Что реально произошло в AI за последние дни
Рынок всё быстрее уходит от идеи «одна самая умная нейросеть» к системе, где несколько моделей и агентов работают вместе.
Сегодня в фокусе:
GPT-5.6 Sol — OpenAI усиливает reasoning, coding и работу с subagents. Главная мысль здесь не в очередном росте бенчмарков, а в том, что модель всё лучше подходит как часть агентной системы.
Claude Sonnet 5.5 в GitHub Copilot — coding-агенты становятся всё практичнее: меньше лишних шагов, меньше tool calls, быстрее доведение задачи до результата.
Gemini 4 Argon — Google готовит новый frontier-уровень для coding и enterprise-задач. Пока это скорее сигнал направления, чем массовый инструмент на каждый день.
Отдельно важная история — Googlebook с Gemini внутри системы. AI всё чаще встраивается не как отдельный чат, а прямо в устройство и интерфейс: курсор понимает контекст, работает с объектами на экране, помогает с письмами, календарём и изображениями.
И это, пожалуй, главный тренд сейчас:
AI перестаёт быть отдельной вкладкой. Он становится слоем поверх работы пользователя.
Следующий шаг — не просто «спросить у нейросети», а:
Planner → Coder → Reviewer → Tester
То есть одна задача распределяется между несколькими специализированными AI-агентами.
Что попробовать сегодня
Возьми одну реальную задачу и сравни:
1 универсальный AI
против
2–3 специализированных агентов
Смотри не на красивый ответ, а на:
время
число правок
качество результата
итоговую стоимость
Именно так сейчас становится понятно, где AI реально экономит деньги, а где просто создаёт больше шума.
Подписывайся на MakaryPro — каждый день коротко разбираю AI-новости, инструменты и технологии без лишней воды.
Рынок всё быстрее уходит от идеи «одна самая умная нейросеть» к системе, где несколько моделей и агентов работают вместе.
Сегодня в фокусе:
GPT-5.6 Sol — OpenAI усиливает reasoning, coding и работу с subagents. Главная мысль здесь не в очередном росте бенчмарков, а в том, что модель всё лучше подходит как часть агентной системы.
Claude Sonnet 5.5 в GitHub Copilot — coding-агенты становятся всё практичнее: меньше лишних шагов, меньше tool calls, быстрее доведение задачи до результата.
Gemini 4 Argon — Google готовит новый frontier-уровень для coding и enterprise-задач. Пока это скорее сигнал направления, чем массовый инструмент на каждый день.
Отдельно важная история — Googlebook с Gemini внутри системы. AI всё чаще встраивается не как отдельный чат, а прямо в устройство и интерфейс: курсор понимает контекст, работает с объектами на экране, помогает с письмами, календарём и изображениями.
И это, пожалуй, главный тренд сейчас:
AI перестаёт быть отдельной вкладкой. Он становится слоем поверх работы пользователя.
Следующий шаг — не просто «спросить у нейросети», а:
Planner → Coder → Reviewer → Tester
То есть одна задача распределяется между несколькими специализированными AI-агентами.
Что попробовать сегодня
Возьми одну реальную задачу и сравни:
1 универсальный AI
против
2–3 специализированных агентов
Смотри не на красивый ответ, а на:
время
число правок
качество результата
итоговую стоимость
Именно так сейчас становится понятно, где AI реально экономит деньги, а где просто создаёт больше шума.
Подписывайся на MakaryPro — каждый день коротко разбираю AI-новости, инструменты и технологии без лишней воды.