Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Microsoft выпустила ИИ для расшифровки речи за 10 центов в час — он работает в 10 раз быстрее аналога OpenAI
04.09.2026 [14:49],
Павел Котов
Подразделение Microsoft AI выпустило модель искусственного интеллекта MAI-Transcribe-2, предназначенную для распознавания речи. Она работает быстрее, точнее и обходится дешевле, чем аналогичные решения от OpenAI, Google или ElevenLabs, утверждает разработчик. Стоимость расшифровки часа аудиозаписи составляет 10 центов. 
Источник изображения: microsoft.ai Новая Microsoft MAI-Transcribe-2 поддерживает расшифровку речи на 60 языках, включая русский, — для сравнения, июньская MAI-Transcribe-1.5 поддерживала 43 языка, а вышедшая в апреле первая версия — только 25. Она работает на платформах Microsoft Foundry для разработчиков и MAI Playground для тестирования. Компания оптимизировала модель для обработки некачественного аудио, которое требуется на практике — с фоновым шумом, низким качеством записи, наложением реплик. Система размечает говорящих и расставляет временные метки на уровне слов, что позволяет производить поиск, а также облегчает редактирование и синхронизацию с видео. Есть также функция ввода ключевых слов: можно ввести список препаратов, кодов продуктов или имён собственных, чтобы модель не искажала их при работе. Есть дословный вывод записи со словами-паразитами и очищенный; поддерживается расшифровка речи с быстрым переходом между языками даже в середине фразы. В рейтинге FLEURS по 60 языкам модель Microsoft MAI-Transcribe-2 выдала средний показатель ошибок при распознавании слов в 5,2 % и заняла в нём первое место. У MAI-Transcribe-1.5 в июне он был 3,7 %, но такая динамика едва ли означает, что модель стала работать хуже — вероятно, она связана с тем, что охват расширился с 43 до 60 языков. В независимом рейтинге Artificial Analysis новая модель по сравнению с июньской поднялась с третьего на второе место, обойдя ElevenLabs Scribe v2 и уступив только Alibaba Fun-Realtime-ASR-preview. Наконец, утверждает Microsoft, новая MAI-Transcribe-2 работает в десять раз быстрее, чем OpenAI GPT-Transcribe, в семь раз быстрее, чем ElevenLabs Scribe v2, и в пять раз быстрее, чем Google Gemini 3.5 Transcribe. И если вышедшая в апреле первая версия модели для расшифровки речи от Microsoft с поддержкой 25 языков обходилась в $0,36 за час записи, то новая с поддержкой 60 языков стоит уже $0,10 за такой же объём данных — правда, в Microsoft сообщили, что это начальная цена, и изменится ли она в будущем, пока неизвестно. OpenAI запустила Astra — свою самую мощную и противоречивую ИИ-модель
04.09.2026 [04:18],
Николай Хижняк
Компания OpenAI представила Astra — свою последнюю модель искусственного интеллекта и, по словам представителей компании, самую мощную и функциональную на сегодняшний день. OpenAI утверждает, что Astra — это «новый рубеж в использовании компьютеров и браузеров», а также решение задач с беспрецедентной «скоростью, точностью и безопасностью». 
Источник изображения: AI Модель стала доступна утверждённым специалистам по кибербезопасности в рамках программы OpenAI Daybreak, начиная с четверга. В течение следующей недели она в составе ChatGPT-6 станет доступна подписчикам тарифных планов Pro, Plus, Enterprise и Business, а также через API. В четверг президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman) в беседе с журналистами заявил, что Astra — это «самая интеллектуальная и, что немаловажно, наиболее согласованная модель компании». Он добавил, что она «вобрала в себя результаты многолетних исследований и крупных вложений, где каждый прорыв опирался на предыдущий», и что она знаменует собой «настоящий сдвиг в понимании того, какую работу люди могут поручить искусственному интеллекту, и как это может расширить их возможности». Модель была обучена с использованием огромных аппаратных ресурсов — более 100 000 графических ускорителей. Много внимания было уделено кибервозможностям Astra. Ранее на этой неделе OpenAI опубликовала в своём блоге статью, в которой рассказала о новых возможностях модели, а также о новых мерах безопасности, призванных сделать её применение более безопасным для пользователей. В четверг компания заявила, что проверила Astra на различных тестах по безопасности, чтобы убедиться в её возможностях, и что «её способность выявлять уязвимости нулевого дня и эксплуатировать их может помочь специалистам по кибербезопасности находить и устранять их». Акцент компании на согласованности — то есть на стремлении модели делать то, что хочет пользователь, или то, что отвечает его интересам, — не может не показаться ответом на недавний инцидент с утечкой данных из Hugging Face, когда агенты OpenAI вышли из изолированной тестовой среды и взломали несколько компаний. OpenAI также похвасталась способностями Astra в написании кода. Компания заявляет, что это «лучшая на сегодняшний день модель для разработки программного обеспечения». В подтверждение своих слов компания привела данные различных тестов по кибербезопасности. Судя по этим тестам, Astra показывает лучшие результаты, чем другие существующие модели, в том числе собственная модель OpenAI Sol и Fable стартапа Anthropic, в таких задачах, как поиск ошибок, выполнение терминальных задач и ответы на запросы о кодовых базах. Astra также является, пожалуй, самой противоречивой моделью OpenAI из-за использования в ней особого метода логического вывода, известного как непрозрачная рекурсия. Известно, что этот метод скрывает важный процесс мониторинга модели — цепочку размышлений, который позволяет исследователям проверить, как и почему модель искусственного интеллекта принимала те или иные решения. OpenAI преуменьшила степень использования Astra непрозрачной рекурсии, а главный научный сотрудник компании Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) назвал определенную степень непрозрачности естественным результатом эволюции модели. Он заявил, что мониторинг процесса обоснования модели является важнейшей формой надзора, но «по мере расширения возможностей модели мониторинг становится всё более сложной задачей». Позже он добавил, что одной из потенциальных причин этого является то, что «более совершенные модели могут выполнять более сложные задачи, используя меньше языковых токенов» или «без языковых токенов», что, по его словам, снижает возможности мониторинга этих конкретных задач. Один из репортёров, участвовавших в беседе, поинтересовался, действительно ли OpenAI считает Astra официальным появлением AGI, или искусственного интеллекта общего назначения — часто обсуждаемого, но плохо определённого технологического этапа, на котором ИИ превосходит человеческие возможности во всех (или в большинстве) областях. Брокман возразил. «Больше нет договорного механизма, запускающего AGI, поэтому это на самом деле неактуальное понятие», — сказал он. Здесь Брокман имел в виду ранее существовавшее условие в контракте OpenAI с Microsoft, согласно которому партнёрство между двумя компаниями должно было прекратиться после появления AGI. Как отметил Брокман, это условие больше не существует. Вместо этого он объяснил, что определение AGI превратилось из договорного обязательства в «концепцию миссии или духовную концепцию». Он добавил: «Я оставляю за читателями право самим решать, подходит ли им это определение. Что касается меня лично, то я действительно думаю, что мы этого достигли». США, Китай и ещё 18 стран неожиданно договорились о правилах для ИИ — но до настоящего регулирования далеко
03.09.2026 [15:26],
Алексей Разин
Бурное развитие систем искусственного интеллекта уже проиллюстрировало способность их влияния на объекты информационной инфраструктуры, как это произошло в рамках инцидента с Hugging Face, поэтому власти многих стран задумались об усилении регулирования этой сферы. США на полях проводимого в Северной Каролине мероприятия G20 договорились со странами-участниками об использовании общих принципов такого регулирования. 
Источник изображения: Unspalsh, Renan Kamikoga Данные принципы не являются обязательными к внедрению на национальном уровне, но позволяют крупнейшим мировым экономикам руководствоваться общим подходом к ограничению и стимулированию развития ИИ, а также прочих новейших технологий. По словам министра торговли США Говарда Лютника (Howard Lutnick), добиться согласия всех 20 стран на принятие предложенных принципов регулирования ИИ было весьма сложно, но соответствующая работа была проделана. Результирующий документ даже получил условное обозначение «Принципы Каролины» (Carolina Principles). Он подразумевает, помимо прочего, использование принятых для смежных секторов экономики принципов регулирования ИИ без создания специализированных органов. Поощряется близкое сотрудничество государственных органов и частных компаний в сфере исследования зарождающихся технологий и отраслей. К декабрю будет выработан более зрелый документ, определяющий данные принципы, его-то и предстоит утвердить странам-участницам саммита G20, который пройдёт в гольф-клубе действующего президента США Дональда Трампа (Donald Trump) во Флориде. В нынешнем виде принципы были поддержаны представителями России и Китая, помимо прочих стран G20. Прошедшее мероприятие с привлечением представителей G20 собрало и немало влиятельных фигур в отрасли ИИ, включая Илона Маска (Elon Musk), генерального директора OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman), главу Meta✴✴ Platforms Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) и основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang). Последний выступил с рядом заявлений, призвав, помимо прочего, возложить ответственность за безопасность ИИ-моделей на создающие их компании, а не правительства стран и чиновников. По его словам, регулировать надо практические и действительные риски, а не теоретические. По мнению генерального директора Nvidia, сейчас ситуация с безопасностью ИИ в отрасли в целом заметно лучше, чем на начальных этапах развития подобных систем. К слову, личность Хуанга на мероприятии G20 привлекала к себе много внимания, с ним фотографировались многие участники встречи. Несмотря на полученную поддержку инициативы со стороны КНР, представители Китая высказались против ограничений, накладываемых на страну в части доступа к передовым американским ИИ-моделям. Министр торговли США при этом заявил, что не видит оснований для введения послаблений в сфере экспортного контроля над поставками в Китай оборудования для производства чипов и передовых полупроводниковых компонентов. Со стороны европейских стран к регуляторной политике США в сфере высоких технологий тоже накопилось немало претензий. Местные власти при этом признали необходимость координации международных усилий по защите общества от возникающих при внедрении ИИ угроз. Хуанг, Цукерберг и некоторые другие представители отрасли заявили, что не видят смысла в ограничении доступа к моделям с открытыми весами, предлагаемым китайскими разработчиками. По их словам, предоставляя максимальный доступ к ИИ-инструментам, регуляторы создают условия для повышения безопасности инфраструктуры. Илон Маск выступил за снижение регуляторного давления на ИИ в Европе, оценив потенциальный прирост мировой экономики от внедрения ИИ и роботов в 20–30 %. Альтман хоть и поддержал идею создания мировых стандартов в сфере ИИ, выступил против строгого регулирования отрасли и введения запретов. Он сравнил их с ситуацией столетней давности, когда распространение получали электрические сети. В наши дни ограничения на распространение ИИ, по его словам, равносильны запрету на использование электричества в ту эпоху. Alibaba значительно улучшила ИИ-модель Qwen3.8-Max за счёт дообучения
03.09.2026 [10:25],
Павел Котов
Модель искусственного интеллекта Alibaba Qwen3.8-Max сумела подняться на первое место в рейтинге Code Arena: WebDev на платформе Arena.ai, при этом разработчику не пришлось выпускать новую версию — он провёл её дополнительное обучение с подкреплением, сделав упор на программирование, долгосрочную работу агентов и представил версию Qwen3.8-Max-0902. 
Источник изображения: alibabagroup.com Идентификатор модели Qwen3.8-Max-0902 указывает, что перехода на новую версию не произошло. Разработчик несколько обновил модель, в значительной мере сохранив исходные показатели: 2,4 трлн параметров, 95 млрд активных параметров на токен и цены в $2 за 1 млн входных и $6 за 1 млн выходных токенов. Первый вариант Alibaba Qwen3.8-Max вышел 3 августа — модель заняла четвёртое место в рейтинге Code Arena: WebDev, набрав 1668 баллов. Она уступила Anthropic Claude Opus 5 (Max) с 1705 баллами, Moonshot Kimi K3 (Max) с 1676 баллами и Claude Opus 5 (High) с 1669 баллами. Повторное тестирование от 2 сентября изменило расстановку сил: Qwen3.8-Max-0902 набрала 1691 балл, опередив по новым результатам Claude Opus 5 (Max) на 2 балла и Kimi K3 (Max) — на 17 баллов. Модель сохранила сильные позиции во всех зачётах, заняв первые места в категориях «Данные и аналитика» и «Потребительские товары»; вторые — в категориях «Бренд и маркетинг», «Игры» и «Симуляции»; и третьи — в категориях «Инструменты для создания контента» и «Проектирование на основе эталонных данных». Этих результатов Alibaba добилась, проведя целенаправленное постобучение в двух областях: в программировании и «совместной работе» — совместных задачах агентов с долгосрочным горизонтом. В таких задачах модель координирует многоэтапную работу субагентов ИИ при операциях с документами, интерфейсом и файлами кода. В тесте TerminalBench 3.0, измеряющем способность модели выполнять многоэтапную работу по написанию кода в реальной среде с терминалом, результат вырос с 11,3 до 29,0 баллов, то есть увеличился в 2,6 раза. В ProgramBench рост составил с 10,5 до 28,0 баллов. В тесте JobBench на автоматизацию офисной работы рост составил с 53,4 до 64,0 баллов. В зачёте WorkArena Elo на многоэтапную веб-навигацию и выполнение зада результат подскочил с 1348 до 1468 баллов. Из тестов, проведённых самой Alibaba, следует, что Qwen3.8-Max-0902 уступает Claude Opus 5 в бенчмарках TerminalBench, DeepSWE, NL2Repo, ProgramBench, SWE-Marathon, CoWorkBench и Toolathlon. Первый вариант модели от 3 августа показывал 56,6 баллов в тесте DeepSWE на навыки долгосрочного агентного написания кода — выше были также Gemini (70 баллов) и OpenAI GPT-5.6 Sol (73 балла); для Qwen3.8-Max-0902 обновлённые данные по этому тесту не публиковались. Первая итерация Qwen3.8-Max набирала 67,7 баллов в тесте SWE-bench Pro на выполнение реальных инженерных задач с платформы GitHub при 80 пунктах у Claude Fable 5. Сейчас на платформе Hugging Face доступны открытые веса Alibaba Qwen3.8-2.4T-A95B, опубликованные 12 августа; о планах выпустить их для варианта с индексом 0902 пока не сообщалось. Meta✴ выпустила модель Muse Spark 1.3 — улучшены навыки программирования и агентских задач
03.09.2026 [08:17],
Павел Котов
Meta✴✴ накануне выпустила модель искусственного интеллекта Muse Spark 1.3 — в последнем обновлении, отметил разработчик, у неё значительно повысилась производительность в задачах на программирование и на работу с агентами. 
Источник изображения: Numan Ali / unslpash.com Гигант соцсетей решил не отставать от Anthropic, OpenAI и Google, которые также продолжают выпускать новые модели. Muse Spark 1.3 призвана подготовить почву для будущих проектов, таких как приложение персонального ИИ-агента. «Это очень конкурентоспособная модель в сравнении с передовыми. Многие улучшения в удобстве работы, которые мы внесли, окажутся по-настоящему полезными для того, о чём Марк [Цукерберг] (Mark Zuckerberg) говорил на отчёте по финансовым результатам, например, для персональных агентов, которые могут работать круглосуточно и помогать пользователям в достижении целей», — рассказал глава отдела Meta✴✴ AI Александр Ван (Alexandr Wang). Накануне Google представила ИИ-модель Gemini 3.8 Flash и её спецверсию, ориентированную на задачи в области кибербезопасности. Модель показала внушительные результаты в некоторых тестах на написание кода; крупное обновление Gemini 4 пока находится в разработке. Anthropic выпустила обновлённые варианты Fable и Mythos, призванные снизить затраты для клиентов и уменьшить частоту отказов в удовлетворении запросов пользователей по вопросам кибербезопасности. OpenAI заявила, что в обозримом будущем выпустит модель Astra, хотя доступ к наиболее мощным функциям в области кибербезопасности будет ограничен небольшой группой тестировщиков. Цена доступа к Meta✴✴ Muse Spark 1.3 по сравнению с моделью предыдущей версии не изменилась. Её можно снизить дополнительно, если согласиться на опцию Contributor Tier — разрешить Meta✴✴ использовать данные своей работы для улучшения моделей. Среди программистов эту опцию выбрал «значительный двузначный» процент, отметил господин Ван. «У нас в разработке находятся более мощные модели. Так что сейчас это одна из важнейших внутренних тем», — добавил он. Ранее стало известно, что одна из моделей Meta✴✴ в ходе тестирования вышла из-под контроля и взломала ресурсы другой компании, но гигант соцсетей не счёл необходимым приостанавливать работу, чтобы решить проблемы в области безопасности. «Приостанавливать работу нам пока не пришлось, но мы значительно увеличили собственные инвестиции в безопасность и согласованность, чтобы гарантировать, что мы не нарушим каких-либо ограничений», — отметил Александр Ван. Muse Spark 1.3 уже доступна в Muse Code и Meta✴✴ API. После дополнительного тестирования безопасности свет увидит версия с «максимальными рассуждениями». Представлена ИИ-модель Meta✴ Muse Voice Transcribe для расшифровки речи
02.09.2026 [13:10],
Павел Котов
Meta✴✴ представила первую модель искусственного интеллекта, предназначенную для обработки аудио в реальном времени. Muse Voice Transcribe расшифровывает речь для более чем 20 говорящих и справляется с несколькими языками одновременно. 
Источник изображения: Kate Bezzubets / unsplash.com На демонстрационном видео модель не просто поддерживает распознавание речи у нескольких говорящих людей и обрабатывает несколько языков — она умеет расшифровывать фразы, когда человек переключается с одного языка на другой прямо в середине предложения. «Модель сама решает, когда слушать. Она немного дольше ждёт при сложных словах и быстрее реагирует на простые, используя адаптивную задержку для прогнозирования каждого токена и повышения точности. Она отлично работает и с некачественным, реальным аудио — обучена на 70 языках (25 из которых проверены на момент запуска), обрабатывает языковые переходы в середине предложения и справляется с часовыми сессиями с более чем 20 говорящими», — рассказал глава компании Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg). На минувшей неделе Google представила обладающую аналогичными возможностями модель Gemini 3.5 Transcribe — она будет встроена в Android и в Chrome. О намерении Meta✴✴ интегрировать свою разработку в собственные флагманские сервисы пока ничего не говорится. Поработать в Muse Voice Transcribe можно в приложении Meta✴✴ AI для Apple macOS; на платформах Muse Code и Meta✴✴ Model API разработчики могут подключиться к ней по цене $3 за 1000 минут аудио. OpenAI: грядущая ИИ-модель Astra станет первой с «критическим» уровнем возможностей в сфере кибербезопасности
02.09.2026 [12:56],
Алексей Разин
Стартап OpenAI вынужден учитывать стремительное развитие собственных ИИ-моделей и степень их влияния на сферу кибербезопасности, поэтому готовящейся к выходу Astra внутри компании присвоили уровень способностей, превышающий «критический» по внутренней классификации. Это значит, что Astra способна находить новые пути для нанесения существенного ущерба информационной инфраструктуре. 
Источник изображения: Unsplash, Mariia Berezovsky По словам представителей OpenAI, модель Astra готова находить ранее неизвестные типы уязвимостей и эксплуатировать их без пошаговых инструкций со стороны человека. Это означает, что с точки зрения внутренней классификации «каркаса готовности к угрозам» (Preparedness Framework) данная ИИ-модель обладает самыми передовыми возможностями по вторжению в информационные системы потенциальных жертв. Осознание этого факта не отменяет намерений OpenAI представить публике данную модель в ближайшее время, но доступ к её возможностям в сфере кибербезопасности компания собирается ограничить сильнее, чем рассчитывала изначально. Предыдущий по сложности уровень («высокий») подразумевал, что ИИ-модели могут использовать уже существующие типы уязвимостей, усиливая их для нанесения серьёзного ущерба объектам информационной инфраструктуры. В своей публикации на страницах корпоративного блога OpenAI поясняет, что обнародует больше подробностей о безопасности модели Astra в момент её формального анонса. Внимание общественности к деятельности OpenAI в этой сфере заметно возросло после прецедента с атакой на инфраструктуру Hugging Face. Введя необходимые ограничительные меры, OpenAI выражает уверенность, что риски причинения серьёзного ущерба после выхода модели Astra будут существенно минимизированы. Самые продвинутые возможности Astra в сфере кибербезопасности будут доступны членам коалиции Daybreak, отметила OpenAI. Tencent надоело быть аутсайдером китайской ИИ-гонки — её новая модель обошла Kimi и GLM
28.08.2026 [16:25],
Павел Котов
Tencent выпустила модель искусственного интеллекта, которая, по словам разработчика, в проведённых им тестах превзошла результаты флагманских моделей от Z.ai и Moonshot, Китайский технологический гигант претендует на место среди ведущих игроков на рынке ИИ в стране. 
Источник изображения: tencent.ai Модель Tencent Hy4 Preview имеет 770 млрд параметров, а её контекстное окно составляет 1 млн токенов — это свидетельствует об улучшениях по размеру и возможностям обработки данных по сравнению с предшественником. Чем больше контекстное окно, тем больше информации способна запомнить модель, и тем качественнее она реагирует на запросы и инструкции пользователя. В слепых тестах, проведённых собственными экспертами компании, Hy4 Preview с небольшим отрывом превзошла Z.ai GLM-5.3 и Moonshot Kimi K3. В сторонних бенчмарках её результаты варьировались по сравнению с китайскими конкурентами, включая флагманскую Alibaba Qwen 3.8 Max. Tencent продемонстрировала работу модели в таких сценариях как разработка игр, веб-дизайн в 3D и решение задач в области бухгалтерии.  Разработчик опубликовал веса модели — доступ к ним можно получить через облачную платформу компании для интеграции в приложения ИИ-агентов и чат-ботов. Tencent пообещала улучшить качество работы последующих версий Hy4 за счёт механизмов предварительного и постобучения. Китайский технологический гигант считается отстающим в гонке ИИ — свои исследования в этой области и оборудования для них компания финансирует за счёт своей платформы WeChat и игровых проектов. По итогам минувшего квартала Tencent нарастила капитальные затраты на проекты в области ИИ на 176 % до 52,8 млрд юаней ($7,9 млрд). Проекты начинают оправдывать себя: Tencent WorkBuddy стал самым популярным в Китае ИИ-агентом для десктопов, спровоцировав контрнаступление на рынке корпоративного ИИ со стороны ByteDance и Alibaba. Anthropic представила ИИ-модель для управления оборудованием в научных лабораториях
28.08.2026 [14:25],
Алексей Разин
Искусственный интеллект уже давно применяется в теоретических научных изысканиях и даже добился определённых успехов в математике и материаловедении, но исследования подразумевают и проведение практических экспериментов. В этой сфере учёным приходит на помощь новое решение Anthropic, получившее название Model Hardware Standard. 
Источник изображения: Anthropic Решение позволяет, как отмечает Financial Times, управлять лабораторным оборудованием, которое имеет программный интерфейс. Электронные микроскопы, системы подачи жидкостей и роботизированные манипуляторы теперь могут действовать автономно, проводя на практике физические, химические и биологические эксперименты по указке ИИ. Anthropic свою разработку уже успела обкатать в узком кругу научных лабораторий, включая те, что занимаются квантовыми вычислениями. По мнению участников этих экспериментов, ИИ-агенты в данном случае вполне успешно заменяли живых лаборантов. Основанная на модели Claude система, например, смогла по команде учёных самостоятельно сфокусировать электронный микроскоп на нужном участке тканей человеческого мозга, хотя ранее никто не обучал её, где этот участок находится. Anthropic собирается распространять модель для управления научными экспериментами по принципу открытого исходного кода, но прежде чем откроет к ней доступ, должна предусмотреть механизмы защиты от ошибок. Генеральный директор компании Дарио Амодеи (Dario Amodei), кроме того, озабочен угрозой использования ИИ для создания бактериологического оружия и отравляющих веществ. Уже сейчас ИИ помогает фармакологическим компаниям искать новые лекарства. Nvidia вместе с профильной компанией Eli Lilly оказывает финансовую поддержку стартапу Insilico Medicine, который специализируется в этой сфере. Основатель Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis), например, переключился на работу в стартапе Isomorphic Labs, который также разрабатывает лекарственные средства с помощью ИИ. В 2024 году он удостоился Нобелевской премии в области химии за разработки в сфере использования ИИ для предсказания белковых структур. Суд уличил Пентагон в незаконной мести Anthropic — создателя Claude внесли в чёрный список неправомерно
28.08.2026 [09:07],
Алексей Разин
Этот год для Anthropic начался с довольно неприятного конфликта с американским военным ведомством, в результате которого ИИ-стартап не только лишился контрактов с Пентагоном, но и попал в список компаний, неблагонадёжных с точки зрения национальной безопасности. Окружной суд США на этой неделе признал это решение американского военного ведомства незаконным и нарушающим Первую поправку Конституции США. 
Источник изображения: Anthropic Окружной судья Рита Линь (Rita Lin) постановила, что Министерство обороны США нарушило эту статью американской конституции, признав деятельность Anthropic представляющей угрозу для национальной безопасности страны исключительно из соображений мести, желая на примере этой компании сделать предупреждение всем остальным участникам рынка. По мнению судьи, действия американских чиновников не имели под собой внятных оснований. Кроме того, судья заявила, что федеральные законы США не позволяют ответчику, в роли которого выступал Пентагон, накладывать столь серьёзные ограничения на деятельность компаний, руководствуясь только желанием ответить на критику в свой адрес. Представители Anthropic заявили CNBC, что приветствуют данное постановление суда. Напомним, к началу марта текущего года Anthropic оказалась включена в список компаний, которые являются неблагонадёжными поставщиками с точки зрения национальной безопасности США. Конфликт между ИИ-стартапом и американскими чиновниками разгорелся вокруг оборонных контрактов, которые подразумевали использование ИИ-моделей Anthropic Пентагоном. Стартап стремился ограничить их применение для автоматического выбора целей на поле боя и ведения тотальной слежки за гражданами США, но наткнулся на противодействие со стороны военных, которые не собирались терпеть подобных указаний со стороны подрядчика. Anthropic уже прошла судебные процедуры в Сан-Франциско и Вашингтоне, стремясь отменить данное решение Пентагона. Хотя нынешний вердикт окружного судьи в Сан-Франциско номинально говорит о победе Anthropic в данной инстанции, компании ещё предстоит защитить свои интересы в суде Вашингтона. Пока не будет признана правота Anthropic и на этом уровне, компания не может быть исключена из чёрного списка Пентагона. Исход этого спора может так или иначе повлиять на предстоящее IPO компании, которое должно состояться в ближайшие два месяца. Стартап в своих судебных исках не добивается права возобновить свои контракты с Пентагоном, а лишь просит исключить себя из чёрного списка. Любую открытую ИИ-модель можно сделать вредоносной без потери способностей, убедились учёные
27.08.2026 [17:28],
Павел Котов
Все существующие модели искусственного интеллекта с открытыми весами можно изменить и заставить их отвечать на вредоносные запросы, даже если разработчики внедрили в эти модели защитные механизмы, установила международная группа учёных. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Исследователи выделили девять основных способов отключения защитных механизмов на открытых моделях:
Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com При тестировании использовалась 21 ИИ-модель размером от 0,6 млрд до 8 млрд параметров, в том числе семейств Meta✴✴ Llama, Alibaba Qwen3 и семейства Mistral-7B — все они оказались беззащитными хотя бы перед некоторыми из этих методов. Ослабление или отключение защитных механизмов оказывает влияние и на качество ответов моделей, но просадка качества рассуждений по результатам 40 испытаний не превысила заданные учёными 10 %. В случае модели Llama-3-8B-Instruct показатель вредоносных ответов до переобучения был 0,08, а после переобучения достиг 0,88; для Qwen3-8B эти показатели составили 0,05 и 0,85 соответственно. Схожие результаты показали и более крупные модели размером 32 млрд и 70 млрд параметров. Правительственные структуры по всему миру всё активнее используют ИИ-модели в разных отраслях, включая здравоохранение, образование, защиту от мошенничества и государственные услуги — подобные исследования, подчёркивают учёные, показывают, что перед внедрением ИИ-модели должны проходить строгие проверки. Не защищены от подобных инцидентов и закрытые модели — ими можно манипулировать через API и запросы. Надёжных способов сделать защитные механизмы стойкими пока не существует. 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. |
|
✴ 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
