Jó napot kívánok, és üdvözöllek titeket a Not a Llama című AI-podcastban. Ma 2026. október 8., csütörtök. Három fontos hírrel készülünk. Az Anthropic elindította a Claude Haiku 5,5 nevű modelljét, amely eddigi legolcsóbb és leggyorsabb kis modellje. Az OpenAI szerint az AI megoldotta a világ öt száz legfontosabb nyitott matematikai problémájának kilencét. A ChatGPT pedig intelligens felhasználói felületet kap interaktív vizualitásokkal, és a GPT-6 megjelenésével kezd el terjedni.

Készülj fel, mert ez a nap első híre, és komolyan meglep. Az Anthropic elindította a Claude Haiku 5.5-öt, amit a sajátjuk szerint a legolcsóbb, leggyorsabb és legképesebb kis modellnek hívnak. Azonnal elérhető az AWS-n, a Google Cloudon és a Microsoft Azure-on, az API azonosítója claude-haiku-5-5. Az Anthropic szerint körülbelül 75 százalékkal olcsóbb futtatni, mint a Haiku 4.5-öt, tokenenként akár 90 százalékkal is. Az ár 0,10 dollár bemenetre és 0,50 dollár kimenetre milliónként, 100 ezer tokenig, utána ötszörösére duzzad. A benchmark eredmények látványosak. A Humanity's Last Examot 45,9 százalékkal zárták eszközök nélkül, 57,4 százalékkal eszközökkel. A Terminal-Benchet 39,2 százalékkal, ami a nulláról indul. De a közösség nem ilyen vidám. Simon Willison tesztje szerint az ár pontosan ugyanannyi, mint a GPT-6 Luna esetében. Az új tokenizáló viszont 1,25-szerese a tokenmennyiségnek, tehát van egy rejtett áremelés. A magyarázatot nem lehet kikapcsolni, alapértelmezetten közepes erősségen fut. Egy kis pelikan SVG 0,0936 centbe került hét másodperc alatt, a maximum erősség pedig 5 perc 9 másodpercig tartott és 3,3826 centbe került. A Redditen egy felhasználó szerint 12-szerese a Luna költsége egy voxel pagoda tesztben, 268,8 millió token 64,5 millióval szemben. Az OpenRouter 1 millió tokenes ablakot hirdet, ami nem egyezik az Anthropic 100 ezer tokenes küszöbével. A Hacker Newsen 765 pont és 380 hozzászólás. Szóval olcsó, de a tokenégetés valós.

Most egy olyan történet következik, ami az egész matematikai világban keltett nagy vihart. Az OpenAI közzétette, hogy megoldotta a legnehezebb nyított matematikai problémák kilencét. A cég 722 matematikai dolgozatot tett közzé, amelyek 372 családba rendeződtek, egy nyilvános GitHub tárhelyen. A eredményeket körülbelül négy ezer kutatási problémán mérték, eredményenként átlagosan három óra ChatGPT Pro gondolkodási erőforrást felhasználva. Érdekes, hogy maga a modell még nem jelent meg, csak a papírok és bizonyítékok. Néha a TechCrunch is beszámol ilyesmiről, de itt a Latent Space a forrás. A közösségben többen is vitatkoznak. Levent Alpöge szerint a kvázi-Riemann-hipotézis a matematikai történet legjelentősebb pillanata. Egy elemzés szerint viszont körülbelül huszont százaléka az eredményeknek cáfolat vagy ellenpélda. François Chollet pedig felteszi a kérdést, hogy a nyeremények ténylegesen általánosíthatók-e.

Üdvözöltelek, és maradjatok velünk, mert ez az idei egyik legérdekesebb frissítés. A The Verge AI szerint az OpenAI bejelentette az úgynevezett intelligens felületet a ChatGPT-ben. A chatbot most már nemcsak szöveggel válaszol, hanem interaktív vizualitásokkal is. A válaszból most összeállhatnak ábrák, diagrammok, űrlapok és koppintgombok. Az OpenAI egy blogbejegyzésben elmagyarázza, hogy a GPT-6-ot arra tanították, mikor generáljon interaktív vizualitást a szöveg helyett, és hogyan formázza azt. A példapéldák között ott egy hétsebességű kerékpár ábrája gombokkal, Mahjong-csepek görgethető kategóriákba rendezve, illetve beágyazott eszközök, mint egy nyugdíjmegtakarítás-kalkulátor, egy retro játék és egy számlamegosztó. A GPT-6 modellek már multja érkeztek, most pedig a Sol és Luna verziók érkeznek a ChatGPT-be. Az OpenAI szerint ez jobb webes keresést, gyorsabb félkész válaszokat és erősebb ellenállást a biztonsági képzés megkerülésével szemben jelent. A GPT-6 az intelligens felülettel ma kezdve globally érhető el Plus, Pro, Business és Enterprise felhasználóknak, csütörtökön bővül a Go és ingyenes réteg felé.

Üdvözöltem titeket a Not a Llama műsorban. Ma egy olyan hírről számolunk be, amelynek a mögötti forrásai meglehetően vékonynak bizonyulnak. A LiquidAI bejelentette egy új LFM család, azaz Liquid Family of Models elnevezésű modellcsalád kiadását, valamint egy d1-3B nevű, megnyitott modellt. A kiadási dátum szerint a családot aznap, azaz 2026. október elsején jelentették volna. A d1-3B modell a Hugging Face platformon elérhető, a huggingface.co/LiquidAI címen. Mindkét bejelentést a Reddit r/LocalLLaMA közösségében osztották meg. Fontos azonban leszögezni, hogy ezek az adatok nem megerősítettek. A mai kiadásról szóló állítás csupán egy Reddit felhasználó posztján alapul. A modell részletei egyáltalában hiányoznak. Nincs megadva paraméterek száma, kontextushossz, ár, benchmark eredmény vagy licenc. A családon belüli konkrét modellnevek és verziók sem ismertek. A források között szerepel két Reddit poszt és egy X poszt, amely hivatkozva van, de nem szerepel. Röviden, a tényközlés nem tartalmaz konkrét technikai adatot, csupán címeket és linkeket.

Üdvözöllek a Not a Llama podcastban. Ma is van egy érdekes technikai hír, ami érintheti azt, aki nagy modelleket futtat korlátozott hardveren. A TechCrunch szerint a llama.cpp projekt kapott egy GPU gyorsítótárat MoE szakértőknek, akiket a gazdagép memóriában tartanak. A GitHub egy Pull Requestet nyújtott be a ggml-org/llama.cpp tárházban. A kérés száma a 29887. A szerző a am17an felhasználónév. A bejegyzést az r/LocalLLaMA közösséghez posztolták. A megadott dátum a 2026-10-07. A bejegyzést a jacek2023 nevű Reddit felhasznál küldte. A poszt szerint a változás potenciálisan nagy sebességnövést hozhat azoknak az MoE modelleknek, amelyek nem férnek fullan a VRAM-ba. A beküldő arra kéri a többieket, hogy osszák meg a saját sebességnövéseiket. Kérdése, ki GPU szegény. A megadott sebességnövés nem ellenőrzött. Nincs benchmark szám, modellszám vagy verziószám. Nincs paramétermennyiség, kontextushossz, ár vagy licenc. A nagy sebességnövés egy felhasználó egyéni várakozása, nem mért eredmény. A forrás egy rövid Reddit poszt, ami összefoglal egy GitHub kérést. A technikai részletek hiányoznak, így a legtöbb adat nem tölthető be ebből a forrásból.

Készüljön fel, mert jön egy komoly AI-hír. A 6. és egyben utolsó blokk a Not a Llama műsorban.

A TechCrunch szerint Matthew Berman most bontja le a Mistral új Large 4 modelljét, amit a közönség már "Le Chonk"-nak nevez el, hivatalosan ML4. A vállalat egy hatalmas új klaszteren telepítette ezt a modellt. Érdemes utánanézni, mert Berman kézzelfogható tapasztalatait osztja meg.

A modell 1 trillion paraméterrel rendelkezik, ebből 49 billion aktív, és natívan multimodális bemenetet kezel. A Mistral saját európai adatközpontjában tanították, 3800 Nvidia Grace Blackwell processzoron, alapról. A nyilvános előnézet ma elérhető API kulcs révén, de még nem szerepel a chat alkalmazásban. A súlyokat havi végéig ígérik.

Az ár 1,36 dollár millió bemeneti és 4,18 dollár millió kimeneti token után. Az elemzés izgalmas benchmark eredményeket hoz, de Berman egyben arra is panaszkodik, hogy a nyílt forráskódú modellek integrálása mennyire körülményes.

Köszönjük, hogy velünk voltak a Not a Llama című műsorban. A nap legfőbb tanulsága, hogy a kis modellek rohamosan fejlődnek, és az intelligencia már nem a méreten múlik. Holnap reggel új résszel találkozunk. Add is maradotok velünk.