Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-гонка превратилась в ценовую войну — OpenAI и Anthropic вынуждены дешеветь из-за Китая
14.08.2026 [20:50],
Павел Котов
Ведущие американские лаборатории искусственного интеллекта, в том числе OpenAI и Anthropic, стали выпускать всё более дешёвые в обслуживании модели искусственного интеллекта в борьбе за сохранение клиентов, которым стало особенно важно снижать затраты — многие уже сделали выбор в пользу недорогих китайских альтернатив, пишет Financial Times. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com OpenAI недавно заявила о снижении цен на свою «самую быструю и доступную модель» GPT-5.6 Luna на 80 %, а Anthropic выпустила Claude Opus 5 — мощную модель, которая вдвое дешевле флагманской Fable 5. C середины июля эти меры помогли клиентам двух компаний снизить затраты почти на четверть. Это новый виток конкуренции двух ведущих американских разработчиков закрытых ИИ-моделей, которые до настоящего момента конкурировали только по производительности; но росту цен на них способствовали успехи изначально более дешёвых продуктов от китайских конкурентов. OpenAI и Anthropic намереваются выйти на биржу с оценкой не менее $1 трлн, и им придётся доказать инвесторам, что огромные вложения в ИИ способны приносить прибыль. Две компании перевели часть корпоративных клиентов на схему оплаты по потреблению токенов, что резко повысило их расходы. Одни отреагировали снижением потребления вычислительных ресурсов, другие стали тестировать более дешёвые альтернативы — DoorDash и Airbnb перешли на китайские модели. Китайские разработчики тем временем стали активно повышать качество своих систем, и разрыв с американскими сократился — в технологической отрасли пошли разговоры, что американские лаборатории могут растерять клиентов даже при технологическом превосходстве. В результате игроки из США стали снижать цены на продукты среднего уровня до конкурентоспособных по сравнению с китайскими предложениями. OpenAI сбавила цену на GPT-5.6 Luna с $1 до $0,20 1 млн входных и с $6 до $1,2 за 1 млн выходных токенов. Anthropic выпустила Opus 5 с ценниками $5 и $25 соответственно — вдвое дешевле флагманской Fable 5; а на этой неделе отменила сентябрьское повышение цен на модель среднего класса Sonnet 5. Сравнение только по цене за токены не вполне корректно: более мощные модели иногда выполняют задачи с меньшим расходом ресурсов, то есть более дорогая система в конечном итоге иногда обходится дешевле. Существуют также настройки режимов глубины рассуждения (effort): к примеру, на средних настройках Anthropic Opus 5 демонстрирует результаты, сравнимые с Moonshot Kimi K3 на максимальных. А OpenAI GPT-5.6 Luna на максимальных настройках работает на уровне DeepSeek V4 Flash, которая тоже установлена на максимальные, но американская обходится почти вдвое дешевле за задачу. ИИ разогрел рынок доменов: зона .ai впервые обогнала классическую .com по средней цене
14.08.2026 [17:05],
Павел Котов
Доменная зона .com уже долгое время считается золотым стандартом — практически все онлайн-гиганты мира используют её как основную. Но с ростом популярности технологий искусственного интеллекта у неё появился мощный конкурент — .ai, который активно набирает обороты. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Средняя стоимость доменов в зоне .com превысила установленный в 2021 году рекорд и достигла $529 000, гласит доклад Escrow.com. Превзойти этот показатель удалось только зоне .ai — средняя стоимость доменов здесь достигла $535 000, и это рост на 260 % всего за три месяца. За минувший квартал общий объём сделок с доменами .ai вырос с $10 млн до $37,7 млн, и здесь новичок значительно уступает ветерану: в доменной зоне .com за тот же период общая сумма сделок составила $86 млн. С учётом того, что на рынок выходит большое число ориентированных на ИИ компаний, рост популярности доменов в зоне .ai неудивителен и предсказуем. Использующие их стартапы и малые компании мгновенно дают понять, чем занимаются. Но этот выбор не лишён рисков: если компания решит отказаться от технологий ИИ, эквивалентный домен в зоне .com может оказаться занят или стоить очень дорого. Покупателям этих доменов стоит помнить, что доменная зона .ai является географической и принадлежит Ангилье — британской заморской территории в Карибском бассейне. Это совпадение преобразило экономику региона, который традиционно зарабатывал на туризме. Но зависимость от местного правительства грозит неопределённостью для владельцев доменов в зоне .ai — может измениться законодательство, возникнуть геополитическая нестабильность или произойти иные политические сдвиги. В России разработали систему управления робопсами для автономного патрулирования объектов
14.08.2026 [14:24],
Владимир Мироненко
Компания «Кью Групп» (подразделение Qubot), участник Центра испытаний роботов фонда «Московского инновационного кластера», разработала систему управления робособаками, которые могут использоваться в автономном режиме для охраны и патрулирования различных объектов. 
Источник изображений: пресс-служба Департамента предпринимательства и инновационного развития города Москвы Система позволяет одновременно управлять несколькими робособаками с возможностью хранения в памяти до 20 интерактивных карт объектов. Оператор запускает цифровую карту объекта через веб-интерфейс, задаёт на ней маршрут движения и указывает контрольные точки. После этого система переводит робота в автономный режим и отправляет его на выполнение задания. В процессе патрулирования территории робот объезжает препятствия, анализирует окружающую обстановку с помощью ИИ и компьютерного зрения, а также в режиме реального времени передаёт информацию о выявленных нештатных ситуациях в ситуационный центр оператора. Робособака способна преодолевать дистанцию до 10 км и работать в автономном режиме без подзарядки до пяти часов. Выявив людей в охраняемой зоне, случаи вандализма, граффити, курение в запрещённых местах, нарушения правил парковки, а также несоблюдение соблюдение требований безопасности, робот фиксирует нарушение с указанием места и времени, сопровождая описание фото- и видеоматериалами, и сразу передаёт оператору. Факт нарушения отображается на карте объекта, сохраняется в архиве и автоматически включается в итоговый отчёт. При этом сценарии работы робота и перечень подлежащих отслеживанию нарушений можно настроить с учётом особенностей территории. При мониторинге парковки робот распознаёт автомобили и государственные регистрационные номера, выявляет нарушения правил парковки с последующей передачей информации оператору.  При патрулировании робот может взаимодействовать с людьми. При обнаружении человека в запрещённой зоне, он приближается к нему, передает голосовое предупреждение или автоматически соединяет с оператором по двусторонней аудиосвязи. В любой момент оператор может подключиться к роботу через веб-интерфейс, чтобы просмотреть изображение с его камер и взять управление на себя. В системе предусмотрен приоритет ручного управления: в первую очередь — оператором на объекте, затем — удалённым оператором, автономный режим робота — на третьем месте. Система уже прошла тестирование на базе Российской академии народного хозяйства и государственной службы при президенте Российской Федерации (РАНХиГС). ИИ приходится учить как школьников: в «Яндексе» рассказали, как обучают нейросети
14.08.2026 [13:57],
Павел Котов
Для того, чтобы научить модель искусственного интеллекта отвечать на вопросы максимально корректно, требуется сочетать работу по отбору и оцифровке данных, а также подключать к проектам специалистов в своих областях. Об этом бренд-директор по машинному обучению в «Яндексе» Пётр Ермаков рассказал РБК. 
Источник изображения: Google DeepMind / unsplash.com «Мы специально готовим и отбираем данные, которые используются в обучении наших моделей, — это первый этап. Также важно, что не все данные пока доступны. Есть много нецифровых носителей. Мы сотрудничаем с университетами и библиотеками для оцифровки материалов», — рассказал господин Ермаков. Далее наступает второй этап обучения, на котором подключаются тренеры: учителя, доценты и доктора наук. Одним из примеров такой работы является создание ИИ-модели юридической направленности — чтобы её ответы были правильными, требуется участие профессиональных юристов. «Мы привлекаем опытных юристов, чтобы они генерировали правильные вопросы и корректировали ответы модели, чтобы впоследствии она обучалась отвечать максимально по делу», — пояснил эксперт. При тестировании юридических моделей ИИ формируется специальный набор данных и вопросы, на которые система должна давать ответы, соблюдая законодательство. Эффективность средств контроля зависит от размеров моделей, а также от «пропускной способности», людей, которым поручена проверка её ответов. Китайская Z.ai представила GLM-5.3 — открытую ИИ-модель, которая потягается с флагманами Anthropic и OpenAI
14.08.2026 [11:19],
Павел Котов
Китайская Z.ai намерена вскоре обновить свою флагманскую модель искусственного интеллекта, пополнив линейку открытых продуктов, которые выступают прямыми конкурентами американским Anthropic и OpenAI. Новая GLM-5.3 обеспечит улучшенные возможности в написании кода, которые помогут ей сократить отставание от признанных лидеров, в том числе Anthropic Fable 5. 
Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com Компания Z.ai, также известная как Zhipu, оперативно совершенствует проекты: GLM-5.3 будет иметь размер около 700 млрд параметров, как и её вышедшая в июне предшественница. В течение двух недель разработчик намерен раскрыть веса модели, что позволит использовать её всем желающим. Z.ai опубликовала результаты тестов, демонстрирующие, что новая модель будет намного лучше уже известной GLM-5.2, и в ряде тестов она сможет выступать близко, а то и лучше Fable 5. 
Источник изображения: z.ai Мировыми лидерами в области ИИ считаются лаборатории OpenAI и Anthropic, но китайские компании всё чаще показывают сопоставимые с их моделями результаты при более низкой стоимости — значительных успехов добились Moonshot Kimi, DeepSeek V4 и Alibaba Qwen. Z.ai выступает наравне с ними и публикует собственные продукты с открытыми лицензиями, стремясь привлечь новых пользователей и разработчиков. Накануне DeepSeek объявила о повышении цен на доступ к моделям V4 Flash и Pro, хотя, по оценкам экспертов, средние ценники на старшую V4 Pro остаются ниже, чем у GLM-5.2. По независимой оценке, флагманская DeepSeek и GLM-5.2 набрали 53 балла, уступив Kimi K3, а также американским Anthropic Claude Fable 5 и OpenAI GPT 5.6. 
Источник изображения: z.ai Компания Z.ai является одним из китайских пионеров в области ИИ и первым в мире крупным разработчиком, который вышел на биржу. После выхода GLM-5.2 его рыночная капитализация поднималась до $137 млрд, хотя затем сократилась до $80 млрд. Z.ai завершила строительство центра обработки данных, где установлены более 10 000 китайских ИИ-ускорителей для обучения и развёртывания моделей ИИ. Как ожидается, её годовой доход от повторяющихся операций достигнет $1 млрд. Sandisk готова к выпуску сверхскоростной флеш-памяти HBF — первые чипы появятся в 2027 году
14.08.2026 [09:46],
Алексей Разин
В начале этого месяца был представлен стандарт памяти HBF, в разработке которого принимали непосредственное участие SK hynix и Sandisk, а вторая из них уже сообщила о наличии у неё готовых цифровых проектов, которые позволят приступить к производству соответствующих чипов в обозримом будущем. По имеющимся данным, первые образцы HBF в физическом воплощении Sandisk предложит в следующем году, а массовое производство будет развёрнуто в 2028 году. 
Источник изображения: Sandisk В этом представители Sandisk признались на мероприятии для инвесторов, которое состоялось вчера. По итогам их выступления стало понятно, что память типа HBF способна обеспечить скорость передачи информации на операциях чтения, характерную для HBM, но при этом увеличить ёмкость в шесть или восемь раз. Добавление HBF в вычислительную конфигурацию с GPU позволяет вырабатывать такое же количество токенов при вдвое меньшем количестве самих GPU по сравнению с классической компоновкой, использующей только память типа HBM. При функционировании больших языковых моделей комбинации из четырёх GPU с памятью HBF достаточно для обеспечения аналогичной производительности, исторически достигаемой восемью GPU с памятью HBM. Технически, это позволяет надеяться на сокращение дефицита как HBM, так и GPU, а также на снижение затрат на создание вычислительной инфраструктуры ИИ. Впрочем, аппетиты разработчиков в этой сфере растут гораздо быстрее, чем появляются более эффективные технологии осуществления расчётов. HBF обходится дешевле HBM при идентичной ёмкости, но в целом обладает более высокой ёмкостью, хотя и уступает HBM с точки зрения задержек при передаче информации. Пропускная способность обоих типов памяти при этом сопоставима. Скорее всего, в будущем оба типа памяти будут сосуществовать и комбинироваться, и HBF не сможет вытеснить с рынка HBM. Чипы NAND в первом случае объединяются в вертикальные стеки из 8 или 16 штук совокупным объёмом до 512 Гбайт. Со слов представителей Sandisk также стало понятно, что в период с 2028 по 2030 фискальные годы её выручка будет расти в среднем на 16-19 %, а норма прибыли будет оставаться на уровне около 80 %. Во многом этому будут способствовать долгосрочные соглашения с клиентами, которые уже заключены с восемью компаниями, покупающими у неё память. К 2028 фискальному году поставки по таким контрактам будут формировать две трети всего объёма производства продукции Sandisk. Apple сама обучила ИИ-модель для китайского рынка — но без Alibaba не обошлось
14.08.2026 [09:44],
Алексей Разин
Недавно сообщалось, что китайская Alibaba сотрудничает с Apple в сфере адаптации голосового ассистента Siri для нужд китайского рынка. Сегодня агентство Reuters пояснило, что ИИ-модель совместной разработки Apple и Alibaba будет доступна в Китае владельцам широкого спектра устройств американской компании, а не только компьютеров семейства Mac. 
Источник изображения: Apple О сотрудничестве Apple и Alibaba стало известно ещё в феврале прошлого года, когда о нём рассказал председатель совета директоров китайского холдинга Джо Цай (Joe Tsai) во время своего выступления на саммите в Дубае. В прошлом месяце китайские регуляторы допустили Apple к работе на китайском рынке ИИ-систем, что является уникальным прецедентом с точки зрения одобрения подобной деятельности для зарубежной компании. Прежде всего, это позволяет комплексу технологий Apple Intelligence полноценно дебютировать на iPhone, продаваемых на китайском рынке. Помимо интеграции с ИИ-моделью Alibaba Qwen, компания Apple для своих китайских клиентов предусмотрела адаптацию технологий конкурирующей Baidu. При этом Reuters подчёркивает, что Apple непосредственно занималась обучением ИИ-модели для китайского рынка, пусть и с участием китайских партнёров. На западных рынках она до сих пор предпочитала заключать соглашения с поставщиками уже готовых ИИ-моделей. Apple станет первой иностранной компанией, которой китайские власти разрешили выпустить проприетарную ИИ-модель на местном рынке. Какую роль она будет играть в освоении рынка Китая компанией Apple, пока судить сложно. ИИ-модель DeepSeek V4 Pro выпущена официально
14.08.2026 [08:21],
Павел Котов
Специализирующийся на технологиях искусственного интеллекта китайский стартап DeepSeek объявил об официальном выпуске обновлённой модели V4 Pro, призванной помочь ему отыграть позиции у местных конкурентов, которые развиваются очень быстро. Сейчас компания расширяет штат сотрудников, наращивает вычислительные мощности и привлекает инвестиции. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Модель DeepSeek V4-Pro-0813 значительно расширила возможности управления ИИ-агентами, отметил разработчик, — доступ к ней открыт через API, мобильное приложение и веб-интерфейс. Ранее компания также сообщила о повышении цен на доступ по API к V4 Pro и V4 Flash: тарификация теперь зависит от нагрузки в пиковые часы. Сообщество будет внимательно следить за свежим выпуском, потому что недорогая V4 Flash в независимых тестах внезапно показала лучшие результаты, чем выпущенный в апреле предварительный вариант V4 Pro. Это необычно, ведь Pro разрабатывалась как более функциональный продукт, но свидетельствует, что DeepSeek быстро улучшает технические решения в период между предварительным запуском и официальным релизом. В начале 2025 года DeepSeek привлекла внимание общественности, выпустив рассуждающую R1 — она получила широкое распространение и вызвала вопросы о возможности создания мощных систем ИИ значительно дешевле, чем у американских конкурентов. С тех пор её лидерство в Китае оспорило множество конкурентов, в том числе Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba и ByteDance. Ещё более сложной задачей для DeepSeek стало превращение своего лидерства в устойчивый бизнес. В июне компания привлекла инвестиций на $7,4 млрд; а в июле стало известно, что она готовится провести новый раунд финансирования при оценке около $71 млрд. Это знаменательная перемена для компании, которая долгое время избегала внешнего капитала. Конкуренция в области ИИ неуклонно дорожает: требуются инвестиции в ИИ-ускорители, центры обработки данных и кадровый ресурс. DeepSeek намерена удвоить штат сотрудников во всех подразделениях, включая ЦОД и отделы ИИ-агентов. Ранее также стало известно, что компания увеличила набор разработчиков микросхем — она хочет создать собственный ускоритель для запуска моделей, чтобы снизить свою зависимость от Nvidia и Huawei. Приятный побочный эффект: выручка SMIC в сегменте периферийных чипов для ИИ выросла на 40 %
14.08.2026 [08:18],
Алексей Разин
Ведущие китайские контрактные производители чипов вчера отчитались о солидном росте выручки и ещё более впечатляющем росте прибыли, SMIC традиционно возглавила рейтинг. Разбор высказываний представителей компании на квартальном мероприятии к утру позволил выяснить, что в сегменте периферийных чипов для инфраструктуры ИИ выручка SMIC увеличилась на 40 %. 
Источник изображения: TSMC В самой SMIC данную тенденцию называют «побочным эффектом» бума ИИ. Генеральный директор компании Чжао Хайцзюнь (Zhao Haijun), по словам Nikkei, объясняет ситуацию следующим примером: «Мы видим огромный спрос на периферийные чипы, поддерживающие строительство инфраструктуры ИИ. Если ИИ-сервер содержит 72 графических процессора (GPU), то ему потребуется 16 000 чипов, используемых в подсистеме питания. Это иллюстрирует, насколько высоким стал спрос». Кроме того, спрос на продукцию SMIC вырос и благодаря усилиям по импортозамещению на китайском рынке электронных компонентов. Если в прошлом году доля китайских клиентов в выручке компании не превышала 84,1 %, то во втором квартале этого она выросла до 90,2 %. Американский рынок сократил свою долю с 12,9 до 8,2 %. При такой конъюнктуре рынка SMIC не видит возможности снизить цены на свои услуги в текущем году. Компания лишь не стала повышать цены на выпуск чипов для смартфонов, автомобильной электроники и сектора промышленной автоматизации, поскольку соответствующие направления бизнеса демонстрируют снижение спроса. При этом SMIC наблюдает рост объёмов реализации не самой популярной в целом продукции. В сегменте смартфонов и телевизоров некоторые клиенты закупают чипы впрок, опасаясь перебоев в поставках в будущем и роста цен. В любом случае, SMIC старается повышать цены только после переговоров с клиентами и ограничивать рост разумными величинами. В первом полугодии компании пришлось направить $3,4 млрд на капитальные затраты, связанные с расширением производственных мощностей. Во втором квартале SMIC обработала 2,87 млн кремниевых пластин типоразмера 200 мм в эквивалентном выражении, что на 20 % выше результата аналогичного периода прошлого года. При этом степень загрузки конвейера у неё вырос с 92,5 до 93,7 %. Основная часть обрабатываемых кремниевых пластин относится к сегменту клиентских устройств, хотя их доля снизилась с 46,2 до 44,2 %. При этом сектор автомобильной электроники и средств промышленной автоматизации увеличил долю с 10,6 до 16,5 %. OpenAI разогнала GPT-5.6 Sol в 14 раз — флагманский ИИ теперь выдаёт до 750 токенов в секунду
14.08.2026 [05:03],
Анжелла Марина
OpenAI представила новый режим Ultrafast, предназначенный для существенного ускорения работы флагманской ИИ-модели GPT-5.6 Sol. Сверхбыстрый режим будет использоваться в задачах, где скорость ответа имеет особое значение. 
Источник изображения: Grok По сообщению TechCrunch со ссылкой на блог компании, Ultrafast позволяет GPT-5.6 Sol работать до 14 раз быстрее стандартного режима, выдавая до 750 выходных токенов в секунду. В OpenAI отмечают, что раньше высокая скорость работы с искусственным интеллектом обычно достигалась за счёт использования менее крупных или специализированных моделей, а теперь производительность наиболее мощной модели будет совмещена с более быстрым формированием ответа. Новый режим может использоваться в корпоративных задачах, требующих быстрой обработки информации, включая реагирование на инциденты, обслуживание клиентов, анализ финансовых рынков и электронную коммерцию. Сейчас Ultrafast распространяется в предварительном режиме и пока доступен лишь избранной группе клиентов, а его работа обеспечивается в рамках сотрудничества с производителем чипов Cerebras. OpenAI не уточняет сроки полноценного запуска, ограничившись обещанием постепенно расширять его доступность по мере роста вычислительных мощностей. Конкуренты OpenAI, например Anthropic, также выпустили ускоренные версии своих моделей. У Claude есть «быстрый режим» (fast mode), однако он не обеспечивает той скорости, которую предлагает на сегодня OpenAI. ИИ-агенты Anthropic развязали междоусобную кибервойну из-за несовместимых задач, но потом помирились
14.08.2026 [00:26],
Анжелла Марина
Anthropic проверила, как автономные ИИ-агенты будут вести себя, столкнувшись с другими агентами, преследующими несовместимые цели. Эксперимент показал, что такая ситуация способна приводить не только к конфликтам и саботажу, но и к неожиданным способам сотрудничества. 
Источник изображения: Grok В одном из тестов три агента Claude получили доступ к одному программному проекту, но каждому из них были даны несовместимые инструкции. При этом модели не знали, что над тем же проектом работают другие агенты, поэтому исследователи смогли наблюдать за их реакцией при столкновении интересов. В результате агенты решили, что конкуренты намеренно мешают им выполнять поставленные задачи, после чего начали саботировать работу друг друга, используя агрессивный самораспространяющийся вредоносный код. Anthropic пришла к выводу, что конфликт может усиливаться вместе с возможностями самих агентов. При этом реакция зависела от модели: Mythos 5 в 98 % случаев успешно распознавала, что причиной противостояния являются разные инструкции, а не враждебные намерения, и шла на перемирие. Модели Sonnet 4.6 и Opus 4.6, напротив, чаще продолжали эскалацию, игнорируя цели других участников. В успешных эпизодах примирения агенты удаляли созданный ими вредоносный код, объясняли причину конфликта и просили человека вмешаться. Одним из способов завершения противостояния стал своеобразный турнир, который агенты самостоятельно предложили использовать для определения победителя. Все три участника согласились прекратить борьбу после проигрыша, хотя это означало отступление от первоначальных требований пользователя. В некоторых случаях, Mythos 5 при этом предлагала критерии, которые выглядели объективными для остальных участников, но были выгодны ей самой. Исследование также показало, что увеличение числа агентов не обязательно приводит к более эффективной совместной работе. Когда задачи начинали пересекаться, участники часто мешали друг другу и в итоге отказывались от сотрудничества. Кроме того, агенты с одинаковыми моделями, контекстом и настройками часто принимали одинаковые решения, из-за чего единичная ошибка могла быстро распространиться на всю систему. Похожая проблема проявилась и в эксперименте с ценообразованием: получив одинаковые оптовые цены и задачу максимизировать прибыль, несколько агентов почти сразу договорились о минимальном уровне цен через закрытый канал связи. После отключения прямого общения они продолжили согласовывать действия через открытую доску объявлений, подстраивая цены друг под друга до цента. Anthropic также предупреждает, что агенты могут некритично принимать ошибочную информацию от других участников, поэтому ошибка или скомпрометированный агент потенциально способны распространить неверные сведения на всю группу. Исследователи связывают эти результаты с будущим распространением автономных агентов, которым предстоит одновременно работать в общих программных средах, компьютерных системах и рынках. В отличие от людей, ИИ-агенты пока не обладают сложившимися нормами, репутацией и другими механизмами, которые помогают ограничивать последствия конфликтов и ошибок. Поэтому при их масштабном взаимодействии разработчикам придётся учитывать не только поведение каждого отдельного участника, но и неожиданные правила взаимодействия, которые ИИ-системы на сегодняшний уже способны создавать самостоятельно. Google выпустила Gemini 3.7 Flash: модель стала лучше программировать и работать со сложными документами
13.08.2026 [22:40],
Анжелла Марина
Google представила Gemini 3.7 Flash всего через три недели после предыдущего релиза, продолжив ускорять темп обновления своих моделей. Новая версия, по сообщению 9to5Google, получила улучшения в программировании, веб-разработке и работе со сложными задачами. 
Источник изображений: Google В Google заявили, что Gemini 3.7 Flash стала «результатом отзывов разработчиков и алгоритмических инноваций». Наиболее заметные изменения отмечаются в работе с программным кодом, в котором модель теперь лучше справляется с поиском и исправлением ошибок. В тесте DeepSWE v1.1 её результат вырос с 49,0 % у Gemini 3.6 Flash до 65,3 %, а в FrontierCode 1.1 Main подрос с 34,4 % до 43,6 %.  Изменения коснулись и веб-разработки. Модель способна создавать более функциональные интерфейсы и приложения с большим количеством готовых возможностей, но с меньшим числом запросов. В WebDev Arena её рейтинг вырос с 1538 баллов у предыдущей версии Gemini 3.6 Flash до 1588. При создании интерфейсов Gemini 3.7 Flash также лучше сохраняет особенности исходного дизайна, независимо от того, используется ли в качестве образца скриншот, изображение или полноценная дизайн-система. Google отдельно отметила улучшения в задачах, связанных с большими объёмами специализированной информации, включая финансы, право и биологические науки. В тесте GDP.pdf, который проверяет способность модели работать со сложными документами, Gemini 3.7 Flash получила 34,0 % против 22,0 % у версии 3.6 Flash. В мультимодальном бенчмарке AutomationBench, оценивающем выполнение реальных рабочих процессов, результат также вырос — с 17,0 % до 30,4 %.  Одним из наиболее заметных изменений является ценовая политика. До конца 2026 года доступ к Gemini 3.7 Flash будет предоставляться разработчикам по цене $0,75 за 1 миллион входных токенов и $3,75 за 1 миллион выходных токенов. По словам Google, это в два раза дешевле, чем первоначальная цена Gemini 3.6 Flash. С 1 января 2027 года цена увеличится до $1,50 за миллион входных токенов и $7,50 за миллион выходных токенов. Gemini 3.7 Flash начала постепенно появляться в персональном ИИ-агенте Spark, однако для доступа требуется подписка AI Pro или Ultra. Модель также стала доступна в Google Antigravity, AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform и приложении Gemini Enterprise. В Google рассчитывают, что улучшения помогут ИИ-агентам эффективнее справляться с рабочими задачами и взаимодействовать с приложениями Google Workspace. DeepSeek больше не хочет быть дешёвой — тарифы на флагманские ИИ-модели взлетят до 4,5 раза
13.08.2026 [18:40],
Анжелла Марина
Китайская компания DeepSeek резко повысит стоимость использования флагманских моделей V4, отказавшись от прежних сверхнизких тарифов. Новые цены начнут действовать с 16 августа и будут зависеть от загрузки вычислительных ресурсов. 
Источник изображения: John Cameron/Unsplash По информации Bloomberg, стоимость 1 млн выходных токенов DeepSeek-V4-Flash в часы пик составит $1,32 против прежних $0,28. В остальное время тариф будет вдвое дешевле. Более продвинутая модель DeepSeek-V4-Pro также подорожает: цена вырастет с $0,87 до $3,96 за 1 млн токенов в часы максимальной нагрузки, а вне этого периода будет вдвое ниже. В компании объяснили изменение тарифов необходимостью более рационально распределять вычислительные ресурсы, а динамическая модель ценообразования должна побудить разработчиков переносить ресурсоёмкие задачи на менее загруженные периоды. При этом даже после повышения цен тарифы DeepSeek останутся ниже тарифов некоторых крупных конкурентов. Например, стоимость аналогичного объёма токенов у Anthropic для Claude 3.5 Sonnet составляет $50. Bloomberg отмечает, что резкое изменение тарифов произошло на фоне растущего внимания к ценам высокопроизводительных ИИ-моделей. Ранее необычно низкая стоимость сервисов DeepSeek породила дискуссии о так называемой «зоне смерти DeepSeek», в которой более дорогие или менее производительные модели могут потерять конкурентоспособность. Одновременно DeepSeek, как ранее сообщал 3DNews, готовится к масштабному привлечению финансирования и рассматривает возможность проведения IPO уже в этом году, из-за чего её основателю Лян Вэньфэну (Liang Wenfeng) приходится учитывать не только темпы расширения бизнеса, но и растущие расходы на вычислительную инфраструктуру. Российский ИИ отправят на экзамен по духовности — модели проверят на традиционные ценности
13.08.2026 [17:34],
Владимир Мироненко
Принятый в июле Госдумой и утверждённый Владимиром Путиным закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в России» требует, чтобы большая фундаментальная модель соответствовала российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. Подтвердить соответствие этим требованиям компании смогут с одобрения Минцифры в независимой испытательной лаборатории. 
Источник изображения: Jackson Sophat/unsplash.com Порядок подтверждения соответствия ИИ-моделей традиционным духовно-нравственным ценностям разработает правительство при участии Минцифры, ФСБ и ФСТЭК, отвечающих, в том числе, за информационную и технологическую безопасность, сообщили «Ведомости». Источник, участвующий в обсуждении подзаконного акта, отметил, что перечень духовно-нравственных ценностей уже содержится в указе президента № 809, так что совместно с бизнесом планируется разработать специальные бенчмарки, с помощью которых российские большие фундаментальные модели будут тестировать на предмет соответствия закону и ценностям. Также собеседник «Ведомостей» сообщил, что правкомиссия по цифровизации может создать испытательную лабораторию по предложению Минцифры. Её положительное заключение станет основанием для присвоения модели статуса национальной или суверенной, что позволит разработчику в дальнейшем получить право на меры господдержки, например, в госзакупках или при реализации особо значимых IT-проектов. Этот порядок касается только разработок, претендующих на статус суверенных или национальных. АНО «Цифровая экономика» заявила, что образование и предоставление государственных услуг станут первыми сферами для внедрения суверенных и национальных ИИ-моделей. Экспертизу сможет проводить не одна назначенная организация, а несколько лабораторий, прошедших проверку у госоргана. На ФСБ и ФСТЭК возлагается проверка соответствия ИИ критериям безопасности для госсистем, а окончательное решение о подтверждении соответствия и присвоении модели статуса национальной или суверенной будет принимать Минцифры. Представитель Минцифры отметил, что пакет подзаконных актов сейчас проходит межведомственное согласование, поэтому говорить об итоговом регламенте проверки ещё рано. По мнению технического директора РТК-ЦОД Алексея Забродина, в качестве проверяющего может выступить Институт системного программирования РАН, обладающий большим опытом работы со сложными программными продуктами. Маленькая ИИ-модель оказалась в 11 раз дешевле GPT-5.6 Luna — и почти не уступила ей в тесте логического мышления
13.08.2026 [17:30],
Павел Котов
Лаборатория искусственного интеллекта Pathway, которая специализируется на отличных от трансформера архитектурах, опубликовала результаты тестирования рассуждающей модели BDH-CQ. Имея размер 150 млн параметров, она набрала 29,5 % в бенчмарке ARC-AGI-1. Вычислительные затраты на тестирование составили $0,0007, что в 11 раз дешевле, чем обслуживание малой модели OpenAI GPT-5.6 Luna. 
Источник изображения: Jackson Sophat / unsplash.com Высокая стоимость работы с системами ИИ сегодня в большинстве случаев объясняется архитектурой моделей, а не их способностями, заявили в Pathway, поэтому лаборатория решила показать, что переход на альтернативную архитектуру «открывает совершенно новое пространство с точки зрения соотношения интеллекта и затрат». Известный бенчмарк ARC-AGI-1 направлен на проверку логического мышления модели и её способность выводить правило на основе ограниченного числа примеров и надлежащим образом применить его к новым входным данным. Младшая в линейке модель OpenAI GPT-5.6 Luna показала в том же тесте результат в 34,2 %, но затраты составили уже $0,008 за одну задачу — и это с учётом того, что OpenAI снизила на неё цену на 80 %. Для сравнения, Anthropic Claude Opus 5 и Google Gemini 3.1 Pro показали в том же тесте 97–98 % при затратах $0,5–$0,6 за задачу, то есть он обходятся почти в тысячу раз дороже. Стоимость обслуживания Alibaba Qwen3 235B оказалась более чем втрое дороже BDH-CQ, но она продемонстрировала худший результат. Разрыв обусловлен механизмами рассуждений. Большинство современных ИИ-моделей с поддержкой логического мышления генерируют промежуточный текст, на который тоже расходуются токены, и только после этого выдают окончательный ответ, тогда как BDH-CQ «молча» решает задачи в памяти. Первые эксперименты Pathway с моделью показали соответствие стандартным законам масштабирования, аналогичным механизмам моделей-трансформеров размером от 1 млрд до 600 млрд параметров. Разработчик намерен усложнять доступные для модели задачи, включая математические рассуждения, тест ARC-AGI-2 и, в конечном итоге, провести полную оценку ARC-AGI-3. Не исключено, что на более крупных и сложных задачах преимущество в эффективности также сохранится. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
