NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Бизнес и рынок

🔴 Anthropic впервые заработала за квартал больше OpenAI. Во втором квартале выручка Anthropic превысила $11,5 млрд против $6,7 млрд у OpenAI. За год показатель Anthropic вырос в 14 раз, а компания также сообщила о положительной скорректированной операционной прибыли. Главные источники роста - Claude Code и корпоративные клиенты.
🔴 OpenAI теперь больше зарабатывает на компаниях, чем на обычных пользователях. В начале года соотношение было 60 на 40 в пользу пользователей ChatGPT. Сейчас годовой темп выручки достиг $40 млрд, а число корпоративных клиентов только за июль выросло на 32%.

➡️ Продукты и модели

🔴 OpenAI запустила отдельный ChatGPT для подростков. Пользователей от 13 до 17 лет переводят в него автоматически, если система определит их возраст или они укажут его сами. Родители могут установить учебные и тихие часы. ChatGPT также не должен флиртовать, изображать романтические отношения и подталкивать подростка к эмоциональной зависимости.
🔴 DeepSeek выпустила V4 Flash со зрением. Экспериментальная модель понимает изображения, графики и происходящее на экране, сохраняя текстовые возможности обычной V4 Flash. По тестам DeepSeek, в мультимодальных агентных задачах она приблизилась к Opus 4.8. Модель уже доступна через API.
🔴 OpenAI открыла контекст в 1 млн токенов для GPT-5.6 Sol в Codex. Раньше он работал только при оплате через API, теперь его могут включить пользователи с аккаунтами ChatGPT и доступом к Sol. Это дополнительная настройка: стандартное окно контекста осталось прежним.

⭐️ Что посмотреть:

Рекомендую видео бывшего управляющего хедж-фондом и финансового аналитика Патрика Бойла о скрытых экономических масштабах ИИ-бума. Автор разбирает огромный «айсберг» внебалансовых обязательств технологических гигантов более чем на три триллиона долларов, уходящих на чипы, долгосрочную аренду дата-центров и энергоснабжение. Главная мысль: революционные технологии часто разоряют своих создателей, превращая их инфраструктуру в безумно дорогой «бета-тест» для будущих поколений

Смотреть здесь (перевод через Яндекс Браузер)

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Модели и инструменты

🔴xAI запустила Grok Bot - команду ИИ-сотрудников, которые работают на облачных компьютерах, заходят на сайты и используют приложения как люди, без API и MCP. Агентам можно назначить разные роли, а отдельный «руководитель» будет распределять между ними задачи. Grok Bot доступен в ранней версии подписчикам SuperGrok Heavy, Cursor Ultra и Cursor Teams Premium. xAI выпустила Grok 4.6 для программирования и длинных многошаговых задач. В тестах модель приблизилась к Fable 5 и уже доступна в Cursor и API по цене $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов. Ускоренный режим стоит вдвое дороже
🔴 DeepSeek выпустила V4 Pro - флагманскую модель на 1,6 трлн параметров с контекстом до миллиона токенов. Она рассчитана на программирование, рассуждения и длинные агентные задачи. Веса версии 0813 уже опубликованы в открытом доступе
🔴 Google представила Gemini 3.7 Flash с поддержкой текста, изображений, видео, аудио и PDF. Модель умеет выполнять код, управлять компьютером и работать с контекстом до миллиона токенов. До конца года действует цена $0,75 / $3,75 за миллион входных и выходных токенов, с января тариф вырастет вдвое
🔴 DeepSeek открыла DeepSeek Harness - собственный каркас для создания ИИ-агентов, где модели, инструменты, навыки, интерфейсы и оркестрация подключаются как заменяемые плагины. Проект распространяется с открытым исходным кодом и запускается одной командой: npx @deepseek-ai/dsh web.
DeepSeek повысила цены на API и ввела пиковые и льготные часы. Миллион выходных токенов V4 Flash теперь стоит $0,66 вне пика и $1,32 в пиковые часы, V4 Pro — $1,98 и $3,96 соответственно. Пиковые интервалы по Москве: с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00

➡️ Маркировка ИИ

🔴 Claude начал добавлять невидимые водяные знаки в сгенерированный текст. Маркировка сохраняется при копировании и небольшом редактировании, а созданные файлы получают цифровую подпись в метаданных. Она уже работает в новых моделях, выпущенных после 2 августа, и будет действовать по всему миру. Позже Anthropic выпустит инструмент для проверки таких меток

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Модели и доступ

🔴 Alibaba представила Qwen3.8-Max на 2,4 трлн параметров с контекстом до миллиона токенов. В Arena модель стала лучшей среди китайских по работе с текстом и заняла второе место в мире по анализу изображений после Fable 5. Веса обещают открыть на этой неделе.
🔴 OpenAI открыла пользователям Free и Go неограниченные текстовые диалоги с GPT-5.6 Luna и режим углубленных рассуждений. Luna заменила GPT-5.5 Instant. Для подписчиков Plus и Pro также обновили GPT-5.6 Sol, повысив точность ответов.
🔴 DeepSeek предупредила о предстоящем «значительном» повышении цен на свои ИИ-сервисы. Новые тарифы и дата их введения пока не объявлены.
🔴 Meta стала третьей ИИ-компанией, чья модель взломала стороннюю организацию. Из-за ошибки в настройке испытательной среды модель самостоятельно вышла в интернет и использовала уязвимость в чужом сервисе. Ранее похожие случаи произошли у OpenAI и Anthropic. (Meta - признана экстремистской и запрещена в России)

➡️ Исследования и открытия

🔴 ИИ впервые спроектировал рабочие вирусы. Модели Evo 1 и Evo 2 создали сотни вариантов бактериофага, заражающего кишечную палочку. Из 285 собранных вариантов 16 смогли размножаться, а некоторые превзошли природный вирус. В перспективе их можно использовать против устойчивых к антибиотикам инфекций.
🔴 Новая модель OpenAI решила задачи, над которыми математики работали десятилетиями. Еще не выпущенная Astra решила или существенно продвинула десять открытых задач. Все вычисления обошлись примерно в $2 тысячи по тарифам GPT-5.6 Sol, а доказательства модель самостоятельно оформила в Lean.

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Регулирование и контроль ИИ

🔴 1337 сотрудников OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Mistral и других ведущих ИИ-компаний попросили правительство США поддержать механизмы замедления гонки самых мощных моделей. Авторы считают, что автоматизация уже близко. Скоро модели смогут сами создавать следующие поколения моделей. Прогресс может резко ускориться и люди не будут успевать оценивать безопасность нового AI.
🔴 США запретили импорт новых китайских человекоподобных и четвероногих роботов, а также силовых инверторов для энергетики. Главный удар приходится по Unitree и другим китайским производителям дешевой робототехники. Формально речь о национальной безопасности, власти опасаются камер, датчиков, удаленного управления и зависимости от китайского железа в инфраструктуре. Теперь на внутреннем рынке США будут доступны только роботы Tesla. Figure и других местных производителей.

➡️ Доступ и экономика моделей

🔴 OpenAI снизила цену GPT-5.6 Luna на 80%, а Terra – на 20%. Luna теперь стоит $0.20 / $1.20 за 1 млн входных/выходных токенов, Terra – $2 / $12. Подписки не подешевели, но использование этих моделей будет меньше расходовать лимиты в ChatGPT Work и Codex. Для Sol появился ускоренный режим в программном интерфейсе: до 2,5 раза быстрее, но вдвое дороже.
🔴 DeepSeek вывела V4 Flash в основной программный интерфейс и сделала ее фактически новой дешевой рабочей моделью для агентных задач и кодинга. Модель стоит $0.14 / $0.28 за 1 млн входных/выходных токенов, поддерживает контекст до 1 млн токенов и совместима с форматами OpenAI и Anthropic. После снижения цен OpenAI разрыв стал меньше, но DeepSeek все еще дешевле Luna на входе и в несколько раз дешевле на выходе.

➡️ Рынок и китайские модели

🔴 OpenRouter показывает резкий сдвиг спроса в сторону китайских моделей. В июльских рейтингах по объему токенов, все пять верхних строчек мирового рейтинга заняли MiMo от Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Qwen и Kimi. В реальных продуктах все чаще выбирают не самую «брендовую» модель, а ту, которая дает приемлемое качество за минимальную цену.

NEUROMEIN

На корпоративных обучениях по внедрению ИИ я часто вижу лица сотрудников, которые недовольны тем, что руководство решило обучать их и внедрять ИИ в компанию

И каждый раз я этому удивляюсь, потому что многие не видят главного. Компания в этот момент даёт им не просто обучение, а опыт, который в ближайшие годы станет одним из главных преимуществ на рынке труда

Всё больше будет цениться не просто специалист, а специалист, который понимает, как ИИ работает внутри его профессии. Не в теории и не на уровне пары удачных запросов, а на практике, через реальные рабочие сценарии

И это особенно важно на фоне кризиса, в котором мы уже находимся и который, на мой взгляд, будет только усиливаться. Об этом я писал в «Точке схождения». У меня нет сомнений, что ИИ-пузырь лопнет, но сама технология никуда не исчезнет. Наоборот, кризис только ускорит её внедрение, потому что компании начнут резать расходы, пересматривать работу отделов и искать людей, которые умеют делать больше меньшим составом

В кризис будут искать не людей, которые «знакомы с нейросетями», а людей, которые уже на практике знают, как применять ИИ в своей области и могут показать эффект. Не презентацию сделать и не письмо отредактировать, а разобрать свою работу и понять, где ИИ экономит время, где он опасно ошибается, где нужен контроль человека и как всё это встроить в реальную работу отдела

И это уже другой уровень. Такой человек понимает ограничения ИИ и думает как на практике сделать свою работу и работу компании быстрее, точнее и дешевле

Поэтому если в вашей компании ИИ до сих пор не используют или используют только на уровне писем и красивых презентаций, я бы воспринимал это как очень тревожный сигнал. Вы теряете не просто время, а опыт, который скоро станет одним из главных фильтров на рынке труда в непростое время

Да, ИИ может заменить часть людей и будет заменять, сокращая размер команд. Но человек, который не учится работать с ним в своей профессии, рискует сильнее, чем тот, кто уже понимает его реальные возможности и ограничения

В кризис защищает не знание слова «нейросеть». Защищает опыт, который показывает, что вы уже умеете работать в новой экономике

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Безопасность и автономные агенты

🔴 OpenAI подтвердила инцидент с автономным агентом во время тестирования GPT-5.6 Sol и более сильной неанонсированной модели. При ослабленных защитных ограничениях агент нашел уязвимость нулевого дня, вышел из тестовой среды в интернет и добрался до инфраструктуры Hugging Face, чтобы получить ответы к заданиям бенчмарка. Reuters пишет, что попытки выйти из изолированной среды начались примерно 9 июля, проникновение в Hugging Face длилось с 11 по 13 июля, а OpenAI не сразу поняла, что за атакой стоял ее собственный агент. Иронично, что для разбора атаки Hugging Face использовала китайскую GLM 5.2, так как коммерческие американские модели блокировали анализ реальных exploit-команд и не отличали защитника от атакующего

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 Anthropic выпустила Claude Opus 5. Компания заявляет, что модель близка к Fable 5 по уровню интеллекта, но примерно вдвое дешевле в рабочих задачах. Opus 5 уже доступна в API по цене $5 / $25 за 1 млн входных/выходных токенов и становится одной из самых интересных моделей для кодинга и агентной работы
🔴 Google выпустила Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и специализированную Gemini 3.5 Flash Cyber. 3.6 Flash стала основной моделью для кодинга, документов и AI-агентов, она использует меньше токенов и стоит $1.50 / $7.50 за 1 млн входных/выходных токенов. Flash-Lite рассчитана на массовые дешевые задачи, а Cyber пока доступна только госструктурам и доверенным партнерам через CodeMender
🔴 Alibaba открыла доступ к Qwen3.8-Max-Preview через QwenCloud Token Plan и Qoder. Компания заявляет, что модель уступает только Claude Fable 5, но независимых бенчмарков и полноценного технического отчета пока нет

➡️ Инструменты и продукты

🔴 OpenAI открыла ChatGPT Health для пользователей в США. К сервису можно подключить Apple Health и медицинские записи, заявляют, что данные из не используются для обучения базовых моделей. Я уже попробовал (доступ получил через антидетект-браузер с сервером в США), загрузил свои анализы и заключения и получил рекомендации на сдачу новых анализов, того что по его мнению врачи упустили

➡️ Рынки и регулирование

🔴 Bloomberg сообщил, что США изучают возможность санкций против китайских ИИ-моделей, если будет доказано, что они обучались через дистилляцию американских LLM. Тема стала острее после выхода Kimi K3 и роста популярности китайских моделей среди американских компаний: на OpenRouter на них уже приходится почти 60% токенов, используемых бизнесом из США. При этом Reuters пишет, что Пекин тоже обсуждает ограничения на зарубежный доступ к своим самым сильным моделям, включая будущие релизы моделей с открытыми весами

NEUROMEIN

Интересный факт. Основателю Moonshot AI, которую мы отлично знаем по Kimi K3, Яну Чжилиню всего 34 года

Учился в Цинхуа, получил докторскую степень в американском Carnegie Mellon, стажировался, как оказалось, в Google Brain. Был ведущим автором XLNet, одной из заметных языковых моделей ещё до эпохи ChatGPT. Ему предлагали работу в Apple, а он отказался, вернулся в Китай и в 2023 году основал свою лабораторию. Сегодня в слепом рейтинге по коду его модель занимает первое место, обойдя топовую модель Anthropic, а по общему уровню идёт вровень с флагманами OpenAI и Anthropic, как-то так

Интересно также, что Anthropic вырос изнутри OpenAI, его собрали ушедшие оттуда Дарио и Даниэла Амодеи. Сейчас их модели одни из сильнейших на рынке

ИИ-гонку решают не только чипы и бюджеты. Её решают люди, которые могут уйти, вернуться, собрать команду и за два года создать угрозу для триллионных компаний

NEUROMEIN

Как китайские модели с открытым кодом могут проколоть ИИ-пузырь

Вы наверняка слышали, что 16 июля китайская компания Moonshot выпустила модель Kimi K3 с 2,8 трлн параметров. Я хотел бы взглянуть на это событие с другой стороны

По общему уровню интеллекта она почти вровень с топовыми моделями OpenAI и Anthropic, а в написании кода и вовсе обходит их и занимает первое место в слепом рейтинге LMArena. И всё это в условиях жёсткого эмбарго США, которое должно было лишить Китай передовых чипов Nvidia. Модель собрали в обход этих ограничений, на старых чипах Nvidia H800 и отечественных ускорителях Huawei. Токены у неё при этом в 2–3 раза дешевле, а полные веса обещают открыть к концу июля и тогда любая компания сможет развернуть модель на своих серверах, не завися от чужого и на данный момент дорогого API

И это напрямую бьёт по американским конкурентам, OpenAI, Anthropic и другим, ведь вся их экономика построена на обратном. Их ценность в том, что лучший ИИ есть только у них. Его нельзя купить один раз и поставить к себе, можно лишь арендовать через их сервис и по их цене. Причём на их условиях, ну и в любой момент можно попасть под блокировку. До последнего времени именно эта монополия оправдывала их оценки и разговоры об IPO дороже триллиона за каждую. Но открытая китайская модель того же уровня ломает всю схему, ведь если её можно взять и запустить у себя, платить закрытым американским лабораториям просто незачем

И рынок сейчас особенно уязвим. Корейский Kospi, который наполовину состоит из Samsung и SK Hynix, потерял около четверти с июньского пика, это примерно триллион долларов. И тут причина проста, инвесторы начали сомневаться, что деньги, вложенные в стройку ИИ, вообще отобьются. Вся конструкция висит на доверии и достаточно небольшого толчка, чтобы оно посыпалось. Дешёвый китайский ИИ, который обесценивает эти вложения и есть такой толчок

И что ещё удивительнее. Опубликованная архитектура Kimi K3 не содержит никакой магии или секретных алгоритмов, это всё тот же классический, узнаваемый трансформер. А значит, его возможности далеко не исчерпаны и тогда встаёт неудобный вопрос. На что американские лаборатории тратят свои колоссальные миллиарды, если китайцы подошли вплотную к тому же рубежу на обычном трансформере и ограничениях в железе?)

Поэтому я всё больше склоняюсь к тому, что одним из главных факторов, из-за которых лопнет ИИ-пузырь, станут именно открытые китайские модели. Если Китай продолжит выпускать их наравне с дорогими американскими или сильнее, а это мы видим уже сейчас, встаёт простой вопрос. За счёт чего закрытые лаборатории будут зарабатывать, если сопоставимый интеллект китайцы отдают бесплатно? Подтвердить свою экономику и обещания им становится нечем

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и новые модели
🔴 Moonshot AI представила открытую модель Kimi K3. Открытая MoE-модель на 2.8 триллиона параметров с 1 миллионом контекста, которая по уровню интеллекта сопоставима с флагманами от OpenAI и Anthropic, но обходится компании в 2-3 раза дешевле в эксплуатации. Из-за ажиотажного спроса со стороны бизнеса серверы компании перегрузились за три дня, и регистрацию новых клиентов пришлось временно заморозить. Этот кейс показывает, насколько сильно рынку сейчас нужны бюджетные альтернативы дорогим западным сервисам
🔴 Alibaba запустила превью-версию флагманской модели Qwen3.8 на 2,4 трлн параметров. По заявлению компании, по мощности она уступает только Fable 5 от Anthropic (независимых бенчмарков пока нет). Превью-версия уже доступна разработчикам в API и на платформе Qoder, а в ближайшее время разработчики обещают выложить ее веса в открытый доступ

➡️ Доступ и экономика
🔴 Anthropic ограничила доступ к своей самой мощной модели Fable 5. С 20 июля без ограничения по лимитам она останется только на премиальных корпоративных тарифах (Max и Team Premium). Пользователям базовых планов придется покупать токены за отдельную плату

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 OpenAI запустила линейку GPT-5.6 для широкого доступа после того, как правительство США сняло временный запрет. Бесплатным пользователям открыли среднюю модель Terra и легкую Luna, а флагманская Sol доступна только на платных тарифах. Одновременно компания представила ChatGPT Work - полноценный агентный режим (аналог Claude Cowork), который подключается к Slack, CRM, почте и дискам, умеет работать с локальными файлами и автономно выполняет длинные рабочие цепочки. В связи с этим закрыт браузер Atlas, а его функции и Codex перенесены в единое десктопное приложение. Для обучения сотрудников работе с новым агентом OpenAI уже выложила бесплатный краткий курс

🔴 OpenAI также представила двухсторонние голосовые модели GPT-Live (версии Live-1 и Live-1 mini). Ассистент теперь работает в режиме одновременного приема и передачи звука: понимает паузы, умеет поддакивать, выделяет голос на фоне шума и не перебивает человека, когда тот думает. Сложные запросы обрабатываются в фоне через GPT-5.5 Instant, не прерывая текущий разговор

🔴 xAI Илона Маска выпустила Grok 4.5, созданную совместно с командой недавно выкупленного разработчика Cursor. Модель оптимизирована под написание кода и агентные задачи. Она позиционируется как быстрая и дешевая альтернатива Claude Opus ($2 на входе и $6 на выходе за 1 млн токенов) со скоростью работы 80 токенов в секунду. Кроме кодинга, Grok 4.5 умеет напрямую работать с Excel, Word и PowerPoint для автоматической сборки документов и финмоделей

➡️ Рынки и ограничения

🔴 Reuters сообщил, что власти Китая намерены ограничить доступ иностранных пользователей к своим самым мощным ИИ-моделям, включая проекты с открытыми весами. Пекин обсуждает этот шаг с Alibaba, ByteDance и Z.ai. Также рассматриваются блокировки зарубежного финансирования китайских ИИ-стартапов и введение жесткой ответственности за утечку проприетарных технологий за рубеж

NEUROMEIN

ИИ не поможет компании, которая не понимает, как на самом деле работают её сотрудники

Многие руководители уже наслушались про ИИ-агентов, автономные системы и цифровых сотрудников. Хочется сразу “что-то большое”, чтобы ИИ сам продавал, сам писал, сам анализировал, сам принимал решения и желательно сразу перестроил всю компанию

Результат часто предсказуем: неправильное внедрение, разочарование, потерянные деньги и время

Я убеждён, что проблема глубже. Большинство компаний плохо понимают, как на самом деле работают их сотрудники. Не по должностным инструкциям, не по регламентам и не по красивым схемам в презентациях. А в реальности: что человек делает каждый день, где ищет данные, какие письма пишет, какие таблицы заполняет, где ждёт согласования, где копирует одно и то же, где ошибается, а где просто обслуживает старый неудобный процесс

И пока компания не видит эту реальную цепочку действий, она не может нормально внедрить ИИ

На массовом уровне ИИ пока редко автоматизирует должность целиком, хотя мы к этому движемся. Но он уже хорошо автоматизирует конкретные действия: найти данные, сравнить документы, подготовить ответ, собрать отчёт, проверить ошибку, сделать черновик решения

ИИ не становится полезным от самого факта появления в компании. Он становится полезным, когда встроен в понятный рабочий процесс
Не “давайте внедрим ИИ в отдел продаж”, а “вот здесь менеджер тратит 40 минут на подготовку КП, это можно ускорить”. Не “нам нужен ИИ для юристов”, а “вот здесь юрист каждый раз проверяет типовой договор по одному и тому же списку рисков, это можно частично автоматизировать”.

Если компания не понимает, из каких конкретных шагов состоит работа сотрудника, она не сможет нормально определить какую часть работы уже сейчас можно передать ИИ. И здесь важный момент, компаниям на начальном этапе чаще всего вообще не нужны сложные агенты. Иногда достаточно обычного ChatGPT, Qwen или другой модели, чтобы сотрудник начал работать быстрее уже сейчас. Даже 20% прироста продуктивности на одного человека - это серьёзный эффект в масштабе отдела и компании. Если в отделе 10 человек и каждый хотя бы часть рутины отдаёт ИИ, команда начинает делать больше тем же составом

Но большинство компаний этот уровень пропускают. Они хотят сразу “агентов”, но не знают, какие задачи этим агентам поручить. Хотят автоматизацию, но не понимают, что именно автоматизировать. Хотят ИИ-стратегию, но не знают реальную бизнес-логику собственной компании

Да, данные о реальной работе сотрудников со временем станут очень ценными, на них можно будет строить автоматизацию, обучать внутренних помощников и находить узкие места в процессах. Но это не должно превращаться в слежку за людьми. Цель не в том, чтобы контролировать каждый клик, а в том, чтобы понять, где ИИ может снять с человека рутину

Я бы сказал, что сейчас это вопрос выживания компании. В спокойное время такая карта даёт рост продуктивности. В кризис, а мы к нему движемся, она становится картой перестройки. Компания, которая уже понимает свои процессы, сможет быстро встроить ИИ туда, где он даёт реальный эффект. Компания, которая этого не сделала, будет тратить деньги на платформы, консультантов и пилоты, но так и не поймёт, почему ИИ не меняет экономику бизнеса

И, возможно, следующий большой B2B-продукт в ИИ будет система, которая помогает компании увидеть саму себя. Понять бизнес-логику, разобрать реальные действия сотрудников и предложить ИИ-инструменты там, где они действительно нужны. Что-то вроде ИИ-аудитора

ИИ сам по себе не перестраивает бизнес. Он ускоряет тех, кто уже понял, что именно нужно менять

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 Anthropic выпустила модель Claude Sonnet 5, которая по тестам вплотную подобралась к Opus 4.8. До 31 августа на нее действует промо-цена по API. Вместе с ней компания запустила Claude Science - изолированную рабочую среду для ученых (биотехнологии, фарма) с доступом к 60+ научным базам, автоматической проверкой цитат и возможностью гонять вычисления на собственной ИТ-инфраструктуре клиента (доступно на macOS и Linux)

🔴 Anthropic также вернула в подписку модель Fable 5, договорившись с властями США после смены главного переговорщика. Однако пользователи уже критикуют ее за экстремальную цензуру, из-за жестких фильтров безопасности модель массово отказывается выполнять даже стандартные рутинные задачи по кодингу, перенаправляя запросы на Opus 4.8

🔴 В ChatGPT интегрировали генератор презентаций Gamma. Теперь прямо внутри чат-бота можно собирать презентации до 10 слайдов. Инструмент доступен бесплатно, но для работы потребуется связать аккаунт с профилем на сайте Gamma

➡️ Рынки и инфраструктура

🔴 Аналитика OpenRouter показала резкое перераспределение долей на рынке: за последний год доля потребления токенов американских моделей упала с 70% до 30%, в то время как доля китайских разработчиков взлетела до 50%. Бизнес активно переходит на дешевые азиатские альтернативы. Расчеты показывают, что замена стека (например, переход с Opus и GPT на GLM 5.2, MiMo V2.5 и Kling 3.0) дает экономию бюджета в 60 - 75% при незначительной потере качества в пределах 7 - 10%

➡️ Кейсы и инсайты

🔴 В Университете Фудань (Китай) выпускной экзамен для ИТ-специалистов превратили в битву с нейросетями. Студентам нужно было придумать 10 вопросов, которые гарантированно введут ИИ в ступор. Сложность оценивалась баллами: за «завал» Claude Sonnet давали 3 балла, за MiniMax - 2 балла, за DeepSeek - 1.5. В итоге 50 из 51 бакалавра смогли найти слепые зоны у моделей, однако полностью сломать логику Claude не удалось ни одному студенту

NEUROMEIN

«Точка схождения» – новое исследование о том, как пузырь ИИ, госдолг, война и климат могут сойтись в один глобальный кризис в конце 2026 и в 2027 году

Это продолжение моей прошлой работы, «Тихой замены». Та отвечала на вопрос, как именно ИИ вытесняет людей с рабочих мест. А эта пытается предположить, когда и из-за чего может начаться сам кризис ближайших полутора лет

По отдельности каждая из этих новостей кажется просто новостью: пузырь ИИ и триллионные IPO, госдолг США, война вокруг Ирана и Ормуза, супер Эль-Ниньо. Но стоит сложить их вместе и это перестаёт быть набором заголовков и превращается в единый механизм, все части которого тянутся к одному окну, к концу 2026 и к 2027 году

Любую из этих угроз экономика пережила бы, не впервой и страшно как раз не это. Страшно их совпадение. В 2008-м мир подкосил, по сути, один кризис, ипотечный. В 2020-м их было уже два сразу, пандемия и нефтяной обвал, но тогда экономику быстро залили деньгами и вытащили. Сейчас же к одному окну стягивается сразу несколько таких ударов, а привычного спасения, снизить ставки и напечатать денег, на этот раз может уже не хватить. Вот это и делает ситуацию по-настоящему серьёзной. И еще, рынки рано или поздно отыграются, а вот рабочие места, которые исчезнут из-за такого кризиса, по большей части не вернутся. Как именно это может произойти и почему вернуться назад не будет возможности, я разбирал в «Тихой замене»

Скажу честно про сам ИИ, чтобы меня не поняли неправильно. Я не сомневаюсь, что нынешний пузырь вокруг него лопнет, но сама технология никуда не денется, она уже изменила нашу жизнь и изменит ещё сильнее, просто дорога к этому пройдёт через сам кризис, а не в обход него. Так уже было с железными дорогами и с интернетом, технология была настоящей, но пузырь всё равно лопнул и большинство раздутых компаний того времени разорилось. Мир изменили уже другие, кто пришёл позже, а потери от краха легли на обычных людей

Эта работа будет полезна, наёмным сотрудникам, чтобы заранее увидеть, что приближается и успеть подготовиться. Бизнесу, чтобы перестроиться спокойно, а не в панике. И тем, кто принимает решения с высокой ценой ошибки

Это не страшилка про конец света или крах экономики. Я отделяю факты от своих прогнозов и показываю, по каким сигналам можно самому понять, куда движется ситуация, чтобы выводы вы делали сами, а не верили мне на слово. Это только первая часть. Дальше я буду писать дополнения, раз в один-два месяца, чтобы сверять прогноз с реальностью, что сбылось, а что нет. Так мы сможем следить за главными индикаторами вместе

Цель не в том, чтобы предсказать кризис. Цель в том, чтобы построить жизнь, которая не рухнет, если он случится

Если работа окажется полезной, буду признателен, если поделитесь!

Само исследование и все будущие обновления выложил в открытый доступ. Читать по ССЫЛКЕ

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 OpenAI представила семейство моделей GPT-5.6, куда вошли флагман Sol (сопоставим с Claude Mythos), сбалансированная Terra (качество уровня GPT-5.5 за полцены) и быстрая Luna. По прямой просьбе Белого дома разработчики временно ограничили широкий запуск, в ближайшие недели доступ получит только одобренный правительством США круг партнеров для тестирования безопасности перед полноценным релизом
🔴 OpenAI обновила модель GPT-5.5 Instant, точечно улучшив ее работу в задачах планирования, многофакторного сравнения вариантов и подбора продуктов. Нейросеть стала стабильнее удерживать длинный контекст беседы и точнее распознавать намерения пользователя

➡️ Инфраструктура и железо

🔴 TOP500 опубликовал свежий мировой рейтинг суперкомпьютеров, который возглавил китайский комплекс LineShine из Шэньчжэня, сместивший на второе место американский El Capitan. Система выдает пиковую производительность в 2,198 экзафлопса при энергопотреблении 42,2 МВт. Главная техническая особенность в том, что комплекс построен исключительно на центральных процессорах (CPU) без применения графических чипов (GPU), традиционно используемых для тяжелых ИИ-нагрузок

➡️ Исследования и тренды

🔴 BCG опубликовала исследование о радикальной трансформации маркетинга: из-за ИИ и соцсетей путь клиента к покупке стал исследовательским, а число точек контакта выросло с 5 до 15. Сейчас уже 13% потребителей консультируются с генеративным ИИ перед выбором товара, что приближается к уровню традиционной телевизионной рекламы, а ИИ-поиск напрямую определяет решение в 55% случаев. 60% потребителей утверждают, что доверяют результатам, полученным с помощью искусственного интеллекта и называют ключевыми преимуществами ясность, объективность и персонализированные ответы. Компании, адаптирующие контент под выдачу нейросетей (GEO и AEO-оптимизация), зафиксировали трехкратный рост упоминаний бренда, 50%-й прирост цитирования в LLM и увеличение продаж на 15%. (делаем выводы)

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Инфраструктура и бизнес

🔴 SpaceX приобретает разработчика ИИ-редактора Cursor за $60 млрд в рамках сделки, полностью оплачиваемой акциями компании. Cursor является ключевым конкурентом OpenAI и Anthropic в сегменте AI-кодинга с годовой выручкой более $2 млрд. Поглощение планируют закрыть в третьем квартале 2026 года после недавнего IPO SpaceX, капитализация которой достигла $2 трлн, при этом молодые основатели стартапа из MIT не получат наличных средств

🔴 ChatGPT впервые потерял контроль над большей частью рынка ИИ-ассистентов. По данным отчета Sensor Tower, уникальная аудитория («True Audience») чат-бота к концу мая опустилась до 46,4% против более 50% в январе. Gemini от Google сейчас удерживает 27,7% рынка с 662 млн ежемесячных пользователей, а Claude от Anthropic - 10,3% с 245 млн. Рыночная концентрация остается критически высокой: на ChatGPT, DeepSeek и Gemini суммарно приходится около 90% общего времени использования ИИ-сервисов, тогда как доли Grok, Perplexity и Meta AI составляют менее 5% у каждого

➡️ Инструменты и интеграции

🔴 Anthropic выпустила масштабное обновление ИИ-платформы Claude Design, запущенной в апреле. Для корпоративных пользователей добавлены инструменты контроля соответствия корпоративному стилю бренда, новые форматы экспорта данных и бесшовная интеграция со средой разработки Claude Code. Кроме того, инженеры оптимизировали архитектуру решения, существенно снизив потребление токенов при генерации интерфейсов

➡️ Исследования и тесты

🔴 Accenture провела глобальный опрос 25 тысяч человек и зафиксировавала резкий рост доверия к автономной коммерции. Согласно исследованию, 74% потребителей доверяют ИИ-агентам больше, чем лучшему другу, в вопросах совершения покупок от своего имени. При этом 32% респондентов уже готовы полностью делегировать алгоритмам финальный выбор товара, при условии, что сам этап оплаты останется под личным контролем пользователя

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 Anthropic выпустила новую флагманскую линейку Claude Fable 5 (класс Mythos с усиленной безопасностью), но почти сразу полностью отключила к ней доступ. Экспортное вето наложило правительство США, потребовав закрыть доступ любым иностранцам, из-за чего компании пришлось убрать модель даже для американского рынка. До блокировки Fable 5 успела показать лидерство в длинных контекстных задачах, а тарифы в API составляли $10 / $50 за 1 млн входных/выходных токенов, что в два раза дороже Opus 4.8. (Мое мнение, что это все хорошо спланированный спектакль перед IPO)

➡️ Инфраструктура и бизнес

🔴 SpaceX провела крупнейшее в истории IPO на Nasdaq под тикером SPCX, в ходе которого привлечено $75 млрд путем продажи 555,6 млн акций по $135 за штуку. На фоне этого размещения Илон Маск официально стал первым в мире триллионером с капиталом около $1,05 трлн. Предприниматель полностью сохранил контроль над корпорацией, не продавая личные акции, а при высоком спросе на биржу выведут опцион еще на 83 млн бумаг

🔴 OpenAI рассматривает сценарий радикального снижения цен на токены. Сэм Альтман намерен пойти на демпинг превентивно, рассчитывая опередить аналогичные шаги со стороны Anthropic. Решение нацелено на удержание и переманивание крупных корпоративных клиентов, недовольных высокими и неконтролируемыми бюджетами на ИИ-инфраструктуру

🔴 Google снизила стоимость своей базовой нейросетевой подписки Google AI Plus с $8 до $5 в месяц. В обновленный потребительский пакет теперь входят лимитированный доступ к модели Gemini 3.1 Pro и мультимодальной Omni Flash, инструменты генерации видео, а также 400 ГБ пространства в облачном хранилище


⭐️ Что посмотреть:

Рекомендую подкаст с главой Brex Педро Франчески. Главная мысль для руководителей: внедрение ИИ нельзя делегировать инженерам, перестраивать процессы под автономных цифровых сотрудников должен лично СЕО. А худшая ошибка - это внедрять чат-боты поверх старой структуры вместо полной пересборки бизнеса

Смотреть здесь (перевод через Яндекс Браузер)

NEUROMEIN

Последнее время я сконцентрировался на дополнении к «Тихой замене». И скажу честно: то, что вырисовывается из собранных данных, меня очень сильно тревожит... Правда. Это важно и касается каждого из нас, немного уделив этому времени и подумав, вы поймете почему

По отдельности каждая новость выглядит просто как новость. Конфликт в Иране и заблокированный Ормузский пролив. Выпадающие из мирового оборота удобрения и нефть. Супер Эль-Ниньо поверх всего этого (скоро вы все больше будете о нем слышать). И одновременно на этом самом фоне - крупнейшие IPO в истории: SpaceX, OpenAI, Anthropic, триллионные оценки (и изменённые под них правила бирж)

Но когда складываешь эти элементы в одну картину, они перестают быть случайным набором заголовков, они начинают работать как единый механизм. И этот механизм ведёт к последствиям для мировой экономики, о которых почти никто не говорит вслух, да и ваше внимание отвлекают другим

Главный вывод, к которому я прихожу, звучит отчасти странно и страшно...

ИИ останется с нами - технология реальна, и она переживёт всё, что надвигается. Самые опасные пузыри в истории строились не на обмане. Они строились на правде. Железные дороги были правдой. Интернет был правдой. ИИ - тоже правда.
Но победит эта технология не в той форме и не в тех руках, на которые сегодня ставит рынок. Ценой этому будут большие потери и большие глобальные изменения. Финансовая структура, которая сегодня владеет этой технологией и раздувает её, к сожалению обречена. Она потерпит крах, и мы войдём в период серьёзных экономических потрясений.
Так уже было с железными дорогами в XIX веке и с интернетом в 2000-м. Мир наследует технологию, но платит за неё не тот, кто её строил. Платят те, кого в этот пузырь завели: через пенсионные накопления, индексные фонды и инфляцию. Обычные люди.

Надеюсь закончить на следующей неделе. Обязательно поделюсь с вами

NEUROMEIN

Главные новости недели:

➡️ Анонсы и обновления моделей

🔴 MiniMax представила мультимодальную модель M3 со сквозным окном контекста 1 млн токенов (минимум 512 тыс. гарантированно) и тарифами API всего $0,30 / $1,20 за 1 млн входных/выходных токенов. В тестах на кодинг и агентные сценарии она обходит GPT, незначительно отставая от Opus 4.7 и GPT-5.5. Подписка от $20 в месяц включает около 1,7 млрд токенов, веса обещают открыть в течение 10 дней, а сейчас нейросеть доступна бесплатно на сайте

🔴 Microsoft выпустила линейку из 7 собственных ИИ-моделей для интеграции в Copilot и Office. В нее вошли рассуждающая MAI-Thinking-1 (достигает уровня Sonnet 4.6 и DeepSeek V3.2, обучена с нуля), легкая MAI-Code-1-Flash для GitHub Copilot, а также генератор картинок MAI-Image-2.5, обошедший Nano Banana Pro на Арене. Дополнительно обновили модели транскрибации речи (43 языка) и клонирования голоса. Тест доступен на playground.microsoft.ai

🔴 Google выпустила открытую мультимодальную модель Gemma 4 12B под лицензией Apache 2.0 для локального запуска на ноутбуках. Ее главная техническая особенность - архитектура без отдельных энкодеров: аудио и изображения обрабатываются напрямую ядром языковой модели, что минимизирует задержки и повышает эффективность

➡️ Инфраструктура и бизнес

🔴 Белый дом внедряет секретный государственный бенчмарк по указу Дональда Трампа для проверки передовых ИИ-систем. Если тестирование подтвердит лидерские возможности модели, разработчики смогут добровольно предоставить правительству доступ к ней за 30 дней до публичного релиза

🔴 WSJ сообщил, что крупные американские корпорации начали жестко нормировать траты на ИИ из-за неконтролируемых счетов за токены. У Uber годовой AI-бюджет исчерпался уже к марту, в связи с чем Salesforce, DoorDash и другие компании вводят ограничения или переходят на более дешевые внутренние модели, резервируя флагманские инструменты исключительно под сложные задачи

➡️ Инструменты и интеграции

🔴 OpenAI обновила долгосрочную память в ChatGPT, запустив систему Dreaming. Новая архитектура эффективнее аккумулирует контекст прошлых сессий, избавляя от необходимости начинать каждый диалог с нуля. Пользователи могут просматривать и вручную редактировать сохраненные ботом данные о себе. Обновление доступно подписчикам Plus и Pro в США, международный релиз состоится позже

NEUROMEIN

Есть популярная мысль, что ИИ будет делать основную работу, а человек останется оператором. Будет ставить задачи, направлять модель и проверять результат

Звучит спокойно и убаюкивающе, но в статье Anthropic есть сильный контраргумент

Если ИИ пишет код всё быстрее, человек может не успевать его проверять. И тогда человеческая проверка становится не гарантией качества, а ограничением скорости

Это не абстрактная теория, в Anthropic уже используют автоматическую проверку кода с помощью Claude. Она ищет ошибки, проблемы безопасности и другие дефекты до того, как изменения попадают в основную систему. По данным Anthropic, такая проверка помогает заранее поймать примерно треть ошибок, которые раньше приводили к инцидентам в работе нейросети. То есть модель уже находит ошибки, которые пропускали очень сильные инженеры

И здесь возникает неудобный вопрос. Мы часто слышим: человек будет контролировать ИИ
Но что происходит, если ИИ проверяет быстрее и в ряде случаев лучше человека?

Тогда человек становится слабым звеном не потому, что он «не нужен», а потому что он просто медленнее

Следующий рубеж - выбор направления. Пока главное преимущество человека остаётся именно там: понять, какую задачу вообще стоит решать, какому результату можно доверять и где подход зашёл в тупик, но и эта граница уже двигается. Anthropic тестировала, может ли модель выбрать следующий шаг в исследовательской задаче лучше человека. В ноябре 2025 года лучшая модель обходила человеческий выбор в 51% случаев, а в апреле 2026 уже в 64%

Да, это не означает, что человек завтра исчезает из процесса. Anthropic сама делает оговорки по методике, но направление видно. Сначала человек писал сам, потом проверял то, что написал ИИ. Теперь ИИ всё чаще проверяет сам себя и начинает лучше выбирать следующий шаг

И вот что здесь важно. Всё это происходит с программистами в самой передовой ИИ-компании мира, где это измеряют открыто, но это не история про программистов. Это предпросмотр того, что ждёт остальную умственную работу - аналитиков, юристов, маркетологов и других

Поэтому вопрос уже не только в том, заменит ли ИИ программистов или кого-то еще. Вопрос глубже:

Какая часть человеческой работы останется действительно сильной, если ИИ быстрее пишет, быстрее проверяет и быстрее перебирает варианты?

И пока ответ такой:

Человек остаётся там, где нужен смысл, выбор направления и ответственность за итог

Но статья Anthropic показывает неприятную вещь, что даже эта граница уже начала двигаться...

NEUROMEIN

Давно не писал больших аналитических постов. Последний месяц плотно занимался обучением, и сейчас возвращаюсь к тому, что очень люблю. У меня накопилось много интересного и важного, чем хочу поделиться

Начнём с новой статьи Anthropic Institute. Это будет часть первая, вторая будет глубже и интереснее. Здесь же я хотел уделить внимание цифрам и фактам, которые будут вам полезны для понимания, куда мы идём и чего стоит ждать

Главная мысль простая:

ИИ уже не просто помогает программистам писать код. Он начинает ускорять разработку самого ИИ

К маю 2026 года больше 80% кода, который попадает в основную кодовую базу Anthropic, написано Claude. До февраля 2025 года, когда появился Claude Code, это были единицы процентов

Во втором квартале 2026 года типичный инженер Anthropic добавлял примерно в 8 раз больше кода в день, чем в 2024 году. И не потому что люди внезапно стали печатать быстрее, а потому что код всё чаще пишет модель, а человек просто ставит задачу, направляет и проверяет результат

В апреле 2026 Claude закрыл больше 800 исправлений, сократив один тип ошибок в 1000 раз. Инженер, который за ним наблюдал, оценил, что человеку на ту же работу понадобилось бы около 4 лет

Отдельно важна динамика по длительности задач, в марте 2024 года Claude Opus 3 справлялся с задачами, на которые у человека уходило около 4 минут. Через год Claude Sonnet 3.7 уже выполнял задачи примерно на 1,5 часа человеческой работы. Ещё через год Claude Opus 4.6 дошёл до задач примерно на 12 часов.
То, что летом прошлого года звучало как далёкий прогноз, сейчас уже свершившийся факт. В своём прогнозе я ошибся лишь на 3-4 месяца

Есть ещё одна интересная цифра. В эксперименте по оптимизации кода Claude Opus 4 в мае 2025 года давал ускорение примерно в 3 раза
К апрелю 2026 года Claude Mythos Preview в той же задаче уже достигал примерно 52-кратного ускорения
За год - переход от полезного помощника к уровню, который Anthropic в этой конкретной задаче называет сверхчеловеческим

Но главное в статье не отдельные цифры. Главное, что ИИ ускоряет не разработку вообще, а разработку самого ИИ, и это другой тип прогресса. Когда система помогает строить следующую систему быстрее, вы получаете не рост продуктивности, а ускорение самой кривой развития

И здесь Anthropic предупреждает, что если эта траектория продолжится, мы приближаемся к моменту, когда ИИ сможет сам проектировать и обучать свою следующую версию. Это называется рекурсивным самоулучшением. И этот момент очень близок, это может наступить раньше, чем большинство компаний и государств к этому готовы

В «Тихой замене» я называл это односторонней дверью - переходом, из которого нет обратного хода. Раньше это была моя гипотеза - теперь это внутренняя метрика самой компании, которая эти модели и делает

NEUROMEIN