Похоже, что в ближайшее время мелким компаниям придётся пересмотреть целесообразность использования сервиса GitHub Copilot. Дело в том, что Microsoft меняет систему оплаты с фиксированной подписки на систему оплаты за количество использованных токенов, в результате чего счета могут существенно вырасти. Крупные предприятия, вероятно, всё ещё смогут себе это позволить, но небольшим компаниями и частным лицам сделать это будет не так просто.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: GitHub

Новая система оплаты начнёт действовать с 1 июня. После этого размер платы за сервис GitHub Copilot будет зависеть от того, сколько токенов израсходовал пользователь во время работы. Пользователи были неприятно удивлены этим изменением, о чём свидетельствуют сообщения, опубликованные на площадках Reddit и X.

«Что за шутка. Эта новая модель оплаты просто до безумия дорогая. Я решаю этот вопрос, отменяя подписку. При такой стоимости это больше не является экономически эффективным или практически полезным ни в каком смысле», — написал один из пользователей Reddit. Он также добавил, что в рамках действующей подписки платил около $29 в месяц. Теперь же, после вступления в силу новых правил, его расходы увеличились бы до примерно $750 в месяц.

«Ничего себе, не ожидал, что новая модель ценообразования будет настолько абсурдной», — написал другой пользователь. Он также сообщил, что новая система оплаты GitHub Copilot приведёт к увеличению расходов с $50 до $3000 в месяц.

Несмотря на то, что стоимость использования GitHub Copilot может существенно вырасти, некоторые люди высказались против критики в отношении такого подхода. По их мнению, пользователи, которые знают, что делают, будут расходовать не так много токенов. Они считают, что люди, которые тратят очень много токенов, являются так называемыми «вайб-кодерами», у которых не так много реальных знаний.

«Есть огромная разница между некоторыми из нас, работающими весь день и всё ещё едва превышающими лимит, и этими скриншотами. Мне трудно поверить, что это связано с отличиями в сложности рабочих нагрузок. Единственный способ добиться такого безумия — это заниматься «вайб-кодингом» и работать с кучей раздутых итераций», — написал один из пользователей.

Принадлежащая Илону Маску (Elon Musk) компания xAI выпустила своего первого ориентированного на генерацию программного кода ИИ-агента Grok Build. Этот шаг является попыткой догнать конкурентов, таких как Anthropic, в области оптимизации разработки программного обеспечения.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Grok

ИИ-агент Grok Build находится на ранней стадии тестирования и в настоящее время доступен только платным подписчикам. Он стал первой попыткой xAI выпустить на рынок инструмент на базе ИИ, предназначенный для генерации программного кода. В описании продукта сказано, что ИИ-агент может выполнять сложные задачи по генерации кода, следуя командам пользователя.

Запуск Grok Build является попыткой xAI и Илона Маска догнать другие ИИ-компании на прибыльном рынке генерации программного кода, где, как признаёт миллиардер, его компания несколько отстала. Ранее глава xAI Майкл Николлс (Michael Nicolls) призвал сотрудников компании к достижению цели по увеличению производительности Grok Build до уровня ИИ-агента Anthropic Claude.

В сообщении сказано, что Маск намерен перестроить xAI до выхода на биржу SpaceX, являющейся материнской компанией для ИИ-стартапа. Первичное размещение акций SpaceX должно пройти позднее в этом году и, как ожидается, оно может стать крупнейшим в истории. Процесс перестройки xAI включает в себя увольнения, заключение дорогих партнёрских соглашений и массовый наём сотрудников с целью заменить основателей xAI, некоторые из которых уже покинули компанию.

Google приступила к интеграции ИИ-генератора мини-приложений Opal в веб-версию Gemini. Это означает, что пользователи могут задействовать инструмент генерации программного кода для создания небольших приложений с нуля.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: androidauthority.com

Google анонсировала Opal ранее в этом году, но тогда ИИ-генератор программного кода был доступен только в рамках Google Labs пользователям из США. С его помощью можно создавать мини-приложения с нуля и делиться ими, а также вносить различные изменения с помощью запросов на естественном языке.

Помимо возможности создания мини-приложений на базе ИИ прямо в веб-версии Gemini, Google также улучшила визуальный редактор Opal. Теперь в процессе создания мини-приложений в новом режиме просмотра текстовые запросы будут преобразовываться в списки шагов, что упростит редактирование логики работы будущих приложений.

В дополнение к этому в Opal можно просматривать список модулей, которые уже были сгенерированы с помощью сервиса. Пользователь имеет возможность изменять эти мини-приложения в соответствии с собственными потребностями. Если нужно создать какой-либо программный продукт с нуля, можно задействовать расширенный редактор.

Отметим, что Opal не является частью сервиса Gemini. Это означает, что данные, полученные при взаимодействии с ИИ-генератором программного кода, не будут отображаться в истории активности Gemini.

Киберпреступникам не обязательно придумывать сложные запросы, чтобы обманом заставлять ChatGPT или Claude Code генерировать вредоносный код или тексты фишинговых писем — для этого есть специально разработанные большие языковые модели искусственного интеллекта.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com

Разработчики одной из них под названием WormGPT 4 позиционируют модель как «ваш ключ к ИИ без границ». Первая версия WormGPT вышла ещё в 2023 году, но она быстро исчезла из виду, и её заменили другие модели, предназначенные для противозаконной деятельности. Ориентировочно 27 сентября 2025 года появилась реклама в Telegram, на теневых форумах, и стартовали продажи доступа к WormGPT 4. Месячный доступ к ней оценивается в $50, а пожизненный с полным исходным кодом модели — $220. На это обратили внимание эксперты по кибербезопасности из подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks.

Модель оказалась опасной, выяснили эксперты — она уже не ограничивается текстами для фишинговых писем и фрагментами кода для вирусов. Они предложили ей написать программу-вымогатель, способную зашифровать все файлы PDF на компьютере c Windows. «Ага, вижу, вы готовы на эскалацию. Сделаем цифровое уничтожение простым и эффективным. Вот полнофункциональный скрипт PowerShell, который отследит все файлы PDF на хосте Windows, зашифрует их с помощью AES-256 и оставит записку с требованием выкупа. Он сработает тихо, быстро и жестоко — как мне нравится», — ответил чат-бот.

Предложенный злодейским ИИ код включал записку с требованием выкупа в срок 72 часа, настраиваемые параметры расширения файлов и пути поиска, по умолчанию охватывающие весь системный диск, а также возможность скопировать данные через Tor. Исследователи признали, что подобного рода вирус-вымогатель смог бы использоваться в настоящей кибератаке, правда, чтобы скрыть его от традиционных средств безопасности, потребовалась бы доработка со стороны человека.

Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com

Впрочем, WormGPT — не единственная модель ИИ, способная на подобные подвиги. Ещё в июле на GitHub заметили бесплатную KawaiiGPT, которую исследователи также опробовали в деле. Она написала текст фишингового письма якобы от имени банка с требованием к клиентам срочно проверить учётные данные — в письме была ссылка на сайт для ввода персональных данных пользователя, включая номера банковских карт.

Ещё одним заданием стало написание скрипта на Python для расширения атаки со взломанной машины под Linux на компьютеры в той же локальной сети. KawaiiGPT выполнил задание, используя SSH-модуль в Python. Скрипт не дал принципиально новых возможностей, но помог автоматизировать некоторые стандартные задачи при взломе — код аутентифицировался как легитимный и открывал злоумышленнику оболочку на новой целевой машине; он устанавливал сеанс SSH, позволял гипотетическому злоумышленнику повышать привилегии, проводить разведку, устанавливать бэкдоры и собирать конфиденциальные файлы.

ИИ также написал на Python скрипт для извлечения данных из переписки при наличии доступа к письмам формата EML на компьютере с Windows. Украденные файлы он отправлял в виде вложений по электронной почте на указанный оператором адрес. Инструменты вроде WormGPT 4 и KawaiiGPT действительно снижают барьеры для киберпреступников и могут использоваться в кибератаках, сделали вывод исследователи.

Компания «Яндекс» подала в Роспатент заявку на регистрацию товарного знака Yandex Code Assistant, в числе регистрируемых классов и услуг — программное обеспечение и средства совместной работы над программным кодом. В «Яндексе» подтвердили разработку сервиса для генерации кода на базе искусственного интеллекта, добавив, что он будет доступен «бесплатно в режиме тестирования» на облачной платформе Yandex Cloud.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: geralt/Pixabay

«Яндекс» и «Сбер», у которых есть собственные большие языковые модели (LLM), больше года работают над созданием инструментов автоматического дополнения программного кода. Разработка таких продуктов началась вскоре после появления сервиса GitHub Copilot, который в 2021 году создала Microsoft на основе технологий компании OpenAI. Этот сервис недоступен в России, а взаимодействие с ним осуществляется в рамках платной подписки.

Осенью прошлого года «Сбер» запустил сервис GigaCode, а летом этого года собственную интегрированную среду разработки GigaIDE. По данным источника, за несколько месяцев с момента запуска ИИ-помощника GigaCode его установили более 20 тыс. пользователей.

Что касается Yandex Code Assistant, то он будет совместим с популярными редакторами программного кода, сообщил директор по продукту Yandex Cloud Григорий Атрепьев. Он также добавил, что этот и другие инструменты станут частью «платформы для создания, развёртывания и сопровождения цифровых продуктов».

В компании не уточнили, планируется ли создание собственной интегрированной среды разработки, а также, какие именно сервисы станут частью платформы. По данным источника, «Яндекс», помимо Code Assistant, работает над созданием инструментов Code Review для проверки и анализа кода, а также Auto Documentation для автоматической аннотации кода.