И из интересного - у нас еще один лидер в опенсорсе. StepFun выкатили Step-3.5-Flash, такую попытку сделать локально-запускаемый агентный мозг, а не просто чатик Модель скорее про выполнить задачу через цикл действий: план → поиск → анализ → пересбор контекста → следующий шаг → итог 196B параметров но ~11B активных на токен (MoE sparse) Цель - заменить “дорогой облачный reasoning” на локально исполняемый reasoning-агент. Плюс они встроили в модель режим “параллельного мышления”. Не тот multi-agent, где ты оркестрируешь 5 вызовов API, а модель сама: - раскладывает гипотезы - ведёт несколько линий рассуждения - агрегирует Как раз об этом говорил на вебинаре, что раньше ты сам этих агентов создавал и прокидывал из стейджа в стейдж, а теперь все делается внутри модельки, Они отдельно подчёркивают context manager, модель сама решает, что забыть, что сжать, что оставить как рабочую память По бенчмаркам все близко к топовым моделям: LiveCodeBench ~86 SWE-bench verified ~74 Terminal-Bench ~51 BrowseComp ~69 tau2-bench ~88 Много пишут про локальное применение, специально заточились на Mac Studio, DGX Spark, AMD AIMax Короче, хороший вариант на корпоративного "сотрудника". Может разбираться, искать причины, читать документацию, делать исследования, запускать инструменты и все это внутри одной модельки на уровне архитектуры. https://static.stepfun.com/blog/step-3.5-flash/