Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Представлено семейство ИИ-моделей Ornith-1.5, которые обучили сами себя — младшая запускается даже на смартфонах
20.08.2026 [13:19],
Павел Котов
Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта DeepReinforce представила семейство открытых моделей Ornith-1.5, которые отчасти обучили сами себя. При их разработке использовался механизм, позволяющий системе самостоятельно создавать тренировочные задачи и формировать способы их проверки. 
Источник изображений: ornith.ai Модели семейства Ornith-1.5 отличает уникальный механизм обучения: система предлагает новую задачу на грани своих возможностей, формирует этапы её решения и тестовую среду, после чего генерирует варианты решения — полученные результаты используются в схеме обучения с подкреплением, то есть в дальнейшем обучении самой модели. Уверенно научившись решать задачи на грани своих текущих возможностей, модель стремится генерировать более сложные варианты — важно, чтобы при этом задачи оставались проверяемыми, достаточно разнообразными, и обучение не превращалось в решение более или менее одинаковых примеров. Выпущены флагманский, средний и облегчённый варианты модели.  Флагманская Ornith-1.5-397B — модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) размером 397 млрд параметров. В тестах Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Verified и DeepSWE она показала 86,1, 86,0 и 56 баллов соответственно — для сравнения, Anthropic Claude Opus 4.8 набрала соответственно 85,0, 85,8 и 59. Средняя Ornith-1.5-35B при размере 35 млрд параметров тоже имеет архитектуру MoE, и постоянно активны только 3 млрд параметров; в тестах Terminal-Bench 2.1 и SWE-bench Verified она набрала 68,5 и 79 баллов. Младшая Ornith-1.5-9B предназначена для работы на оборудовании небольшой мощности; в Terminal-Bench 2.1 и SWE-bench Verified она набрала 47 и 70,6 балла. Разработчик также подготовил квантованную версию младшей модели Ornith-1.5-9B-Mobile, оптимизированную для запуска на устройствах Apple iOS и Google Android. Учёные доказали: ИИ-картинки зачастую нельзя связать с конкретными изображениями из обучающих данных
20.08.2026 [12:56],
Павел Котов
Учёные Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) при Массачусетском технологическом институте доказали, что по мере роста наборов данных связь между тем, чему учится модель, и тем, что она генерирует, практически исчезает. Это указывает на необоснованность претензий правообладателей к лабораториям ИИ. 
Источник изображения: news.mit.edu Американские учёные открыли явление «затухания атрибуции» (attribution decay), при котором чем больше данных используется при обучении генеративной модели искусственного интеллекта, тем меньшее значение имеет любой конкретный элемент в обучающем массиве для любого конкретного результата генерации. При достаточно больших масштабах можно вообще удалить из обучающих данных любое отдельное изображение, все изображения определённого художника или все фотографии определённого человека, и сгенерированная моделью картинка не изменится. Доказать это на практике было непросто. В общем случае, чтобы узнать, каков был бы ответ модели на конкретный запрос, если бы она никогда не видела определённое изображение, потребовались бы обучить точно такую же модель без этого изображения и повторить опыт; а затем повторить всё сначала для следующего изображения в обучающем массиве. Поэтому учёные предложили альтернативное решение — созданную ими самостоятельно архитектуру «диффузионного ансамбля» (diffusion ensemble). Это не единая монолитная модель, а множество мелких компонентов, каждый из которых обучен на отдельном фрагменте данных. В этом случае, чтобы узнать, как бы модель работала без конкретного изображения в обучающих данных, достаточно отключить те части ансамбля, которые его видели. Результаты работы этой системы сравнивались с результатами ответов 24 обычных диффузионных моделей, обученных на тех же данных. Изображения получились одинаково хорошими по стандартным показателям. Учёные пришли к выводу, что чем больше объёмы обучающих данных, тем лучше ансамбли показывают себя по сравнению с аналогами на основе одной модели. В ходе анализа они отправляли группе моделей один запрос, удаляли из обучающих данных по одному изображению и сравнивали расхождение результатов. На основе эксперимента они ввели понятие «контрфактического радиуса» (counterfactual radius) — максимального влияния, которое мог оказывать отдельный элемент в обучающем массиве. В результате исследователи установили закономерность: чем больше обучающий набор данных, тем меньше контрфактический радиус. Другими словами, тем меньше влияние любого конкретного элемента. Результаты сравнивались как попиксельно, так и по общему семантическому значению. В юридическом аспекте открытие означает, что ИИ-модели демонстрируют по-настоящему творческий подход — они не копируют материалы из исходных данных, а создают совершенно новые результаты. И если эти результаты не имеют ничего общего с отдельными элементами из обучающего массива, то использование контента, даже защищённого авторским правом, является добросовестным даже без обращения к правообладателю. На языковых моделях этот подход пока не проверяли. OpenAI впервые притормозила гонку ИИ — после побега агента и взлома Hugging Face компания приостановила часть обучения
19.08.2026 [05:46],
Анжелла Марина
Компания OpenAI объявила о масштабных изменениях в системе безопасности после того, как её искусственный интеллект смог покинуть изолированную среду и получить несанкционированный доступ к платформе Hugging Face. Руководство признало серьёзность произошедшего и внедрило дополнительные механизмы контроля, чтобы предотвратить подобные сбои в будущем. 
Источник изображения: Gavin Phillips/Unsplash По сообщению The Verge, после инцидента OpenAI ввела более строгие требования к изолированным средам, в которых модели выполняют созданный ими код. Компания также увеличила ограничения на их доступ к глобальной сети, убрала потенциально уязвимые процессы из исследовательской среды и сократила права доступа. Разработчики также остановили работу над моделью Astra, обладающей, по их мнению, «критически важными» возможностями в кибербезопасности, а также инициировали двухнедельную паузу в обучении с подкреплением (RL) для готовящихся к релизу новых версий. Одновременно OpenAI изменила порядок реагирования на подозрительные действия ИИ-моделей. Теперь предупреждения будут направляться в течение 30 минут после обнаружения вредоносной активности, а если специалисты, получившие эти предупреждения, не смогут за 30 минут однозначно определить, что срабатывание оказалось ложным, они должны приостановить выполняемые процессы. Одновременно OpenAI решила раньше задействовать методы, предназначенные для контроля поведения ИИ. Компания начала применять их на большем количестве этапов обучения, улучшая системы вознаграждения, которые должны распознавать и сдерживать небезопасные действия, а также обучая модели точнее сообщать о собственных действиях, возможностях и ограничениях. Примечательно, что аналогичные проблемы с выходом искусственного интеллекта за установленные рамки недавно обнаружили и конкуренты — компании Anthropic и Meta✴✴, чьи модели также были замечены во взломах сторонних систем. Alibaba выпустила открытую ИИ-модель Qwen3.8-27B, которая запускается локально на ПК
18.08.2026 [08:53],
Павел Котов
В начале августа китайская Alibaba представила обновлённую флагманскую модель искусственного интеллекта Qwen3.8-Max с 2,4 трлн параметров, из которых 95 млрд остаются активными. Эту модель, предназначенную для работы в облачной инфраструктуре, сначала можно было протестировать только в QwenCloud, но затем компания опубликовала её веса в открытом доступе для всех желающих. А вслед за ней выпустила Qwen3.8-27B размером 27 млрд параметров, и она подходит для запуска на мощном ПК. 
Источник изображений: alibabagroup.com Alibaba зарекомендовала себя как лидер в области ИИ с открытыми весами, выступая не хуже стартапов DeepSeek и Moonshot. Одним из первых игроков на рынке открытого ИИ была американская Meta✴✴, которая на минувшей неделе выпустила модель Glimmer размером 30 млрд параметров, достаточно компактную для запуска на ПК. Alibaba напомнила гиганту соцсетей, что на этом рынке очень высокая конкуренция. Модель Qwen3.8-27B, утверждает разработчик, обладает «отличными возможностями» в работе с кодом, исследованиях и долгосрочных агентских задачах. Её заявленное качество ответов соответствует моделям, которые в десять раз крупнее по размеру. И это подтвердили опубликованные Alibaba тесты — Qwen3.8-27B проявила себя лучше, чем Meta✴✴ Muse Glimmer 30B, и не хуже, а то и лучше, чем вышедшая в феврале закрытая Anthropic Opus 4.6. Это утверждение взялись проверить журналисты ресурса Heise. Оригинальная модель с 32-битными числами с плавающей запятой (FP32) требует значительных ресурсов: не менее 108 Гбайт видеопамяти и около 120 Гбайт дискового пространства для KV-кеша. Квантование модели до FP16 позволяет запускать её на оборудовании с 64 Гбайт видеопамяти, а ещё более компактный квантованный вариант Q5_K_M обходится уже 22 Гбайт памяти — его уже можно запускать на флагманских видеокартах AMD Radeon 7900 XTX и Nvidia GeForce RTX 3090 (Ti), 4090 и 5090. Доступен и вариант с весами NVFP4, оптимизированный для вычислительных блоков Nvidia Blackwell и работающий всего с 16 Гбайт памяти.  В рамках тестирования Qwen3.8-27B в вариантах Q8_0 и NVFP4 запустили в среде Llama.cpp на профессиональной видеокарте Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell. Модели поставили задачу разработать полный комплект средств REST API для системы управления запасами с контролем пользователей и авторизацией на основе ролей, не задавая уточняющих вопросов. Квантованная версия NVFP4, которая потребляла вдвое меньше памяти, чем Q8_0, не показала заметного снижения точности или качества ответов. Qwen3.8-27B написала качественный код — он скомпилировался с первой попытки и поддерживал все запрошенные функции. Качество проекта оказалось неотличимо от результатов работы Anthropic Claude. Модель от Alibaba учла особые аспекты, которые не были упомянуты в задании, в ходе работы находила дубликаты в собственном коде и самостоятельно проводила рефакторинг. Отмечалась некоторая склонность к чрезмерному обдумыванию простых проблем, модель несколько зацикливалась на деталях, в результате чего тратила лишние токены и время. Хотя такое поведение корректируется в настройках. Запускающиеся на локальных ресурсах модели ИИ имеют преимущества перед облачными. Нет необходимости оформлять подписку и передавать персональные данные сторонним поставщикам. Отсутствуют ограничения, свойственные закрытым моделям Anthropic и OpenAI. Некоторые ограничения есть и у Qwen, но вскоре после выпуска оригинального варианта на Hugging Face появились производные версии, в которых эти ограничения были в значительной степени сняты. Эксперимент подтвердил, что Amazon уничтожает редкие книги после обучения ИИ
18.08.2026 [08:50],
Алексей Разин
В конце прошлого месяца уже сообщалось, что разработчики ИИ-моделей используют сканирование бумажных книг для обучения нейросетей, хотя с самими изданиями при этом обращаются весьма бесцеремонно, буквально раздирая их на отдельные страницы для облегчения сканирования. Чем-то подобным занимается и интернет-гигант Amazon, как показал недавний эксперимент. 
Источник изображения: Unsplash, Ed Robertson Звучит это довольно кощунственно, если учесть, что компания Amazon изначально занималась именно продажей книг через свой интернет-магазин. Как поясняет Ars Technica, представители 404 Media обратились за содействием к одному из продавцов бумажных изданий, чтобы проверить свою гипотезу о практике обучения ИИ-моделей на современном этапе. В составе крупной партии книг клиенту был отправлен экземпляр одного редкого издания, к которому продавец по просьбе журналистов прикрепил трекер AirTag. Маршрут следования этой партии книг привёл расследователей к объекту Amazon в Лас-Вегасе, на котором ведётся обучение ИИ-моделей. Самое ироничное, что на двери склада при этом было нанесено изображение тиранозавра, готовящегося разорвать книгу в клочья, и это лишний раз подтверждало догадки авторов эксперимента. Представители Amazon отделались публичным комментарием, в котором покупки книг на открытом рынке объяснялись их использованием «для улучшения продуктов и услуг», предоставляемых компанией. Теоретически, использование текстов редких изданий для обучения ИИ-моделей позволяет их разработчикам получать некоторое преимущество за счёт более высокого качества входных данных. По этой причине тот же Amazon может не очень охотно комментировать подобную практику. Конкуренты типа Anthropic и xAI открестились от таких способов обучения ИИ-моделей — по крайней мере, относительно редких и антикварных книг. 404 Media также удалось найти в интернет-форумах обсуждение проблемы нехватки редких книг для сканирования самими сотрудниками склада VGT3, на котором проводятся подобные работы. Они выражали обеспокоенность тем, что если поток книг для обработки прекратится, то они могут оказаться на улице. Кроме того, персонал этого предприятия не очень переживает по поводу варварского обращения с книгами, называя среди преимуществ этого вида деятельности гибкий рабочий график. Отбор книг для закупок осуществляется после сканирования кода ISBN, который содержит информацию о тираже издания, помимо прочего. Редким книгам отдаётся предпочтение, но если учесть, что после сканирования они фактически уничтожаются, для любителей бумажных изданий это становится фактором раздражения. Продавцы книг неплохо зарабатывают на продаже коллекционных изданий компаниям, обучающим на них свои ИИ-модели, но мировой книжный фонд от такой практики предсказуемо страдает. Пока в жернова этого процесса попадают книги, представляющие ограниченную ценность в денежном выражении — например, издания, которые никогда не переводились на другие языки и имели ограниченное распространение, либо просто не пользовались большим спросом. В любом случае, даже такие книги могут представлять историческую и культурную ценность. На страницах Reddit вся эта ситуация вызывает бурные обсуждения, поскольку противники подобной практики говорят о риске «вымывания» исторических фактов из общественного пространства, если редкие издания будут оцифровываться таким способом и оседать в инфраструктуре ИИ-провайдеров без права прямого доступа со стороны всех желающих. Угроза для редких изданий при сохранении такой практики обработки печатных текстов сохраняется, как подтверждают и продавцы книг. Не желая тратить время и силы на обсуждение этических моментов такой деятельности, разработчики ИИ-моделей просто стараются не афишировать её в данный период. «Это кризис доверия»: глава Anthropic объяснил негативное отношение людей к ИИ
17.08.2026 [11:28],
Алексей Разин
Разработчики передовых ИИ-моделей, базирующиеся в США, нередко выступают с предостережениями относительно их применения, и с этой точки зрения глава Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) часто транслирует весьма пессимистичные тезисы. Сам он при этом считает, что просто предупреждает человечество о рисках, а негативное восприятие ИИ обществом вызвано в большей степени «кризисом доверия». 
Источник изображения: Anthropic Сам генеральный директор Anthropic, как подчёркивает TechCrunch, признаёт существование подобных предубеждений в обществе и считает это большой проблемой, но не может согласиться с инвестором Гэвином Бейкером (Gavin Baker), который обвиняет руководство стартапа в формировании чрезмерно пессимистичного восприятия ИИ окружающими. «Я считаю, что фундаментально это кризис доверия. Я думаю, что обычные люди не доверяют компаниям, властям или технологической отрасли и всегда просто считают, что мы готовим какой-то новый способ их обмануть», — пояснил Амодеи. Он добавил, что подобное настороженное отношение в обществе формировалось десятилетиями, и в случае с ИИ оно лишь обретает своё очередное проявление. Единственное, в чём глава Anthropic мог бы согласиться с критиками отрасли ИИ — это невыполнение обещаний в сфере предоставления всеобщих благ: «Это действительно наша вина, и думаю, что именно на этом направлении критики нужно сосредоточиться вместо обсуждения текстов посланий и маркетинга». Например, обещания победить раковые заболевания с помощью ИИ, по мнению Амодеи, в большей степени являются клише, чем мотивирующим высказыванием. Изменить отношение людей к ИИ в этом случае можно, лишь действительно продемонстрировав его способность лечить рак. Не согласен Амодеи и со взглядами либерально настроенных экспертов на процесс регулирования выхода ИИ-моделей властями. Всё не сводится лишь к концентрации власти в руках тех, кто управляет выпуском ИИ-моделей. «Многие люди за пределами этого пузыря считают, что регулирование ограничивает власть корпораций и приносит пользу простым людям», — возразил он. Свои предложения в сфере регулирования ИИ-отрасли Anthropic старается формулировать так, чтобы сдерживать экспансию крупных передовых компаний ради прогресса более мелких конкурентов. Амодеи убеждён, что ИИ является технологией, которая приводит к концентрации власти. Распространение моделей с открытыми весами отчасти решает эту проблему, но не может считаться панацеей, поскольку концентрация власти смещается в сторону тех, кто имеет самые крупные вычислительные ресурсы. В отрасли должны, по его словам, появиться «правила дорожного движения», которые будут учитывать риски в области безопасности, ограничивать влияние крупных компаний, а также оставлять место на рынке для моделей с открытыми весами, одновременно принимая в расчёт сопутствующие риски. Власти США предостерегают союзников от сотрудничества с китайскими разработчиками ИИ
16.08.2026 [07:25],
Алексей Разин
Уверенность действующей администрации США в необходимости сохранения технологического лидерства на мировой арене приводит к появлению инициатив, способствующих дальнейшей поляризации рынка и его географической изоляции. Теперь власти США рекомендуют своим союзникам воздерживаться от сотрудничества с Китаем в сфере ИИ, полупроводниковых компонентов и критически важных минералов. 
Источник изображения: Anthropic Как сообщает Reuters со ссылкой на собственные источники, правительство США готовит к рассылке официальное письмо, имеющее отношение к подписанному в июне «Заявлению о возможностях в сфере ИИ», которое будет направлено 35 адресатам. Последние будут представлять интересы пропорционального количества государств, готовых взять на себя обязательства перед США не участвовать в инициативах, продвигаемых КНР в соответствующих сферах деятельности. Это уже не первая коалиция, которую нынешняя американская администрация пытается сформировать в рамках противостояния с Китаем. В прошлом году альянс Pax Silica был призван обеспечить стабильные цепочки поставок для развития американской ИИ-отрасли, полупроводниковой промышленности и критически важных минералов. Более двух десятков стран вошли в это объединение, причём Казахстан умудрился одновременно оказаться и среди союзников соседнего Китая, что вряд ли обрадует власти США в долгосрочной перспективе. Помимо участников Pax Silica, новая инициатива США может усилить коалицию и новыми странами, которые пожелают двигаться с ними в одном русле с точки зрения развития ИИ. Китай тоже наблюдает за подобной поляризацией рынка ИИ и принимает пропорциональные меры. В июле Си Цзиньпин (Xi Jinping) основал Всемирную организацию сотрудничества в сфере ИИ, которая будет продвигать китайские ИИ-модели с открытыми весами за пределами страны. Казахстан оказался участником обеих инициатив, поэтому подобная двойственность политической позиции начала раздражать американских чиновников. В готовящемся письме союзникам США разъясняют, что усидеть в этой сфере на двух стульях одновременно не получится, и члены Pax Silica не должны поддерживать конкурирующие объединения, направленные против интересов США. Пока это обращение существует в виде черновой версии документа, и нет ясности, когда оно будет направлено адресатам. Китайское посольство в США осудило политизацию технологической сферы и торговли, назвав такую практику деструктивной. При этом нельзя утверждать, что политика Китая в этой области претендует на полную открытость. Считается, что власти КНР намереваются ограничить доступ иностранцев к передовым ИИ-моделям местной разработки. Казахстан интересен американским политикам своими запасами редкоземельных минералов, которые нужны для развития полупроводниковой и оборонной промышленности США. Первая из стран может стать для второй альтернативой китайским поставкам, которые ограничиваются в силу политических причин. Anthropic уже создала ИИ-модель мощнее Mythos, но решила никому её не показывать
15.08.2026 [10:40],
Павел Котов
Anthropic разработала сверхмощную модель искусственного интеллекта, которой присвоила название Model 2. По имеющимся данным, она превосходит по возможностям флагманскую Mythos, замедлять её разработку компания не намерена, но и выпускать её в широкий доступ она тоже не станет. 
Источник изображения: anthropic.com Риски наступления серьёзных отрицательных последствий, сопряжённые с работой моделей Anthropic, остаются низкими, настаивают в компании, но уже не настолько низкими, как на момент публикации предыдущего отчёта. Компания была вынуждена повысить общую оценку угроз, связанных с выходом моделей из-под контроля при пессимистических сценариях, с «очень низкой» до просто «низкой», ссылаясь на недавние инциденты в области кибербезопасности. У моделей появились признаки быстрого роста способностей в автономном режиме проводить исследования и разработку, что может способствовать техническому прогрессу, но и использоваться не по назначению. «В рамках нашего стандартного процесса исследований и разработок мы проводим внутреннее обучение и оценку множества различных экспериментальных версий моделей, которые не планируем выпускать. Model 2 — одна из таких», — заявили в компании изданию Axios. Anthropic отметила, что Model 2 демонстрирует «заметное улучшение» во многих внутренних задачах. Она наряду с Mythos 5 «активно» используется сотрудниками компании в написании кода, управлении агентами и генерации контента, хотя скачок качества результатов у неё не такой, каким был при переходе от Opus 4.6 к Mythos. «В настоящее время у нас нет планов выпускать эту модель для внешнего использования», — отметили в компании. Создаётся впечатление, что Anthropic становится всё труднее понимать возможности собственных моделей и оценивать связанные с их работой угрозы. OpenAI теперь зарабатывает в корпоративном секторе больше, чем в потребительском
15.08.2026 [07:01],
Алексей Разин
Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) на этой неделе встретилась с инвесторами, чтобы в общих чертах поведать о положении дел в бизнесе, который со стороны пока характеризуется главным образом растущими многомиллиардными расходами. Стартапу удалось перейти черту, после которой корпоративный сегмент стал приносить больше выручки, чем потребительский. 
Источник изображения: Unsplash, Campaign Creators С точки зрения бизнес-модели это важное событие, поскольку корпоративные клиенты охотнее платят за использование ИИ по сравнению с частными клиентами, и такая специализация конкурирующей Anthropic изначально помогала быстрее наращивать совокупную выручку. «Мы начали этот год с пропорцией 60:40, но корпоративный сегмент ускорил рост значительно быстрее, чем ожидалось, и теперь эти линии пересеклись. Основная часть нашей выручки находится в корпоративном сегменте», — заявила Фрайар инвесторам. Ранее она ожидала, что перелом состоится лишь к концу 2026 года. Презентация, к материалам которой получили доступ представители CNBC, позволяет говорить об ускорении роста приведённой выручки OpenAI до 20 % по итогам июля, сейчас она вышла на годовой объём в $40 млрд. В корпоративном сегменте темпы роста выручки в июле достигли более впечатляющих 32 %. На пятничном собрании с инвесторами присутствовал и президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). Он выразил благодарность уходящему директору стартапа по выручке Дениз Дрессер (Denise Dresser), которая проработала на этом посту около восьми месяцев. Её место займёт Дали Раджич (Dali Rajic), ранее возглавлявший Wiz. Операционный директор OpenAI Брэд Лайткап (Brad Lightcap) также покинул компанию в прошлом месяце. На собрании представители руководства OpenAI обсуждали вопросы влияния на отрасль китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом. Брокман отклонил тезис о том, что они представляют угрозу для бизнеса OpenAI, назвав ложным утверждение о большей ценовой доступности открытых моделей. Назвать дату выхода на IPO руководители OpenAI отказались, сославшись на обязательства перед регуляторами и законом. Фрайар заявила, что выручка стартапа растёт, а бизнес адаптируется под запросы клиентов. Последние больше не гонятся за максимальным использованием ИИ, требуя от сотрудников эффективности в данной сфере. OpenAI старается соответствовать этой тенденции, предлагая более доступную подписку и более эффективные (на 54 %) агентские решения для написания программного кода с помощью ИИ. По словам Фрайар, выручка OpenAI в сегменте рекламы также прилично выросла, в приведённом к годовому объёме достигнув $1 млрд. Эксперименты с внедрением рекламы в ChatGPT компания начала ещё в феврале этого года. 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. 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. 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. 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. |
|
✴ 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
