GitHub Copilot, инструмент на базе ИИ для помощи в разработке программного обеспечения, отказался от использования исключительно ИИ-моделей OpenAI и переходит к мультимодельному подходу. В ближайшие недели GitHub добавит поддержку Claude 3.5 Sonnet компании Anthropic, позднее будет интегрирован Google Gemini 1.5 Pro, что даст разработчикам широкий выбор из ИИ-моделей, оптимизированных под различные задачи и языки программирования.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображения: GitHub

Помимо ИИ-моделей Anthropic и Google, GitHub также добавит в Copilot новые модели OpenAI, включая «думающий» GPT o1-preview и o1-mini, разработанные для более сложных вычислительных задач. Благодаря расширению поддержки различных ИИ пользователи смогут переключаться между ИИ-моделями в ходе одного сеанса, что позволит им гибко настраивать Copilot под свои нужды. Это также даст организациям возможность управлять доступными ИИ-моделями для команд разработчиков, предлагая оптимальные решения для выполнения специфических задач.

Мультимодельный подход GitHub Copilot подчёркивает, что универсальной ИИ-модели, способной решать все задачи, не существует: различные языки программирования и специфические требования разработчиков требуют гибкости и возможности выбора. Как отметил генеральный директор GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke), следующая эра генерации кода на основе ИИ будет определяться не только мультимодельной функциональностью, но и возможностью выбора ИИ-моделей. Первыми доступ к мультимоделям получат веб-версия Copilot и Visual Studio Code.

GitHub также анонсировал дополнительные обновления Copilot, включая возможность редактирования нескольких файлов одновременно и расширение функциональности Visual Studio Code. В будущем Copilot получит поддержку Xcode, что сделает его ещё более гибким и универсальным инструментом для разработки, оптимизируя рабочие процессы и облегчая управление проектами на базе различных платформ.

Одновременно с обновлениями Copilot GitHub представил Spark — инструмент для разработки приложений на основе естественного языка. В отличие от традиционных средств разработки, Spark ориентирован на пользователей без навыков программирования, которые смогут создавать приложения, используя текстовые запросы, а разработчики получат возможность их точной настройки. Spark также поддерживает мультимодельный подход и работает с ИИ-моделями компаний OpenAI, Google и Anthropic. Однако на данный момент инструмент доступен лишь ограниченному числу пользователей в рамках раннего тестирования, а все заинтересованные могут записаться в список ожидания.

Переход GitHub на мультимодельный подход вызывает интерес и в отношении Microsoft Copilot — другого мощного ИИ-инструмента, созданного на основе разработок OpenAI и используемого в продуктах компании Microsoft. GitHub, купленный Microsoft в 2018 году, по сей день сохраняет независимость, что и делает возможным переход GitHub Copilot к мультимодельному подходу. Однако остаётся вопрос, будет ли Microsoft адаптировать мультимодельный подход для своих продуктов, ориентированных на более широкую аудиторию, поскольку спрос на мультимодели в корпоративной и пользовательской сферах отличается от спроса в сфере разработки.

Выпущенная в 1993 году игра Doom имеет по сегодняшним меркам настолько скромные системные требования, что её запускают на самом неожиданном оборудовании: это может быть встроенный в клавишу Backspace крошечный экран, ёлочная игрушка, воксельный дисплей, другая игра, система искусственного интеллекта, умная газонокосилка или стандартная программа Windows. Но не квантовый компьютер.

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: github.com/Lumorti/Quandoom

Разработчик Люк Мортимер (Luke Mortimer) из Барселоны опубликовал на GitHub проект Quandoom — он воссоздал первый уровень культового шутера для запуска на квантовом компьютере и пришёл к выводу, что пока не существует достаточно мощной для его запуска машины. Но можно создать её «эффективную симуляцию» на ноутбуке. Для запуска Quandoom требуются 70 000 кубитов и 80 млн логических вентилей. Самый мощный на текущий момент квантовый компьютер построила компания Atom Computing, и у него 1225 кубитов.

И это даже не полная версия игры. Адаптация одного только первого уровня в Quandoom представлена базовой каркасной графикой, отсутствуют музыка и звук, а враги не могут перемещаться между комнатами. Но и этого пока слишком много для существующих квантовых компьютеров. «Сейчас я всё ещё дорабатываю код движка, но в основе у меня 8000 строк функций C++, позволяющих выполнять ряд обратимых двоичных и арифметических операций на квантовых регистрах, например, „flipIfLessThanOrEqualTo“, обращает все кубиты в регистре, если значение другого регистра меньше заданного. Всё делается целыми числами. Используя такие функции, я написал небольшой 3D-движок и всю игровую логику», — говорится в описании Quandoom.