<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>AGmind Systems Lab — հաշվետվություններ</title>
    <link>https://agmind.ru/hy/</link>
    <description>Լոկալ AI համակարգերի որակավորման հետազոտություններ. ապացույցներ, սահմանափակումներ և բացասական արդյունքներ։</description>
    <language>hy-AM</language>
    <atom:link href="https://agmind.ru/hy/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
    <item>
      <title>Մենք մեր բենչմարքը վերաշարադրեցինք, որ մարդու պես հնչի</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/benchmark-that-sounds-like-a-human/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/benchmark-that-sounds-like-a-human/</guid>
      <description>Մեր առաջին չաթ-կորպուսը մոդելին հարցնում էր build digest-ի ու goodput-ի մասին։ Ոչ մեկի օգտատերերն այդպիսի բան չեն հարցնում։ Նույն բջիջը՝ վերաչափված տասնվեց առօրյա պրոմպտով, նույն երկաթի վրա ձախողումների ուրիշ բաժին տվեց, և հին թիվը միևնույն է պահեցինք։</description>
      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Կայք, որտեղ CI-ն ձախողվում է, երբ թիվը շեղվում է իր ապացույցից</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/ci-fails-when-a-number-drifts/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/ci-fails-when-a-number-drifts/</guid>
      <description>Մուտքագրեք վայրկյանում թոքենների թիվ այս կայքում, և CI-ն կձախողվի։ Ամեն չափված արժեք նորից է արտածվում գործարկումների հում գրառումներից, և դրանցից շեղված commit-ված արժեքը կանգնեցնում է խողովակաշարը։ Ինչպես է աշխատում gate-ը, ինչ է պարտադրում, և սխալների որ դասը չի տեսնում։</description>
      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Անկախ ապացույց, թե չէ՝ չի եղել. DeepSeek-ը հենց նոր իր scoreboard-ը դրսից լրացվող դարձրեց</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/independent-proof-or-it-didnt-happen/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/independent-proof-or-it-didnt-happen/</guid>
      <description>DeepSeek-ը բացեց իր ագենտային harness-ը և անվանեց V4-Pro-ի ագենտային միավորների հետևում կանգնած ռեժիմը, effort-ը և sampling-ը։ Սովորականից լավ բացահայտում, և դեռ ոչ ապացույց. վենդորի թիվը մնում է vendor_disclosed, մինչև երկրորդ կողմը նույն կոնֆիգը չքշի և trace-երը չհրապարակի։</description>
      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Ագենտային կոդինգը prefill-ի խնդիր է, իսկ բոլորը դեկոդ են գնում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/agentic-coding-prefill-problem/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/agentic-coding-prefill-problem/</guid>
      <description>Հարցրեք՝ վայրկյանում քանի թոքեն է պետք լոկալ կոդինգ-ագենտին, և ամեն պատասխան դեկոդի արագություն կմեջբերի։ Բայց ագենտի քայլը հսկա պրոմպտ է ու կարճ պատասխան. սպասումն ապրում է prefill-ում, և երկաթի խոսակցությունն օպտիմալացնում է հարցումի սխալ կեսը։</description>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Agents-per-box. տարողության մետրիկան, որը ոչ ոք տուփի վրա չի տպում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/agents-per-box/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/agents-per-box/</guid>
      <description>Ագենտների երամի շուրջ խոսակցությունը սնվում է մեկ հոսքի դեկոդի թվերով, մինչդեռ հենց այդ մետրիկան դադարում է կարևոր լինել այն պահին, երբ երամ ես գործարկում։ Ինչ սովորեցինք ընդհանուր տուփեր չափաբերելիս, և ինչ հարց արժե, որ գնորդները տան վաճառողներին դրա փոխարեն։</description>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Այն ամենը, ինչ մեր harness-ը հրաժարվում է չափել. անվստահության changelog</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/harness-changelog-of-distrust/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/harness-changelog-of-distrust/</guid>
      <description>Բենչմարք-harness-ին վստահում են ոչ թե չափածի, այլ մերժածի համար։ Մերը սկսվեց ութսուն տող միամիտ ցիկլից; այդուհետ ամեն տարբերակ սպի է՝ commit-հաղորդագրությամբ։ Անվավեր առաջին գործարկումը, որ պահեցինք, հարևանի ստուգումը, fallback-դետեկտորը, բառը, որ համընկավ ուրիշ բառի մեջ։</description>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Beelink GTR9 Pro-ն լոկալ LLM-ների համար. ինչ չափեցին երկու միավորները սպասարկման մեկ ամսում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/beelink-gtr9-pro-local-llm/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/beelink-gtr9-pro-local-llm/</guid>
      <description>Գրախոսություններն այս տուփը բենչմարքում են մեկ շաբաթ։ Մենք գնեցինք երկուսը, սառեցրինք workload-ները և այդ պահից դրանցից սպասարկում ենք. աշխատող սոֆթ-ստեկը, չափված թվերը, որտեղ երկու միավորները համընկան, և այն, ինչի համար դեռևս չենք երաշխավորում։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>vLLM-ը DGX Spark-ի վրա 256K կոնտեքստով. կոնֆիգուրացիաների որսը և NVFP4 ուղին, որը կոտրված էր mainline-ում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-256k-vllm/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-256k-vllm/</guid>
      <description>256K կոնտեքստի կոնֆիգուրացիաների որսը մեկ GB10-ի վրա. vLLM-ի որ attention և MoE բэкենդները դիմացան SM_121-ին, ինչու NVFP4-ը մեր ամրացրած mainline-սարքումում դեկոդում էր FP8-ից դանդաղ, որ պատչված կապակցումը պահեց 260K-ն — և չափված թվերը՝ ամրացված ներսում նշված տարբերակներին։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ի՞նչ սարքաշար լոկալ LLM-ի համար. չափված պատասխան՝ ըստ workload-ի</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/local-llm-homelab-hardware/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/local-llm-homelab-hardware/</guid>
      <description>Լոկալ AI-ի սարքաշարային ուղեցույցների գրեթե ամբողջը սպեկ-թերթիկ է, վենդորի ինքնագրախոսություն կամ VRAM-աստիճաններ վերարտադրող ցուցակ։ Այս էջը սկսում է workload-ից, բերում է միայն մեր տուփերի վրա չափված թվերը և բացահայտ անվանում այն ուղիները, որոնց մասին տվյալ չունենք։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ռուսերեն retrieval-էմբեդեր 24 մլն պարամետրում — և մեկ թիվը, որը քիչ էր մնում փչացներ այն</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/russian-embedder-24m-params/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/russian-embedder-24m-params/</guid>
      <description>strizh-ru-retriever-ի պատմությունը. ինչպես RuModernBERT-small-ը շերտային prune-ով դարձավ քառաշերտ էնկոդեր, ինչու դիստիլյացիայի կարճ ուղին տվեց գեղեցիկ loss և մեռած որոնում, ինչ պահեց սեղմումը — և կոնֆիգում մոռացված արժեքը, որ լուռ կտրում էր ամեն մուտք։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ռուսերեն RAG-սպլիտեր, որը փաստաթղթերը կտրում է ինդեքսներով, ոչ թե տեքստը վերաշարադրելով</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/russian-rag-splitter/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/russian-rag-splitter/</guid>
      <description>agmind-rag-splitter-ru-ի պատմությունը. ինչու է տեքստ վերաշարադրող չանկերը վտանգավոր RAG-ի համար, ինչպես LoRA-դոուսուցումը սովորեց վերադարձնել սահմանների ինդեքսներ JSON-ով, կողքին հրապարակված ուսուցողական կորպուսը — և ազնիվ բացը ուսուցչի հետ համաձայնության ու որոնման որակի միջև։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Հիշողությունը Strix Halo-ի վրա. ինչու է ROCm-ը 128 ԳԲ-ից փշրանքներ տեսնում, և ինչ կարգավորել BIOS-ի փոխարեն</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-memory-allocation/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-memory-allocation/</guid>
      <description>Ryzen AI Max+ 395 տուփի ամենահաճախ հանդիպող առաջին խափանումը. մոդելը չի տեղավորվում, կամ runtime-ը 128 ԳԲ մեքենայի վրա ցույց է տալիս մի քանի գիգաբայթ VRAM։ BIOS-ը գրեթե միշտ սխալ լծակն է։ Ինչ է հաղորդում մեր սերվինգ հանգույցի sysfs-ը և որ պարամետրն է որոշում։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Մեկ տուփը՝ կեղտոտ, մյուսը՝ մաքուր. երկու նոդանոց տնային AI-լաբը, որ թվերը պահում է ազնիվ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/two-node-home-ai-lab/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/two-node-home-ai-lab/</guid>
      <description>Մեր երկու նույնական Strix Halo միավորներն ապրում են հակադիր կյանքերով. մեկը կրում է ամբողջ կոնտեյներային ստեկը, մյուսը սպասարկում է մեկ մոդել և մնում դատարկ։ Բաժանումը կոկիկություն չէ. harness-ն անվավեր է ճանաչում ցանկացած գործարկում, որի հոսթի վրա GPU-հարևան է գտնվել։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>llama.cpp, vLLM թե՞ Ollama. ինչո՞վ գործարկել լոկալ LLM-ը սեփական սերվերի վրա</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/which-inference-engine-local-llm/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/which-inference-engine-local-llm/</guid>
      <description>Շրջանառվող խորհուրդները գրված են տվյալների կենտրոնի GPU-ների բենչմարքներից և հազվադեպ են դիմանում մեկ տուփի հետ հանդիպմանը։ Ինչի համար է իրականում ամեն engine-ը, որն ու որտեղ ենք քշում մենք և ինչու, և դեֆոլտների հարցը, որն ավելի ծանր է կշռում, քան բուն ընտրությունը։</description>
      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Լոկալ LLM-ները հորինո՞ւմ են պատասխաններ, երբ փաստաթուղթը դրանք չի պարունակում։ Չափեցինք</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/do-local-llms-invent-answers/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/do-local-llms-invent-answers/</guid>
      <description>Բոլորը հարցնում են՝ լոկալ մոդելը հորինո՞ւմ է իրենց փաստաթղթերի վրա; գրեթե ոչ ոք դա չի չափում։ Մեր workload-ում ներկառուցված է անպատասխան կոնտրոլ. հարցեր, որոնց փաստաթուղթը պատասխանել չի կարող, գնահատված ըստ այն բանի, թե մոդելը դա խոստովանո՞ւմ է։ Երկու ընտանիք, չիմանալու երկու ձև։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Քանի՞ թոքեն վայրկյանում է բավարար լոկալ LLM-ի համար</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/how-many-tokens-per-second-is-enough/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/how-many-tokens-per-second-is-enough/</guid>
      <description>Լոկալ AI-ի ամենահաճախ տրվող և ամենաքիչ չափված հարցը, որին սովորաբար պատասխանում են հորինված կլոր թվերով։ Ահա թե ինչ է արագությունն իրապես զգացվում իրական տուփի վրա. սպասումը մինչև առաջին օգտակար բառը, հոսքը դրանից հետո և ձախողումը, որը ցանկացած tok/s թիվ դարձնում է անիմաստ։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ինչպես բենչմարքել լոկալ LLM-ը, որ թվերը դիմանան ստուգմանը</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/how-to-benchmark-local-llm/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/how-to-benchmark-local-llm/</guid>
      <description>Հրապարակված լոկալ LLM արագությունների մեծ մասի հետ նույնիսկ չհամաձայնել հնարավոր չէ. դրանք կոնֆիգուրացիա չեն կրում։ Պրոտոկոլ հում գործարկումներ հրապարակող լաբորատորիայից. ինչ ամրագրել, ինչ հարցնել աշխատող սերվերին, որ թոքենները հաշվել, և ինչու են ձախողումները հայտարարի մասը։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Կարո՞ղ է լոկալ LLM-ը հուսալիորեն վերադարձնել խիստ JSON. չափված քվանտների, backend-ների և մոդելների միջով</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/local-llm-json-reliability/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/local-llm-json-reliability/</guid>
      <description>Խիստ JSON ելքը լոկալ ավտոմատացման կրող պատն է, իսկ դրա հուսալիությունը սովորաբար հայտարարվում է, ոչ թե չափվում։ Մեկ տուփի վրա քվանտավորումն այն չշարժեց, backend-ը չշարժեց, reasoning ռեժիմը չշարժեց — շարժեց մոդելային ընտանիքի փոխարինումը։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Անջատե՞լ thinking-ը. ինչ արժե reasoning ռեժիմը լոկալ LLM-ի վրա՝ չափված</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/should-you-disable-thinking-local-llm/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/should-you-disable-thinking-local-llm/</guid>
      <description>Reasoning ռեժիմը լոկալ մոդելի վրա առաջին տեսանելի բառը հապաղեցնում է աչքի թարթումից մինչև սպասում և բազմապատկում ավտոմատացման գինը, իսկ մեր gate-երի կոշտ ճիշտ պատասխանով ամեն խնդրի վրա ոչինչ չգնեց։ Չափված փոխանակումը և այն սահմանը, որտեղից խորհուրդն այլևս չի գործում։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo թե՞ DGX Spark լոկալ AI-ի համար։ Ինչ չափեցինք երկու տուփի վրա էլ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-vs-dgx-spark/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-vs-dgx-spark/</guid>
      <description>Լոկալ AI մինի-տուփերի դասի ամենաորոնվող համեմատությանն ամենուր պատասխանում են սպեկ-թերթիկները, ոչ թե երկուսն էլ չափող լաբորատորիան։ Երկու պլատֆորմն էլ մերն են։ Ահա ինչ արեց ամեն մեկը չափելիորեն, որ workload-ը որ տուփին է պատկանում, և համեմատությունը, որ հրաժարվում ենք կեղծել։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ինչ է իրականում աշխատեցնում 128 ԳԲ unified հիշողությունը. լոկալ LLM-ներ՝ չափված</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/what-128gb-unified-memory-runs/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/what-128gb-unified-memory-runs/</guid>
      <description>128 ԳԲ unified հիշողության դասն այսօր լոկալ LLM տուփերի ոսկե միջինն է, և դրա մասին գրվածի գրեթե ամբողջը սպեկ-թերթիկի թվաբանություն է։ Ահա ինչ է մեկ այդպիսի տուփ չափելիորեն անում. որ դասի մոդել է սպասարկում, ինչ արագ, քանի հոգու համար, և որտեղ է 128 ԳԲ-ն ավարտվում։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ամեն բենչմարկային թիվ քողարկված կոնֆիգ է</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/benchmark-number-config-in-disguise/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/benchmark-number-config-in-disguise/</guid>
      <description>Երկու ազնիվ մարդ չափում են նույն մոդելը նույն երկաթի վրա և ստանում կտրուկ տարբեր թվեր։ Ոչ ոք չի ստել. հրապարակված արագությունը սեղմված կոնֆիգուրացիա է, և սեղմումը կորստաբեր է։ Ինչ պիտի կրի թիվը, որ արժենա մեջբերել, և ինչպես կարդալ մի թիվ, որը ոչինչ չի կրում։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Դաշբորդը մեկ օրում ստեց երկու անգամ՝ հակառակ ուղղություններով</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/dashboard-lies-both-directions/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/dashboard-lies-both-directions/</guid>
      <description>Մեկ տուփ, մեկ կեսօր. մոդել, որը HTTP 200-ի տակ դատարկ պատասխաններ է վերադարձնում, և երկու առողջ կոնտեյներ, որոնց սխալ պորտին ուղղված զոնդը unhealthy է հայտարարել։ «Կանաչ, բայց փչացած»-ը և «կարմիր, բայց առողջ»-ը նույն հիվանդությունն են, և դեղը նույնն է։</description>
      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>DeepSeek-V4-Flash 0731-ը երկու DGX Spark-ի վրա. բաղադրատոմսը՝ նշված թակարդներով</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/deepseek-v4-flash-0731-dgx-spark-recipe/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/deepseek-v4-flash-0731-dgx-spark-recipe/</guid>
      <description>Մեր հրապարակված GB10 թվերի հետևի ճշգրիտ սերվինգի բաղադրատոմսը. ամրագրված կշիռներ ու պատկեր, head-first գործարկման կարգը TCPStore-ի կախումի դեմ, MoE դրոշակը, որն auto-ն բաց է թողնում, ինչ մոնիտորել, երբ NVML-ը լռում է, և ինչ թվեր սպասել։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>GPU մոնիտորինգ DGX Spark-ի վրա. երբ dcgm-exporter-ը մեռած է, իսկ NVML-ը պատասխանում է N/A</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-gpu-monitoring/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-gpu-monitoring/</guid>
      <description>Ստանդարտ GPU observability ստեկը GB10-ի unified memory-ի վրա կիսատ է աշխատում. dcgm-exporter-ը չի գործում, NVML-ը հարցումների զգալի մասին վերադարձնում է N/A, և Grafana-ն մնում է կանաչ ու դատարկ։ Կոլեկտորը, որով իրականում սպասարկում ենք vLLM-ը, և ինչպես կառուցել այն։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Արժե՞ արդյոք DGX Spark-ը լոկալ LLM աշխատանքի համար. չափված պատասխան</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-worth-it/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dgx-spark-worth-it/</guid>
      <description>Նիշայի ամենահաճախ տրվող գնորդական հարցին պատասխանում են գրեթե բացառապես սպեկ-թերթիկների թվաբանությամբ։ Ահա ինչ իրականում արեց GB10 հանգույցների զույգը մեր լաբորատորիայում — 284B MoE-ի սերվինգ, կոնտեքստի կոր մինչև միլիոն թոքեն — և ում արժե գնել այն, ում՝ ոչ։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ինչու է փաստաթղթի հետ չաթը մեկ անգամ դանդաղ, հետո՝ ակնթարթային. llama.cpp-ի prompt cache-ը՝ չափված</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/llamacpp-prompt-cache-strix-halo/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/llamacpp-prompt-cache-strix-halo/</guid>
      <description>Փաստաթղթային Q&amp;A սեսիա Ryzen AI Max+ 395 տուփի վրա. ինչ արժե առաջին հարցը 32k թոքենանոց ֆայլի վրա, ինչ՝ երկրորդը միացրած և անջատած prompt cache-ով, և միակ պայմանը, առանց որի cache-ն ոչինչ չի խնայում։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Q8_0, թե՞ Q4_K_M. ինչ է ավելի մեծ քվանտն իրականում տալիս՝ չափված մեկ տուփի վրա</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/q8-0-vs-q4-k-m-strix-halo/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/q8-0-vs-q4-k-m-strix-halo/</guid>
      <description>Նույն մոդելը, նույն llama.cpp build-ը, նույն Strix Halo տուփը, փոխվել է միայն քվանտավորումը. ինչ է Q8_0-ն արժենում դեկոդի տեմպով Q4_K_M-ի դիմաց, ինչ տեսան մեր որակի gate-երը, և որ պակասը պետք է իրականում որոշի ընտրությունը։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Երեք ժամ բեռի տակ. դանդաղո՞ւմ է Strix Halo մինի-համակարգիչն աշխատանքային օրվա ընթացքում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-sustained-load-3-hours/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-sustained-load-3-hours/</guid>
      <description>Անընդհատ եռաժամյա սերվինգ-անցում երկու նույնական Ryzen AI Max+ 395 միավորի վրա՝ չորս զուգահեռությամբ. որքան շեղվեց դեկոդի տեմպն առաջին հինգ րոպեի և վերջինի միջև, և հարցումների որ բաժինը վերադարձավ ամբողջական պատասխանով։</description>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>HTTP 200 և դատարկ պատասխան. խափանման ռեժիմը, որը ձեր մոնիտորինգը չի տեսնում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/answerless-http-200/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/answerless-http-200/</guid>
      <description>Reasoning-մոդելը կարող է ամբողջ թոքեն-բյուջեն ծախսել մտորումների վրա և վերադարձնել հաջող պատասխան՝ օգտատիրոջը տեսանելի զրո տեքստով։ Չափեցինք, թե որքան հաճախ է դա պատահում մոդելների երկու ընտանիքի վրա — և ինչու են TTFT դաշբորդներն այդ պահին իդեալական տեսք ունենում։</description>
      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Կիրիլյան հարկը. որքան է ռուսերեն տեքստն իրականում արժենում թոքեններով, չափված</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/cyrillic-token-cost/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/cyrillic-token-cost/</guid>
      <description>Մեր long-context կորպուսը կտրվել էր «նիշ մեկ թոքենին» գնահատականով, որը դիմացավ անգլերենին և ռուսերենի վրա վրիպեց մեկ երրորդով։ Չափված արժեքները հրապարակված են — ահա ինչ են դրանք ասում կիրիլիցայի կոնտեքստային պատուհանների պլանավորման և մեր իսկ սխալ պիտակի որսի մասին։</description>
      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Ես ամեն օր AI եմ օգտագործում։ Եվ համարում եմ, որ լուդդիտները ճիշտ էին</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/essays/luddites-were-right/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/essays/luddites-were-right/</guid>
      <description>Մեկ տարվա մատյան՝ ամեն դեպք, երբ AI-ն ստել է, և ամեն դեպք, երբ լրջորեն օգնել է։ Ստուգման պրոտոկոլը, որին սա հանգեցրեց, և ինչու է լուդդիտների իրական պատմությունը որակի ու անցման գնի մասին, ոչ թե մեքենաների վախի։</description>
      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Ինչու են DGX Spark-ի վրա DeepSeek-ի հրապարակված արագությունները միմյանց հակասում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dspark-speed-numbers-disagree/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dspark-speed-numbers-disagree/</guid>
      <description>Նույն մոդելը նույն երկու GB10 հանգույցի վրա հրապարակվում է հիսունականների վերջից մինչև յոթանասունականների սկիզբ ընկած արագություններով։ Այդ թվերից ամեն մեկը կարող է ճիշտ լինել — ահա յուրաքանչյուրի հետևի կոնֆիգուրացիան։</description>
      <pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Քանի՞ մարդ կարող է իրականում կիսել 128 ԳԲ-անոց մեկ լոկալ AI-տուփ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/concurrency-capacity-strix-halo/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/concurrency-capacity-strix-halo/</guid>
      <description>Չափված զուգահեռության սանդուղք մեկ Strix Halo-ի վրա. ինչպիսին է սպասումը մեկ, չորս և ութ միաժամանակյա չաթերի դեպքում, ինչը մնաց ճիշտ, և ինչու «թոքեն վայրկյանում»-ը թիմի չափի հարցին չի պատասխանում։</description>
      <pubDate>Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Սպեկուլյատիվ DSpark երկու DGX Spark-ի վրա. խորության կորը մինչև միլիոն թոքեն</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dspark-speculative-1m-dgx-spark/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dspark-speculative-1m-dgx-spark/</guid>
      <description>Մեր fp8 DSpark bring-up-ը GB10-ի վրա, կոմյունիթի NVFP4 բիլդի անկախ վերարտադրություն և խորության տվյալներ, որ ոչ ոք չէր հրապարակել. միահոսք կորը մինչև իրական միլիոն թոքենանոց prompt — գումարած երկու բացասական արդյունք, նշված իրենց անուններով։</description>
      <pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>vLLM auto-ն սխալ MoE միջուկ ընտրեց DeepSeek-V4-Flash-ի համար GB10-ի վրա</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dsv4-flash-moe-backend-dgx-spark/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dsv4-flash-moe-backend-dgx-spark/</guid>
      <description>DeepSeek-V4-Flash-0731-ը երկու DGX Spark հանգույցի վրա. պատկերը պարունակում է MoE միջուկ այս մոդելի MXFP4 փորձագետների համար այս սիլիցիումի վրա, բայց auto-ն այն բաց է թողնում։ Ձեռքով ընտրությունն արժե դեկոդի երկնիշ տոկոսներ։ Բաղադրատոմսն ու հում արդյունքները բաց են։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Երկրորդ մոդել, երկրորդ քվանտ, երկրորդ բեքենդ. ի՞նչ է տեղափոխվում մեկ արկղի վրա</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/model-quant-backend-strix-halo/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/model-quant-backend-strix-halo/</guid>
      <description>Նույն Strix Halo միավորը, երեք փոխարինում՝ մեկը միանգամից. մոդելների երկրորդ ընտանիքը վերարտադրում է դատարկ պատասխանների ռեժիմը; Q8_0-ն այս workload-ների վրա ոչ մի չափելի բան չի գնում; ROCm-ն աշխատում է gfx1151-ի վրա, բայց դեկոդում է Vulkan-ից դանդաղ։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo × llama.cpp Vulkan × Qwen3.6-35B-A3B — փաստաթղթի սեսիայի քեշ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-docsession/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-docsession/</guid>
      <description>Երկրորդ հարցը նույն տեղադրված փաստաթղթի վերաբերյալ. prompt cache-ն անջատած՝ նորից է վճարում կեսրոպեանոց prefill-ը, միացրած՝ պատասխանում է վայրկյանից արագ։ Մեկ կարգավորում փաստաթղթերի հետ աշխատանքը ոչ պիտանիից դարձնում է կենդանի։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo × llama.cpp Vulkan × Qwen3.6-35B-A3B — երեք ժամ անընդհատ ծանրաբեռնվածության տակ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-endurance/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-endurance/</guid>
      <description>Անընդհատ 3-ժամյա closed-loop անցում concurrency 4-ով երկու յունիթի վրա. բոլոր հարցումները պատասխանված են, decode-ի տեմպը պահպանված է առաջին և վերջին հինգ րոպեների միջև, առանց ջերմային փլուզման — երկու յունիթի բյուրեղի նկատելիորեն տարբեր ջերմաստիճանով։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_single_run</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo × llama.cpp Vulkan × Qwen3.6-35B-A3B — կենցաղային օգնական</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-interactive/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-interactive/</guid>
      <description>Մեկ օգտատիրոջ կենցաղային չաթ Beelink GTR9 Pro-ի վրա. ակնթարթային պատասխաններ առանց մտածողության, կոտրված կոնֆիգուրացիա մտածողության լռելյայն բյուջեով և բազմախոսության շեմ, որը չի անցնում ոչ մի ռեժիմում։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo × llama.cpp Vulkan × Qwen3.6-35B-A3B — որոնում տեղադրված փաստաթղթում</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-longcontext/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-longcontext/</guid>
      <description>Ասեղի կոնտեքստի սանդուղք մինչև 30k չափված թոքեն՝ unanswerable-կոնտրոլներով. և՛ որոնումը, և՛ ազնվությունը պահպանվում են բոլոր չափված խորություններում — իսկ առաջին թոքենի ժամանակը գծայնորեն աճում է մինչև տասնյակ վայրկյաններ։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Strix Halo × llama.cpp Vulkan × Qwen3.6-35B-A3B — խիստ JSON ավտոմատացումների համար</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-structured/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/tested-configurations/strix-halo-qwen36-llamacpp-vulkan-structured/</guid>
      <description>Դետերմինիստական դուրսբերում, դասակարգում և կառուցվածքային գեներացիա խիստ JSON-ով. իդեալական task-success մտածողության երկու ռեժիմներում էլ այս կորպուսի վրա — դրանց միջև ժամանակի տասնյոթապատիկ տարբերությամբ։</description>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>Time-to-first-token-ը ոչինչ չի ասում մտածող մոդելի մասին</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/ttft-thinking-model-strix-halo/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/ttft-thinking-model-strix-halo/</guid>
      <description>Strix Halo արկղի վրա սովորական TTFT թիվը գերազանց տեսք ուներ, մինչդեռ հարցումների մեծ մասը HTTP 200-ով դատարկ պատասխան էր վերադարձնում։ Կլիենտային չափումներ, երեք աշխատանքային ռեժիմ, evidence-փաթեթները կցված են։</description>
      <pubDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>lab_repeated</category>
    </item>
    <item>
      <title>DeepSeek-V4-Flash DSpark 2× DGX Spark-ի վրա. 1M կոնտեքստ — legacy արդյունքներ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/dspark-dgx-spark-1m-legacy/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/dspark-dgx-spark-1m-legacy/</guid>
      <description>DSpark սպեկուլյատիվ դեկոդավորման bring-up GB10-ի (sm_121) վրա 200G RoCE-ով, խորության կորը մինչև մեկ միլիոն թոքեն, կոմյունիթի բիլդի անկախ վերարտադրություն և երկու ազնիվ բացասական արդյունք։</description>
      <pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>legacy</category>
    </item>
    <item>
      <title>Մուլտիսլոտ LLM-ինֆերենս Strix Halo-ի վրա — legacy արդյունքներ</title>
      <link>https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-multislot-legacy/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://agmind.ru/hy/reports/strix-halo-multislot-legacy/</guid>
      <description>Ինչ է անում մեկ Strix Halo մինի-համակարգիչը 128 ԳԲ-ով 32 զուգահեռ չաթ-հոսքի տակ. բաղադրատոմսեր, կոնկուրենտության կտրուկ անկում 8 հարցումից հետո բոլոր կոնֆիգուրացիաներում, և որտեղ սպեկուլյատիվ դեկոդավորումն այլևս չի օգնում։</description>
      <pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category>legacy</category>
    </item>
  </channel>
</rss>
