CORTIS позволяет голосовым агентам, ориентированным на задачи, генерировать структурированные речевые выходы путем тонкой настройки моделей речи с использованием только текстовой задачной поддержки. Он превосходит архитектуры ASR-LLM при ухудшении акустических характеристик, особенно в сохранении высокого уровня семантики задач, не требуя парных аннотаций речи и целей во время обучения.
CORTIS: текстовое адаптация моделей речи
vLLM выпустил новый парсер потока для Qwen3+ в ночной версии
vLLM представил новый парсер потока для Qwen3+, доступный в его ночной сборке, который решает проблемы, такие как остановка на промежуточных этапах и сбой вызова потока инструментов из-за границ блоков. Обновление, по данным, устраняет эти проблемы при ограниченных тестах, повышая надежность для агентных рабочих процессов.
Qwen3.6-27b-mtp-q8 создает реализацию поиска пути A* через автономное тестирование
Модель Qwen3.6-27b-mtp-q8 успешно сгенерировала реализацию поиска пути A* для игры на Java, используя Claude Code локально. Процесс включал почти 12 часов итеративной разработки, в ходе которых модель автономно создавала и запускала набор тестов.
Локальные бенчмарки на RTX 3090 — Qwen3.6 27b против Ornith
Пользователь сравнил Qwen3.6 27b, Gemma4 26B A4B QAT и Ornith1.0 35B MoE с помощью фреймворка inspect-ai на RTX 3090 для оценки производительности локальных моделей. Тестирование выявило смешанные результаты по общим знаниям, grounding (привязке к контексту) и бенчмаркам программирования, при этом Qwen3.6 в целом лидировал по баллам, а Ornith показал сильные стороны в таких областях, как DROP.
Qwen3.6-27B с использованием 3 критиков достигает уровня передовых моделей
Пользователь протестировал Qwen3.6-27B (8-bit) вместе с GLM5.2, используя инструмент для написания кода, который применяет трех критиков — проверку кода, проверку тестов и Playwright e2e — для оценки качества вывода.
GLM 5.2 Q1_S против Qwen 27B Q8: локальное сравнение LLM
Любительское сравнение на потребительском оборудовании показывает, что сильно квантованная GLM-5.2 (Q1_S) превосходит модель более высокого бита Qwen 3.6 27B (Q8) в сложной задаче программирования, несмотря на значительно более низкую скорость вывода.