GPU & AI chips — July 2026

🚨 چین ثابت کرد به انویدیا نیاز ندارد!

میتوان — همان شرکت غذای آنلاین چینی — یک مدل ۱.۶ تریلیون پارامتری منتشر کرد که روی ۵۰ هزار تراشه‌ی کاملاً چینی آموزش دیده. نه یک GPU انویدیا. نه یک H100.

نام مدل: LongCat-2.0 • ۱.۶ تریلیون پارامتر (MoE) • پنجره‌ی متن یک میلیون توکن • مجوز MIT — استفاده‌ی تجاری آزاد • قیمت: فقط ۰.۳ دلار به ازای هر میلیون توکن

جالب‌تر اینجاست: این مدل دو ماه ناشناس با نام مستعار «Owl Alpha» روی OpenRouter کار می‌کرد و روزانه ۵۵۹ میلیارد توکن پردازش می‌کرد — بدون اینکه کسی بداند چینی است!

عملکردش در بنچمارک برنامه‌نویسی از GPT-5.5 هم جلو زده. جزئیات کامل را در ادامه بخوان 👇

برای داغ‌ترین اخبار هوش مصنوعی، ما رو دنبال کنید 👇 ➖➖➖➖➖ @MrChatGPT_IR

Ternlight: поиск по смыслу прямо в браузере, без сервера и ключей

Ternlight превращает текст в векторы и ищет по смыслу прямо в браузере на CPU. Весь пакет включает модель, токенизатор и движок вывода и занимает ≈7 МБ, а сервер, GPU и API-ключи не нужны. Установка: npm i @ternlight/base, после чего embed() даёт 384-мерный вектор, а similar() ранжирует небольшую выборку документов за ≈5 мс на одной вкладке.

Это можно воспринимать как Fuse.js, но с поиском по смыслу вместо символов: библиотеку вешаете на страницу документации или справки, и она находит «как отменить подписку», даже если пользователь написал «хочу вернуть деньги». Демо работает офлайн, посмотрите на ternlight.dev/demo.

Если нужен семантический поиск без инфраструктуры, загляните в статью: там примеры кода и сравнение с классическим текстовым поиском.

Ternlight: поиск по смыслу прямо в браузере, без сервера и ключей

Ternlight превращает текст в векторы и ищет по смыслу прямо в браузере на CPU. Весь пакет включает модель, токенизатор и движок вывода и занимает ≈7 МБ, а сервер, GPU и API-ключи не нужны. Установка: npm i @ternlight/base, после чего embed() даёт 384-мерный вектор, а similar() ранжирует небольшую выборку документов за ≈5 мс на одной вкладке.

Это можно воспринимать как Fuse.js, но с поиском по смыслу вместо символов: библиотеку вешаете на страницу документации или справки, и она находит «как отменить подписку», даже если пользователь написал «хочу вернуть деньги». Демо работает офлайн, посмотрите на ternlight.dev/demo.

Если нужен семантический поиск без инфраструктуры, загляните в статью: там примеры кода и сравнение с классическим текстовым поиском.

Но не переживайте, китайские дилеры/крупные поставщики тоже меняют свой фокус на видеокарты, под ИИ продавать более выгодно, высокие чеки и хорошая маржа … с другой стороны нужно уметь адаптироваться, к сожалению покупательская способность в РФ не столь высокая и прибыль в 20-25% годовых многим по просту не интересна, поэтому вектор сместился в пользу других стран…

Но мы все ведь помним историю, что бывает с теми кто покупает на хаях ? ( речь о профильных картах)

Data Science Roadmap | |-- Core Foundations | |-- Mathematics | | |-- Linear Algebra | | |-- Calculus Basics | | |-- Probability | | |-- Statistics | | | |-- Programming | | |-- Python | | | |-- NumPy | | | |-- Pandas | | | |-- Matplotlib | | | |-- Seaborn | | |-- R | | |-- SQL | |-- Data Handling | |-- Data Collection | | |-- APIs | | |-- Web Scraping | | |-- Database Queries | | | |-- Data Cleaning | | |-- Missing Values | | |-- Outliers | | |-- Feature Scaling | | |-- Encoding | |-- Exploratory Data Analysis | |-- Summary Statistics | |-- Univariate Analysis | |-- Bivariate Analysis | |-- Visualizations | |-- Correlation Checks | |-- Machine Learning | |-- Supervised Learning | | |-- Regression | | |-- Classification | | | |-- Unsupervised Learning | | |-- Clustering | | |-- PCA | | | |-- Model Selection | | |-- Train Test Split | | |-- Cross Validation | | |-- Hyperparameter Tuning | |-- Advanced Machine Learning | |-- Ensemble Methods | | |-- Random Forest | | |-- XGBoost | | |-- LightGBM | | | |-- Time Series | | |-- ARIMA | | |-- LSTM | | | |-- NLP | | |-- Text Preprocessing | | |-- TF IDF | | |-- Word Embeddings | | | |-- Deep Learning | | |-- Neural Networks | | |-- CNN | | |-- RNN | | |-- Transformers | |-- Big Data | |-- PySpark | |-- Hadoop | |-- Distributed Processing | |-- Model Deployment | |-- Flask | |-- FastAPI | |-- Streamlit | |-- Docker | |-- Cloud Deployment | |-- MLOps | |-- Experiment Tracking | |-- Model Monitoring | |-- CI CD | |-- Domain Knowledge | |-- Finance | |-- Healthcare | |-- Retail | |-- Marketing | |-- Ethics | |-- Bias | |-- Interpretability | |-- Fairness

Free Resources to learn Data Science 👇👇

Python • https://t.me/pythonproz • https://www.learnpython.org/ • https://pythonprogramming.net • https://pandas.pydata.org/docs/

Statistics • https://whatsapp.com/channel/0029Vat3Dc4KAwEcfFbNnZ3O • https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability • https://statquest.org

Machine Learning • https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O • https://t.me/datasciencefree • https://scikit-learn.org/stable/tutorial • https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python • https://course.fast.ai

Deep Learning • https://www.deeplearning.ai • https://playground.tensorflow.org

Data Visualization • https://matplotlib.org/stable/tutorials • https://whatsapp.com/channel/0029VaxaFzoEQIaujB31SO34 • https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

SQL • https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql • https://t.me/mysqldata

Big Data • https://spark.apache.org/docs/latest • https://hadoop.apache.org

Deployment • https://docs.streamlit.io • https://fastapi.tiangolo.com

Like for more ❤️

ENJOY LEARNING 👍👍

🎨 20 Useful AI Image Generation Tools You Should Try 🤖

1. ChatGPT – Generate and edit images from text prompts. 2. Microsoft Designer – Create AI images, social media posts, and graphics. 3. Google Gemini – Generate images using Google's AI models. 4. Adobe Firefly – Create high-quality AI artwork with commercial-friendly features. 5. Canva AI – Generate images directly inside Canva. 6. Leonardo AI – High-quality AI art for games, characters, and illustrations. 7. Ideogram – Excellent for generating images with accurate text. 8. Playground AI – Create and edit AI images with an easy-to-use interface. 9. Mage.space – Free Stable Diffusion image generation. 10. SeaArt AI – Generate anime, realistic, and fantasy artwork. 11. Tensor.Art – AI image generation with thousands of community models. 12. PixAI – Specialized in anime and manga-style artwork. 13. Civitai – Create images using community-trained AI models. 14. Dezgo – Free Stable Diffusion image generator. 15. NightCafe – Generate AI art in multiple artistic styles. 16. Dream by WOMBO – Create digital artwork from simple text prompts. 17. Craiyon – Free and beginner-friendly AI image generator. 18. DeepAI Image Generator – Quick text-to-image generation. 19. Recraft AI – Generate vector graphics, icons, logos, and illustrations. 20. FLUX Playground – Create highly realistic AI-generated images using FLUX models.

💡 Best Picks by Use Case: 🎨 Realistic Images: FLUX Playground, Leonardo AI, Playground AI ✍️ Images with Text: Ideogram 🖌️ Logos & Icons: Recraft AI 🌸 Anime Art: PixAI, SeaArt AI 📱 Social Media Designs: Canva AI, Microsoft Designer 🚀 Beginners: ChatGPT, Adobe Firefly, Craiyon

🔥 Double Tap ❤️ For More

🐍 Python Roadmap

1️⃣ Basics: 📝📜 Syntax, Variables, Data Types 2️⃣ Control Flow: 🔄🤖 If-Else, Loops, Functions 3️⃣ Data Structures: 🗂️🔢 Lists, Tuples, Dictionaries, Sets 4️⃣ OOP in Python: 📦🎭 Classes, Inheritance, Decorators 5️⃣ File Handling: 📄📂 Read/Write, JSON, CSV 6️⃣ Modules & Libraries: 📦🚀 NumPy, Pandas, Matplotlib 7️⃣ Web Development: 🌍🔧 Flask, Django, FastAPI 8️⃣ Automation & Scripting: 🤖🛠️ Web Scraping, Selenium, Bash Scripting 9️⃣ Machine Learning: 🧠📈 TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch 🔟 Projects & Practice: 📂🎯 Create apps, scripts, and contribute to open source

React ❤️ for more

🎯 Skills Required for a Career in AI, ML & Data Science 🧠💡

📊 Data Science: Python, Pandas, NumPy, SQL, Matplotlib, Seaborn, Jupyter, Scikit-learn—plus big data tools like Spark for handling massive datasets in 2025 pipelines. Focus on exploratory data analysis (EDA) to uncover insights from raw data.

🤖 Machine Learning: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost, Statistics, Linear Algebra—add model evaluation metrics (accuracy, F1-score) and basics of supervised/unsupervised learning. Ethical AI like bias detection is a must now for fair models.

🧠 Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, CNNs, RNNs, GANs, Neural Networks—dive into interpretability techniques so you can explain why models make decisions, a hot skill for trustworthy AI.

🗣️ Natural Language Processing (NLP): spaCy, NLTK, Transformers, BERT, GPT, Text Classification, Sentiment Analysis—pair with prompt engineering for generative tasks, booming in chatbots and content analysis.

👁️ Computer Vision: OpenCV, YOLO, CNNs, Image Segmentation, Object Detection—essential for apps like autonomous driving or medical imaging, with edge AI for on-device processing.

📈 AI Tools & Platforms: Google Colab, AWS SageMaker, MLflow, Hugging Face, DVC—include cloud literacy (AWS, GCP) and AutoML for faster prototyping, plus version control like Git for team workflows.

⚙️ Math for AI: Probability, Statistics, Calculus, Linear Algebra—build on these for advanced topics like optimization in neural nets, and don't skip domain knowledge to tie math to real problems.

✅ Pick your interest → Learn step-by-step → Apply it to real-world projects like fraud detection or personalized recs to build a portfolio that stands out in interviews!

💬 Tap ❤️ for more!

✅ Top Python Libraries for Data Analytics & AI 🧠📊

If you're working in data science, machine learning, or AI, these Python libraries are essential. Each one plays a specific role — from handling data to building deep learning models.

🔹 1. NumPy Core library for numerical computations. ⦁ Supports arrays, matrices, and high-performance math functions. ⦁ Foundation for most other data libraries. import numpy as np a = np.array() 🔹 2. Pandas Used for data manipulation and analysis. ⦁ Works with tabular data (DataFrames). ⦁ Easily read/write CSV, Excel, SQL, etc. import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") 🔹 3. Matplotlib & Seaborn For data visualization. ⦁ Matplotlib: Custom plots (bar, line, scatter). ⦁ Seaborn: Statistical plots with better aesthetics. import seaborn as sns sns.histplot(df['age']) 🔹 4. Scikit-learn Key ML library. ⦁ Algorithms: regression, classification, clustering. ⦁ Tools: model evaluation, pipelines. from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression().fit(X, y) 🔹 5. TensorFlow & Keras For deep learning and neural networks. ⦁ TensorFlow: Low-level control, scalable. ⦁ Keras: High-level API built on TensorFlow. from tensorflow import keras model = keras.Sequential([...]) 🔹 6. PyTorch An alternative deep learning framework (popular in research). ⦁ Dynamic computation graphs ⦁ Easy debugging import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0]) 🔹 7. OpenCV Computer vision tasks (image processing, face detection, etc). import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") 🔹 8. NLTK / spaCy / Transformers For Natural Language Processing (NLP). ⦁ NLTK: Text preprocessing ⦁ spaCy: Fast NLP pipelines ⦁ HuggingFace Transformers: Use BERT, GPT, etc.

🔹 9. Statsmodels For statistical modeling & hypothesis testing. import statsmodels.api as sm model = sm.OLS(y, X).fit() 🔹 10. Plotly / Bokeh For interactive data visualizations on the web. ⦁ Great for dashboards ⦁ Export as HTML

💡 Tip: Start with NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Master those first — they're used in 90% of analytics work.

💬 Double Tap ❤️ for more!

#слухи от Марка Гурмана: Apple изменила стратегию выхода своих чипов M-серии: M6 Pro и M6 Max не будет

По данным инсайдера Bloomberg, M5 Ultra до сих пор планируется к выпуску в этом году с новым Mac Studio (кодовое название «J775»), выпуск был отложен из-за проблем с поставками и стоимостью. Чип M5 Ultra «Sotra D» (H17D) будет иметь около 36 ядер CPU и 80 ядер GPU. Также ожидается поддержка до 768 ГБ памяти в Mac Studio, хотя ограничения, связанные с компонентами, могут затруднить его выход. Внутри компьютера также провели работу по обновлению системы теплоотвода. Никаких кардинальных изменений в дизайне не ожидается.

А вот дальше произойдут резкие изменения и перескок в нумерации чипов. Компания планирует уже в этом году представить новый M6, но он не будет иметь версий Pro и Max, не говоря об Ultra. Это будет первый в истории случай, когда компания выпустит только базовую версию чипа. Тем не менее, он будет иметь несколько улучшений, которые сделают его самым мощным в своём классе.

M6 под кодовым названием «Komodo» (H18G) увеличит пропускную способность памяти, чтобы ускорить выполнение задач, связанных с ИИ, редактированием видео, работой с ML и рендерингом графики высокого разрешения. Ожидается, что пропускная способность памяти составит около 200 ГБ/сек по сравнению с 153 ГБ/сек у M5. Чип также будет иметь обновлённую архитектуру памяти и улучшенный нейронный процессор; повысится производительность всех ядер; будут улучшены функции кодирования и декодирования видео; ожидается обновлённая GPU-часть: с 12 ядрами.

Apple уже протестировала M6 в обновленном MacBook Pro (начального уровня) под кодовым названием «J804», выпуск которого запланирован на этот год. Он сможет лучше справляться с одновременным рендерингом при работе с ИИ, графикой и другими задачами.

Вскоре после выхода базовой модели чипа M6 Apple тут же начнёт выпуск линейки M7 – планируется выпустить базовый M7 под кодовым названием «Delos» (H19G) уже в первой половине 2027 года. Его можно ожидать даже в iPad Pro. Новая серия чипов в первую очередь ориентирована на значительные улучшения в области обработки ИИ непосредственно на устройстве. Базовая версия должна будет поддерживать пропускную способность памяти около 240 ГБ/сек.

К концу 2027 года начнут выпускать и более мощные чипы M7 Pro, M7 Max и M7 Ultra, которые внутри компании называют «Andros» (H19S, H19C и H19D). При этом M7 Ultra могут отложить на 2028 год, он будет выделен для компьютеров Mac Studio.

При этом первый в истории MacBook с сенсорным экраном будет работать на чипах M5 Pro и M5 Max, хотя компания уже работает над следующей моделью на M7. MacBook Ultra с сенсорным экраном появятся в продаже в конце этого или начале следующего года. Первые 14” и 16” дюймовые модели с сенсорным OLED-экраном (кодовые названия «K114» и «K116») – станут самым масштабным обновлением ноутбуков Apple премиум-класса.

Такое решение Apple является частью более масштабных изменений в стратегии компании в отношении чипов. Компьютеры Mac станут частью масштабной волны обновлений продуктов Apple под руководством нового генерального директора Джона Тернуса. Он идёт на этот необычный шаг, чтобы ускорить внедрение технологий, которые изначально планировалось выпустить позже. Это должно помочь удовлетворить растущий спрос на возможности ИИ прямо на устройствах и более требовательное к графике ПО.

Кстати, также уже известно, что лишь с выходом выходом процессора A22 Pro в моделях iPhone 21 Pro в 2028 году, Apple планирует перейти на 1,4нм техпроцесс. В основном чипы будут делать на фабриках TSMC, но также рассматривается возможность привлечения к производству производств Intel, в том числе на территории США.

😄 Keeping up with Nvidia

AMD is joining Nvidia in raising GPU prices, with Radeon cards for partners set to increase by at least 10% starting in August.

Memory shortages aren't going away anytime soon either. Samsung now expects the crunch to last until at least 2028.

↖️ https://durovscode.com/amd-gpu-price-hike-partners-august-2026

‍#CHIP_новости

Стоит ли переплачивать? Процессоры Ryzen 5 7500F и Ryzen 5 9600X сравнили в 10 играх

Сравнение провели в разрешении 1080p на ПК с топовой видеокартой GeForce RTX 5090 и 32 ГБ ОЗУ DDR5.

Подробнее здесь

📱 Подписывайтесь на Chip | Мы в MAX

Aproveite: Notebook Acer Nitro V15 com RTX 4050 sai por até 12x sem juros (por Ronaldo Gogoni)

Acer Nitro V15 traz GPU Nvidia RTX 4050 e chip Intel Core i7; notebook que é opção acessível para trabalho, estudo e games está disponível em até 12x sem juros na Amazon

🔗 Continue aqui: https://tecnoblog.net/achados/aproveite-notebook-acer-nitro-v15-com-rtx-4050-sai-por-ate-12x-sem-juros/

💻 🎮 Notebook Gamer Acer Nitro V15 ANV15-52-77BG

De R$ 7.999 Por R$ 6.999 em até 12x 💳

👉 Compre agora na Amazon: https://tecno.click/sz3

✨ Processador i7 de 13ª e 16 GB de RAM ✨ GPU Nvidia GeForce RTX 4050 com 6 GB de GDDR6 ✨ Tela de 15,6 polegadas de 165 Hz com tecnologia IPS ✖️ Bateria não é o forte ✖️ Acabamento em plástico ✖️ Brilho de apenas 300 nits

▶️ Очередная подборка авторских IT роликов, которые я лично посмотрел и посчитал интересными/полезными. Это видео из моих подписок за последнее время (обычно беру период в 2 недели), что мне понравились.

⇨ Оптимизация Angie для высоких нагрузок Рекомендации автора по оптимизации работы Angie в Linux: настройки sysctl, базовые настройки angie, настройки буферов и таймаутов, кэшей, сжатия, и т.д. Все настройки автор прокомментировал и пояснил. В принципе, там ничего особенного - расширенная база. Я большую часть этих настроек тоже так или иначе меняю.

⇨ I Tried the Best Mini Rack Accessories I Could Find Большое видео с подбором комплектующих для домашних мини стоек. Видео для тех кто любит эту тему. Я люблю, так что смотрю. Авто собрал полноценную миниатюрную стойку с KVM и ИБП.

⇨ Запустил нейронку на 235B на домашнем сервере. Без видеокарты Автор запускает локальные нейронки на двухпроцессорном сервере с 128 ГБ памяти без видеокарты. Серверная технология примерно 10-ти летней давности. У меня, кстати, примерно такое же железо есть. Работают нейронки намного медленнее, чем на видеокартах. Но из-за большого объёма памяти можно запустить большую нейронку, которая хоть и медленно, но будет работать, чего принципиально не получится сделать на видеокарте и компе, где нет столько памяти. В реальных тестах у автора Qwen 235B выдала 1-2 токена/c.

⇨ NAS TerraMaster F4-425 Pro. Теперь на Intel N350 Обзор очередного NAS, который лично мне не интересен. Интересное начинается на второй половине видео, где автор рассказывает свой опыт преобразования архива разнородных фотографий в структурированное хранилище с помощью openclaw. Там же он рассказывает про утечку токенов 😱 Агент что-то там делает в фоне.

⇨ My NEW AI Terminal and Code Editor // Orca Review Обзор необычного терминала или IDE, или менеджера соединений Orca. Я даже не знаю, как его точно обозвать. В общем, это новая программа для управления работой ИИ-агентов. Выглядит необычно и функционально. Надо попробовать.

⇨ Полезные советы по Zabbix: функция Zabbix 8.0 | Настраиваемые столбцы таблицы Видео будет очень интересно тем, кто работает с Zabbix. В версии 8.0 можно будет настраивать столбцы в разделах Проблемы и Последние данные. Это очень полезное нововведение, которого лично мне сильно не хватало. Всегда удручало, что нельзя настроить нужны тебе вид отображения в Последних данных (Latest Data). Я туда заглядываю едва ли не чаще, чем в любой другой раздел.

⇨ ЛОКАЛЬНЫЙ запуск гигантов: Kimi K2.7, GLM 5.2 и MiMo V2.5 PRO Интересные тесты одних из самых больших доступных открытых LLM с 744B, 1T и 1.1T параметров. В конце есть цифры по стоимости железа и сравнение с токенами таких же моделей по подписке. Они в разы дешевле. Кто-то пока спонсирует весь этот аттракцион с ИИ. Нам их сейчас с большим дисконтом продают. Либо просто обменивают на наши данные, что мы туда отправляем.

——— ServerAdmin: 📱 Telegram | 🌐 Сайт | 📲 MAX 😩

#видео

Видеокарта Gigabyte RTX 5090 — мощь для игр и работы! 32 ГБ видеопамяти, частота GPU — 2407 МГц, поддержка трассировки лучей. С такой картой любые игры и графические задачи будут по плечу!

➡️ https://ya.cc/ASquei

Видеокарты снова могут подорожать

NVIDIA и AMD повышают цены на GPU для партнёров. А партнёры, как обычно, могут аккуратно передать эту боль дальше — покупателям.

• NVIDIA уже предупредила о росте цен на GPU и видеопамять на 20–30%. • Следом аналогичное письмо разослала AMD: в её случае повышение с августа составит не меньше 10%.

Формально речь про новые партии. Но рынок видеокарт мы знаем: если повод поднять цены есть, им могут воспользоваться и для уже доступных моделей. Просто потому что могут.

Причина всё та же — кризис на рынке памяти. Samsung уже предупредила, что в 2027 году с поставками может быть ещё хуже, чем в 2026-м. То есть веселье рискует затянуться минимум до конца 2028 года.

Соболезнуем всем, кто хотел сменить видюху.

🤯 — СКОЛЬКО МОЖНО РАЗОРЯТЬ НАС 🌚 — Время похвастаться своей новенькой видеокартой 🗿 — Ладно…

Пополняйте Steam | Покупайте ключи

Nvidia повышает цены на свои комплекты GPU+VRAM на 20–30%. По данным тайваньского издания Economic Daily News, подорожание коснётся как GDDR6, так и GDDR7, и будет уже третьим с начала года.

#продажи #финансы

⚠️ Видеокарты — В С Ё

AMD вслед за NVIDIA разослала партнёрам письма счастья о повышении закупочных цен на видеокарты. Инсайдеры утверждают, что великая красная компания приняла это решение давно, но дождалась, пока NVIDIA первой объявит о росте цен.

👍 Ранее ценники на зелёные видеокарты выросли почти на 30%, и это уже третье повышение с начала 2026 года. Судя по всему, AMD поднимет стоимость своих продуктов по похожей схеме.

Виной всему кризис памяти: цены на GDDR6 и GDDR7 продолжают расти, а производители всё активнее вкладываются в AI-сектор вместо потребительского рынка.

🫡 — Как они достали со своими ценами...

🗿 Инсайдер: AMD повышает цены на свои видеокарты — на 10%

При этом вчера появились данные, что NVIDIA в августе тоже сообщит о подорожании — в среднем на 30% в серии RTX 50

🔥Спецпредложение🔥 iMac M3 от 119.990 114.990 💸🔝

🖥 iMac M3 и iMac M4 — выбирайте свой идеальный моноблок Apple

🎨 В наличии самые популярные цвета, включая Blue, Orange, Green и Pink.

iMac M3 16GB/1TB/8 CPU/10 GPU CPO BLUE - 119.990 114.990💸💥

iMac M3 24GB/2TB/8 CPU/10 GPU CPO BLUE - 146.990 141.990💸💥

iMac M3 24GB/2TB/8 CPU/10 GPU CPO ORANGE - 149.990 144.990💸💥

iMac M4 16GB/256GB/10 CPU/10 GPU CPO GREEN - 129.990 124.990💸💥

iMac M4 16GB/256GB/10 CPU/10 GPU CPO PINK - 128.990 123.990💸💥

*⃣Действует выгодная рассрочка на срок от 12 до 24 месяцев *⃣Гарантия 1 год на всю технику✅ *⃣Доставка по СПб день в день, по РФ от 1 до 3-х дней (среднее значение)

📍Спасский переулок 14/35, Бц "На Сенной", второй этаж, 214 офис

Для заказа пишите: @egorkmrv

💬 Мы в tg 💙 Мы в VK 🎁 EKBonus.com

Говорил про это еще пол года назад, но мне тогда сказали, что я воздухан и что я разгоняю панику. Ну и кто теперь обзделся?? 🤣😈 -------------------------------------- ПК-геймингу конец: AMD поднимает цены на свои видеокарты ещё на 10%. Уже второй раз за год.

«Красные» давно приняли это решение, но попросту ждали, пока Nvidia первой объявит о повышении цен. Вчера стало известно, что видеокарты «зелёных» станут дороже аж на 30% — это уже третье повышение за год.

Даже в эпоху майнинга было не настолько плохо.

Почему GeForce RTX 5070 это самая популярная видеокарта из актуальной 50-ой серии NVIDIA? Баланс производительности и цены? 12 ГБ видеопамяти? А может все дело в DLSS 4.5 фрейм генераторе? Рассказываем почему RTX 5070 это идеальный выбор если вы играете и работаете на ПК!

https://youtu.be/WJHxaV7WEtg