 слотов и @Voice1) Режиссура в тексте: [sighs], …, направления в квадратных скобках Длинные тексты чанками, где каждый следующий слышит предыдущие Qwen3-ASR транскрибирует клип сам (30 языков) на 6,6 сек клипа ушло ~2 сек. на выходе 44,1 кГц https://pedromarinhodev.github.io/ComfyUI-Drama3/ по ссылке выше можете глянуть примеры сделанные нодами

В Германии робота подозревают в сексуальных домогательствах к девушке В Кёльне полиция изъяла человекоподобного робота после инцидента с 16-летней девушкой. По данным правоохранителей, он трогал её за ягодицы и совершал движения сексуального характера 🤨 За роботом находились два лютых пранкера, 16-летний владелец и его 19-летний знакомый. Предполагается, что они снимали происходящее и вели трансляцию в соцсетях Теперь полиция выясняет, как именно управляли роботом и были ли его действия запрограммированы заранее. Сам робот также стал вещественным доказательством 😑 Главный вопрос кто несёт ответственность, если домогательства совершает машина? Робот не обладает юридической ответственностью как человек. Поэтому следствию предстоит установить роль людей, управлявших им, и обстоятельства произошедшего Походу законодательным органам власти по всему миру придется хорошенько подумать в ближайшем будущем

MiniMax FastH3 Omni Reactor сегодня выложили модель в которой можно собрать персонажа как конструктор: девять картинок, три голоса и одна строчка текста и генерится это все в риалтайме Звук и картинка генерятся одним промптом. Описал сцену, реплику и шум дождя получил всё сразу До 9 картинок: люди, предметы, локация. В тексте зовёшь их, порядок влияет До 3 аудио: голос конкретного персонажа, трек под который он липсинкает, или фоновый звук. Каждому надо словами объяснить роль, иначе модель не понимает Пин первого и последнего кадра + продолжение готового клипа: движение, камера и звук переносятся дальше 24 fps, 1344×768, клипы от 5,875 до 14,375 секунд (строго пять значений) 🔘Realtime До 3 картинок генерится в реальном времени, если больше, то клип строится дольше, чем играется 🔘Цены Сейчас: $0,75 за минуту ($0,0125/сек) После акции: $2,10 за минуту. Срок акции не указан, считайте по второй цифре 🔘Как потестить Заходим в playground на reactor.inc/models/fast-h3-omni, там три поля: Pictures, Audio и What happens. Можно взять их готовые сценарии Своё приложение поднимается командой npx create-reactor-app my-omni --model=fast-h3-omni. Бесплатного тира нет, сразу платный https://www.reactor.inc/models/fast-h3-omni Reactor MiniMax FastH3 Omni API — by MiniMax + Hao AI Lab, hosted on Reactor Faster-than-realtime video generation with text, audio and image input. Run MiniMax FastH3 Omni, a MiniMax + Hao AI Lab model, through Reactor's real-time inference API — live playground, pricing, and JavaScript & Python code examples. No GPUs to manage.

Drama 3 Fish Audio 3 выкатили свою самую эмоциональную OPEN-SOURSE TTS-модель. Поддерживает txt2spench, voice cloning, voice design, spench2text, Realtime, voice agents. Есть большая библиотека голосов на 2м+ публичных голосов, есть MCP. Ну и конечно self hosting, веса открыты Указание пишешь в квадратных скобках. Вот их же пример [barely holding it together, forcing a smile] I'm fine. [shaky breath] Really. [small laugh] [whispering] Go on without me. Дальше что мне особенно зашло: [choked up, crying quietly] I left his jacket by the door. [voice breaking] I keep thinking he'll walk in and ask for it - и голос реально срывается. Есть парный тег do not open that door, который действует только на слова внутри. Настроение можно менять посреди фразы, а указания писать на любом языке Для русского: указания можно писать по-русски, язык ремарки не обязан совпадать с языком фразы 🔘Цены API: $10 за миллион символов вместо $50 скидка 80%, до 12 ноября Drama 3 стоит столько же кредитов, сколько S2.1 Pro, то есть ничего не дорожает До 12 ноября −50% на новые тарифы Plus / Pro / Max (первый месяц при помесячной оплате или первый год при годовой) Веса открытые, fishaudio/drama-3 на Hugging Face: понадобится 48 ГБ VRAM, 8 шардов, 5B параметров, ~3B активных на токен (MoE), эксперты в FP8, остальное в bf16 До 16 персонажей одной репликой через тег. Клон голоса с короткого референса, в карточке-demo используется клип длиной 3,9 секунды 🔘Тестим Заходим на fish.audio и бесплатно тестим Локально можем так: git clone SGLang-Omni → sgl-omni serve --model-path fishaudio/drama-3 --port 8000` Тестим бесплатно HuggingFace Блог - тут можно глянуть примеры Доки Video is too big

Gemini 4 Argon Раскатали везде для AI Ultra и Pro плана, и в студии, и в антигравити, и по апи, в общем везде. Как выяснилось, модель делалась с упором на долгую работу, в интеллект не сильно работали видимо, но получилось хорошо в любом случае. Гугл возвращается в гонку Ввод, размышление и вывод делят единое окно в 1 000 000 токенов. Модель умеет thinking_level: low / medium (по умолчанию) / high Паритет с GPT-6 Astra на AA бенче, зато $1,99 за задачу индекса = 60% стоимости конкурента. Claude Opus по скору всё ещё впереди. Гугловская таблица не совсем правдивая думаю) Для своих команд и доверенных защитников Argon отдают без кибер-гардрейлов. Wiz уже нашёл им критическую утечку персональных данных в больничном софте ту, которую предыдущие флагманы пропускали. Плюс заявлено лидерство по устойчивости к prompt injection (Gray Swan IPI) и мониторинг chain-of-thought на предмет мисалаймента 🔘Цены Сейчас: $2 / 1М input, $10 / 1М output, кэш со скидкой 95% С 1 декабря: $4 / $20, то есть ровно вдвое дороже То есть $2/$10 это промо на 50%, а не постоянная цена 🔘Как потестить AI Studio - Playground, платный тариф Gemini API, модель gemini-4-argon Google AI Ultra - Argon в AI Studio Build и в Antigravity Через сторонние хабы: OpenRouter, LiteLLM, Vercel, OpenCode, Pydantic, Cua Если хотите тестить окно в больше 64К на вывод: background=True + max_output_tokens, иначе упрёшься в лимит Таймаут клиента ставь 15–20 минут: на high тяжёлые промпты считаются минутами https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/