Iltakooste

Tekoälyn päivälehti — mallit, työkalut ja hardware

Torstai · 20. elokuuta 2026Iltapainos · klo 21Nro 48

Paikallisen tekoälyn myyntipuhe on aina ollut, että mikään ei lähde koneelta minnekään. Tänään sen tärkein monimoottoripalvelin muistutti, että lauseessa on aukko: LocalAI 4.9.0 sulki oletuksena jokaisen HTTP-reitin, koska vanha suojaus päästi osan reiteistä ohi kirjautumisen. Sama 146 korjauksen julkaisu toi keskusteluihin kontekstin pakkauksen, MiniMax-H3-videon ääniraitoineen ja Qwen3-TTS-puheen llama.cpp:n koko kiihdytinvalikoimalle. Muuten ilta kuului nopeuttajille. Liquid AI paketoi spekulatiivisen dekoodauksen luonnostelijansa erillisiksi GGUF-sivuvaunuiksi, Intel julkaisi yön aikana viralliset kvantisoinnit kesän ladatuimmasta mallista — pienin niistä lukee painonsa keskimäärin 2,8 bitillä — ja LocalAI:n tekijä pakkasi eilisen Ornith-julkaisun niin, että malli luonnostelee itse itseään. Unsloth Desktop oppi jatkamaan keskustelua kontekstin loputtua, ja whisper.cpp sai versionumeron viikko isoveljensä jälkeen. Illan vertailussa kaksi 700 euron konetta, joiden hintaero on tasan 2,01 euroa — ja yhteinen kompastuskivi, joka löytyy vasta kannen alta: kummassakin muistiväylästä on käytössä puolet. Suljetulla puolella Anthropic kertoi mallinsa suunnittelevan toimivia proteiineja, mutta piti juuri sen kyvyn lukkojen takana.

Ennen: avoin ellei suojattu. Nyt: kiinni ellei avattu./chat/models/moderations/backends/mcp/chat/embeddingspunaiset reitit jäivät ennen suojauksen ulkopuolelle4.9.0: kaikki vaativat avaimen, julkinen lista erikseen

LocalAI 4.9.0 · 146 muutosta 13 päivässä · 20.8.2026

LocalAI 4.9.0 lukitsi jokaisen oven oletuksena — ja oppi pakkaamaan keskustelun kesken ajon

Paikallisen tekoälyn monimoottoripalvelin julkaisi tänään versionsa 4.9.0: jokainen HTTP-reitti vaatii nyt tunnistautumisen ellei sitä ole erikseen julkiseksi merkitty, pitkät keskustelut tiivistetään paikallisella mallilla ennen päättelyä, ja MiniMax-H3 piirtää videota oikealla ääniraidalla. Aukon vanhassa suojauksessa löysi ulkopuolinen tutkija.

Lue pääjuttu →

Iso malli + pieni sivuvaunuLFM2.5-8Bkohdemalli tarkistaaDSpark5 kerrosta664 Mt9 tokenin lohko kerralla — upotukset lainataan isolta

Liquid AI · LFM2.5-DSpark-GGUF · 19.8.2026

Liquid AI irrotti luonnostelijan sivuvaunuksi — 664 megatavun tiedosto nopeuttaa koko malliperhettä

LFM2.5-mallien sisään koulutettu DSpark-spekulointi on nyt ladattavissa erillisinä GGUF-tiedostoina kolmelle koolle. Sivuvaunussa on vain luonnostelija: viisi huomiokerrosta, Markov-pää ja varmuuspää — token-upotukset se lainaa kohdemallilta latauksen yhteydessä. Tuki on llama.cpp:n päähaarassa.

Lue juttu →

Konteksti rullaa, mikään ei katoavanhataktiivinen ikkunahaettava arkistonimet · luvut · tunnisteetpoisto vain kokonaisina puheenvuoroina — ei kesken viestinei tiivistelmiä: haku palauttaa täsmälleen sen mitä sanottiin

Unsloth Desktop · yli 200 muutosta · 20.8.2026

Unsloth Desktop ei enää pysähdy kontekstin loppuun — vanhat puheenvuorot siirtyvät haettavaan arkistoon

Viikko virallisen julkaisun jälkeen työpöytäsovellus sai ison päivityksen: keskustelu jatkuu mallin kontekstirajan yli poistamalla vanhimpia puheenvuoroja kokonaisina, ja poistettu pää päätyy hakemistoon, josta malli noutaa nimet ja numerot takaisin. Tiivistelmiä ei tehdä — kokeiluissa ne söivät yli kolme minuuttia eivätkä auttaneet. Kylkiäisenä tuli lähiverkkokäyttö esikatseluna.

Lue juttu →

15 kohdetta, 14 osumaaMBPkyky on olemassa — ja oletuksena poissa käytöstä

Anthropic · proteiinisuunnittelu · 18.–20.8.2026

Claude suunnitteli toimivia proteiineja 14 kohteeseen 15:stä — ja juuri se kyky pysyy lukkojen takana

Anthropicin märkälaboratoriossa varmennettu kampanja osui 22–35 prosentin tarkkuudella, kun alan tyypillinen taso on 10–15. Yhtiö kertoo samaan hengenvetoon, että biotieteiden tehtävät on estetty sen kyvykkäimmässä mallissa ja tutkijoille valmistellaan erillistä pääsyohjelmaa. Suunnittelutyön Claude teki komentamalla samoja avoimia työkaluja, jotka pyörivät kenen tahansa työasemalla.

Lue juttu →

2,8 bittiä keskiarvona — ei tasapaksunaensimmäiset kerrokset: enemmän bittejäkeskikerrokset: kovin pakkausviimeiset kerrokset: enemmän bittejäAutoScheme jakaa bittibudjetin kerrosten kesken itse

Intel · AutoRound · Qwen3.8-27B · 19.–20.8.2026

Intel julkaisi yön aikana omat kvanttinsa kesän ladatuimmasta mallista — pienin lukee painonsa 2,8 bitillä

Kolme virallista Intel-kvantisointia Qwen3.8-27B:stä: GGUF-muotoiset q4km ja q2ks llama.cpp-maailmaan sekä AutoSchemen automaattisesti sekoittama 2,8 bitin resepti, jossa työkalu itse päättää kerroskohtaiset tarkkuudet. Piirijätit ovat ryhtyneet kvanttien kustantajiksi — ja se on paikallisajajan etu.

Lue juttu →

30 askelta → 4 askeltaharva huomio: 85 % laskennasta ohitetaan≈ 2,5 × nopeampi RTX 5090:llä (tekijöiden mittaus)LoRA 1,38 Gt · Apache 2.0 · 768p

MiniMax-H3 Turbo-SLA · lightx2v · 20.8.2026

Neljä askelta ja 85 prosenttia huomiosta pois — kesän videomalli sai tuplakiihdytetyn Turbo-version

Tislauslaboratorio lightx2v julkaisi tänään MiniMax-H3:lle LoRA-paketin, joka pudottaa kuvasta videoksi -generoinnin 30 askeleesta neljään ja harventaa huomiolaskennasta 85 prosenttia. RTX 5090:llä tekijät mittasivat noin 2,5-kertaisen nopeutuksen. Lisäosa on Apache 2.0 -lisensoitu ja painaa alle kaksi gigatavua — pohjamalli tarvitaan silti alle.

Lue juttu →

Yksi kirjasto, kolme projektia, sama kuriggml v0.20.2llama.cpp v0.1.2whisper.cpp v1.9.3gguf-pyvirallinen versio syntyy, kun upotettu ggml täsmää julkaistuunyökäännökset jatkuvat entiseen tapaan rinnalla

whisper.cpp v1.9.3 · 20.8.2026

Versiokuri levisi puheentunnistukseen — whisper.cpp julkaisi v1.9.3:n uudella prosessillaan

Kaksi päivää sen jälkeen, kun llama.cpp sai ensimmäiset semanttiset versionsa, sisarprojekti whisper.cpp julkaisi oman numeronsa samaan tapaan valmistellulla julkaisuputkella. Kylkiäisenä puheentunnistin perii yhteisestä ggml-kirjastosta koko kesän kiihdytinparannukset DGX Sparkin viritysten ja Intel-fuusioiden myötä.

Lue juttu →

Koko agentti: 6,4 Mt$ fxvalmis 10 mikrosekunnissa_fxllama.cpp / Ollamayhdyskäytäväpilvirajapinnat

Vercel Labs · fx v0.0.4 · Apache 2.0 · 20.8.2026

Vercel avasi fx:n — 6,4 megatavun koodiagentti, joka kohtelee paikallista mallia tasavertaisena

Zigillä kirjoitettu komentoriviagentti käynnistyy 10 mikrosekunnissa, kuluttaa muistia yksinumeroisia megatavuja ja on rakennettu malli- ja palveluriippumattomaksi: sama binääri juttelee pilvirajapinnalle ja oman koneen llama.cpp-palvelimelle. Filosofia on Unix-kuori, ei terminaaliin ahdettu työpöytäsovellus.

Lue juttu →

Yksi tiedosto, malli ja luonnostelijablk.40 — MTP-luonnostelupää (Q8_0)reuna: tarkempikeskikerrokset: kovempi pakkaus--spec-type draft-mtp — ei erillistä luonnosmalliakoot 14,37–26,17 Gt · mmproj-nakotiedosto 0,90 Gt

APEX-MTP · Ornith-1.5-35B · 19.–20.8.2026

Eilisen mallijulkaisu sai kvantit, jotka luonnostelevat itse itseään — luonnostelupää niputettiin tiedostoon

LocalAI-tiimin APEX-projekti paketoi Ornith-1.5-35B:n neljänä GGUF-kokona, joissa mallin oma MTP-ennustuspää kulkee mukana omana kerroksenaan. Spekulatiivinen dekoodaus käynnistyy yhdellä lipulla ilman erillistä luonnosmallia, ja pakkaus kohtelee kerroksia eriarvoisesti: 256 reititetystä asiantuntijasta puristetaan, luonnostelupäästä ei.

Lue juttu →

Konesali vs. taskun pohjagigawatteja ja H100-hallejavai4 ydintä6 tuntia · 80 milj. tokenia80 000 parametria — miljoonasosa nykymalleista

Aurora-80K · Apache 2.0 · 20.8.2026

80 000 parametrin kielimalli koulutettiin puhelimella kuudessa tunnissa — ja se on täsmälleen niin hyvä kuin arvaat

Harrastajan tänään julkaisema Aurora-80K opetettiin Xiaomi-puhelimen neljällä suoritinytimellä ilman grammaakaan konesalirautaa. Kieliopin tunnistustestissä malli on niukasti arvausta parempi, tietotesteissä ei — ja juuri siksi se on opettavainen julkaisu: se näyttää, missä kielen oppimisen alaraja kulkee.

Lue juttu →

Ensin sitaatti, sitten vastausaineisto: olennaiset rivit1. LAINAUSsanatarkasti aineistosta2. VASTAUSvain lainatun pohjaltajos lainausta ei löydy, vastaustakaan ei tule — ja se on oikein

Päivän promptivinkki · RAG ja dokumentit

Pakota pieni malli lainaamaan ennen kuin se vastaa — sitaatti sitoo vastauksen aineistoon

Kun paikallinen malli vastaa dokumenttien pohjalta, suurin riski ei ole tiedon puute vaan sen korvautuminen: malli täyttää aukot omalla muistillaan huomaamatta itsekään. Kaksivaiheinen lainaa ensin -rakenne tekee harhailusta näkyvää ja tarkistettavaa.

Lue juttu →

Yksi vektori lauseelle — vai joka sanalle omansatiheä: keskiarvomonivektori: sana sanaltaMaxSim: paras pari joka sanalletarkempi osuma — suurempi tallennustila

Päivän Python-kirjasto · sentence-transformers 6.0.0

sentence-transformers 6.0.0: paikallisen haun peruskirjasto oppi pitämään joka sanasta oman vektorin

Upotusmallien vakiotyökalu julkaisi eilen suurversion: uusi MultiVectorEncoder tuo ColBERT-tyyliset monivektorimallit samaan rajapintaan tiheiden, harvojen ja uudelleenjärjestäjien rinnalle — ja sen kautta myös dokumenttikuvien haun ilman OCR-vaihetta. Samalla korjattiin puolitarkkuuden hiljaa vääristämät pisteytykset. Suurversio myös rikkoo: siirtymäohje kannattaa lukea ennen päivitystä.

Lue juttu →

699,00 € vastaan 696,99 €IT13Intel · DDR4 · 4 näyttöäA7 MaxAMD · DDR5 · NPU1 kampa — toinen paikka tyhjä1 kampa — toinen paikka tyhjäpuolet muistiväylästä lepää molemmissa

Mini-PC-vertailu · alle 1 000 euron luokka · budget mini-PC

GEEKOM IT13 vastaan GEEKOM A7 Max — kahden euron hintaero ja yhteinen puolitettu muistiväylä

699,00 ja 696,99 euroa: Intelin nelinäyttöinen toimistoveteraani DDR4-muistilla vastaan AMD:n kahdeksanytiminen NPU-kone DDR5:llä. Vertailu paljasti niiden yhteisen salaisuuden — kummassakin on vain yksi muistikampa, jolloin puolet väylästä lepää. Paikalliselle mallille se on kohtalokkaampaa kuin yksikään taulukon muu rivi.

Lue juttu →

Kokeilemisen arvoista

Kolme komentoa, joista jokainen liittyy tämän vuorokauden julkaisuun

Ensimmäinen asentaa tai päivittää illan pääjutun palvelimen — 4.9.0 vaihtaa tunnistautumisen oletukseksi, joten vanhat avoimet asennukset kannattaa päivittää pikimmiten. Toinen asentaa Koodi-palstan kirjaston täsmälleen eiliseen suurversioon. Kolmas käynnistää eilen illalla paketoidun Ornith-kvantin, joka luonnostelee itse itseään sisäänrakennetulla MTP-päällään — erillistä luonnosmallia ei ladata.

curl https://localai.io/install.sh | sh
pip install sentence-transformers==6.0.0
llama-cli -m Ornith-1.5-35B-A3B-APEX-MTP-Compact.gguf --spec-type draft-mtp -ngl 99

Ensimmäinen komento hakee LocalAI:n virallisen asennusskriptin; Docker-käyttäjä päivittää vetämällä tuoreen localai/localai-kuvan. Päivityksen jälkeen rajapinta vaatii API-avaimen myös vanhoista poluista, joten omat skriptit voivat kaivata avainrivin. Toisen komennon suurversio rikkoo taaksepäin: jos vanha koodi kaatuu, siirtymäohje on julkaisutiedotteessa. Kolmannen komennon tiedosto (17,44 Gt) haetaan mudlerin Ornith-1.5-35B-A3B-APEX-MTP-GGUF-varastosta Hugging Facesta; lippu --spec-type draft-mtp kytkee tiedostoon niputetun luonnostelupään, ja llama.cpp:n on oltava tuore.