Revolut перевела около 2000 инженеров на локальные GLM-модели для кода
Revolut перевела около 2000 инженеров на локально развёрнутые модели GLM для программирования. Claude Code и Codex теперь используются лишь в исключительных случаях.
По словам Дэвида Абитбола, руководителя направления ИИ-операций компании, для этого задействовали 56 ускорителей Nvidia B200. Средняя стоимость составила всего 30 центов за миллион токенов — примерно в десять раз меньше, чем компания платила Anthropic и OpenAI.
При этом время выполнения инженерных задач сократилось на 70%.
Но самое интересное заключается в другом. Улучшения стали заметны, когда инженерам больше не приходилось экономить токены. Они перестали обращаться к ИИ только для решения сложных задач и начали использовать его практически повсеместно.
Передовые проприетарные модели становятся исключением, а модели с открытыми весами — основным инструментом.
Для каждой ИИ-компании, готовящейся к выходу на биржу, это серьёзная проблема с ценообразованием.
Почему это важно
АналитикаЛокальные модели с открытыми весами становятся не просто экономной альтернативой, а рабочим стандартом для инженерных команд. Это давит на ценообразование проприетарных ИИ-вендоров и их IPO-модели.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов
Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.
Фронтирные Модели (Frontier Models)
Самый мощный класс искусственного интеллекта на переднем крае мировых исследований (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), определяющий границы современных возможностей рассуждения, автономности и кодирования.
Mistral AI (Европейские открытые и эффективные модели)
Серия высокоэффективных открытых и коммерческих моделей от французского стартапа Mistral AI (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mistral Large). Известны компактностью, скоростью и уважением к приватности данных.
Исследователи MIT показали, что GPT-6 Astra может улучшать другие ИИ-модели, изменяя их веса
В эксперименте Astra повысила точность Qwen3.5-0.8B на бенчмарке MATH-500 с 7,9% до 48,1%, изменив всего 0,016% весов модели.