5 апреля 2026, 20:16
После nanochat Карпати — nanocode: свой Claude Code за $200 на минималках

Разработчик из команды torchtune (входит в Meta* — организация признана экстремистской и запрещена в России) Салман Мохаммади выложил nanocode — open-source библиотеку, которая позволяет обучить собственного кодинг-агента с нуля, пройдя весь путь от токенизатора до выравнивания по принципам Claude Code. Самая большая модель (1,3 млрд параметров) обучается за 9 часов и обходится в $200 за все.
Проект вдохновлен nanochat Андрея Карпати и продолжает философию nano-серии: минимальный воспроизводимый код, который демонстрирует, как устроена технология изнутри. Только если nanochat учил схема разговаривать, nanocode учит ее пользоваться инструментами — ознакомиться файлы, писать исходник, запускать команды в терминале. Библиотека написана на чистом JAX и заточена под вычислительные мощности TPU, которые можно получить бесплатно через программу Google TRC.
Пайплайн воспроизводит подход Constitutional AI, который используют для обучения коммерческих моделей вроде Claude. Он включает пять этапов: обучение токенизатора, претрейн базовой модели на FineWeb-edu и The Stack v2, генерацию синтетических данных (около 120 тысяч коротких и 2 тысячи длинных мультитурновых примеров агентного поведения), дообучение с использованием инструментов (agentic SFT) и выравнивание через DPO с конституционной критикой.
В дополнение к основной модели на 1,3 млрд параметров есть конфигурации поменьше: 477 млн параметров обучаются за полтора часа ($34), а крошечная версия на 4 млн параметров предназначена для отладки на обычном процессоре. Все варианты запускаются одним bash-скриптом. Проект также работает на NVIDIA GPU, хотя мультичиповые конфигурации пока не тестировались.
Понятно, что модель на 1,3 млрд параметров не конкурент настоящему Claude Code — коммерческие модели в сотни раз крупнее. Ценность nanocode в другом: это начальный цельный публичный рецепт обучения кодинг-агента методом Constitutional AI, от чистого листа до работающего инструмента.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Читают сейчас
54 минуты назад
Учёные предложили добывать «белый» водород
Водород бывает разных цветов — точнее, так его обозначают экологи и промышленники, имея в виду разные способы получения. «Коричневый» водород зарабатывают при сжигании угля, «серый» — из метана. Более

1 час назад
Perplexity выложила в open-source Bumblebee: read-only сканер ИИ-окружений для защиты от supply-chain атак
Perplexity AI открыла исходный код Bumblebee - статического сканера для защиты локальных машин от атак на цепочки поставок (supply-chain). Утилита написана на Go и проверяет конфигурации агентов, расш

1 час назад
LLMStart.ru запускает продвинутую программу Deep Agents для разработки сложных ИИ-систем
28 мая стартует онлайн-курс Deep Agents от LLMStart.ru, направленный на проектирование сложных ИИ-систем и подход архитектурных проблем RAG при работе с неструктурированными данными. В контексте курса

3 часа назад
Как AI меняет процессы разработки: закрытая сессия red_mad_robot
28 мая наша команда проведёт закрытую офлайн-встречу, посвящённую изменениям в инженерных процессах и разработке с AI. На встрече обсудим переход от локального использования AI к более системной работ
3 часа назад
Мы запустили Маркуса — виртуальный помощник команды маркетинга и коммуникаций
Маркус — это мультиагентная ИИ-система, помогающая СМО и его команде со всеми ключевыми функциями современного маркетинга: от аналитики и исследований рынка до генерации идей, создания коммуникационны