Andrew Altair
  • ბლოგი
  • ინსაითები
  • ფორუმი
  • პრომპტები
  • ბოტები
  • სერვისები
Andrew Altair

© 2026 Andrew Altair

aiNOW · AI სააგენტო

Insights

მოკლე ანალიტიკა და კომენტარები AI სამყაროდან

English →
All#ai#openai#big-tech#anthropic#tech-industry#ai-agents#OpenAI#autonomous-systems#gpt#google#Anthropic#startup#claude#automation#meta
🚀 DeepSeek-ის V4 Pro გაძლიერდა და API ტარიფები გაძვირდა
andrewaltair.ge

🚀 DeepSeek-მა განახლებული V4 Pro წარადგინა და აგენტური პროგრამა ღია გახადა

ჩინურმა ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიამ, DeepSeek-მა, თავისი ფლაგმანური მოდელის განახლებული ვერსია V4 Pro ოფიციალურად გამოუშვა. კომპანიამ სატესტო რეჟიმი წარმატებით დაასრულა, საკუთარი აგენტური პროგრამული უზრუნველყოფა ღია კოდით გამოაქვეყნა და დეველოპერებისთვის API ტარიფების განახლებული სტრუქტურა წარადგინა. დეველოპერებისთვის განკუთვნილი deepseek-v4-pro ინტერფეისი უკვე V4-Pro-0813 ასამბლეას იყენებს. მოდელის ძირითადი პარამეტრების რაოდენობა და 1 000 000 ტოკენისგან შემდგარი კონტექსტური ფანჯარა უცვლელი დარჩა, თუმცა სისტემის წარმადობა პროგრამირებისა და ავტონომიური ამოცანების შესრულებისას არსებითად და თვალსაჩინოდ გაუმჯობესდა. კომპანიის ოფიციალური შედარებითი მონაცემებით, ტერმინალის ტესტში Terminal Bench 2.1 მოდელის მაჩვენებელი 72.1 ქულიდან 87.9 ქულამდე გაიზარდა. პროგრამირების სპეციალურ შეფასებაში DeepSWE შედეგი 51.5 ქულიდან 70.3 ქულამდე ავიდა, რაც კომპლექსური პროგრამული კოდის დამოუკიდებლად გენერირებისა და შეცდომების გასწორების მაღალ ხარისხს ადასტურებს. დამოუკიდებელი კვლევითი პლატფორმის, Artificial Analysis-ის ექსპერტები აღნიშნავენ: „V4 Pro-ს ინტელექტის ინდექსი 45-დან 53 პუნქტამდე გაიზარდა". ეს მაჩვენებელი სისტემას Anthropic-ის Claude 3.7 Sonnet-ის (52 ქულა) და OpenAI-ის o3-mini-ს (54 ქულა) დონეზე აყენებს და ღია მოდელებს შორის ლიდერის პოზიციას საგრძნობლად უმყარებს. ტექნოლოგიური ანალიტიკოსების ცნობით, ფლაგმანის განახლების აუცილებლობა იმანაც განაპირობა, რომ ივლისის ბოლოს გამოშვებული კომპაქტური V4 Flash მოდელი ძველ პრო ვერსიას 52 ქულით დაეწია. ახალი განახლებით კომპანიამ ფლაგმანურ და კომპაქტურ ვერსიებს შორის წარმადობის იერარქია დამაჯერებლად და მკაფიოდ აღადგინა. მოდელის პარალელურად კომპანიამ DeepSeek Harness v0.1 პროგრამული უზრუნველყოფა MIT ლიცენზიით გამოაქვეყნა. ეს ღია სისტემა ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ბრძანებათა სტრიქონზე Bash წვდომას, ფაილური სისტემის მართვისა და კოდის რეალურ გარემოში რედაქტირების სრულფასოვან ინსტრუმენტებს პირდაპირ აძლევს. პროგრამული უზრუნველყოფის მინიმალისტური რეჟიმი სისტემას მხოლოდ ტერმინალსა და ფაილების რედაქტორზე უტოვებს წვდომას. დეველოპერების განმარტებით, სწორედ ამ მინიმალისტურ კონფიგურაციას იყენებდა DeepSeek საკუთარი სატესტო გაზომვებისა და საკონტროლო ბენჩმარკების ჩატარებისას. ინჟინერთა ჯგუფი მიუთითებს, რომ ავტონომიური აგენტების მართვისთვის საჭირო გარსი დეველოპერებს რთული სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას მნიშვნელოვნად უმარტივებს. ღია პროგრამული პაკეტი შეიცავს ყველა აუცილებელ მოდულს, რათა ენობრივმა მოდელმა პროგრამული შეცდომების პოვნა, კოდის კომპილაცია და ტესტირება ადამიანის ჩარევის გარეშე დამოუკიდებლად შეძლოს. განახლებასთან ერთად კომპანიამ სატარიფო პოლიტიკაც შეცვალა, რომელიც ძალაში 2026 წლის 16 აგვისტოს 16:00 საათიდან შევიდა. პიკურ საათებში, 00:30-დან 16:30 საათამდე, 1 000 000 ქეშირებული შემავალი ტოკენის ფასი $0.27-დან $0.55-მდე გაიზარდა. არაქეშირებული შემავალი ტოკენების ღირებულებამ პიკურ პერიოდში $0.55-დან $0.85-მდე მოიმატა, ხოლო გამომავალი ტოკენების ფასი $2.19-დან $3.30-მდე გაიზარდა. არაპიკურ საათებში ძველი ტარიფები შენარჩუნდა, სადაც ქეშირებული ტოკენი $0.14, ჩვეულებრივი $0.28, ხოლო გამომავალი $1.10 ღირს. ინდუსტრიის დამკვირვებლები აცხადებენ, რომ ფასების ზრდა მზარდ მოთხოვნასა და გამოთვლითი სერვერების გადატვირთვის მართვას უკავშირდება. მიუხედავად გაძვირებისა, DeepSeek-ის ტარიფები დასავლურ კომერციულ ალტერნატივებთან შედარებით კვლავ მნიშვნელოვნად დაბალი, კონკურენტუნარიანი და ხელმისაწვდომი რჩება. დეველოპერული საზოგადოება განსაკუთრებით დადებითად აფასებს აგენტური ხელსაწყოების ღია კოდით გავრცელების გადაწყვეტილებას. სპეციალისტების შეფასებით, ღია Harness პლატფორმა ინჟინრებს საშუალებას მისცემს, საკუთარ ლოკალურ სერვერებზე ავტონომიური პროგრამირების აგენტები გარეშე დამოკიდებულების გარეშე ააწყონ. პროგრამული ინჟინერიის მკვლევრები მიუთითებენ, რომ ღია კოდის ინფრასტრუქტურის განვითარება ხელოვნური ინტელექტის ბაზარზე მონოპოლიური ბარიერების შემცირებას უწყობს ხელს. მძლავრი აგენტური გარსის საჯარო ხელმისაწვდომობა სტარტაპებსა და კვლევით ჯგუფებს ინოვაციური პროდუქტების სწრაფად შექმნის რეალურ შესაძლებლობას აძლევს. DeepSeek-ის წარმომადგენლები ადასტურებენ, რომ კომპანია ღია კვლევებისა და მაღალი წარმადობის მოდელების ოპტიმიზაციის მიმართულებით მუშაობას აგრძელებს. გაუმჯობესებული V4 Pro მოდელი დეველოპერებისთვის API ინტერფეისით უკვე სრულად ხელმისაწვდომია.

#DeepSeek#V4-Pro#DeepSeek-Harness
🚀 DeepSeek-ის V4 Pro გაძლიერდა და API ტარიფები გაძვირდა
19 აგვ 20261
Open-source tool pxpipe hides text in PNGs to cut Claude Code and Fable 5 token costs up to 70%
the-decoder.com

🛠️ ღია კოდის ინსტრუმენტი pxpipe ტექსტს PNG-ში მალავს და ტოკენის ხარჯს 70%-მდე ამცირებს

ღია კოდის ინსტრუმენტმა pxpipe-მა Claude Code-ისთვის განკუთვნილი გრძელი ტექსტური მოთხოვნები კომპაქტურ PNG სურათებად აქცია და ტოკენების ხარჯი 70%-მდე შეამცირა. ხრიკი მუშაობს იმის გამო, თუ როგორ აფასებს Anthropic სურათებს თავის სატარიფო მოდელში, ვინაიდან სურათი ტექსტზე იაფად ჯდება. გამოცემა the-decoder-ის ინფორმაციით, ეს პროექტი დეველოპერმა სტივენ ჩონგმა შექმნა. მისივე ცნობით, ჯამური დანაზოგი საშუალოდ 59-დან 70 პროცენტამდე მერყეობს, დამოკიდებულებით იმაზე, თუ რამდენად მოცულობითია სტატიკური კონტექსტი. ინსტრუმენტი უკვე საჯაროდ ხელმისაწვდომია და დეველოპერების ინტერესს იწვევს. ტექსტი დაახლოებით 1 ტოკენს ჯდება თითო სიმბოლოზე, სურათი კი ფიქსირებულ ტოკენებს ითხოვს პიქსელების ზომის მიხედვით, მიუხედავად იმისა, რამდენ ტექსტს შეიცავს. თუ მკვრივ შიგთავსს, მაგალითად კოდს ან JSON-ს, სურათად დაარენდერებ, ერთ ტოკენში დაახლოებით 3.1 სიმბოლო თავსდება. pxpipe ამ იდეას ლოკალური პროქსის სახით ახორციელებს. ის ჩაჭრის Claude Code-ისკენ მიმავალ მოთხოვნებს და მოცულობით, სტატიკურ ნაწილს სურათებად რენდერავს. ამ ნაწილში შედის სისტემური მოთხოვნები, ინსტრუმენტების დოკუმენტაცია და ჩატის ძველი ისტორია. სურათი, რომელსაც მოდელი რეალურად ხედავს, მკვრივად ჩალაგებულ ტექსტს შეიცავს. უახლესი შეტყობინებები და მოდელის პასუხები ჩვეულებრივ ტექსტად გადის. ასეთი გაყოფა საშუალებას აძლევს სისტემას, დინამიკური ნაწილი წაკითხვადი დატოვოს, ხოლო უცვლელი, გამეორებადი ბლოკები კი შეკუმშოს. სწორედ ეს განმეორებადი ბლოკები, სისტემური მოთხოვნა და ინსტრუმენტების აღწერა, ყოველი მოთხოვნისას თავიდან იგზავნება და ხარჯის დიდ ნაწილს ქმნის. ჩონგის განმარტებით, დაახლოებით 48 000 სიმბოლოს მოცულობის სისტემური მოთხოვნა და დოკუმენტაცია ერთ მკვრივ PNG გვერდზე თავსდება. ტექსტად ეს დაახლოებით 25 000 ტოკენი ღირდა, სურათად კი მხოლოდ 2 700 ტოკენი, რაც თითქმის ცხრაჯერ ნაკლებია. დანაზოგის ლოგიკა მარტივია. რაც უფრო დიდი და უცვლელია კონტექსტი, მით მეტია სარგებელი, ვინაიდან სურათის ტოკენების რაოდენობა ფიქსირებული რჩება, ტექსტისა კი სიმბოლოების პროპორციულად იზრდება. ამიტომ ხრიკი განსაკუთრებით ეფექტიანია გრძელი აგენტური სესიების დროს. ერთ-ერთ Fable 5-ის დემონსტრაციაზე სესიის ღირებულება 42.21 დოლარიდან 6.06 დოლარამდე დაეცა. სწორედ ეს კონტრასტი აჩვენებს, თუ რატომ იზიდავს მიდგომა დეველოპერების ყურადღებას, რომლებიც დიდ კოდურ ბაზებთან მუშაობენ. ჩონგის თქმით, „ჯამური დანაზოგი საშუალოდ 59-დან 70 პროცენტამდეა". მისივე შეფასებით, თუ ეს ხრიკი ფართოდ გავრცელდა, AI კომპანიები საპასუხოდ სურათების დამუშავების ფასს აწევენ და უპირატესობა შესაძლოა ნაწილობრივ გაქრეს. მიდგომას ნაკლიც აქვს. ის დანაკარგებით მუშაობს და ზუსტი სტრიქონები, მაგალითად ჰეშები, სურათიდან წაკითხვისას შესაძლოა დამახინჯებული დაბრუნდეს. დამუშავებაც უფრო ნელია, რადგან მოდელი დარენდერებულ სურათებს ვიზუალურ კოდერში ატარებს, ტექსტის პირდაპირ კითხვის ნაცვლად. ამიტომ ინსტრუმენტი ვარგისია მაშინ, როცა კონტექსტი დიდია, სიზუსტის მოთხოვნა კი ზომიერი. ნაგულისხმევად pxpipe Claude Fable 5-ს და GPT 5.6-ს უჭერს მხარს. ბენჩმარკები და შეფასებები რეპოზიტორიაშია აღწერილი. Fable 5 100 პროცენტიან სიზუსტეს აღწევს მათემატიკურ ამოცანებში ახალი შემთხვევითი რიცხვებით, რომლებსაც მოდელი ვერ დაიმახსოვრებდა, რაც აჩვენებს, რომ სურათებში ჩალაგებულ ინფორმაციას ის სწორად კითხულობს. ჩონგის მონაცემებით, Opus 4.7 და 4.8 დარენდერებული სურათების დაახლოებით 7 პროცენტს არასწორად კითხულობს, ხოლო GPT 5.5-იც უარესად მუშაობს სურათული კონტექსტისას. სწორედ ამიტომ ორივე მოდელი ნაგულისხმევად გამორთულია და მხოლოდ ხელით ჩაირთვება, რაც დანაკარგის რისკს ამცირებს. ტექსტის შეკუმშულ სურათებად მიწოდება ახალი იდეა არ არის. DeepSeek-მა ააგო OCR სისტემა, რომელიც ტექსტურ დოკუმენტებს სურათებად ამუშავებს და, ტექნიკური ნაშრომის თანახმად, მათ ათჯერ შეკუმშავს, ინფორმაციის 97 პროცენტის შენარჩუნებით. pxpipe სწორედ ამ ხაზს აგრძელებს, ოღონდ პრაქტიკულ, დღიურ სამუშაო პროცესს უსადაგებს. პროექტის ავტორი აფრთხილებს, რომ ეს ბალანსია სიზუსტესა და ხარჯს შორის. ზუსტი მონაცემებისთვის ტექსტური რეჟიმი რჩება უსაფრთხო არჩევანად, დიდი, სტატიკური კონტექსტისთვის კი სურათული შეკუმშვა ხარჯს მკვეთრად ამცირებს და მუშაობის ეკონომიკას ცვლის. თუ სატარიფო მოდელი ამ ხრიკს გაითვალისწინებს, კომპანიები სავარაუდოდ სურათების ფასს დააკორექტირებენ, რაც ინსტრუმენტის მომავალს განსაზღვრავს.

#pxpipe#Claude-Code#Fable-5
Open-source tool pxpipe hides text in PNGs to cut Claude Code and Fable 5 token costs up to 70%
22 ივლ 202610
🛠️ Google DeepMind-მა ღია კოდის Gemma 3 მოდელები წარადგინა
techcrunch.com

🛠️ Google DeepMind-მა ახალი ღია კოდის მოდელი Gemma 3 ოფიციალურად გამოუშვა

ტექნოლოგიურმა გიგანტმა Google DeepMind-მა ახალი თაობის ღია კოდის მოდელების ოჯახი Gemma 3 წარადგინა, რომელიც ადგილობრივ მოწყობილობებზე მუშაობისთვის არის ოპტიმიზებული. ეს ნაბიჯი დეველოპერებს საშუალებას მისცემს, შეამცირონ სერვერული ხარჯები. TechCrunch-ი წერს, რომ ახალი მოდელები ბაზარზე არსებულ სხვა ანალოგებს მნიშვნელოვან კონკურენციას გაუწევს, რაც ხელოვნური ინტელექტის ბაზარზე ღია კოდის პროდუქტების როლს კიდევ უფრო გაზრდის. მონაცემების თანახმად, Gemma 3 რამდენიმე ვერსიით გამოვიდა, მათ შორის 4 მილიარდი და 12 მილიარდი პარამეტრით. ეს მოდელები სპეციალურად შეიქმნა ჩვეულებრივ ლეპტოპებსა და პერსონალურ კომპიუტერებზე მუშაობისთვის, სადაც გამოთვლითი რესურსები შეზღუდულია. მცირე ზომის მიუხედავად, სისტემა მაღალ ეფექტიანობას ინარჩუნებს. ეს დეველოპერებს აძლევს საშუალებას, მოდელები პირდაპირ საკუთარ მოწყობილობაზე ამუშაონ ინტერნეტის გარეშე. ტესტირების შედეგებმა აჩვენა, რომ Gemma 3-მა რეაგირების დრო 45%-ით შეამცირა წინა ვერსიასთან შედარებით, რაც მომხმარებლისთვის მუშაობას გაცილებით კომფორტულს ხდის. დეველოპერების ინფორმაციით, ახალმა მოდელმა მათემატიკურ ტესტებში 90%-იანი სიზუსტე აჩვენა. ეს შედეგი ბევრად აღემატება ბაზარზე არსებულ სხვა კომერციულ სისტემებს. Google DeepMind-ის ხელმძღვანელმა, დემის ჰასაბისმა განაცხადა: „ჩვენი მიზანია, რომ უახლესი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები ყველასთვის ხელმისაწვდომი გავხადოთ." მისი თქმით, Gemma 3 ბარიერებს მოუხსნის მცირე სტარტაპებს, რომლებსაც ძვირადღირებული ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენების ფინანსური შესაძლებლობა არ გააჩნია. მოდელი ღიაა კომერციული მიზნებისთვისაც. დამოუკიდებელმა ექსპერტებმაც დაადასტურა, რომ Gemma 3-ის გამოშვება სერიოზულად დააზარალებს იმ კომპანიებს, რომლებიც ფასიან API სერვისებს ყიდის. დეველოპერები უკვე აქტიურად გეგმავს საკუთარი აპლიკაციების ახალ პლატფორმაზე გადაყვანას. გამოცემის მონაცემებით, ეს მიდგომა დეველოპერებს ყოველთვიურ ხარჯებს მნიშვნელოვნად შეუმცირებს. ახალი მოდელი უზრუნველყოფს უსაფრთხოების მაღალ სტანდარტებს, რაც Google-ის მთავარ პრიორიტეტს წარმოადგენს. Gemma 3-ის მოდიფიკაცია დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, სისტემა საკუთარ მონაცემებზე დამოუკიდებლად მოარგონ. ანალიტიკოსები მიუთითებს, რომ ეს ფუნქცია ბიზნესსექტორისთვის განსაკუთრებით მიმზიდველი აღმოჩნდება. კომპანიის განცხადებით, უსაფრთხოების ფილტრები წინასწარ არის ჩაშენებული მოდელის ბირთვში, რაც არასასურველი პასუხების გენერირებას გამორიცხავს. კომპანიის შიდა მიმოწერები აჩვენებს, რომ პროექტის გუნდმა მოდელის ოპტიმიზაციაზე 2026 წლის დასაწყისიდან დაიწყო მუშაობა. ინჟინრებმა შეძლო გამოთვლითი მოცულობის შემცირება ისე, რომ მოდელის ფუნქციონალი არ დაზიანებულიყო. სწორედ ამან მისცა საშუალება Gemma 3-ს, ეფექტურად ემუშავა შეზღუდული სიმძლავრის მოწყობილობებზე. ახალი ალგორითმი მხარს უჭერს მრავალენოვან დამუშავებას, რაც მის გამოყენებას საერთაშორისო დონეზე გაამარტივებს. Gemma 3-ის ნეირონული ქსელი მომხმარებლის მოთხოვნებს დაუყოვნებლივ პასუხობს და წამებში აანალიზებს დიდ ტექსტურ მასივებს. ეს დეველოპერებს ახალი ტიპის პერსონალური ასისტენტების შექმნის შესაძლებლობას მისცემს. გარდა ამისა, მრავალენოვანი მხარდაჭერა ხელს შეუწყობს მოდელის ინტეგრირებას გლობალურ პროექტებში, რაც სხვადასხვა ქვეყნის დეველოპერებს მუშაობას გაუადვილებს და თანამშრომლობის ახალ პლატფორმებს შექმნის. ეს ბაზარზე ახალი ტიპის პროდუქტების გამოჩენას დააჩქარებს. კონკურენტების წარმომადგენლები აცხადებს, რომ Google-ის ეს ნაბიჯი ბაზარზე ფასების კლებას გამოიწვევს, რაც საბოლოო ჯამში მომხმარებლისთვის არის მომგებიანი. Meta-მ და OpenAI-მ შესაძლოა გადახედონ საკუთარ სატარიფო პოლიტიკას, რათა კონკურენტუნარიანობა შეინარჩუნონ. ეს ბაზარზე ახალ ტენდენციებს ჩაუყრის საფუძველს. Gemma 3-ის პოპულარობა დეველოპერულ ფორუმებზე სწრაფად იზრდება, რაც მისი პრაქტიკული გამოყენების მაღალ ხარისხზე მეტყველებს. Google-ის გეგმები ადასტურებს, რომ კომპანია ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაციის იდეას მხარს უჭერს. მომავალში იგეგმება კიდევ უფრო მცირე ზომის მოდელების გამოშვება. დეველოპერები აზიარებს კოდის ნიმუშებს, რომლებიც ადასტურებს, რომ მოდელი დავალებებს უშეცდომოდ ასრულებს. საბოლოოდ, Gemma 3-ის ბაზარზე გამოჩენა აჩვენებს, რომ ღია კოდის სისტემები სულ უფრო მეტად უახლოვდება კომერციულ პროდუქტებს. დეველოპერები ამ მოდელების წყალობით საკუთარ პროექტებს დამოუკიდებლად განავითარებს, რაც ინოვაციების ტემპს დააჩქარებს. ტექნოლოგიური სამყარო 2026 წლის ბოლომდე მნიშვნელოვან სიახლეებს მიიღებს.

#Google#DeepMind#Gemma
🛠️ Google DeepMind-მა ღია კოდის Gemma 3 მოდელები წარადგინა
14 ივლ 20269
What to expect from Google this week
technologyreview.com

🤖 Google-მა I/O კონფერენცია გახსნა - AI რბოლაში კომპანია მე-3 ადგილზეა

Google-ის CEO-მ, სუნდარ პიჩაიმ, ყოველწლიური დეველოპერების კონფერენცია I/O ოფიციალურად გახსნა. MIT Technology Review-ს მონაცემებით, წლევანდელი ღონისძიების მთავარი თემა ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელების წარდგენა და კომპანიის ციფრული ეკოსისტემის გაფართოებაა. მიმდინარე მონაცემებით, Google საბაზო მოდელების (foundation models) გლობალურ განვითარებაში მესამე ადგილს იკავებს და ბაზრის ლიდერებს, OpenAI-ისა და Anthropic-ს ჩამორჩება. წინა წლის I/O-ზე კომპანიამ 1 მილიონი ტოკენის მოცულობის კონტექსტური ფანჯარა წარადგინა. პარალელურად, ბოლო თვეებში კონკურენტებმა საკუთარი ტექნოლოგიური უპირატესობა გაზარდეს. ამ ფონზე, Google-ის მთავარი გამოწვევა დეველოპერებისთვის Gemini-ს ინფრასტრუქტურის უფრო სტაბილურ ალტერნატივად ქცევაა. კონფერენციაზე მოსალოდნელია Gemini-ს ახალი ვერსიების, მათ შორის ღია წყაროს მქონე (open-source) მოდელების სერიის, განახლება. ამასთან, კომპანიის ინჟინრები აჩვენებენ, თუ როგორ ინტეგრირდება ხელოვნური ინტელექტი Android-ის ოპერაციულ სისტემასა და Google Workspace-ის პროდუქტებში, რომლებსაც გლობალურად 3 მილიარდზე მეტი აქტიური მომხმარებელი იყენებს. ანალიტიკოსების შეფასებით, Google-მა უნდა დაამტკიცოს, რომ საძიებო სისტემის ტრადიციული მოდელიდან გენერაციულ ძიებაზე გადასვლა ფინანსურად მომგებიანია. ღონისძიებაზე წარდგენილი ინსტრუმენტები და ფასები პირდაპირ განსაზღვრავს, შეძლებს თუ არა Google დაკარგული კონკურენტუნარიანობის აღდგენას enterprise სეგმენტში, სადაც ამჟამად ბაზრის მნიშვნელოვან წილს OpenAI აკონტროლებს.

#openai#ai#anthropic
What to expect from Google this week
19 მაი 202633

All insights loaded