Разбираемся, когда локальные LLM для программирования действительно стоят апгрейда железа, а когда проще нажать «Sign in with Google». Плюсы, минусы, память, квантование, инструменты (Ollama, MLX, Qwen Code) и в чем автор исходной статьи честно признался, что ошибся.
OpenAI тестирует «признания» для GPT‑5: модель поощряют за честные отчёты о собственных ошибках и нарушениях. Подход повышает прозрачность и помогает выявлять риски, но сам по себе не предотвращает плохое поведение.
Небольшой обзор коллекции DeepSeek-Math: шесть специализированных моделей для математических задач, недавно обновлённых, и идеи, как извлечь из них практическую пользу.
Как мы запустили полностью локальный стек RAG в Skald: из чего он собран, как он выступил против облачных альтернатив и почему приватность больше не конфликтует с качеством.
На подпольных рынках расцвели «тёмные» LLM: WormGPT 4 продаётся за $220 пожизненно и обещает генерацию вредоносного кода и социальной инженерии. Исследователи Unit 42 показывают, как такие модели снижают порог входа для атак, но пока ещё требуют «человеческой доводки». На контрасте — бесплатный KawaiiGPT с GitHub, который помогает новичкам писать фишинг и автоматизировать базовые шаги проникновения.