Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Вездесущий ИИ | Лучшие нейросети

@ii_papka

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

2,607subscribers

+19 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002473256099
TypeChannel
Username@ii_papka
CreatedBetween 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live14 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 14 August 2026
On Telegramt.me/ii_papka

Growth

2,5882,6072,597.57 August 2026 — 2,588 subscribers8 August 2026 — 2,589 subscribers14 August 2026 — 2,607 subscribers7 August 202614 August 2026
3 measurements spanning 7 days, net +19. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 2,585–2,610 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
14 Aug 2026, 13:262,607+18
8 Aug 2026, 08:322,589+1
7 Aug 2026, 16:022,588first reading

Engagement

20 posts held, back to 18 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
18.8%
avg views ÷ 2,607 subscribers
Avg views / post
491
20 posts measured
Reaction rate
1.90%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
20
of 20 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held20 (18 July 20266 August 2026)
Views total9,819
Reactions total187
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:02 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Video runtime
1m 13s
Average length
37s

Measured directly from 2 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

187 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 71.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
custom 527609864286689763513471.7%
custom 52760329857018432693719.8%
custom 527627433279910804794.81%
custom 528272252611439080573.74%

Custom emoji. Every row above is a Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 20 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 187reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 18 July 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

6 Aug 2026, 18:45 UTC230 views6 reactionsread 7 August 2026
Photo

😱 Orca — несколько ИИ-агентов в одном рабочем окне Orca — бесплатная open-source среда для параллельной работы с Codex, Claude Code, OpenCode и другими CLI-агентами Под каждую задачу создаётся отдельный Git-worktree со своей веткой, терминалом и браузером Поэтому несколько агентов могут одновременно менять код, запускать проект и тестировать разные решения, не мешая друг другу Главные возможности — ревью кода с к

custom 52760986428668976353custom 52760329857018432692custom 52827225261143908051

5 Aug 2026, 19:18 UTC295 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚙️ "Сделай качественно" проверке не поддаётся — чем заменить Нейросеть выдаёт ответ, формально соответствующий запросу, но принять его нельзя, так как непонятно, по какому признаку считать результат верным. Дальше начинается второй круг с уточнениями, третий и тд. Причина чаще не в модели, а в формулировке В инженерных требованиях для этого используется формат из трёх строк: исходные данные, действие, ожидаемый рез

custom 52760986428668976356custom 52760329857018432691custom 52762743327991080471

4 Aug 2026, 19:36 UTC364 views10 reactionsread 7 August 2026
Photo

🇨🇳 Qwen 3.8 Max— 2,4 трлн параметров и $2 за миллион токенов 3 августа Alibaba выпустили новый флагман Qwen и опубликовали развёрнутое сравнение с Fable 5, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol и Gemini 3.1 Pro. В новой версии сделали ставку на задачи, которые тянутся днями Архитектура "смесь экспертов": из 2,4 трлн параметров на каждый запрос активируется около 95 млрд. Поэтому и цена вдвое ниже западных флагманов при сопоставимо

custom 52760986428668976357custom 52760329857018432692custom 52827225261143908051

3 Aug 2026, 19:14 UTC360 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

🔊 MOSS-SoundEffect v2.0 — звуки до 30 секунд по описанию Нужен скрип двери, шум толпы или джингл для ролика? Новая модель OpenMOSS превращает текстовый запрос в готовый аудиоэффект с частотой 48 кГц — Генерирует звуки природы, города, животных и человеческих действий — До 30 секунд — Понимает на английском и китайском — 1,3 млрд параметров P.S. Модель локальная, нужно устанавливать на свой комп Попробовать тут: h

custom 52760986428668976358custom 52760329857018432691

2 Aug 2026, 15:26 UTC452 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

➡️Скиллы для Метрики, Авито, Директа, Телеграмм Большинство каталогов скиллов забито универсальными инструментами. А когда нужно разобрать Яндекс Метрику, собрать семантику из Wordstat или подключиться к API Авито — начинается ручная сборка велосипеда В NeuralDeep собрали такие навыки — Wordstat, Метрика, Вебмастер и поиск Яндекса — Авито, Wildberries, Ozon и MPStats — 1С, Битрикс24 и ЮKassa — GigaChat, Яндекс Офис

custom 52760986428668976356custom 52762743327991080472

1 Aug 2026, 16:01 UTC423 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

👥 Как несколько разработчиков работают над одним проектом Есть три уровня: Компьютер разработчика → GitHub → рабочий сервер — Компьютер разработчика — мастерская Здесь можно менять код, ломать, переделывать и проверять результат — GitHub — общий архив проекта Здесь лежат все версии, изменения и история работы команды — Сервер — готовый продукт для пользователей Сюда попадает только проверенная версия Как проходит

custom 52760986428668976357custom 52827225261143908051

31 Jul 2026, 14:30 UTC387 views14 reactionsread 7 August 2026
Photo

🧭 Что спросить у нейросети перед покупкой авиабилета Дешёвый перелёт складывается из расчётов: даты со спросом, трансфер до соседнего аэропорта, запас на стыковку, транзитная виза, страна продажи билета, условия тарифа. Пять промтов ниже закрывают каждый пункт Как использовать 1. Включить веб-поиск в модели 2. Заменить переменные в квадратных скобках 3. Проверить полученные варианты в агрегаторе авиабилетов 1. КА

custom 527603298570184326910custom 52760986428668976354

30 Jul 2026, 15:13 UTC447 views19 reactionsread 7 August 2026
Photo

🧠 Идеальный системный промт анти-СДВГ ИИ может знать правильный ответ — и похоронить его под вступлением, десятью равнозначными пунктами и финальным надеюсь, это поможет Собрал системную инструкцию, которая превращает ответы модели в рабочий интерфейс — результат появляется в первой строке — одна мысль занимает один пункт — факты отделяются от гипотез — большие задачи превращаются в короткие шаги — незавершённый от

custom 527609864286689763516custom 52827225261143908053

29 Jul 2026, 14:32 UTC475 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

🧩 grill-me — допрос перед сборкой проекта Агент почти никогда не переспрашивает. Получив расплывчатое описание, он сам достраивает недостающее и выдаёт правдоподобный результат. Расхождения детектятся на приёмке, когда переписывать приходится всё... Скилл изменяет порядок — сначала интервью, потом сборка. Навык разбирает замысел как дерево решений и проходит по каждой ветке, закрывая зависимости по очереди. Корнева

custom 52760986428668976355custom 52762743327991080472

28 Jul 2026, 14:31 UTC507 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

🧠 Четвёртый релиз Claude за два месяца — что изменилось 24 июля Anthropic выпустила Claude Opus 5, уже четвёртую модель за два месяца после: Mythos 5, Fable 5 и Sonnet 5. Цена осталась прежней: $5 за миллион входных токенов и $25 за выходные, ровно половина стоимости Fable 5 Особенности — контекст в чате вырос до 1 млн токенов, у Opus 4.8 было 500К — запросы, заблокированные классификатором безопасности, теперь по

custom 52760986428668976357custom 52760329857018432691custom 52827225261143908051

27 Jul 2026, 15:04 UTC509 views10 reactionsread 7 August 2026
Photo

🔎 Как устроен тул поиска внутри ИИ-харнесса? Модель сама не ходит в интернет. Она формирует запрос и вызывает тул — отдельный программный модуль, который выполняет поиск, читает страницы и возвращает подготовленные данные На примере Hermes архитектура выглядит так Запрос пользователя → модель вызывает web_search → SearXNG отправляет запросы поисковикам → объединяет результаты в JSON → модель выбирает подходящие UR

custom 527609864286689763510

26 Jul 2026, 14:34 UTC527 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

🧰 Какие инструменты есть у ИИ-харнессов, но часто отсутствуют в веб-чате? Чат и приложение на ПК могут использовать одну модель, но работать совершенно по-разному. Веб-версия в основном отвечает текстом и принимает отдельные вложения. Харнесс получает инструменты для работы с компьютером, проектами и внешними сервисами Харнесс можно представить как набор отдельных модулей. У каждого своя зона ответственности 1. Мо

custom 52760986428668976359

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ii_papka. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 1,045,298 of 1,478,351entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

Named by

Channels on the register whose posts name this channel's handle.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Вездесущий ИИ | Лучшие нейросети” (@ii_papka), 2,607 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ii_papka.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.