Новости
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Загрузка...
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Фреймворк SGLang показывает невероятные результаты производительности, обеспечивая 25-кратный прирост на новом железе NVIDIA и Day-0 поддержку топовых моделей.
10+ лет в маркетинге, 300+ клиентских проектов: сайты, реклама, боты. Создатель GoBanana (228K+ пользователей, 11.6 млн ₽ выручки) и VibeCoderz. Делаю AI-продукты сам через Claude Code, Cursor, Windsurf и консультирую тех, кто хочет так же.
Об авторе →GigaCode получил интеграцию с Evolution AI Factory и агентный режим
Сбер обновил GigaCode: теперь ассистент поддерживает агентный режим для работы с проектами и подключается к любым LLM через платформу Cloud.ru.
GigaCode + Evolution AI Factory: Сбер открыл доступ к 20+ LLM внутри IDE
ИИ-ассистент GigaCode интегрировался с платформой Evolution AI Factory от Cloud.ru. Теперь разработчикам доступно более 20 моделей для генерации кода и агентного режима с оплатой в рублях.
Сбер выложил GigaChat 3.1 Ultra: 702B параметров под лицензией MIT
Российский ответ Claude Opus: архитектура MoE, 702 млрд параметров и открытая лицензия на фоне нового закона об ИИ.
GigaCode получил интеграцию с AI Factory: переключение LLM и агентный режим
Сбер интегрировал ИИ-ассистент GigaCode с платформой Evolution AI Factory. Теперь разработчики могут менять LLM-движки и использовать полноценный агентный режим.
GigaCode интегрировали с AI Factory: 20+ LLM теперь доступны в IDE через Cloud.ru
Сбер обновил GigaCode, добавив прямую интеграцию с платформой Evolution AI Factory. Теперь вайбкодеры в корпоративном секторе могут переключаться между 20+ моделями прямо в плагине.
Сбер обновил GigaIDE Pro: локальный маркетплейс и поддержка ML-стека
Крупное обновление корпоративной IDE от Сбера: приватный маркетплейс плагинов для закрытых контуров и расширенная поддержка Big Data инструментов.
Если вы строите сложные AI-агенты и упираетесь в задержки инференса, присмотритесь к SGLang. Этот высокопроизводительный фреймворк для обслуживания LLM и мультимодальных моделей сейчас находится на пике формы, привлекая внимание как независимых вайбкодеров, так и гигантов индустрии.
Последние обновления SGLang впечатляют масштабами оптимизации. В феврале команда объявила о достижении 25-кратного прироста производительности инференса на архитектуре NVIDIA GB300 NVL72. Для тех, кто работает с видео и изображениями, в январе была запущена поддержка SGLang Diffusion, которая значительно ускоряет генеративный пайплайн.
Проект активно поддерживается сообществом (более 24 000 звезд на GitHub) и получил грант от фонда a16z. Сейчас SGLang де-факто становится стандартом для деплоя тяжелых моделей, обрабатывая триллионы токенов ежедневно.
Для тех, кто использует Cursor или Windsurf для создания AI-сервисов, SGLang решает главную проблему — скорость отклика и стоимость ресурсов:
Проект написан преимущественно на Python (81%), но критически важные для производительности части реализованы на Rust (8.7%) и CUDA (4.7%). Версия v0.4 принесла zero-overhead планировщик батчей и кэш-ориентированный балансировщик нагрузки, что критично при масштабировании ваших приложений.
Если вы планируете переходить с OpenAI API на собственные инстансы или использовать open-source модели в своих продуктах, SGLang — это, пожалуй, самый быстрый способ заставить ваши промпты «летать».
