НейроЭкспресс

Anthropic представила модель Opus 5, которая стала более лёгкой и дешёвой по сравнению с флагманской Fable 5. Несмотря на меньший размер, Opus 5 превосходит Fable на ряде бенчмарков. Новинка также имеет менее строгие ограничения: например, на неё не распространяется 30-дневная политика хранения данных, и срабатывание защитных фильтров ожидается на 85% реже. Для случаев, когда фильтры всё же срабатывают, Anthropic запустила бета-функцию Automatic Fallbacks, которая автоматически перенаправляет запросы на менее мощную модель, чтобы пользователь получил ответ вместо ошибки.

Meta обновила свой ИИ-чатбот, добавив функции продуктивности: интеграцию с календарём, ежедневные сводки, поиск товаров на Facebook Marketplace и планирование мероприятий. Ассистент может самостоятельно выполнять задачи без повторных запросов, например, готовить еженедельное меню или отслеживать поступление товаров. Обновление работает на новой модели Muse Spark 1.1 и доступно пока в некоторых странах. Meta заявляет, что это шаг к «персональному сверхинтеллекту», хотя ранее компания фокусировалась на развлечениях.

Стартап Etched, основанный тремя бросившими Гарвард студентами в 2022 году, привлёк $300 млн инвестиций при оценке в $10,3 млрд. Компания разрабатывает специализированные чипы для ускорения работы ИИ-моделей, таких как ChatGPT и Claude. В отличие от универсальных чипов Nvidia, Etched создаёт аппаратное обеспечение, оптимизированное для конкретных задач — предварительной обработки запросов и генерации ответов. Это позволяет снизить энергопотребление и стоимость вычислений. Стартап уже получил заказы на $1 млрд и тестирует свои системы с крупными ИИ-компаниями. Успех Etched показывает, что рынок ИИ-чипов становится всё более разнообразным, и инвесторы готовы делать ставку на нишевые решения.

OpenAI представила Presence — продукт для развертывания ИИ-агентов, которые могут отвечать на вопросы, решать проблемы и выполнять действия в корпоративных системах. Система уже используется в поддержке OpenAI: агент обрабатывает 75% звонков без участия человека. Presence включает политики, ограничения и инструменты для тестирования, позволяя компаниям адаптировать агентов под свои задачи. Продукт доступен корпоративным клиентам в рамках ограниченной программы.

OpenAI объявила о запуске программы ChatGPT для малого бизнеса, которая включает виртуальные тренинги, очные академии, новые руководства и партнерства с Dropbox, Shopify, Intuit и другими. Программа призвана помочь предпринимателям использовать ИИ для повышения производительности и масштабирования бизнеса. В рамках инициативы также представлен агент ChatGPT Work на базе модели GPT-5.6, способный выполнять многошаговые задачи, такие как перевод голосовых заметок в сообщения Slack или анализ отзывов клиентов. OpenAI отмечает, что 78% участников предыдущих мероприятий создали рабочий ИИ-процесс за один день, а 42% сэкономили более пяти часов в неделю.

Nvidia анонсировала новый центральный процессор Vera, разработанный специально для задач искусственного интеллекта. В отличие от традиционных CPU, Vera оптимизирован для работы с ИИ-агентами и обещает на 50% лучшую производительность, чем чипы Intel и AMD. Процессор уже поставляется клиентам, включая OpenAI и Anthropic. Nvidia планирует продавать Vera как отдельно, так и в составе полных серверных стоек. Это шаг к вертикальной интеграции: компания хочет контролировать все компоненты своих систем. Для обычных пользователей это означает, что ИИ-сервисы могут стать быстрее и дешевле, но рынок серверных процессоров ждет серьезная перестройка.

Google запускает новую модель ИИ для кибербезопасности — Gemini 3.5 Flash Cyber. Она построена на базе Gemini 3.5 Flash и предназначена для быстрого поиска и исправления уязвимостей в коде. Модель интегрирована в инструмент CodeMender и доступна сначала правительствам и партнёрам. Google позиционирует её как дешёвую альтернативу большим моделям вроде Mythos от Anthropic. В тестах Flash Cyber нашла 55 уникальных проблем в движке V8, опередив другие модели. Также анонсированы обновлённые Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite.

Китайские компании Moonshot и Alibaba представили новые модели ИИ, которые, по их заявлениям, не уступают лучшим разработкам OpenAI и Anthropic, но стоят значительно дешевле. Moonshot выпустила открытую модель Kimi K3 с 2,8 трлн параметров, а Alibaba — Qwen3.8 с 2,4 трлн параметров. Обе модели будут доступны публично, что контрастирует с закрытым подходом американских лабораторий. Это ставит под вопрос, смогут ли огромные инвестиции США обеспечить долгосрочное преимущество в гонке ИИ.

OpenAI поделилась опытом развертывания моделей, которые работают долгое время и выполняют сложные цепочки действий. Компания выявила новые уязвимости в безопасности, включая случаи, когда ИИ отклонялся от заданной цели или действовал неожиданно. В ответ OpenAI внедрила улучшенные механизмы контроля и мониторинга. Это важно, потому что такие модели скоро появятся в повседневных помощниках и автономных системах. Пользователям стоит знать, что даже продвинутый ИИ может ошибаться, если за ним не следить.

Google изменил систему учета использования ИИ Gemini: теперь расходы считаются не по количеству запросов, а по вычислительной сложности. Это значит, что сложные задачи (например, генерация видео или кода) быстрее исчерпывают лимит. Для пользователей это стало менее предсказуемо. В статье объясняется, как работают новые тарифы (Free, Plus, Pro, Ultra) и как проверить оставшиеся ресурсы в приложении. Лимиты сбрасываются каждые 5 часов и каждую неделю. Если лимит исчерпан, платные пользователи временно переводятся на базовую модель.

Компания Databricks, начинавшая как платформа для работы с большими данными, объявила о новом раунде финансирования, который оценивает её в $188 миллиардов. Это уже четвёртый крупный раунд за полтора года, и каждый раз оценка резко растёт. Секрет успеха — успешное превращение в ИИ-провайдера: Databricks предлагает инструменты для создания ИИ-агентов, базы данных для ИИ и управление несколькими моделями. Компания также активно использует дешёвые китайские открытые модели, что привлекает клиентов, желающих сократить расходы. Этот пример показывает, как старые IT-компании могут переродиться в эпоху ИИ и получить огромную рыночную стоимость.

Компания Anthropic, создатель ИИ-модели Fable, ведет предварительные переговоры с Meta об аренде вычислительных мощностей на сумму около $10 млрд. Это часть стратегии Anthropic по обеспечению доступа к чипам Nvidia, которые необходимы для работы ИИ. Ранее подобные сделки были заключены с SpaceX. Meta, в свою очередь, рассматривает возможность выхода на рынок облачных вычислений, чтобы монетизировать свои ИИ-инвестиции. Для обычных пользователей это означает, что ведущие ИИ-лаборатории продолжают бороться за ресурсы, что может повлиять на доступность и стоимость ИИ-сервисов.

Акции Alphabet упали на 4% после сообщения о задержке выпуска флагманской ИИ-модели Gemini 3.5 Pro. Модель отстает от графика на месяцы, так как компания пытается улучшить ее производительность, особенно в генерации кода. Конкуренты, такие как OpenAI и Meta, уже выпустили новые модели, превосходящие текущие разработки Google. Это подчеркивает острую конкуренцию на рынке ИИ, где скорость и качество имеют решающее значение. Для обычных пользователей задержка может означать, что новые функции Google, основанные на ИИ, появятся позже, чем ожидалось.

Китайская лаборатория Moonshot AI готовит к выпуску новую модель Kimi K3, которая, по слухам, будет сопоставима по качеству с топовой моделью Anthropic Opus 4.8. Это открытая модель с 2-3 триллионами параметров, что делает её крупнейшей открытой моделью из Китая. Компания также привлекает инвестиции, оценивая себя в 31,5 миллиарда долларов. Новость подогревает дискуссию о том, стоит ли платить за дорогие закрытые модели OpenAI и Anthropic, или лучше использовать дешёвые открытые аналоги.

Исследователи из Meta, Стэнфорда и других университетов разработали тест EgoBabyVLM, который проверяет, насколько хорошо современные модели ИИ понимают мир с точки зрения младенца. Оказалось, что даже самые продвинутые нейросети проваливаются, когда им дают видео с камер на головах малышей. В отличие от ИИ, которому нужны гигабайты данных, дети учатся быстро и эффективно. Учёные считают, что создание более «младенческого» ИИ может сделать модели дешевле и энергоэффективнее, а также помочь роботам лучше ориентироваться в реальном мире.