Главные новости ИИ и МЛ! Anthropic покупает создателей скоростного JavaScript-ра…

✔️ Anthropic покупает создателей скоростного JavaScript-рантайма.

Компания объявила о приобретении Bun — популярного инструментария для запуска и сборки JavaScript-приложений. Технологии и команда стартапа станут фундаментом для дальнейшего масштабирования платформы Claude Code.

Bun, основанный Джаредом Самнером в 2021 году, завоевал популярность как экстремально быстрая альтернатива Node.js, объединяющая в себе рантайм, пакетный менеджер, бандлер и тестовый раннер.

Bun останется опенсорсным проектом под лицензией MIT. Anthropic обещает продолжить инвестировать в инструмент, сохраняя его статус независимого и универсального решения для JS/TS-экосистемы.
anthropic.com

✔️ AWS представила 3-нм чипы Trainium3 и серверы UltraServer.

Это третье поколение тензорных процессоров Amazon. Trainium3, изготовленный по 3-нм техпроцессу, показывает буст по производительности до 4.4x и энергоэффективности в 4 раза по сравнению с Trainium 2. Архитектура чипа поддерживает новые форматы данных MXFP8 и MXFP4.

UltraServer – это вычислительный узел, объединяющий 144 чипа с общим объемом памяти 20.7 ТБ HBM3e и агрегированной пропускной способностью 706 ТБ/с. Такие серверы можно объединять в кластеры EC2 UltraClusters масштабом более 1 млн. чипов.

Также AWS потизерила будущий Trainium 4: следующее поколение чипов получит совместимость с GPU NVIDIA через шину NVLink Fusion.
aws.amazon.com

✔️ vLLM-Omni: расширение экосистемы vLLM.

Команда vLLM анонсировала релиз vLLM-Omni, расширения, созданного для адаптации инфраструктуры под omni-модели, которые могут бесшовно работать с текстом, изображениями, видео и аудио в рамках одного процесса.

Архитектура vLLM-Omni предлагает полностью переработанный поток данных. Система использует дезагрегированный пайплайн, объединяющий 3 этапа: мультимодальные энкодеры, логическое ядро на базе vLLM и генераторы.

vLLM-Omni может эффективно оркестрировать сложные гетерогенные рабочие процессы и параллельно выполнять вычисления. Фреймворк сохраняет простоту внедрения, поддерживая полную совместимость с OpenAI API и Hugging Face.
blog.vllm.ai

✔️ SGLang получил поддержку NVIDIA Model Optimizer.

Важное обновление SGLang, которое кардинально упрощает работу ML-инженеров, позволяя проводить квантование и деплой моделей внутри одной экосистемы без использования сторонних утилит и сложных пайплайнов.

Теперь разработчики могут напрямую через API конвертировать модели в форматы NVFP4, MXFP4, FP8 и сразу запускать их в продакшн. Тесты на архитектуре NVIDIA Blackwell показали, что использование квантования NVFP4 через SGLang удваивает пропускную способность по сравнению с базовым FP8.
lmsys.org

✔️ Artificial Analysis запустила индекс открытости ИИ-моделей.

Openness Index — новый стандарт оценки ИИ, который отделяет настоящий опен-сорс от моделей, которые лишь притворяются открытыми. Рейтинг анализирует проекты по 2 направлениям: доступность весов и прозрачность процесса разработки (методология и датасеты для пре- и пост-трейна).

Верхние строчки рейтинга заняли китайские разработки. Среди коммерческих решений хороший результат показала Nemotron Nano 9B v2 (67 баллов), а вот полностью закрытые проприетарные модели ожидаемо остались на дне рейтинга с оценками в 1–5 баллов. Лидером списка стала модель OLMo с показателем 89.

Индекс наглядно подсвечивает проблему термина «open weights»: модели, публикующие только веса без контекста, теряют баллы на прозрачности.
Artificial Analysis в сети Х