Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ByteDance отложила глобальный запуск ИИ-генератора видео Seedance 2.0 из-за проблем с авторскими правами
15.03.2026 [07:44],
Алексей Разин
Соблазн использования уже знакомых образов и сюжетов при генерации видео с помощью искусственного интеллекта весьма высок, поскольку это упрощает задачу создателю и одновременно позволяет гарантировать интерес аудитории к конечному результату. ByteDance решила отложить глобальный запуск генератора видео Seedance 2.0 из-за проблем с авторскими правами. 
Источник изображения: ByteDance Как отмечает Reuters со ссылкой на The Information, соответствующие трудности возникли у китайской компании в сфере взаимоотношений с крупными голливудскими студиями и стриминговыми платформами. Ещё в прошлом месяце ByteDance была вынуждена заявить, что предпримет меры для предотвращения неправомерного использования интеллектуальной собственности в работе ИИ-генератора видео Seedance 2.0 после того, как некоторые американские студии типа Disney пригрозили ей судебным преследованием. По версии Disney, компания ByteDance использовала персонажей, чьи образы принадлежат студии, для обучения Seedance 2.0 без соответствующего разрешения. Поводом для претензий стало распространение в китайских социальных сетях вирусного видео, на котором сгенерированные ИИ двойники Тома Круза (Tom Cruise) и Брэда Питта (Brad Pitt) участвуют в поединке. Как считает Disney, при обучении Seedance 2.0 китайская ByteDance использовала полученные незаконным способом образы персонажей из популярных кинофраншиз, включая Star Wars и Marvel, обращаясь с ними, как с общедоступными материалами. Представившая ИИ-генератор Seedance 2.0 на китайском рынке в феврале ByteDance отмечала, что он предназначен для профессионального использования при производстве фильмов и рекламных роликов. Способность данного продукта одновременно обрабатывать текст, изображения, видео и аудио, по словам представителей компании, позволяет снизить затраты на изготовление контента. Первоначально ByteDance намеревалась открыть доступ к Seedance 2.0 клиентам за пределами Китая в середине марта, но из-за потенциальных проблем с авторскими правами решила задержать график. Как отмечается, сейчас технические специалисты работают над внедрением защитных механизмов от использования охраняемых авторским правом персонажей, а юристы дополнительно прорабатывают правовые основы использования ИИ-модели. Nvidia выпустила Nemotron 3 Super 120B — открытую LLM для ИИ-агентов с пятикратным приростом скорости
11.03.2026 [21:48],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила Nemotron 3 Super — открытую ИИ-модель Mixture-of-Experts (MoE) с поддержкой 120 млрд общих параметров и 12 млрд активных параметров, предназначенную для задач агентного ИИ. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer. 
Источник изображений: Nvidia По словам Nvidia, Nemotron 3 Super — это первая модель в серии Nemotron 3, которая объединяет парадигму LatentMoE, слои Multi-Token Prediction и предварительное обучение NVFP4. Компания заявляет, что этот стек повышает точность и ускоряет инференс, а гибридная архитектура Nemotron 3 Super обеспечивает до пяти раз более высокую пропускную способность и до двух раз более высокую точность по сравнению с предыдущей моделью Nemotron Super. Компания также отмечает поддержку контекстного окна в 1 млн токенов, что позволяет агентным ИИ сохранять в памяти полное состояние рабочего процесса и предотвращает отклонение от цели.  Nemotron 3 Super подходит для решения сложных задач внутри многоагентной системы. Например, для генерации и отладки кода без сегментации документов, для финансового анализа, где можно загружать в память тысячи страниц отчётов.  Модель была обучена на синтетических данных, сгенерированных с использованием моделей логического мышления. Nvidia публикует полную методологию, включая более 10 триллионов токенов наборов данных до и после обучения, 15 сред обучения для обучения с подкреплением и рецепты оценки. Исследователи могут дополнительно использовать платформу Nvidia NeMo для тонкой настройки модели или создания собственной. Nemotron 3 Super поддерживает работу на платформе Nvidia Blackwell в формате NVFP4. Это снижает требования к памяти и ускоряет вывод в четыре раза по сравнению с FP8 на Nvidia Hopper без потери точности. Модель уже доступна для использования. Доступ к Nemotron 3 Super можно получить через build.nvidia.com, Hugging Face, OpenRouter и Perplexity, а среди партнёров по облачным сервисам и инференсу указаны Google Cloud Vertex AI, Oracle Cloud Infrastructure, CoreWeave, Together AI, Baseten, Cloudflare, DeepInfra, Fireworks AI и Modal. Модель также представлена в виде микросервиса Nvidia NIM для развёртывания в локальной среде и облаке. Google представила Gemini 3.1 Flash-Lite — «самую быструю и экономически эффективную модель семейства»
04.03.2026 [00:01],
Владимир Фетисов
Компания Google объявила о запуске Gemini 3.1 Flash-Lite — быстрой и наиболее доступной с экономической точки зрения ИИ-модели семейства Gemini. Алгоритм оптимизирован для эффективной обработки больших объёмов данных, а стоимость его использования составляет $0,25 за 1 млн входных и $1,50 за 1 млн выходных токенов. Предварительная версия ИИ-модели уже доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio, а для корпоративных клиентов — в Vertex AI. 
Источник изображений: Google Gemini 3.1 Flash-Lite превосходит модель Gemini 2.5 Flash по времени до генерации первого токена в 2,5 раза и на 45 % быстрее выводит данные ответов. При этом сохраняется аналогичный или более высокий уровень качества ответов. Такая низкая задержка необходима для повышения эффективности рабочих процессов, что делает новую модель привлекательной для разработчиков, создающих отзывчивые решения и приложения, работающие в режиме реального времени.  ИИ-модель достигла впечатляющего результата в рейтинге ELO в 1432 балла на Arena.ai и превзошла другие ИИ-модели аналогичного уровня по показателям рассуждения и мультимодальной обработки. В тестах GPQA Diamond и MMMU Pro алгоритм набрал 86,9 % и 76,8 % соответственно, превзойдя результаты некоторых более крупных ИИ-моделей Gemini предыдущих поколений, таких как Gemini 2.5 Flash.  Разработчики имеют возможность регулирования глубины рассуждений Gemini 3.1 Flash-Lite в соответствии с собственными потребностями. Этот аспект является важным для управления высокочастотными рабочими нагрузками. Проведена оптимизация обработки масштабных задач, таких как перевод больших объёмов текста и модерация контента, где стоимость является одним из приоритетов. Алгоритм подходит для генерации пользовательских интерфейсов (UI), дашбодов, моделирования и проведения исследований на основе сложных запросов. Санкции не помеха: DeepSeek могла обучить ИИ на запрещённых Nvidia Blackwell
24.02.2026 [07:42],
Алексей Разин
Несмотря на некоторое смягчение политики экспортных ограничений США в отношении поставок в Китай ускорителей вычислений для систем ИИ, решения Nvidia семейства Blackwell остаются в этой стране под запретом. Это не помешало китайской DeepSeek, по данным некоторых источников, обучить свою новейшую ИИ-модель именно на этих ускорителях. 
Источник изображения: Nvidia На следующей неделе, как поясняет Reuters, китайская DeepSeek представит свою новейшую ИИ-модель, и у источника есть все основания полагать, что она была обучена с использованием санкционных ускорителей Nvidia Blackwell, которые эксплуатируются во Внутренней Монголии — регионе Китая, обладающем определённой автономией. Соответствующей информацией располагают американские чиновники, а это может стать поводом для определённых действий в отношении китайских разработчиков ИИ. Как последние получили доступ к ускорителям Blackwell в условиях санкций, источники не поясняют. В целом, американские политики разделились на два лагеря. Одни под воздействием основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) склонились к идее о необходимости сохранения зависимости Китая от поставок американских ускорителей вычислений, которые могут отставать от передовых на одно или два поколения. Другие считают, что предоставление Китаю доступа к таким инструментам сродни передаче ему ядерного оружия по доброй воле. Американские чиновники опасаются, что китайские ИИ-решения будут поставлены на службу оборонной отрасли КНР. Принято считать, что в августе прошлого года американский президент Дональд Трамп (Donald Trump) был близок к выдаче разрешения на поставку в Китай модифицированных ускорителей Blackwell, которые отставали бы от предлагаемых в США по уровню быстродействия. Вместо этого в декабре Трамп разрешил поставки в КНР ускорителей H200 с более старой архитектурой Hopper. Учитывая растущее количество жалоб американских разработчиков на хищение данных со стороны китайских конкурентов, американские власти могут ввести дополнительные ограничения в сфере ИИ на китайском направлении экспорта. Anthropic обвинила DeepSeek и ещё двух китайских конкурентов в 16 млн попыток дистилляции моделей Claude
24.02.2026 [07:04],
Алексей Разин
OpenAI в этом месяце уже предупреждала американских законодателей в применении китайской компанией DeepSeek метода дистилляции её ИИ-моделей для ускорения собственного прогресса. Теперь со схожими обвинениями выступила Anthropic, причём в адрес сразу трёх китайских конкурентов: DeepSeek, MiniMax Group и Moonshot. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa По словам представителей Anthropic, на которые ссылается Bloomberg, три указанные китайские компании нарушили правила использования её моделей семейства Claude, осуществив не менее 16 млн сессий обмена данными с использованием тысяч поддельных учётных записей. Метод дистилляции в сфере обучения моделей позволяет разработчикам добиваться прогресса в сжатые сроки, совершенствуя свои системы на основе данных, получаемых от уже обученных сторонних моделей. Как отмечает Anthropic в своём блоге, действия китайских разработчиков в этой сфере становятся всё более активными и изощрёнными. При этом окно времени для решительных ответных действий становится всё более узким, а угроза распространяется за пределы одной компании и конкретного региона. Триумф китайской DeepSeek состоялся примерно год назад, когда она представила свою модель R1, которая при сопоставимой результативности обошлась в обучении в разы дешевле создаваемых западными конкурентами. С тех пор китайские разработчики буквально наводнили рынок более доступными ИИ-моделями, которые позволяют работать с текстом, видео и изображениями. Американским компаниям, которые опираются на закрытую экосистему, стало сложнее монетизировать свои разработки. По данным Anthropic, китайские конкуренты использовали подставные учётные записи и прокси-серверы для доступа к данным Claude с минимальным риском обнаружения. Если DeepSeek осуществила более 150 000 обменов данными с Claude, то MiniMax преодолела планку в 13 млн обменов, пытаясь воссоздать передовые функции по примеру Claude, как считают в Anthropic. Отследить подобную активность Anthropic помогли партнёры, и в достоверности своих выводов компания очень уверена. Она формирует новые методы защиты от дистилляции своих моделей и готова делиться ими с другими представителями отрасли: «Ни одна из компаний не сможет с этим справиться в одиночку. Дистилляционные атаки такого масштаба требуют скоординированного ответа всей ИИ-отрасли, включая провайдеров облачных услуг и регуляторов». Google Gemini научился генерировать 30-секундные музыкальные треки по описанию и картинкам
19.02.2026 [06:55],
Алексей Разин
Бета-доступ к модели Lyria 3 входящей в состав Google лаборатории DeepMind позволил пользователям чат-бота Gemini создавать короткие 30-секундные музыкальные композиции на основе текстовых описаний, изображений и видеороликов, при этом даже не нужно покидать интерфейс чат-бота. 
Источник изображения: Nvidia С этой недели доступ к данному инструменту генерирования музыки получили пользователи Google по всему миру, на первом этапе поддерживаются запросы и результаты на английском, немецком, испанском, французском, японском, корейском и португальском языках, а также хинди. Запросы в этом сервисе могут упоминать как конкретные музыкальные стили, так и эмоциональный настрой, либо какие-то типичные жизненные ситуации. Сервис позволяет генерировать как инструментальные композиции, так и произведения с вокалом на текст, предложенный пользователем. Для более точного результата с точки зрения формируемого настроения пользователь может прилагать к текстовому запросу фотографии или видеоролики. Google подчёркивает, что подобный инструмент не направлен на создание музыкальных шедевров, а в большей мере ориентирован на развлечение и самовыражение пользователей. Для более удобного распространения созданных 30-секундных музыкальных композиций Google будет снабжать их обложками, сгенерированными при помощи Nano Banana. Эти композиции также можно будет использовать совместно с инструментом Dream Track, который позволяет сопровождать публикуемые в YouTube короткие видеоролики музыкой независимых авторов. Учитывая предыдущий опыт внедрения средств генерирования музыки при помощи ИИ, компания Google в модели Lyria 3 предусмотрела механизмы защиты от слепого копирования произведений конкретных авторов и голосов определённых исполнителей. Lyria существует с 2023 года, но доступ к ней был ограничен облачной платформой Google Vertex. Интеграция подобных возможностей в Google Gemini делает инструмент для генерирования музыки более доступным, но в этой сфере компания отстаёт по графику от многих конкурентов типа TikTok и Microsoft. Alibaba, ByteDance и Kuaishou представили ряд новых ИИ-моделей — от роботов до киношного видео
16.02.2026 [09:10],
Владимир Фетисов
В то время как ИИ-рынок США на прошедшей неделе был занят изучением влияния инструментов Anthropic и Altruist на сферы программирования и оказания финансовых услуг, китайские IT-гиганты запустили ИИ-модели, показавшие прирост производительности в робототехнике и генерации видео. Alibaba, ByteDance (владелец TikTok) и платформа коротких видео Kuaishou представили новые алгоритмы, подтверждающие, что китайские разработчики не отстают от американских коллег. 
Источник изображения: Gemini Анонс новых алгоритмов китайских IT-гигантов произошёл на фоне недавнего заявления главы ИИ-подразделения Google DeepMind Демиса Хассабиса (Demis Hassabis) касательно того, что китайские ИИ-модели отстают от западных конкурентов всего на несколько месяцев. Однако представленные на прошедшей неделе инструменты вполне могут рассматриваться в качестве прямых конкурентов ИИ-моделям для генерации видео, таким как Sora от OpenAI, а также моделям для сферы робототехники от Nvidia и Google. Исследовательское подразделение Alibaba DAMO анонсировало RynnBrain — ИИ-модель, предназначенную для того, чтобы помочь роботам понимать окружающий их физический мир и идентифицировать объекты. В демонстрационном ролике Alibaba показала робота с клешнями вместо рук, который собирал апельсины и складывал их в корзину. Там также показали, как робот достаёт молоко из холодильника. ИИ-модели требуют обширного обучения для достижения цели по идентификации повседневных объектов и взаимодействия с ними. Это означает, что такой простой для человека процесс, как сбор фруктов, для робототехники является гораздо более сложным. С запуском RynnBrain Alibaba начнёт конкурировать с такими компаниями, как Nvidia и Google, которые ведут разработку собственных ИИ-моделей для сферы робототехники. «Одним из её [ИИ-модели] ключевых новшеств является встроенное осознание времени и пространства. Вместо того, чтобы просто реагировать на непосредственные сигналы, робот может запоминать, когда и где происходили события, отслеживать прогресс выполнения задачи и продолжать действовать на протяжении нескольких этапов. Это делает его более надёжным и последовательным в сложных реальных условиях», — считает исследователь из Hugging Face Адина Якефу (Adina Yakefu). Она также добавила, что «более масштабная цель» Alibaba состоит в том, чтобы «создать базовый интеллектуальный уровень для воплощённых систем». Компания ByteDance на минувшей неделе представила Seedance 2.0 — модель искусственного интеллекта для генерации видео, которая может создавать реалистичные ролики на основе простого текстового описания. При этом алгоритм также может работать с другими видео и изображениями. Демонстрационные видео, созданные с помощью Seedance 2.0, выглядят вполне реалистично. 
Источник изображения: Sony Адина Якефу подтвердила, что ИИ-модель Seedance 2.0 показала значительный прогресс по сравнению с предыдущими версиями в плане «управляемости, скорости и эффективности работы». «На сегодняшний день Seedance 2.0 — одна из самых сбалансированных моделей для генерации видео, которые я тестировала. Она удивила меня, выдав удовлетворительные результаты с первой попытки, даже обрабатывая простой запрос. Визуализация, звуковое сопровождение и операторская работа объединяются таким образом, что результат работы кажется отточенным, а не экспериментальным», — добавила Якефу. Хоть пользователи и хвалят этот алгоритм, известно, что у Seedance 2.0 возникли проблемы. Китайские СМИ сообщили, что разработчики временно заблокировали функцию генерации голоса человека на основе загруженного фото. Это произошло после того, как один из местных блогеров обратил внимание на проблему генерации голоса по фото без согласия того, кто изображен на снимке. Представители ByteDance пока никак не комментируют данный вопрос. Ещё одной новинкой стала ИИ-модель Kling 3.0 от Kuaishou, которая предназначена для генерации видео и является конкурентом алгоритма ByteDance. В сообщении сказано, что Kling 3.0 «отличается существенными улучшениями в согласованности, фотореалистичности результата работы, увеличенным временем продолжительности видео до 15 секунд и встроенной генерацией аудио на нескольких языках, диалектах и с разными акцентами». В настоящее время алгоритм Kling 3.0 доступен только платным подписчикам, но вскоре Kuaishou обещает открыть его для более широкой аудитории пользователей. Успех компании с ИИ-моделями Kling способствовал росту стоимости акций Kuaishou более чем на 50 % за последний год. Стоит упомянуть некоторые другие важные релизы. Компания Zhipu AI, которая работает в Гонконге под названием Knowledge Atlas Technology, представила алгоритм GLM-5 — открытую языковую модель с расширенными возможностями в области программирования и создания ИИ-агентов. Компания заявила, что последняя версия её ИИ-модели приближается к Anthropic Claude Opus 4.5 по показателям в профильных бенчмарках, а также превосходит Google Gemini 3 Pro в некоторых тестах. Этот релиз способствовал значительному рост курса акций Zhipu AI. Стоимость ценных бумаг MiniMax также подскочила в конце недели после того, как компания запустила обновлённую версию открытой ИИ-модели M2.5 с улучшенными инструментами ИИ-агентов. Этот алгоритм может использоваться для эффективной автоматизации выполнения разных задач. OpenAI обвинила китайскую DeepSeek в краже данных для обучения ИИ-модели R1
13.02.2026 [12:11],
Алексей Разин
Агентство Bloomberg со ссылкой на служебную записку OpenAI сообщает, что создатели ChatGPT обвинили китайскую DeepSeek в использовании ухищрений, позволяющих добывать информацию американских ИИ-моделей для обучения китайского чат-бота R1 следующего поколения. Соответствующий доклад был направлен американским парламентариям, по данным источника. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa По мнению представителей OpenAI, китайский конкурент использовал метод так называемой дистилляции, чтобы «бесплатно выехать на успехе технологий, разработанных OpenAI и других передовых американских компаний». Создателям ChatGPT якобы удалось выявить новые изощрённые методы получения доступа китайской DeepSeek к информации американских ИИ-моделей, которые призваны обходить существующие методы защиты. Беспокойство на эту тему OpenAI и Microsoft проявили ещё в прошлом году, когда начали соответствующее расследование в отношении деятельности DeepSeek. Метод дистилляции позволяет ускорить обучение сторонних ИИ-моделей с использованием данных уже обученных систем. Анализ активности на собственной платформе, как отмечает OpenAI, позволяет говорить об участившихся случаях применения дистилляции сторонними разработчиками ИИ-моделей — преимущественно расположенными в Китае, хотя в отчёте упоминается и Россия. Поскольку DeepSeek не предлагает своим клиентам платных подписок, как и многие другие китайские провайдеры подобных услуг, они получают большее распространение, чем проприетарные коммерческие решения западного происхождения, по мнению авторов доклада. Это угрожает мировому главенству ИИ-моделей американской разработки, как резюмируют они в своём обращении к специальному комитету американского парламента. Полученные методом дистилляции сторонние ИИ-модели, по словам представителей OpenAI, нередко лишены тех ограничений, которые устанавливаются создателями исходных систем, а потому могут использоваться во вред человечеству или отдельным странам. Попытки OpenAI оградить себя от дистилляции китайскими разработчиками успехом не увенчались, поскольку представители DeepSeek якобы получали доступ к американским ИИ-моделям разного рода окольными путями. По словам представителей OpenAI, существуют целые сети посредников, которые предоставляют доступ к услугам компании в обход существующих ограничений. Для американских чиновников существование подобных практик тоже не является откровением, отмечает Bloomberg. Американские политики обеспокоены и возможностью получения компанией DeepSeek доступа к более современным ускорителям вычислений Nvidia H200, поскольку их поставки в Китай в прошлом году успел разрешить американский президент Дональд Трамп (Donald Trump). В сочетании с существующими методами обучения своих моделей, DeepSeek могла бы в результате добиться существенного прогресса. Прежние расследования уже выявили, что DeepSeek использовала для обучения своих предыдущих ИИ-моделей оборудование Nvidia, хотя основная его часть была доставлена в Китай в рамках существовавших на тот момент правил экспортного контроля США. Политики теперь опасаются, что доступ DeepSeek к более современным чипам H200 сильнее навредит позициям США на мировой технологической арене. OpenAI выпустила GPT-5.3-Codex-Spark — свою первую ИИ-модель, работающую без чипов Nvidia
12.02.2026 [23:26],
Николай Хижняк
Компания OpenAI выпустила свою первую модель искусственного интеллекта, работающую на гигантских чипах-ускорителях Wafer Scale Engine 3 от стартапа Cerebras Systems. Данный шаг является частью усилий создателя ChatGPT по диверсификации поставщиков аппаратного обеспечения для обучения своих моделей. 
Источник изображения: OpenAI Модель GPT-5.3-Codex-Spark является менее мощной, но более быстрой версией продвинутой модели GPT-5.3-Codex, ориентированной на помощь в написании программного кода. Версия Spark позволит инженерам-программистам быстро выполнять такие задачи, как редактирование отдельных фрагментов кода и запуск тестов. Пользователи также могут легко прервать работу модели или дать ей указание выполнить что-то другое, связанное с вайб-кодингом, не дожидаясь завершения длительного вычислительного процесса. 
Источник изображения: OpenAI В прошлом месяце OpenAI заключила сделку на сумму более $10 млрд на использование оборудования Cerebras для ускорения обучения своих моделей ИИ. Для Cerebras это партнёрство представляет собой значительный шаг в её стремлении конкурировать на рынке аппаратных средств для ИИ, где долгое время доминирует компания Nvidia. Для OpenAI — это способ расширить сотрудничество с разными поставщиками оборудования для удовлетворения растущих вычислительных потребностей. 
Источник изображения: OpenAI В октябре OpenAI заявила о заключении многолетнего соглашения о стратегическом партнёрстве, в рамках которого будет построена ИИ-инфраструктура на базе сотен тысяч ИИ-ускорителей AMD нескольких поколений общей мощностью 6 ГВт. Позже в том же месяце OpenAI согласилась приобрести специализированные чипы и сетевые компоненты у Broadcom. Как пишет Bloomberg, в последнее время отношения OpenAI с Nvidia оказались под пристальным вниманием на фоне сообщений о напряженности между двумя компаниями. Однако руководители обеих компаний публично заявили, что по-прежнему привержены сотрудничеству. В заявлении, опубликованном в четверг, представитель OpenAI заявил, что партнёрство компании с Nvidia является «основополагающим» и что самые мощные модели ИИ OpenAI являются результатом «многолетней совместной работы над аппаратным и программным обеспечением» двух компаний. «Именно поэтому мы делаем упор на Nvidia как на основу нашей системы обучения и вывода, целенаправленно расширяя экосистему вокруг неё за счёт партнёрств с Cerebras, AMD и Broadcom», — заявил представитель компании. Первоначально GPT-5.3-Codex-Spark будет доступна подписчикам ChatGPT Pro в качестве предварительной версии для исследований. OpenAI собирается предоставить доступ к новой ИИ-модели для более широкого числа пользователей в ближайшие недели. Компания также отмечает, что Codex имеет более 1 млн активных еженедельных пользователей. DeepSeek научилась тренировать языковые ИИ-модели без оглядки на ограничения по скорости памяти
14.01.2026 [11:55],
Алексей Разин
Как отмечалось недавно, пропускная способность памяти, используемой в инфраструктуре ИИ, становится одним из серьёзных ограничителей дальнейшего роста быстродействия языковых моделей. Представители DeepSeek утверждают, что разработали метод обучения ИИ-моделей, который позволяет обойти подобные ограничения со стороны памяти. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa Группа исследователей Пекинского университета в сотрудничестве с одним из основателей DeepSeek Лян Вэньфэном (Liang Wenfeng) опубликовала научную работу, в которой рассматривается новый подход к обучению языковых моделей, позволяющий «агрессивно увеличивать количество параметров» в обход ограничений, накладываемых подсистемой памяти используемых в ускорителях GPU. От DeepSeek ожидают выхода новой версии большой языковой модели, но ритмичность их создания в случае с китайскими разработчиками сильно страдает от экспортных ограничений США и нехватки ресурсов в Китае. Текст нового исследования, соавтором которого является один из основателей DeepSeek, будет подробно изучаться специалистами в области искусственного интеллекта как в Китае, так и за его пределами. Описываемая в документе методика «условного» использования памяти получила обозначение Engram, как отмечает South China Morning Post. Существующие подходы к вычислениям при обучении больших языковых моделей, по мнению китайских исследователей, вынуждают напрасно тратить ресурсы на тривиальные операции, которые можно было бы высвободить для высокоуровневых операций, связанных с рассуждениями. Исследователи предложили в некотором смысле разделить вычисления и работу с памятью, обеспечивая поиск базовой информации более эффективными способами. Одновременно новая технология позволяет большим языковым моделям лучше обрабатывать длинные цепочки контекста, что приближает цель превращения ИИ-агентов в полноценных помощников человека. В рамках эксперимента новый подход при обучении модели с 27 млрд параметров позволил поднять общий уровень быстродействия на несколько процентов. Кроме того, система получила больше доступных ресурсов для осуществления сложных операций с рассуждениями. По мнению авторов исследования, данный подход будет незаменим при обучении языковых моделей нового поколения в условиях ограниченности ресурсов. По данным The Information, китайская компания DeepSeek намеревается представить новую модель V4 с развитыми способностями в области написания программного кода к середине февраля этого года. Новая ИИ-модель DeepSeek V4 выйдет в феврале, и она должна понравиться вайб-кодерам
10.01.2026 [13:04],
Николай Хижняк
Китайский стартап DeepSeek, занимающийся разработкой искусственного интеллекта и в прошлом году потрясший Кремниевую долину и Уолл-стрит, готовится к запуску своей модели следующего поколения в ближайшие недели, сообщает Yahoo Finance со ссылкой на отчёт издания The Information. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Ожидается, что новая модель, получившая название V4, будет обладать расширенными возможностями программирования, которые, согласно внутренним тестам, позволят ей превзойти лидеров отрасли, включая серию GPT от OpenAI и Claude от Anthropic. По словам двух источников, непосредственно знакомых с ситуацией и цитируемых The Information, DeepSeek планирует выпустить модель примерно в середине февраля, в период празднования китайского Нового года, хотя сроки пока окончательно не определены. Время предполагаемого запуска соответствует стратегии, которая ранее принесла пекинскому стартапу огромный культурный и рыночный эффект. В прошлом году DeepSeek выпустила свою флагманскую модель R1 20 января, всего за неделю до недельных китайских новогодних праздников. Этот шаг обеспечил модели доминирование в глобальном технологическом дискурсе в период пикового внимания. DeepSeek, поддерживаемая хедж-фондом High-Flyer Quant, стала глобальным феноменом после выпуска R1. «Рассуждающая» модель, разработанная для «обдумывания» сложных запросов перед ответом, произвела фурор в секторе ИИ не только своей производительностью, но и эффективностью. На рынке, где американские гиганты тратят миллиарды на вычислительные ресурсы, способность DeepSeek достигать сопоставимых результатов за гораздо меньшую стоимость привела к резкой переоценке стоимости ИИ и зависимости от аппаратного обеспечения на западных рынках. Хотя модель DeepSeek V3.2, выпущенная в декабре, превзошла GPT-5 от OpenAI и Gemini 3.0 Pro от Google по некоторым показателям, компания ещё не выпустила нового поколения своей основной архитектуры. Модель V4 призвана заполнить этот пробел. Особый акцент в новой модели сделан на программировании. Умение программировать является основным критерием эффективности ИИ в корпоративной среде, и версия V4 может ещё больше укрепить позиции DeepSeek как недорогой и высокопроизводительной альтернативы американским моделям с закрытым исходным кодом. Для инвесторов предстоящий релиз DeepSeek V4 добавляет новый уровень волатильности в «гонку вооружений в области ИИ». Когда в прошлом году дебютировала DeepSeek R1, это вызвало временное падение акций американских производителей микросхем и лидеров в области ИИ, поскольку рынки столкнулись с реальностью сценария, когда китайский игрок достиг паритета, имея значительно меньше ресурсов, чем конкуренты. Вышла Gemini 3 Flash — новая базовая модель Google, которая лучше Gemini 2.5 Pro и доступна всем бесплатно
18.12.2025 [02:09],
Николай Хижняк
Компания Google выпустила ИИ-модель Gemini 3 Flash. Новинка вышла под слоганом «передовой интеллект, созданный для скорости по доступной цене». Gemini 3 Flash сохранила возможности сложных логических рассуждений модели Gemini 3, мультимодальность с пониманием визуальных данных, а также производительность в задачах агентного и визуального программирования, но с учётом «задержки, эффективности и стоимости уровня Flash». 
Источник изображений: Google ИИ-модель Gemini 3 Flash превосходит 2.5 Flash по всем параметрам и «значительно» превосходит версию Gemini 2.5 Pro в нескольких тестах, включая MMMU Pro, Toolathlon и MPC Atlas. Google выделила следующие особенности ИИ-модели Gemini 3 Flash:
 Google утверждает, что Gemini 3 Flash «превосходит Gemini 2.5 Pro, будучи в 3 раза быстрее и при этом значительно дешевле». Использование сильного логического мышления, инструментов и мультимодальные возможности, реализованные в Gemini 3 Flash, обеспечивают «более сложный анализ видео, извлечение данных и визуальные вопросы и ответы» для сторонних разработчиков, создающих агентов поддержки клиентов или внутриигровых помощников. Стоимость использования Gemini 3 Flash составляет $0,50 за входные токены и $3 за выходные токены (цена аудиозапроса составляет $1 за входные токены). Сравнение эффективности Gemini 3 Flash с другими моделями ИИ
Смотреть все изображения (4)
Смотреть все изображения (4) ИИ-модель Gemini 3 Flash уже доступна в приложении Gemini, где заменяет ИИ-модель Gemini 2.5 Flash в качестве модели по умолчанию. Компания позиционирует новую модель, как «значительное обновление вашего повседневного ИИ», который «стал умнее и быстрее». «Вы можете быстро создавать интересные и полезные приложения с нуля, не имея предварительных знаний в программировании. Просто попросите Gemini помочь вам доработать идею. Вы можете на ходу диктовать поток мыслей и превращать их в прототип», — описывает Google возможности Gemini 3 Flash.  В Gemini 3 Flash доступен выбор из двух режимов работы: «Быстрый» — для оперативных ответов и «Глубокое размышление» — для решения сложных задач. Выпущенная в прошлом месяце ИИ-модель Gemini 3 Pro предназначена для более сложных математических задач и задач по программированию. Gemini 3 Flash также внедряется по всему миру в качестве модели по умолчанию в режиме поиска ИИ (AI Mode). Модель позволяет задавать более тонкие и уточнённые вопросы. Google также сообщила, что модели Gemini 3 Pro с генеративным пользовательским интерфейсом и Nano Banana Pro стали доступны для всех пользователей в США. «Gemini 3 Flash превосходно улавливает нюансы вашего запроса, извлекая в режиме реального времени локальную информацию и полезные ссылки со всего интернета и предоставляя продуманные, исчерпывающие ответы, которые легко воспринимаются визуально», — говорит Google. Для разработчиков Gemini 3 Flash доступен в режиме предварительного просмотра через AI Studio, Google Antigravity, Gemini CLI и Android Studio. Для корпоративных пользователей новая ИИ-модель доступна через Vertex AI и Gemini Enterprise. Nvidia выпустила ИИ-модель Nemotron 3 Nano 30B с открытыми весами и большущим контекстным окном
15.12.2025 [22:55],
Владимир Мироненко
Компания Nvidia сообщила подробности о новом семействе моделей Nemotron 3 с открытыми весами, разработанном, в том числе, для создания специализированного агентного ИИ нового поколения. 
Источник изображения: Nvidia Первый представитель семейства — модель Nemotron 3 Nano 30B с открытыми весами, общим количеством параметров в 30 млрд и 3 млрд активных параметров. Модель основана на гибридной архитектуре Mamba-Transformer, сочетающей «смесь экспертов» (MoE), обучение с подкреплением (RL) в интерактивных средах и собственное контекстное окно в 1 млн токенов, обеспечивающее высокопроизводительное и долгосрочное рассуждение для многоагентных приложений. Как сообщает VideoCardz со ссылкой на публикацию на Hugging Face, маршрутизатор активирует 6 из 128 экспертов за один проход. Nvidia сообщила, что для запуска модели может использоваться система DGX Spark, а также ускорители H100 и B200. В числе новшеств Nemotron 3, напрямую отвечающих потребностям агентных систем, указаны:
Семейство MoE Nemotron 3 включает три модели:
Nemotron 3 Nano с готовыми к использованию руководствами доступна уже сейчас. Nemotron 3Super и Ultra выйдут немного позже. Открытые ИИ-модели из Китая захватили почти треть мирового рынка ИИ — и вряд ли остановятся
09.12.2025 [08:44],
Алексей Разин
Соображения экспертов по поводу активного распространения китайских больших языковых моделей с открытым исходным кодом далеко за пределами регионального рынка находят всё больше подтверждений в различных источниках. По некоторым данным, по интенсивности использования такие модели достигли 30 % мирового рынка в этом году. 
Источник изображения: Nvidia По информации агрегатора OpenRouter и аналитиков Andreessen Horowitz, на которые ссылается South China Morning Post, китайские большие языковые модели с открытым исходным кодом ещё в конце прошлого года претендовали не более чем на 1,2 % обрабатываемых в мире токенов, но по итогам текущего года она выросла почти до 30 %. При этом запросы при обращении к ИИ-моделям на китайском языке остаются вторыми по частоте после английских. Среди китайских ИИ-моделей лидируют разработки семейства Qwen холдинга Alibaba, DeepSeek V3 и решение Moonshot AI по имени Kimi K2. Оставшиеся 70 % операций с токенами приходятся на закрытые модели западного происхождения, типа тех, что предлагает OpenAI в серии GPT. С начала этого года китайские большие языковые модели с открытым исходным кодом достигли доли в 13 % еженедельного использования токенов, причём во втором полугодии их популярность увеличилась. Языковые модели прочего происхождения по географическому признаку обеспечивают долю 13,7 % на уровне еженедельного использования. В отчёте говорится, что китайские большие языковые модели активно применяются не только внутри страны, но и за её пределами. Mistral AI сделал заявку на лидерство на рынке открытых моделей, выпустив Mistral 3
03.12.2025 [15:34],
Владимир Мироненко
Французский ИИ-стартап Mistral AI представил семейство моделей Mistral 3 следующего поколения с открытыми весами (Open-weight), сделав серьёзную заявку на лидерство в сегменте общедоступных ИИ-моделей, которые обладают рядом преимуществ для корпоративных клиентов по сравнению с решениями крупных технологических компаний. 
Источник изображения: Mistral AI Семейство Mistral 3 состоит из 10 моделей, включая большую модель разреженной архитектуры (Mixture of Experts, MoE) с открытыми весами, мультимодальными и многоязычными возможностями — Mistral Large 3. Это самая мощная на сегодняшний день модель компании, обученная с 41 млрд активных и 675 млрд общих параметров. Также в состав семейства входят девять небольших моделей с возможностью автономной работы и полной настройкой, в том числе три современные модели Ministral высокой плотности с 4, 8 и 3 млрд параметров. Модели Mistral обладают лучшим соотношением производительности и стоимости в своей категории. В то же время Mistral Large 3 входит в число передовых моделей с открытым исходным кодом, оптимизированных под тонко настроенные инструкции. Компания указала, что все модели выпускаются по лицензии Apache 2.0, добавив, что открытый исходный код моделей в различных сжатых форматах расширяет возможности сообщества разработчиков и позволяет использовать возможности ИИ благодаря распределённому интеллекту. Как сообщает TechCrunch, стартап Mistral, основанный бывшими сотрудниками DeepMind и Meta✴✴, существует всего два года и на сегодняшний день привлек около $2,7 млрд инвестиций при оценке рыночной стоимости в $13,7 млрд. Это значительно меньше, чему у конкурентов, таких как OpenAI (привлечено $57 млрд при оценке в $500 млрд) и Anthropic (привлечено $45 млрд при оценке в $350 млрд). Mistral утверждает, что больше не всегда значит лучше, особенно для корпоративных сценариев использования ИИ-продуктов. «Наши клиенты иногда рады начать с очень большой [закрытой] модели, которую им не нужно настраивать… но, развернув её, они понимают, что это дорого и медленно, — рассказал ресурсу TechCrunch Гийом Лампле (Guillaume Lample), соучредитель и главный научный сотрудник Mistral. — Затем они обращаются к нам, чтобы мы настроили небольшие модели для более эффективного решения конкретной задачи». По его словам, подавляющее большинство корпоративных сценариев использования ИИ-решений можно реализовать с помощью небольших моделей с тонкой настройкой. Лампле утверждает, что при сравнении с эталонными моделями, когда открытые модели значительно отстают от конкурентов с закрытым исходным кодом, результаты могут быть обманчивы. Он отметил, что большие закрытые модели могут со старта работать лучше, но реальный выигрыш при использовании небольших моделей достигается при настройке. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 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
