Последние посты
NLP Core Team
4 сент., 13:17
переслано из @kodacoderu
⚡️ Готовим новые замеры моделей. Делимся промежуточными результатами.Подготовили новый бенчмарк и замеряем различные модели и харнесы. Скоро поделимся большим числом замеров и расскажем подробности в статье на Хабре. А пока — вот один интересный замер: чёт opencode не дружит с DeepSeek V4 Flash.
NLP Core Team
21 авг., 14:27
переслано из @kodacoderu
🚀 KodaCode 1.1.0: управление усилием рассуждений, новая тарификация, режим планирования в плагинах, увеличенный контекст и задачи по расписанию в Desktop🔸Во всех клиентах теперь можно управлять усилием рассуждений моделей — выбирать баланс между глубиной анализа и расходом лимита. Ставьте минимальные усилия, когда просто изучаете репозиторий, и переключайтесь на максимальные, когда задача сложная. 🔸В плагинах для IDE появился режим «План». Koda безопасно исследует проект только через read-only инструменты, готовит пошаговый план, а затем реализацию можно запустить в текущей или новой сессии. В KodaCode Desktop и CLI режим Plan появится в ближайших обновлениях. 🔸Koda Desktop прокачали и появилась возможность создавать задачи по расписанию.❗️Новая тарификация: ReqCredit (RC). 1 RC соответствует стоимости среднестатистического API-запроса к модели в своей категории: Koda Pro, Koda
NLP Core Team
1 авг., 17:49
переслано из @kodacoderu
⚡️ DeepSeek V4 Flash 0731 — прорыв в post-training моделей или переобучили на бенчах?Архитектуру не меняли с прошлой версии — тот же 284B MoE с ~13B активных параметров, 1M контекст. DeepSeek провёл новый цикл post-training, именно он дал взрывной рост на агентных бенчмарках.По бенчмаркам модель обходит V4-Pro Preview (1.6T параметров) на всех девяти опубликованных агентных тестах — при том, что активирует вчетверо меньше параметров на токен: — Terminal-Bench 2.1 — 82.7 против 61.8 у preview (и 72.1 у Pro Preview) — DeepSWE — 54.4 против 7.3 у preview — рост в 7.5× только за счёт post-training ... Также на опубликованных DeepSeek бенчах оставляет позади себя GLM 5.2.Мы замерили на своём бенче через нашего агента (выборка заданий из SWE-bench Verified). Результаты на картинке. Метрика выше GLM 5.2 и Sonnet 5. Также недавно мы замеряли Kimi K3, и оказалось, что с нашим харнесом
NLP Core Team
24 июл., 13:43
переслано из @kodacoderu
🎉 Скидка 30% на любую покупку + продлили рефералку 20% / 20%.Отличная возможность затариться лимитами впрок по отличной цене. Нам нужна выручка и утилизация наших мощностей, а вам — отличные цены.🔸 Вот два кода: KODA-X30WA и KODA-X30W. Действуют до 1 августа 2026.Оба дают скидку 30% на любую покупку: подписку или доп. лимиты. Один можно применить к покупке подписки, а второй — к покупке дополнительных лимитов. Каждый код можно применить один раз и только к одной покупке. В личном кабинете вбиваете код, и цены пересчитываются с учётом скидки.На подписки сроком 3 и 12 месяцев уже действуют скидки 10% и 20% соответственно. С промокодом добавится ещё скидка 30%, и годовую подписку можно будет взять почти за полцены.➕ Мы продлили рефералку «20% другу + 20% вам» до конца августа.Напомню, как это работает:Друг покупает подписку или доп. лимиты
NLP Core Team
22 июл., 12:53
переслано из @kodacoderu
🚀 Koda Desktop [beta] — больше возможностей и не только для задач разработкиНовая поверхность общения с агентом Koda. Расширяет возможность использования агента для различных задач и да не только для разработчиков.🤖 Можно приложить скриншот бага и лог, сверить требования из DOCX с реальным поведением в коде, собрать чеклист регрессии, написать runbook и т,д.❗️Проект и код вообще не обязательны. Koda Desktop подходит для задач, не связанных с разработкой:— изучить научный пейпер и объяснить главное — найти и сравнить свежие новости на тему — разобрать PDF, DOCX, таблицу или большой лог — ....⚙️ Для однотипных задач можно создать свой режим: задать промпт и оставить только нужные инструменты. Например, включить веб-поиск, но отключить изменение файлов.А при работе с проектом всё остаётся под контролем: Koda показывает diff перед правкой,
NLP Core Team
13 июл., 13:36
🚀На Хабре вышла наша статья о QuantCode-BenchРанее мы представили QuantCode-Bench — бенчмарк для оценки способности LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии. Теперь подробно рассказали на хабре, как он устроен, какие ошибки допускают современные модели и почему корректно запускающегося кода недостаточно, чтобы считать торговую задачу решённой.В статье разбираем:✦ как устроен датасет из 400 задач разной сложности; ✦ как модели проходят четыре этапа проверки: Compilation, Backtest, Trade и Judge; ✦ чем генерация с одной попытки отличается от agentic-режима с обратной связью; ✦ где чаще всего ошибаются модели;Также добавили свежие замеры для GPT-5.5 и Claude Opus 4.8:— в single-turn режиме GPT-5.5 получила 82,5% Judge Pass, Claude Opus 4.8 — 77,0%; — в agentic multi-turn режиме результаты достигли 98,8% и 96,5% соответственно.📝 Статья на Хабре 🏆 LeaderboNLP Core Team
9 июл., 12:09
⚡️ Обновили наш финансовый бенчмарк для LLM — теперь глубже, чище и масштабнееНапомню, что мы в лаборатории ИИ Финама занимаемся разработкой модели LLM для финансов и трейдинга. И да, бенчмарки это важная часть на пути создания такой модели.В прошлый раз мы рассказывали, про наш бенч для домена финансов и трейдинга.Что нового:🔹 Пофиксили проблемные вопросы в CFA-like Level 1 🔹 Добавили новый академический бенчмарк по техническому анализу 🔹 Прогнали SOTA-модели 🔹 Сравнили наши бенчи с публичными, оценили емкость. 🔹 Улучшили комплексную оценкуЕсли коротко: мы не просто добавили ещё один leaderboard, а попробовали понять, какие финансовые задачи LLM действительно умеют решать, а какие пока только имитируют.Подробностями можно почитать в нашей статье на хабре.еще пару ссылок: 👉 Хабр первая статья
NLP Core Team
8 июл., 10:28
переслано из @kodacoderu
🚀🚀🚀 Kodacode release v1.0 + топовая модель Koda Pro на основе GLM 5.2Прошёл больше года с первого публичного релиза KodaCode для VS Code — и сегодня мы выпускаем версию 1.0. Да и с лендинга убираем подпись «beta-тестирование».В v1.0 мы сильно обновили агента, улучшили модели. На нашем бенче из задач SWE-bench Verified качество старой Koda Pro выросло на +10 п.п.:Koda Pro old: 59% → 69% Koda Base: 35% → 45.1%А новая Koda Pro на GLM 5.2 приблизилась к топовым моделям:Koda Pro GLM 5.2 — 77.4% Claude Sonet 5 — 78.8% Claude Opus 4.8 — 83%Еще в релизе кроме агента : - маркетплейс скилов и MCP - простое подключение российских провайдеров моделей: vsellm.ru, bothub.chat, proxyapi.ru, neuraldeep.ru. - Telegram-интеграцию теперь можно использовать не только в VS Code, но и в JetBrains и CLI
NLP Core Team
27 апр., 12:12
переслано из @kodacoderu
🚀Наша новая модель NextEdit Suggestions.Обычный автокомплит предсказывает текст под курсором. А что если модель будет предсказывать следующее действие программиста — что он изменит, где и как?Это Next Edit Suggestions (NES). Модель смотрит на историю правок и предсказывает следующую правку в той же логике. Не только добавляет код — но и удаляет, переименовывает, рефакторит. И не только под курсором, а в любом месте файла.Как обучали: взяли Qwen2.5-Coder-1.5B как базу, подготовили качественный NES-датасет (склейка микро-правок, фильтрация по причинной связи с историей, апсемплинг replace), обучили SFT.Результат: наша модель 1.5B занимает топ-1 в среднем по бенчмаркам, обгоняя модели до 7B.Подробности как обучали в статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1028578/Уже доступна в бете в Kodacode для VSCode. Пробуйте и делитесь фидбеком.Так на всякий
NLP Core Team
20 апр., 11:15
⚡QuantCode-Bench: бенчмарк для оценки способности LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегииМы представили QuantCode-Bench — бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии. Бенчмарк формализует задачу как последовательность вложенных требований: синтаксическая корректность, успешный бэктест в Backtrader, наличие сделок и семантическое соответствие исходному описанию задачи. Такая структура позволяет оценивать не только поверхностное качество кода, но и более глубокую способность модели переводить торговую идею, заданную на естественном языке в поведенчески корректную реализацию. QuantCode-Bench содержит 400 задач разной сложности, собранных из Reddit, TradingView, StackExchange, GitHub и синтетических источников. В бенчмарк включены разнообразные задания на написание торговых стратегий с
NLP Core Team
16 апр., 15:09
переслано из @kodacoderu
⚡️ Релиз KodaCode 0.9.0Главное в этом релизе — экспериментальный удалённый доступ через Telegram! Отправляешь команду агенту с телефона, получаешь результат туда же. Без компьютера под рукой. Как это выглядит – на видео выше.Второе крупное новведение — голосовой ввод. Темп разработки ускоряется, и формулировать задачи агенту голосом становится естественным выбором — не только когда нет возможности печатать, но и просто потому что так быстрее.Наконец, добавили новый режим автодополнения — Next Edit Prediction. Он предсказывает следующее редактирование в контексте того, что вы уже меняли, а не просто дополняет текущую позицию курсора.Все 3 фичи доступны уже сейчас в VS Code. В ближайшее время добавим в CLI и версию для JetBrains IDE.Ну и по мелочи: починили парсинг вызовов инструментов, восстановление истории чатов, добавили оптимизации производительности.NLP Core Team
27 мар., 14:09
переслано из @kodacoderu
🆕 Релиз KodaCode 0.8.0: мультимодальность и ветвление диалоговРежим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим.Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON.Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.📚 Подробнее про релиз читайте в новой статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1015972/Установить KodaCode | Чат поддержки@kodacoderu
NLP Core Team
3 февр., 14:44
переслано из @kodacoderu
🆕 Большой релиз KodaCode 0.6.0: личный кабинет, новые модели и серьёзное обновление плагинаЭто одно из самых объёмных обновлений KodaCode за последнее время.🟣 Во-первых, у нас появился личный кабинет с авторизацией и отображением лимитов 🟣 Во-вторых, линейка собственных моделей расширилась и теперь состоит из двух вариантов — Koda Base (ex. KodaAgent) и Koda Pro 🟣 В-третьих, агентный режим получил несколько системных изменений. Реализованы параллельные вызовы инструментов, что сокращает время выполнения сложных цепочек действий. Улучшен стриминг ответов, снижено количество обрывов и некорректных завершений генераций.Подробнее про новое устройство моделей, планы по внедрению подписки и обновление инструментов читайте в новой статье на Хабр.📚 https
NLP Core Team
28 янв., 10:16изменён
🚀Выпустили бенчмарк для замера моделей в области финансов и трейдинга!Помните, что мы еще трудимся над финансовой моделью в лаборатории ИИ «Финама». Мы проделали большую работу и у нас накопилось чем поделится. Первое с чего мы начали это создали бенчмарк, который всесторонне замерял бы модели в области финансов и сейчас про него.✅ Собрали экзамен‑лайк бенчмарки: • CFA-like Level 1/2/3 — этика, учет, экономика, портфель, риск • CMT-like Level 2 — технический анализ, индикаторы, статистика✅ Покрыли трейдинг и деривативы: • Trading_TA — паттерны, входы/выходы, система правил • Trading_Derivatives — опционы, арбитраж, синтетика (Hull inside)✅ Добавили российский контекст: • VLigaBench‑ru — задачи с олимпиады «Высшая лига» по трекам «Финансы и инвестиции» и «Мировая экономика»✅ Поддержали и классические финбенчмарки: • FinQA, ConvFinQA, TATQA — таблички, отчётность, текст+таблицы
NLP Core Team
20 янв., 11:29
переслано из @kodacoderu
⚡️ KodaCode для JetBrains IDE! Релиз в формате открытой beta-версии.Плагин работает в IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, GoLand, Rider, PhpShtorm, а также в GigaIDE и OpenIDE.В KodaCode для JetBrains доступны: 🟣 Агентный режим — для сложных задач с несколькими шагами. 🟣 Чат с моделью (Chat) — с пониманием русского языка и структуры проекта. 🟣 Автодополнение кода (Completion) — в реальном времени, с учётом контекста. 🟣 А также правила проекта, поддержка MCP и широкий набор встроенных инструментовИнструкция по установке: https://download.kodacode.ruТак как это первый мажорный релиз версии для JetBrains IDE, эту версию мы выпускаем в формате бета-тестирования. Нам важно собрать как можно больше реального фидбэка от разработчиков: о стабильности,NLP Core Team
3 янв., 12:22
🫢🫢🫢40B модель IQuest-Coder-V1 бьёт Sonnet 4.5 на бенчмарках!?Новая модель от IQuestLab из Китая. 40B параметров, на многих бенчмарках показывает лучшие скоры и операжает Sonnet 4.5 и GPT 5.1. Правда сегодня метрики на странице HF уже 76.2 а не 81.4 на SWE-bench. Остальные метрики те же и в техрепорте тоже 81.4 на SWE-bench.Из основного про модель:🧠 Code-Flow обучение — фокусируется не на статических файлах, а на динамической эволюции кода во времени. Основная идея: научить модель понимать не просто синтаксис, а процесс разработки — как код меняется, почему вносятся правки, как развивается архитектура.Формат данных: (старый_код → патч → новый_код) Источник: реальные коммиты из GitHub. Принцип выбора: коммиты из фазы зрелости проекта (40%-80% жизненного цикла), чтобы избежать
NLP Core Team
9 дек. 2025 г., 10:06
переслано из @kodacoderu
😎 Мы закрыли свой первый инвестиционный раундЭто важный шаг, который напрямую ускорит развитие продукта: больше ресурсов — быстрее выходят фичи, стабильнее работают модели, активнее развивается агентный режим и Koda CLI.В первом раунде частным инвестором и стратегическим советником стал Виктор Тарнавский, Head of AI в Т-Банке.Спасибо всем, кто уже с нами — продукт растёт именно благодаря вашему фидбеку и активности.📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/companies/koda/news/974842/И опережая самый популярный комментарий – beta-версию плагина для JB выпустим в ближайшее время 😉
NLP Core Team
4 дек. 2025 г., 08:32
переслано из @kodacoderu
📊 Немного цифр про Koda — делимся тем, что происходит сейчасЗа последние месяцы продукт заметно подрос, и мы собрали несколько метрик, которые показывают, как им пользуются.1. Больше 3 000 человек активно пользуются Koda каждый месяц. Это та аудитория, которая регулярно возвращается и работает с инструментом. А плагин для VS Code уже скачали больше 5 000 раз.2. Около 1 млрд токенов трафика в день. Для сравнения: это сопоставимо с обработкой десятков тысяч страниц текста или большого количества файлов кода среднего размера.3. Самой популярной моделью у пользователей стала Koda. На втором месте — Gemini Flash, замыкает тройку MiniMax M2. В среднем KodaAgent помогает писать 30–40 тысяч строк кода в день, а KodaComplete — ещё примерно 5 000 строк.4. Топ-3 языков программирования, с которыми Koda помогала чаще всего: Python, TypeScript и Go.Мы пар
NLP Core Team
26 нояб. 2025 г., 08:18
переслано из @kodacoderu
😎 Друзья, мы расширяемся!Если вы подумывали о том, чтобы сменить работу, то это прекрасная возможность 😊Мы ищем Middle/Senior Fullstack Developer (AI Tools & CLI)📍 Работа удалённо 💰 Уровень компенсации обсуждается индивидуально + возможен опционО компанииKoda (kodacode.ru) — инструмент для разработчиков, который интегрирует мощные AI-модели прямо в рабочий процесс: в редактор, CLI и внутренние инструменты команды.Мы делаем AI-ассистента, который помогает писать, рефакторить и анализировать код, работает локально или через подключённые LLM-бэкенды и легко встраивается в существующую инфраструктуру разработчика.Наша цель — упростить рутину инженеров и сделать работу с кодом быстрее и точнее.Кого мы ищемНам нужен Middle/Senior Fullstack Engineer, который хочет работать на стыке инструментов разработки, плагинов IDE и AI-интеграций. Мы ищем не “идеальный резюме-стек”,
NLP Core Team
6 нояб. 2025 г., 12:25
переслано из @kodacoderu
🆕 Добавили в Koda обновленную флагманскую модель MiniMax-M2. Можно попробовать бесплатно!MiniMax M2 — обновленная флагманская языковая модель от компании MiniMax, ориентированная на использование в «агентах» и для программирования.Акцентируют внимание на трёх ключевых способностях: 🔴программирование 🔴использование инструментов (toolcalling) 🔴 глубокий поиск/поиск через данныеБьет по метрикам в коддинг предыдущего лидера из опенсорc - GLM 4.6. Так же уверенно опережает DeepSeek.Попробовать саму модель можно абсолютно бесплатно уже сейчас в VS Code и терминале через утилиту Koda CLI.Поделитесь впечатлением в нашем сообществе, насколько эта обновленная модель отрабатывает на ваших задачах.
