Опрос
|
реклама
Быстрый переход
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. 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. |
|
✴ 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
