תגית: סוכני קוד

החברה Zellige AI הציגה את Tessera-27B-B-CJK, מודל שפה פתוח בגודל 27 מיליארד פרמטרים שמבוסס על Qwen ומופץ ברישיון Apache-2.0. לפי החברה, המודל חושב בשפה מעורבת ומקוצרת, שבה מילים, תווים וסמלים סיניים, יפניים וקוריאניים (CJK) מכווצים את ייצוג החשיבה הפנימי שלו.

הדיון בקהילת LocalLLaMA ב-Reddit הוא המקום שבו הופיעה ההכרזה על המודל, וכותרת הפוסט מציינת את שם הפרויקט ואת הבסיס שממנו נבנה:

הרעיון המרכזי הוא חיסכון בטוקנים. לפי מדידות החברה, המודל משתמש בכ-50 עד 64 אחוז מטוקני החשיבה של המודל הבסיסי בכל תור של סוכן קוד. המדידה נערכה על 44 מצבים מוקפאים מ-11 משימות, שלא שימשו באימון או בבחירת המודל. מדובר במדידה שהחברה ערכה בעצמה, ולכן כדאי לקרוא את המספרים כטענה של המפרסם ולא כבנצ'מרק עצמאי.

למה זה משנה למי שעובד עם סוכנים? מי שמפעיל סוכני קוד על חומרה מקומית משלם בזמן מחשוב ובזיכרון על כל טוקן של חשיבה. מודל שחושב בפחות טוקנים יכול להפחית עלויות ולהאיץ תגובות, בתנאי שהאיכות נשמרת. זו בדיוק הנקודה שהחברה טוענת לגביה.

יש גם מחיר. לפי הנתונים שפרסמה החברה, המודל נחלש לעומת הבסיס במתמטיקה ובקוד תחרותי, ונוטה ללולאות, כלומר לחזור על עצמו במקום להתקדם. בבדיקה במתמטיקה ובקוד תחרותי פתר 87 מתוך 118 פריטים, לעומת 98 של הבסיס. חיסכון בחשיבה עלול לעלות דווקא במשימות שדורשות שרשרת חישובים ארוכה.

המודל זמין להורדה ב-Hugging Face, והחברה מפרסמת את הממצאים שלה בדף המחקר שלה. מי שרוצה לבדוק את הטענה צריך להשוות את המודל למודל הבסיס על המשימות שלו עצמו, ולא להסתפק בטבלאות של המפרסם.

מקורות:
Zellige AI, דף המחקר: https://zellige.ai/research/tessera-27b-b-cjk
Hugging Face: https://huggingface.co/ZelligeAI/Tessera-27B-B-CJK
Reddit, r/LocalLLaMA: https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x5xm28/tessera27bbcjk_zellige_ais_new_finetune_of_qwen

כריסטיאן שאלר, מהנדס בפרויקט GNOME, כתב בבלוג שלו על ניסיון לתקן דרייבר לסורק קלישאות שלילים לאחר שהרכיב השבב שלו הפסיק להיתמך בלינוקס. הוא ביקש מ-Claude לעזור לו להקים מכונה וירטואלית של ווינדוס, שבה הסוכן יכול להריץ סריקות וללכוד את תעבורת ה-USB שלהן, כפי שראה שמהנדס אחר עשה לעכבר.

לדברי שאלר, השילוב של הרצת סריקות בווינדוס ולכידת הנתונים עשה את ההבדל. אחרי שעות אחדות הצליחה הסריקה הראשונה תחת לינוקס, ובהמשך היה לו דרייבר כמעט מושלם, כולל תמיכה בסריקה באינפרא-אדום. באותו זמן כבר נוסף לפרויקט SANE קוד שתומך בסורק, ולכן העבודה שלו לא נדרשה בסופו של דבר.

אחר כך השתמש שאלר באותו תהליך כדי לנסות לשפר את תמיכת המצלמה במחשב הנייד שלו, עם עדכונים לדרייבר בליבה ולספריית libcamera. לדבריו, בסוף יום עבודה אחד היו בידיו תיקונים לשני החלקים. הוא גם ביקש מ-Claude להפוך את התשתית לכללית ולתעד אותה, כדי שאחרים יוכלו לנסות אותה על חומרה שלהם.

הנקודה המרכזית בדבריו: הגישה מאפשרת להעלות השערות מהירות על חומרה לא מתועדת, אבל ההחלטה מה לבנות ומה לבדוק נשארת בידי האדם, וגם האימות על מכשיר אמיתי.

הגבולות של הדיווח: המקור היחיד הוא הבלוג של הכותב. טענות על התוצאות בפועל לא נבדקו במקור עצמאי, וכך גם השם המדויק של הכלי ונגישות הקוד שלו; לא נמצא עמוד ריפו שאישר אותם. כל הטענות כאן מיוחסות לכותב.

מקורות: הבלוג של כריסטיאן שאלר ב-blogs.gnome.org

מה קורה כששותפים בקוד נכתב בידי AI, בקצב של עשרות אלפי שינויים ביום? לפי Anthropic, git כבר לא מחזיק. החברה הודיעה שבנתה מערכת בקרת גרסאות פנימית בשם Scion, ושהעבירה אליה את המונורפו (מאגר הקוד המרכזי) שלה מ-git בתוך כחמישה חודשים.

הנתון המרכזי בבלוג של החברה הוא קצב המיזוגים. במאי 2026 מוזגו כ-2,500 שינויי קוד ביום למונורפו. בספטמבר הקצב עבר את 30,000 ביום. החברה כותבת שהצוותים שלה כבר לא מוגבלים בכתיבת הקוד עצמה, אלא בתשתית שנבנתה לקצב אנושי: בקרת גרסאות, בנייה ו-CI. אלה מספרים שהחברה מדווחת על עצמה. לא אימתנו אותם מול מקור עצמאי.

לפי הבלוג, git תוכננה כמערכת מבוזרת, שבה כל עותק מקומי הוא מאגר שלם. זה מתאים לרוב המאגרים, אבל לא למונורפו הזה. ההיסטוריה של הענף הראשי שלו כמעט 100 GB, ותיקיית עבודה דחוסה מעל 25 GB. החברה מדווחת על כ-25 מיליון checkouts ביום ל-CI בלבד, לפני סביבות פיתוח, סנדבוקסים של סוכנים ועבודות מחקר.

החברה גם מתארת מה השתנה בתפקיד המהנדסים. לדבריה, לעיתים קרובות התפקיד שלהם היה לומר ל-Claude "לא". החוקר Drew Breunig הדגיש את אותה נקודה בפוסט שמצטט את הבלוג, וכתב שהעבודה היא לתקשר את הכוונה ולאכוף אותה, גם בבקרה על התוצרים.

הפוסט של Devoxx, כנס מפתחים אירופי, מפיץ את ההכרזה עצמה ומתאר את Scion כמערכת שפותחה למונורפואים עצומים, עם "עשרות אלפי מהנדסים או נחילים של סוכנים שכותבים קוד". הוא אינו מאשר את המספרים באופן עצמאי.

מה עדיין לא ידוע: מהחומר שבידינו לא ברור אם Scion זמינה מחוץ ל-Anthropic, או איך היא משתלבת בכלי הפיתוח הקיימים שמפתחים משתמשים בהם. החברה גם לא פרסמה השוואת ביצועים עצמאית מול git. לפרטים נוספים צריך לקרוא את הבלוג במלואו.

מקורות: הבלוג של Anthropic: Redesigning source control at Anthropic (מקור ראשי, פורסם 13.10.2026), וההכרזה הרשמית ב-X.

Lightsprint גייסה 6.1 מיליון דולר בסבב seed בהובלת 645 Ventures, לפי דיווח Business Insider מ-13 באוקטובר. בין המשתתפים בסבב היו January Capital, Rebel Fund ומשקיעים פרטיים, בהם מנכ״ל Opendoor Kaz Nejatian, לפי הדיווח. שווי החברה לא נמסר.

החברה מפתחת כלי שמאפשר למנהלי מוצר, מעצבים ואנשי תפעול להציע שינוי בקוד קיים באמצעות בקשה בשפה טבעית. לפי Business Insider, המערכת מפיקה pull request — הצעה לשינוי בקוד שאותה מהנדסים יכולים לבדוק לפני מיזוגה למוצר.

הגישה של Lightsprint מכוונת להכניס צוותים שאינם צוותי פיתוח לתהליך הצעת השינויים, בלי לוותר על בדיקת מהנדס. Business Insider דיווחה גם כי יותר מ-100 חברות משתמשות במוצר; הנתון מיוחס לדיווח ואינו אימות עצמאי.