Модели
Grok 4.6 продаёт большой context по ступенчатой цене
Grok 4.6 вышла в API, Grok Build и Cursor с context window 500 тысяч токенов.
До 200K вход стоит $2 за миллион токенов, cached input — $0,50, output — $6;
выше порога цены удваиваются. xAI заявляет 69,9 на CursorBench и 65,9 на
DeepSWE.
500K — максимальная длина, а не гарантия эффективного recall. Benchmarks
смешивают собственные и опубликованные конкурентами результаты и не дают
независимого cost-normalized сравнения.
Price cliff делает архитектурную цену контекста видимой. Приложение, которое
без разбора накапливает history и tool outputs, может одним сообщением перейти
в другой тариф. Long context не отменяет retrieval и memory policy — он делает
их финансовые ошибки дороже.
Источники: Grok 4.6,
документация модели.
Открытые 2,4 трлн параметров всё равно требуют огромной serving-системы
Qwen опубликовала веса Qwen3.8-2.4T-A95B — MoE с 2,4 трлн общих, 95 млрд
активных параметров и 92 слоями. Репозиторий датирует открытие весов 12 августа,
хотя отдельный cloud endpoint существовал раньше.
Parameter count не равен памяти или compute на запрос: нужны precision,
sharding, KV-cache и runtime. Vendor benchmarks не являются независимыми.
Активные 95B заметно уменьшают стоимость относительно dense 2.4T, но не делают
модель локальной в бытовом смысле. Open weights дают право владеть checkpoint,
а не бесплатную машину для него. На этом масштабе свобода от API-поставщика
означает зависимость от собственного distributed serving.
Источники: model card Qwen,
репозиторий.
Edge vision расходится на UI и документы
LFM2.5-VL-3B сочетает примерно 3,1B language backbone и SigLIP2 NaFlex encoder.
Liquid ориентирует её на screenshots, UI localization, OCR, grounding и tool
use. В собственных ablations ToolSandbox вырос с 26,4 до 59,5, BFCL — с 20,5
до 32,5, RefCOCO — с 57,1 до 87,9.
North Micro Vision от Cohere использует 400M native-resolution encoder и 2B
language model, сохраняет aspect ratio документов и поддерживает 11 языков.
Curriculum прошёл десятки миллионов examples вплоть до A4 resolution; модель
вышла под Apache 2.0.
Оба набора цифр принадлежат авторам. У Liquid нет hardware latency для слова
edge, а её лицензия не Apache/MIT. У Cohere vLLM support ещё обещан, а часть
конкурентов сильнее на STEM и hallucination. Сигнал дня — специализация даже в
малых VLM: UI-agent и document parser требуют разных resolution, grounding и
runtime trade-offs.
Источники: LFM2.5-VL-3B,
North Micro Vision.