Hacker News Digest

Компания Zero ASIC выпустила Wildebeest — инструмент синтеза для FPGA с рекордной производительностью, который впервые в opensource-сообществе сокращает разрыв в качестве результатов (QoR) с проприетарными аналогами. Ключевые инновации включают адаптацию алгоритмов синтеза под размер схемы, использование передовых команд abc9 для минимизации глубины логики и опору на обширный бенчмарк-набор из 150+ тестов. Разработку возглавил Тьерри Бессон, привнёсший 30-летний опыт создания коммерческих решений.

Wildebeest демонстрирует превосходство над ведущими коммерческими и opensource-инструментами: например, для picorv32 он использует на 20% меньше LUT, чем лучший проприетарный конкурент, при сравнимой глубине логики. Проект развивается при поддержке сообщества через открытый бенчмарк LogikBench, а в планах — дальнейшее улучшение QoR для полного преодоления технологического отрыва коммерческих инструментов.

• Открытые инструменты синтеза ценятся за отсутствие громоздких сред разработки, в отличие от проприетарных решений.
• Новый плагин для Yosys представлен как отдельный инструмент, но вызывает вопросы из-за ограниченной поддержки архитектур и отсутствия интеграции с основным проектом.
• Результаты бенчмарков подвергнуты критике за некорректное сравнение разных архитектур FPGA (LUT6 vs LUT4) и отсутствие данных о реальных устройствах.
• Открытые инструменты всё ещё отстают от проприетарных из-за отсутствия документации по битстримам и маршрутизации для популярных FPGA.
• Снижение логической глубины не всегда ведёт к повышению частоты, так как ключевым фактором задержки часто является маршрутизация, а не логика.

DeepSeek-V3.1-Terminus — это обновлённая версия модели, улучшающая языковую согласованность и производительность агентов. Теперь модель реже смешивает китайский и английский языки и почти не генерирует случайные символы, что повышает стабильность ответов. Агенты для работы с кодом и поиска стали значительно эффективнее.

Обновление доступно через приложение, веб-интерфейс и API, а открытые веса опубликованы на Hugging Face. Модель демонстрирует лучшие результаты в бенчмарках по сравнению с предыдущей версией, обеспечивая более предсказуемые и качественные ответы.

• Обсуждается новая модель DeepSeek-V3.1-Terminus, приведены рабочие ссылки на её документацию и страницу на Hugging Face.
• Участники отмечают улучшения в производительности, согласованности языка (меньше смешивания CN/EN) и отсутствие случайных символов.
• Поднимается вопрос о сравнении DeepSeek с моделью Qwen, на который предлагается проводить бенчмаркинг под конкретные задачи.
• Высказывается пожелание о создании удобного ресурса для отслеживания актуальных моделей, их версий, производительности и требований к железу.
• Отмечается преимущество модели в виде лицензии MIT, позволяющей запускать её на собственном оборудовании и коммерциализировать.

Кратко: плагин nvim-web-server на чистом Lua отдаёт HTTP-запросы прямо из открытых буферов Neovim, без внешних зависимостей, с нативной поддержкой Djot и быстрее Nginx.

Почему так быстро?

• Однозадачность: только статика.
• libuv + асинхронный I/O Neovim.
• LuaJIT: NaN-тегинг, отсутствие boxing чисел, allocation sinking.
• aiohttp тормозит из-за парсера на чистом Python и boxing в CPython.

Бенчмарк, RPS (среднее):

сервер	1	50	100	200	400
nvim-web-server	3981	15284	15124	14476	14446
Nginx	4451	11306	11576	10011	10461
aiohttp	6391	8477	8448	7696	7132

Развёртывание: живёт на старом ThinkPad, 9 буферов — весь сайт.

Безопасность: да, но мелочи мы игнорируем.

• Пользователи в восторге от статьи: называют её «одной из любимейших» и приводят цитату «они были так заняты тем, могут ли, что не спросили себя, стоит ли».
• Кто-то отмечает, что сайт резолвится на IP Linode, но не объясняется, зачем нужен промежуточный сервер.
• Обсуждают безопасность: пример показывает, что «никогда не бывает так, чтобы код точно не запустили по сети».
• Некоторые шутят, что Neovim теперь можно считать кроссплатформенным рантаймом «ужаса», но признают крутость эксперимента.
• Предполагают, что высокая скорость может быть из-за хранения файлов в RAM, а не на диске, и что всё равно всё закешируется.