Transcription
[Музыка] [Аплодисменты] Привет, добро пожаловать на очередное видео. Итак, Cursor выпустила свою собственную новую модель под названием Cursor Composer. И в тот же день Windsurf также выпустила свою собственную новую модель под названием SWE 1.5. Обе они должны быть супербыстрыми моделями для агентного кодирования и, предположительно, основаны на модели с открытыми весами, которая является моделью most 4.6. Поразительно, как обе эти компании не отдают никакого признания модели, на которой они обучались, и люди как-то с этим смиряются. Я бы рекомендовал не использовать эти модели только на этом основании. В любом случае, я отвлекся. Давайте проверим производительность моделей и убедимся сами. Модель Cursor называется Composer, и они говорят, что Composer — это передовая модель, которая в четыре раза быстрее аналогичных по интеллекту моделей. Модель создана для агентного кодирования с низкой задержкой, при этом Composer завершает большинство итераций менее чем за 30 секунд. Ранние тестировщики нашли возможность быстро итерировать с моделью восхитительной и доверяли модели для многошаговых задач кодирования. Нет открытого или общепринятого бенчмарк-теста, что не является хорошим знаком. Затем мы также получаем sw.5 от Cognition или Windsurf, как вам угодно. По-видимому, она быстрее модели Cursor и может выдавать 950 токенов в секунду, поскольку работает на Cerebras. Они обучили неуказанную открытую модель на своих собственных данных RL. Теперь давайте перейдем к тестированию. Но прежде чем мы это сделаем, позвольте мне рассказать вам о сегодняшнем спонсоре, Photogenius AI. Photogenius AI — это комплексный набор для создания контента на базе искусственного интеллекта, который позволяет вам вводить что угодно и мгновенно получать потрясающие визуальные эффекты. Также это лучшее место для использования Nano Banana от Google для изображений и V3 для видео, плюс доступная генерация 3D-моделей в игровом пространстве изображений. Nano Banana отлично подходит для быстрой генерации высококачественных изображений, и вы можете добавлять эталонные изображения и редактировать их прямо в инструменте. Вы также получаете Flux, Stable Diffusion, Kandinsky и многое другое в одном месте. Игровое пространство для видео поддерживает Google VO3 как с эталонными изображениями, так и без них. И вы можете рендерить в разных стилях без обычной сложности. Отлично подходит для кодеров, которым нужны результаты, а не настройки. Для 3D вы можете загрузить PNG, например, сборку Lego или простого робота, и получить модель для печати, дешево, быстро и на удивление чисто для быстрого прототипирования. Цены одни из лучших для VO3 и Nano Banana. И у вас все еще есть доступ примерно к 10 другим полезным инструментам ИИ, таким как аватары, удаление фона, логотипы, эмодзи, реклама и значки приложений в наборе творческих инструментов. Он начинается с низкой начальной цены, и вы можете получить дополнительную скидку 30% с моим промокодом king30. Ознакомьтесь с Photogenius по ссылке в описании и попробуйте сами. Теперь вернемся к видео. Я протестировал модель Cursor с помощью инструмента командной строки Cursor CLI и Windsurf с помощью редактора. Вы можете найти обе модели довольно легко в их интерфейсах и использовать их через них. Windsurf намного быстрее в моем тестировании по сравнению с моделью Cursor. Теперь давайте посмотрим на это. Итак, начнем с модели Cursor. Приложение для отслеживания фильмов модели Cursor не очень хорошее. На некоторых страницах есть ошибки. Вид "Обзор" выглядит не очень хорошо. И в целом это не отличный опыт. Более дешевые модели, чем эта, могут создавать лучший код. Судя по всему, это может быть либо GLM4.5, не последняя версия 4.6, либо доработка Quen 3 coder. Я склоняюсь к Quen 3 coder, потому что она не так хороша, как GLM 4.5, но немного лучше, чем Quen 3 coder. Так что, я думаю, это может быть так. Теперь калькулятор goatee UI работает с этим довольно хорошо. На самом деле он довольно отличный и работает без каких-либо проблем. Однако игра Godo не работает. И Miniax, и GLM теперь намного лучше справляются с Godo. GLM4.5 и предыдущие открытые модели не были так хороши, так что это имеет смысл. Аналогично, задача Open Code Big Task также не работает, а в приложении Spelt есть только экран входа. Бэкенд просто не работает и имеет множество ошибок. Следующее приложение даже не запускается, а обрезчик изображений Tari Rust — это также большой провал. Это ставит его на 11-е место в таблице лидеров. Это очень похоже на Quen 3 coder и GLM, в то время как Kilo по-прежнему намного лучше, и даже Minax работает намного лучше. Так что да, я имею в виду, что Curser — это компания стоимостью 10 миллиардов долларов, которая даже не может создать хорошую модель. Несмотря на то, что существует множество отличных базовых моделей, они даже не могут выбрать хорошую для обучения. Я не думаю, что RL поможет, если только они не выровняют предварительное обучение должным образом с самой моделью. Так что да, я думаю, это совсем не хорошая модель. Скорость не должна быть проблемой, потому что завтра, если Cerebras или Gro добавят Miniax или GLM, вы все равно получите лучшую скорость. И если вы получаете мусорные ответы на высокой скорости, вы можете просто использовать diffusion LLM от Mercury или что-то подобное. Она быстрее этой и может выполнять вызовы инструментов. Так что да, это просто не имеет смысла для меня. Если говорить о SWE 1.5, то это еще хуже. Она занимает 19-е место и довольно плоха. Она на самом деле ничего не может для меня завершить. Она делает калькулятор, но не может считать, и это, конечно, довольно плохо. Я не совсем понимаю, что пытаются делать эти компании-разработчики моделей. Им следует либо просто встроить открытую модель в свой продукт, если они думают, что Anthropic может отозвать их доступ, либо, поскольку они такие крупные компании, им следует просто нанять профессиональную команду ML и создавать модели с нуля. Они кажутся очень ленивыми и даже не знают, как что-либо сделать, кроме как обернуть что-то и форкнуть VS Code. Эти модели просто ужасны. Честно говоря, это портит мне настроение. Я только что протестировал Minax, а потом вижу этот мусор. Я даже не собирался делать видео об этом, но многие люди просили меня в комментариях, поэтому я решил поговорить об этом. Меня также поражает, как люди не критикуют обе эти компании за то, что они не отдают должное используемой в основе открытой модели. Я имею в виду, как это происходит? Если они, по сути, крадут открытую модель ради прибыли и даже не делают ее открытой, то они должны хотя бы отдать должное модели и раскрыть, какую именно они использовали. Это так плохо. Я имею в виду, на данном этапе, как вы можете быть уверены, что они не просто форкают Klein или Open Code или Ader и используют это в своем агенте? Это очень возможно, потому что они просто берут что-то, форкают, переименовывают и называют своим. Меня поражает, как все это происходит. Я имею в виду, она быстрая, но генерирует мусорный код. Так что, я думаю, она быстрая в генерации мусорного кода, если это то, что вас волнует. Просто развернуть открытую модель с небольшим количеством RL и доработки, не отдавая должное, и развернуть ее на Cerebras или Gro, называя ее своей. Это не хороший ход. Кроме того, причина, по которой я использовал Cursor CLI вместо редактора Cursor, заключается в том, что я не вижу там новую модель. Я вижу только Cheetah, и у меня версия 2.0. Я все переустановил, но она все равно не отображается. Так что да, CLI показывал ее, и поэтому я ее использовал. И CLI в любом случае использует ту же агентную систему. Так что производительность должна быть схожей, и это, вероятно, единственное, что они построили с нуля. Если они не просто форкнули что-то и наклеили свое имя, это белая маркировка в лучшем виде. Вот и все. Обе они просто плохие, и я никому не рекомендовал бы их использовать. Дайте мне знать, что вы думаете об этом. В целом, это довольно круто. В любом случае, поделитесь своими мыслями ниже и подпишитесь на канал. Вы также можете пожертвовать через опцию Super Thanks или присоединиться к каналу и получить некоторые преимущества. Увидимся в следующем видео. Пока. [Музыка]