Poranny przegląd AI - 2026-09-13
Najważniejsze #
Simon Willison przetestował GPT-6 Astra (Max) w ChatGPT Work do generowania tras biegowych na podstawie danych OpenStreetMap. Model pracował 27 minut i zwrócił gotowe trasy 5K i 10K jako wizualizację oraz plik GPX do pobrania — przykład długotrwałych zadań agentowych w praktyce. https://simonwillison.net/2026/Sep/12/astra-running-routes/
Pojawiła się strona The Hugging Bay jako alternatywne źródło pobierania modeli, na wypadek gdyby Hugging Face zaczął ograniczać dostęp lub cenzurować zawartość. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1weujw6/the_hugging_bay/
Użytkownicy r/LocalLLaMA raportują, że Qwen3.8-27B znacząco przewyższa poprzednie wersje 3.5/3.6-35B w zadaniach naukowych i analitycznych, choć kosztem 3-4x dłuższego czasu wykonania. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1we8tl1/3827b_has_ruined_353635bs_for_me_its_just/
Modele i wydania #
Agnes-3.0-Flash (33B) od Agnes-AI to nowy model multimodalny z oknem kontekstowym 262 144 tokenów. Obsługuje tekst, obrazy i wideo, ma regulowaną głębokość rozumowania i tool calling. Architektura to hybrid-attention decoder, gdzie trzy na cztery warstwy używają gated delta rule (rekurencyjne, ze stanem per-layer). https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1we6lrn/agnesaiagnes30flash_33b_multimodal_aa_score_36/
Qwen3.8-27B — bartowski opublikował zaktualizowane kwantyzacje GGUF z nowym per-tensor layout, który poprawia jakość przy niższych precyzjach. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1webfsq/bartowskiqwen3827bgguf_hugging_face_updated/
Qwen3.8 Flash Next osiąga 1.2k tokenów/s prefill na Strix Halo. Wsparcie w głównej gałęzi llama.cpp jest eksperymentalne, ale community forks i zamknięte rozwiązanie Halogen osiągają już te wyniki. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1weobt6/qwen38_flash_next_now_at_12k_ts_prefill_on_strix/
Praktycy i ekosystem #
Simon Willison kontynuuje eksplorację długich zadań agentowych — tym razem ChatGPT Work z GPT-6 Astra do planowania tras biegowych. Istotne jest tu nie tyle samo zadanie, co demonstracja modelu pracującego prawie pół godziny nad jednym promptem i zwracającego użyteczny artefakt. https://simonwillison.net/2026/Sep/12/astra-running-routes/
Na r/LocalLLaMA toczy się dyskusja o tym, jakie modele zachodnich laboratoriów wdrażać, gdy organizacja zabrania używania modeli z Chin. Użytkownicy przyznają, że GLM, Qwen i DeepSeek dominują w open source, ale część firm ma takie ograniczenia. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wegs2w/for_those_of_you_forced_to_only_use_open_models/
Warte kliknięcia #
- The Rise of the Forward Deployed Engineer — and How To Do the Job Right — https://www.latent.space/p/forward-deployed-engineer-best-practices