Channel
@routerai_news
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,304subscribers
+402 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1003040568742 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @routerai_news |
| Created | Between 1 August 2025 and 31 October 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 September 2026 |
| On Telegram | t.me/routerai_news |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 16 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 17 Sept 2026, 09:00 | 2,304 | +38 |
| 12 Sept 2026, 23:20 | 2,266 | +41 |
| 9 Sept 2026, 06:01 | 2,225 | +53 |
| 3 Sept 2026, 12:18 | 2,172 | +40 |
| 30 Aug 2026, 20:46 | 2,132 | +38 |
| 27 Aug 2026, 19:13 | 2,094 | +41 |
| 24 Aug 2026, 11:27 | 2,053 | +30 |
| 20 Aug 2026, 17:05 | 2,023 | +38 |
| 17 Aug 2026, 17:08 | 1,985 | +29 |
| 14 Aug 2026, 19:33 | 1,956 | +35 |
| 11 Aug 2026, 12:18 | 1,921 | +14 |
| 8 Aug 2026, 23:03 | 1,907 | +5 |
| 8 Aug 2026, 11:04 | 1,902 | first reading |
20 posts held, back to 10 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
182 reactions across 20 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 48.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 88 | 48.4% | |
| 👍 | 31 | 17.0% | |
| ❤ | 29 | 15.9% | |
| ✍ | 12 | 6.59% | |
| 🍾 | 9 | 4.95% | |
| 👏 | 4 | 2.20% | |
| 🎉 | 3 | 1.65% | |
| 🦄 | 2 | 1.10% | |
| 😎 | 1 | 0.549% | |
| 😱 | 1 | 0.549% | |
| 🙏 | 1 | 0.549% | |
| 🤩 | 1 | 0.549% |
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 182 reactions 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 10 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.
🚀 GPT Transcribe — точная транскрипция от OpenAI Новая модель OpenAI для преобразования речи в текст с поддержкой реального времени и специализированных терминов. Закрывает задачи от записи аудио до стриминговой транскрипции. 🔸 Характеристики: Audio → Transcription 🔸 Поддержка свободного контекста и подсказок по ключевым словам — удобно для отраслевой терминологии 🔸 Многоязычные подсказки: точная обработка смешанно…
🔥3❤2👍2
🚀 Muse Spark 1.2 — модель рассуждений для агентных задач Новая модель, заточенную под сложные мультиагентные сценарии — от планирования и делегирования до параллельного выполнения задач субагентами. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: текст, изображение, видео, аудио, PDF → текст, контекст 1 048 576 токенов. 🔸 Поддержка нескольких кодовых оболочек и параллельных вызовов функций. 🔸 Структурированный вывод и наст…
🔥5👍1
🚀 FLUX.3 Video — генерация видео под полным контролем Black Forest Labs выпустили модель, которая превращает текст и изображения в видео с точным управлением сюжетом — от первого кадра до последнего. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: текст, изображение → видео, контекст не указан. 🔸 Генерация видео по текстовому описанию (text-to-video) 🔸 Использование начальных и конечных ключевых кадров для управления сцено…
🔥4👍3👏1
🚀 Qwen3.8 Max — флагманское мультимодальное рассуждение от Alibaba Финальный релиз после Preview-версии: Alibaba выпустила Qwen3.8 Max — мощную мультимодальную модель для задач, где требуется глубокий анализ и точное мышление. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: Text, Image, Video → Text, контекст 1 000 000 токенов 🔸 Мультимодальное рассуждение — работает с текстом, изображениями и видео в одном запросе 🔸 Заточ…
🔥10👍4🍾3❤2😎1
🚀 MiniMax H3 — лёгкая модель для точной генерации видео Компактная модель с открытыми весами, которая позволяет управлять видеогенерацией с высокой точностью — от редактирования по инструкциям до рендеринга текста и брендов. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: Текст, Изображение → Видео, контекст не указан. 🔸 Точное мультимодальное редактирование контента по инструкциям. 🔸 Качественный рендеринг текста и бренди…
🔥6👍2👏1
🚀 Runway Gen-4.5 — кинематографичное видео из текста и картинок Новая модель генерации видео от Runway выводит визуальное качество и точность движения на уровень, приближенный к профессиональной съёмке. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: text, image → video, контекст не указан. 🔸 Поддержка режимов text-to-video и image-to-video в единой модели. 🔸 Высокая кинематографичность сцен: реалистичное движение камеры и…
🔥7👍1👏1
🚀 Runway Aleph 2.0 — точечный монтаж видео силой текста Больше не нужно пересъёмок ради одной детали: модель редактирует готовые видеоролики по текстовым командам, аккуратно сохраняя всё, что менять не требуется. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: text → video, контекст не указан. 🔸 Редактирование по текстовым инструкциям без переработки всего кадра. 🔸 Поддержка правок, привязанных к ключевым кадрам. 🔸 Сохране…
🔥5👍1👏1
🚀 S2 Pro — многоязычный синтез речи с эмоциями Fish Audio выкатили модель, которая превращает текст в естественную, выразительную речь — с поддержкой нескольких языков и тонкой настройкой интонаций прямо через описание на естественном языке. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: текст → речь, поддержка многоязычного синтеза. 🔸 Управление стилем и эмоциями через текстовые инструкции — без сложных пресетов. 🔸 Подхо…
🔥5✍2👍1
🚀 Qwen3.7 Flash — мультимодальный агент нового поколения Модель рассуждений от Alibaba, заточенная под визуальные задачи: от анализа скриншотов до автономного взаимодействия с интерфейсами. Мощный инструмент для агентов, которым нужно "видеть" и понимать реальный мир. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: текст, изображение, видео → текст, контекст 1 000 000 токенов 🔸 Сильное распознавание объектов и пространстве…
🔥5❤3🍾2👍1
🚀 Claude Opus 5 — флагман для сложных задач Anthropic выпустила Claude Opus 5 — модель, ориентированную на глубокое рассуждение, программирование и долгосрочные агентные задачи. Особенно сильна там, где нужна точность и последовательность на протяжении всего рабочего процесса. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: text, image, file → text, контекст 1 000 000 токенов. 🔸 Полный цикл разработки: от написания кода до…
❤6👍5🔥3😱1
🚀 Gemini 3.5 Flash-Lite — мощный мультимодальный агент для сложных воркфлоу Gemini 3.5 Flash-Lite создан для работы в роли субагента в многоагентных системах: быстро, точно, с поддержкой широкого спектра входных данных. Что нового и крутого: 🔸 Характеристики: text, image, video, file, audio → text, контекст 1 048 576 токенов. 🔸 Улучшенные агентные возможности — модель оптимизирована для целенаправленного выполнения…
❤3🔥2👍1
🚀 Gemini 3.6 Flash — мультимодальный флагман для агентных задач Gemini 3.6 Flash заточен под реальную разработку: меньше итераций, меньше токенов, больше результата. Идеален для агентных пайплайнов и веб-разработки. 🔸 Характеристики: text, image, video, file, audio → text, контекст 1 048 576 токенов. 🔸 Оптимизирован для кодирования и агентных рабочих процессов — снижает количество вызовов модели при выполнении зада…
🔥4🤩1🙏1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @routerai_news. 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.
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.
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.
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 17 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“RouterAI” (@routerai_news), 2,304 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/routerai_news.
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.