Skip to main content
Все новости
AI RADARМодели
312•09.08.2026, 10:15•1 мин

ByteDance обучает модель с 10 трлн параметров

ByteDance обучает модель с 10 трлн параметров - 1
ByteDance обучает модель с 10 трлн параметров - 2
ByteDance обучает модель с 10 трлн параметров - 3
Коротко о главном30 сек

ByteDance обучает новую модель с 10 трлн параметров, что в три раза больше Kimi K3. Это подчеркивает растущую конкуренцию между американскими и китайскими лабораториями AI.

ByteDance обучает модель с 10 трлн параметров

ByteDance, согласно данным нескольких источников, обучает модель размером до 10 трлн параметров — примерно в три раза больше Kimi K3.

На этом фоне всё сложнее представить сценарий, в котором американские лаборатории просто решат замедлиться. Пока Китай продолжает инвестировать, масштабировать и давить на газ, такая пауза будет означать риск отдать лидерство конкуренту.

Почему это важно

Аналитика

Это важно, поскольку подчеркивает растущую конкуренцию в области искусственного интеллекта между США и Китаем, что может повлиять на глобальные технологические тренды.

Обсудить в сообществе

Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками

Telegram-сообщество
+5 Points
← Назад к новостям

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Практический гайд

JSON — структурированные данные для программ, API и AI-агентов

Полное практическое руководство по формату JSON: синтаксические правила, сериализация через parse/stringify, работа с REST API, валидация по JSON Schema и структурированный вывод для ИИ.

Практический гайд

Форматы DOCX и XLSX: когда от ИИ требуется полноценный финальный документ

Практическое руководство по созданию и обработке документов DOCX и таблиц XLSX с помощью ИИ: сравнение с Markdown и CSV, промпт-инжиниринг, работа с формулами и автоматизация в коде.

Новость

Binance опубликовали расследование кражи $6,3 млрд

Расследование связывает кражу с заражённым Homebrew, фальшивым собеседованием и использованием внутреннего ИИ-инструмента Binance.

Новость

Пользователь Reddit объяснил почти четырёхкратный расход недельных лимитов Claude Code

Сравнение токенов за две недели показало, что эффективность использования недельного лимита Claude Code упала в 3,8 раза; вероятные причины — субагенты, рост времени рассуждений и фоновые запросы интерфейса.