Стартап Mostik AI разработал нейросетевой «мост», который передаёт данные между моделями через внутренние состояния, а не текст. Это позволяет крупной модели решать сложную часть задачи, а компактной — формировать итоговый ответ.
В демонстрации использовали GLM-5.2 на 753 млрд параметров и Qwen-3.5 на 4 млрд. По данным Mostik AI, связка показала около 80% качества большой модели при примерно 1/20 стоимости вычислений. Для запуска GLM-5.2 требуется до 1,5 ТБ памяти, тогда как Qwen-3.5 может работать на смартфоне.
Технология предназначена для ИИ-агентов, где разные модели планируют и выполняют задачи. Сейчас Mostik базируется в Калифорнии; команда насчитывает 15 человек, включая 12 специалистов с PhD. Главный научный сотрудник — математик и лауреат Филдсовской премии Станислав Смирнов.
Подпишись, тут про технолоджии.
P.S. Меня зовут Бедняков Артем, я разрабатываю backend-решения на Python любой сложности:
- REST API и микросервисы;
- агентные системы и AI-интеграции;
- Telegram-боты и Mini Apps;
- парсеры и автоматизация;
- интеграции с внешними сервисами и API;
- тестирование и CI/CD;
- DevOps и развёртывание;
- аудит и проверки безопасности.
Если вам нужна разработка или есть вопросы по реализации проекта — пишите мне в Telegram
Всегда рад обсудить задачу и помочь найти решение.
Также подписывайтесь на мой Telegram-канал IT POLICE, где я пишу о Python, backend-разработке, технологиях и кибербезопасности.