Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Alibaba выпустила экономичную ИИ-модель Qwen3.8-Flash на новой архитектуре
26.08.2026 [17:55],
Павел Котов
Alibaba выпустила новую модель искусственного интеллекта Qwen3.8-Flash — доступный вариант, призванный выступить стимулом к развёртыванию флагманской модели китайского разработчика. 
Источник изображения: qwen.ai Компания опубликовала открытые веса модели Qwen3.8-Flash на платформах Hugging Face и ModelScope. Её размер составляет 125 млрд параметров; по качеству работы она выступает на уровне ведущих мировых систем, в том числе Anthropic Opus 4.6 и DeepSeek V4-Flash, заявили в Alibaba. По сравнению с Qwen3.7-Plus обучение и инференс новой Qwen3.8-Flash обошлись в девять раз дешевле. Она имеет архитектуру нового поколения, которая будет использоваться в моделях линейки Qwen 4. Размер контекстного окна Alibaba Qwen3.8-Flash составляет 1 млн токенов. Разработчик откроет к ней доступ по API — он обойдётся в $0,16 за 1 млн входных и $0,47 за 1 млн выходных токенов. Гигант электронной коммерции стал крупным игроком в отрасли ИИ. Компания ускорила разработку новых моделей. В начале августа Alibaba выпустила обновлённую флагманскую Qwen3.8-Max. Сегодня компания также выпустила международную версию своего корпоративного ИИ-агента QwenWork в стремлении расширить продажи на мировых рынках: в Азии, Латинской Америке и на Ближнем Востоке. Загадочная ИИ-модель стала популярнее DeepSeek — а теперь выяснилось, откуда она взялась
26.08.2026 [16:58],
Павел Котов
Новая модель искусственного интеллекта Ox Alpha, которая благодаря высокому качеству и бесплатному доступу быстро заняла лидирующие позиции в онлайн-чартах пользователей, была разработана китайской компанией Z.ai, также известной как Zhipu. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Китайский стартап в ответ на запрос Bloomberg подтвердил, что Ox Alpha является новой версией модели серии GLM — она бесплатная, и в ближайшее время разработчик опубликует её веса. Ox Alpha заняла первое место в рейтинге ИИ-платформы OpenRouter, более чем вдвое превзойдя популярную DeepSeek по числу пользователей. Публикация весов позволит всем желающим разработчикам создавать на основе этой модели другие продукты. Ox Alpha появилась в минувшие выходные на OpenRouter как незарегистрированный релиз и быстро завоевала популярность среди любопытствующих наблюдателей. Это рассуждающая модель, обладающая навыками программирования и управления ИИ-агентами; в качестве запросов она принимает не только текст, но также изображения и видеофайлы. Она дополнила серию мощных ИИ-моделей, которые этим летом представили китайские компании — в ряде бенчмарков эти системы проявили себя лучше американских аналогов при значительно более низких ценах. Пекинская компания повторила практику, которую использовали ранее Alibaba и Xiaomi — выпуск модели без первоначального указания авторства. Технологические компании получают возможность тестировать новые сервисы, располагая большей свободой для экспериментов со своими перспективными продуктами. Z.ai предоставила всем пользователям неделю бесплатной работы с Ox Alpha; её стоимость после этого срока не уточняется. Недавно компания выпустила модель GLM-5.3, которая, по её словам, по некоторым показателям может конкурировать с флагманской Anthropic Fable 5. Китайский ИИ нащупал путь в США: Microsoft, Google и AWS могут начать продавать доступ к модели Kimi K3
26.08.2026 [13:29],
Алексей Разин
На политическом уровне сотрудничество США и КНР в сфере развития ИИ не приветствуется категорически, но вот интересы бизнеса над соображениями национальной безопасности нередко доминируют, поэтому китайский стартап Moonshot AI начал договариваться с Microsoft, AWS и Google о возможности размещения своей модели Kimi K3 в их облачной инфраструктуре. 
Источник изображения: AWS Подобное соглашение между сторонами подразумевало бы, как уточняет Reuters, отчисление американскими облачными гигантами до 30 % выручки, получаемой от предоставления доступа клиентам к Kimi K3, китайскому разработчику. Примечательно, что это не только первый случай обсуждения такого варианта сотрудничества между китайскими и американскими компаниями, но и интересный прецедент на фоне критических замечаний в адрес Moonshot AI, которые допускают некоторые американские чиновники. Министр финансов США Скотт Бессент (Scott Bessent), например, в прошлом месяце заявил, что может включить Moonshot AI в перечень зарубежных компаний, в отношении которых запрещены экспортные операции из США. Местные чиновники считают, что китайская ИИ-модель Kimi K3 могла быть получена методом дистилляции разработок американской Anthropic. Компания Moonshot AI подобные обвинения отвергла, объяснив прогресс своей модели в сфере быстродействия удачным выбором базовой архитектуры. Схема разделения выручки, предлагаемая китайским стартапом, в целом укладывается в те принципы, которых она придерживается при взаимодействии с клиентами, которые размещают её ИИ-модель в своей собственной инфраструктуре. По данным Reuters, переговоры между Moonshot AI и американскими облачными гигантами сейчас упёрлись в нюансы, касающиеся схемы разделения выручки, доступа к данным и мониторинга использования токенов. Для провайдеров ИИ-моделей именно сотрудничество с облачными игроками является главным фактором распространения в корпоративном сегменте, поэтому данная сфера очень чувствительна для Moonshot AI. Kimi K3 хоть и имеет открытые веса, запуск модели с 2,8 трлн параметров по плечу не всем клиентам, поскольку пропорциональное привлечение аппаратных ресурсов окажется весьма затратным. По этой причине связи с облачными провайдерами важны для бизнеса Moonshot AI и её клиентов. У китайского стартапа уже есть подобные соглашения с некоторыми более мелкими игроками облачного сегмента. По крайней мере, китайская Chinasoft International в их число попала. Финансовую поддержку Moonshot AI оказывает холдинг Alibaba, и он тоже рассматривает возможность использования схожих принципов разделения выручки с клиентами при распространении собственных ИИ-моделей семейства Qwen. Представлен локальный ИИ-агент Perplexity Portable Computer — его запуск обойдётся недёшево
26.08.2026 [08:56],
Павел Котов
Perplexity в партнёрстве с Nvidia перенесла на платформу ПК своё приложение агента искусственного интеллекта Computer — в этом варианте оно получило название Portable Computer. Для его запуска понадобится подходящая машина с достаточно дорогим оборудованием. 
Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com Самый простой способ — приобрести настольный компьютер Nvidia DGX Spark под управлением ОС DGX; подойдёт также ПК под Ubuntu на процессоре Arm или x64 с видеокартой серии Nvidia RTX с как минимум 24 Гбайт видеопамяти. DGX Spark обойдётся в $4800, а за старую GeForce RTX 3090 придётся отдать более $1500. Из-за дефицита памяти на более скромные цены в обозримом будущем рассчитывать не приходится. Перенос ИИ-агента Computer на ПК потребовал не просто заменить облачную модель более компактной. Приложение должно уметь читать и редактировать файлы, запускать команды оболочки, локально работать с PDF и подключаться к внешним сервисам; для запуска ИИ-агента требуется также локальная песочница. Чтобы реализовать все эти возможности, компании пришлось почти полностью пересмотреть стек — значительная часть инженерной работы пришлась на конфигурацию оборудования. Модель по-прежнему должна планировать задачи, вызывать инструменты и выполнять многошаговые операции — и всё это с меньшим числом параметров, чем у облачных моделей, которые обычно использует Perplexity. Поддерживающий цикл работы агента оркестратор представляет собой детерминированный код, а не модель ИИ: локальная ИИ-модель предлагает действие, а оркестратор формирует контекст, обеспечивает соблюдение политики и запускает утверждённые вызовы инструментов в песочнице на уровне ОС. Песочница ограничивает процессы, путь к файловой системе и доступ к сети; если песочница недоступна, перед выполнением вызовов инструментов среда разработки отключается, и вне песочницы приложение их не запускает. 
Источник изображения: perplexity.ai Среда разработки спроектирована с учётом практического ограничения контекста модели — для Alibaba Qwen3.8-27B это технически 260 000 токенов, но на практике модель начинает испытывать затруднения уже на отметке в 100 000 токенов. Поэтому Portable Computer сохраняет небольшой размер основного интерфейса и набора инструментов; дополнительные навыки загружаются только по мере необходимости. Часто используемые коннекторы переведены в инструменты командной строки вместо прямых обращений по протоколу MCP. Разработчик провёл тестирование Computer в сравнении с агентскими фреймворками Pi и Hermes. В состоящем из 53 заданий тесте Local Knowledge Work Bench платформа Computer набрала 82,6 % против 77,6 % у Pi и 74 % у Hermes; в задачах ParseBench-100 на работу с диаграммами, макетами, таблицами, текстом и форматированием Computer показала 65,1 %, Hermes — 34,6 %, Pi — 13,9 %. При работе Portable Computer каждая задача запускается на локальном устройстве; если локальная модель не может выполнить какой-либо шаг, она может запросить консультацию у облачной: система выбирает контекст, маркирует конфиденциальную информацию, показывает пользователю, что будет отправлено на внешний ресурс, и перед совершением вызова запрашивает подтверждение. В Portable Computer есть коннекторы для «Google Диска», Gmail, Slack и GitHub. Веб-поиск и вызовы коннекторов происходят, что очевидно, с подключением внешних ресурсов; инференс модели и обработка частных документов остаются на ПК. Платформу Portable Computer не следует путать с вышедшим ранее приложением Personal Computer для Microsoft Windows и Apple macOS. На начальном этапе доступны модели Alibaba Qwen3.8-27B и PPLX 27B — спецверсией первой модели, прошедшей дополнительное обучение в Perplexity; несколько позже появится поддержка Nvidia Nemotron 3.5 Lightning; пользователи могут подключать и свои модели. На компьютерах Apple Mac запустить Portable Computer пока не получится; на сентябрь запланирован выход версии для Windows. Meta✴ готовит новую ИИ-модель Watermelon и универсального ИИ-агента Hatch
25.08.2026 [10:00],
Павел Котов
В ближайшие недели Meta✴✴ намерена выпустить ориентированного на потребителей агента искусственного интеллекта Hatch, а на октябрь у компании запланирован запуск новой модели Watermelon, сообщает The Information. Гигант соцсетей планирует сделать ИИ новым источником дохода. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Последние проекты в области ИИ реализуются в рамках стратегии Meta✴✴ по диверсификации бизнеса и снижения зависимости от рекламного направления. Компания может ввести несколько тарифов с подпиской на сервисы ИИ — самый дорогой вариант достигнет $200 в месяц. Первые варианты ИИ-агента Hatch обучены взаимодействовать с сайтами и популярными сервисами, в том числе DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp и Outlook: для пользователя предусмотрена центральная панель управления ИИ-агентами, которым будут поручаться разные задачи с доступом к различным инструментам. Здесь будут собраны все навыки приложения — от фитнес-трекера до планирования поездок. Hatch запланирован к выпуску на конец августа или начало сентября, утверждают источники. Meta✴✴ также планирует запустить в составе мессенджера WhatsApp платформу для управления ИИ-агентами. Наряду с Hatch, компания готовится выпустить в октябре новую ИИ-модель, которая проходит под кодовым именем Watermelon. Подробностей о ней немного — она может выйти в составе линейки Meta✴✴ Muse или стать отдельным продуктом. Компания ускорила темпы разработки ИИ в стремлении сократить отставание от крупнейших конкурентов; выпускаются как открытые, так и проприетарные системы. В ближайшей перспективе Meta✴✴ намерена монетизировать это направление деятельности. В преддверии IPO Anthropic столкнулась со слабым спросом на самую дорогую модель Fable 5
24.08.2026 [07:43],
Анжелла Марина
Корпоративные клиенты Anthropic в США массово отказываются от флагманской модели Fable 5 в пользу более дешёвых альтернатив. Неожиданная смена приоритетов поставила под удар привычную стратегию компании по созданию дорогих флагманских моделей и создала напряжённость в преддверии крупнейшего в истории IPO. 
Источник изображения: Anthropic Данные о расходах 70 000 компаний, собранные платёжным сервисом Ramp Financial, как сообщает Financial Times, показывают, что спрос на Fable 5 практически перестал расти. Это нарушило сложившуюся тенденцию, при которой корпоративные клиенты предпочитали наиболее мощные модели, а теперь всё чаще считают возможности предыдущих моделей достаточными для большинства своих рабочих задач. Партнёр Accel Майлз Клементс (Miles Clements), инвестировавшей в Anthropic почти $1 млрд, отметил, что «большинству людей не требуется использовать технологии на самом переднем крае прогресса», а период, когда клиенты преимущественно выбирали самые передовые модели, оказался недолговечным. 
Источник изображения: Ramp AI Index На ситуацию повлияла и высокая стоимость Fable 5, тогда как компании всё активнее пытаются контролировать расходы на ИИ за счёт более рационального выбора моделей. Дополнительные альтернативы появились также благодаря дешёвым моделям с открытыми весами из Китая и других стран. При этом после запуска GPT 5.6 в июле усилила позиции и OpenAI: её приведённый годовой объём выручки в текущем квартале вырос на 35 % и превысил $40 млрд, а сама модель стоит значительно дешевле Fable 5. Более того, собственная модель Anthropic Opus 5, выпущенная в конце июля по более низкой цене, уже обошла Fable 5 по корпоративным расходам, согласно данным Ramp. 
Источник изображения: Ramp AI Index Запуск Fable 5 также сопровождался политическими проблемами. В начале июня администрация Дональда Трампа (Donald Trump) потребовала от Anthropic отозвать модель, сославшись на соображения национальной безопасности, а повторный запуск состоялся только 1 июля после получения разрешения. Позднее опасения относительно новых ограничений ослабли, однако, по словам аналитиков и инвесторов, политическая неопределённость теперь играет второстепенную роль по сравнению с ценой и производительностью. Главный экономист Ramp Ара Харазян (Ara Kharazian) также сообщил, что ограничения на хранение данных, введённые администрацией Трампа, негативно сказались на распространении Fable 5. Слабый спрос на Fable 5 усилил неопределённость вокруг Anthropic накануне предполагаемого IPO, которое инвесторы могут оценить в $2 трлн или выше и которое может состояться уже в следующем месяце. В июле приведённый годовой объём выручки компании достиг $65 млрд против $47 млрд в мае, однако показатель оказался ниже наиболее оптимистичных ожиданий инвесторов, рассчитывавших на превышение $80 млрд. При этом Anthropic продолжает быстро расти. Так, с начала года её выручка увеличилась почти в семь раз, а во втором квартале компания впервые получила скорректированную операционную прибыль и рассчитывает сохранить прибыльность в третьем квартале. На этом фоне более слабый спрос на наиболее дорогие модели может в целом изменить экономику рынка ИИ, поскольку крупнейшие разработчики до сих пор направляли значительную часть многомиллиардных расходов на обучение всё более сложных систем. Клементс считает, что технологические прорывы по-прежнему необходимы для решения наиболее амбициозных задач и привлечения ведущих исследователей, однако в дальнейшем такие модели всё чаще будут использоваться как демонстрация возможностей, а не как основной инструмент бизнеса. Харазян, в свою очередь, предупредил, что прогнозировать дальнейшую траекторию Anthropic даже на несколько месяцев вперёд практически невозможно. По его словам, прежние тенденции указывали на доминирование компании, но после успешного запуска GPT 5.6 и более слабых результатов по продажам Fable 5 ситуация изменилась. DeepSeek представила экспериментальную мультимодальную ИИ-модель — она не уступает Claude Opus 4.8
22.08.2026 [09:49],
Павел Котов
Китайский разработчик систем искусственного интеллекта DeepSeek представил экспериментальную мультимодальную версию своей модели V4-Flash. От базового варианта она отличается способностью обрабатывать в качестве запросов не только текст, но и изображения. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Экспериментальная модель DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp умеет анализировать изображения, скриншоты и прочие визуальные запросы наряду с текстовыми, сохраняя при этом существующие возможности, в том числе функции работы с текстом, навыки логических рассуждений, применение знаний об окружающем мире и управление автономными ИИ-агентами. 
Источник изображения: x.com/deepseek_ai «В тестах для мультимодальных агентов V4-Flash-Vision-Exp демонстрирует значительный прогресс по сравнению с [базовой] V4-Flash, поднимая производительность мультимодальных агентов на уровень, близкий к Opus-4.8», — заявили в компании. Дополнительно вышел инструмент DeepSeek Harness 0.1.1, который поддерживает новую модель «из коробки». Обновлённая модель уже доступна через API DeepSeek. При тарификации изображения преобразуются в токены (до 384 токенов на каждое) и идут по расценкам базовой модели DeepSeek V4-Flash. OpenAI решила снизить расценки на доступ к GPT-5.6 Sol для разработчиков на ближайшие три месяца
22.08.2026 [07:43],
Алексей Разин
Ещё в конце прошлого месяца OpenAI снизила цены на две из трёх моделей серии GPT-5.6 и расширила лимиты их использования, но если верить Reuters, теперь подобных изменений удостоилась и третья — Sol, которая тоже ориентирована на разработчиков ПО и считается самой производительной из тройки. На ближайшие три месяца стоимость доступа к ней будет снижена на величину более 20 %. 
Источник изображения: Unsplash, Levart_Photographer Стоимость подписки на планы Pro, Plus и Business при этом не изменилась. Снижена цена доступа к ИИ-модели через API, на новых условиях воспользоваться им смогут клиенты ChatGPT Work и Codex. За каждый миллион входящих токенов пользователи GPT-5.6 Sol теперь должны будут платить по $4, в случае с исходящими токенами стоимость достигает $20 за миллион при условии стандартного использования с коротким контекстом. Ранее эти цены достигали $5 и $30 соответственно. Для сравнения, конкурирующая Anthropic предлагает доступ к флагманской ИИ-модели Claude Fable 5 по цене $10 за миллион входящих токенов и $50 за миллион исходящих, работать с Claude Opus 5 можно по ставкам $5 за миллион входящих токенов и $25 за миллион исходящих. Корректировать цены разработчиков ИИ вынуждает растущая конкуренция и необходимость демонстрировать положительную динамику выручки в свете готовящихся IPO. Правда, если Anthropic полна решимости выйти на фондовый рынок этой осенью, то OpenAI готова ждать и до следующего года. 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. |
|
✴ 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
