сбежавшая нейросеть

Наступает ночь, просыпаются точки

В общем, для нового виртуального ассистента dot (точка) от OpenAI я пока нашел два больших сценария применения и несколько маленьких.

Первый сценарий – теперь я скидываю точке десятки коротких запросов в день: объяснить, найти, перевести, подсказать, фактчекнуть.

Поначалу было очень непривычно делать одним непрерывным диалогом, но точка очень хорошо разгребает мой поток сознания, превращая его в картотеку знаний обо мне. Сейчас специально проверил – ассистент продолжает помнить диалоги из первого дня работы, хотя за это время контекстное окно переполнилось уже несколько раз. Значит, за этим стоит навороченная система памяти о пользователе.

Второй сценарий — автоматизации. Крупные ИИ-новости часто приходят из США, когда у нас ночь. Под утро точка сама выполняет несколько поисков, а я получаю сводки с контекстом и идеями для канала. 

Ну и сразу же работа с календарем. Понравился какой-то повод, но не готов сейчас в него углубляться? Называю его точке, она ставит напоминание вернуть. На протяжении дня вижу новый контекст по поводу – кидаю в чат, ассистент добавляет его к уже набранной информации. 

Почтой я пользуюсь неприлично мало, но у автора Hacking with Swift Пола Хадсона есть хороший пример. Его поезд отменили. На более ранний он уже не рассчитывал успеть, но точка проверила письмо, условия билета и движение поездов: билет подходил, а поезд задерживался. Хадсон успел.

Незаметно на точку перешло до 70% моего ежедневного общения с ИИ. Крупные проекты остались в Claude, ChatGPT Work и серверных Claude Code и Codex.

Неожиданно это сократило расход лимитов: разговоры с точкой не расходуют лимит, он тратится только когда ассистент отдает задачу в Codex, а это редкость.

При этом падения качества не произошло – как я понял, точка работает на GPT-6 Astra High, которой с головой хватает для повседневных задач. Я рассказывал, что в некоторых ситуациях запрашиваю у модели ответ не текстом, а HTML-страницей, теперь так делаю даже чаще – ведь генерация страниц точкой вообще не тратит лимиты.

Заодно стало меньше хаоса в Claude и ChatGPT Work. Раньше разовые запросы забивали список чатов, и крупный проект легко терялся, если я забывал его закрепить. Поиск у обоих сервисов до сих пор посредственный

Сейчас я постепенно подключаю точку к разным своим сервисам – сегодня, например, научил ее составлять мне плейлисты в Apple Music. В большинстве случаев ассистент справляется, но есть и проблемы – причем часто они связаны с сервисами OpenAI. 

Например, точка до сих пор криво работает с настольным приложением Codex – у меня там есть доступ к терминалу, а вот использовать компьютер с помощью графического интерфейса ассистент почему-то не может (хотя ChatGPT Work и Codex это умеют). Впрочем, даже через терминал у меня точка сегодня гоняла Claude Code, сочиняя сценарии разных роликов и затем отрисовывая их с помощью Opus 5.5.

Не вышло подключить точку к моему серверу. Терминал и SSH-клиент в ее облаке есть, но прямой SSH она использовать не может. OpenAI здесь, по-моему, перестраховывается

Забавно, но точка не всегда знает собственные возможности. Лезет в официальные руководства, а те иногда только добавляют путаницы. Совет: отправляйте ее на Reddit и форумы – там находятся похожие случаи.

В общем, мне пока нравится, теперь вопросов два. Первый – как оперативно OpenAI будет улучшать ассистента, убирая баги и добавляя возможности. Увы, ранее компания нередко с помпой анонсировала продукты, а затем их забрасывала. Второй – не деградирует ли память точки через месяц работы. Все-таки работа с большими контекстами всегда была слабой стороной моделей.

Ну и да – как я и предсказывал, к ассистенту привязываешься.

—
Два дня назад у меня вышел подробный гайд, как вкатиться в ИИ за восемь шагов. Точка в нем тоже разобрана – а еще рассказываю, как выбрать и оформить подписку, учу правильно управлять моделью и работать с ИИ-агентами.

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Как вкатиться в ИИ-агентов и не выкатиться непонятно куда

Ожидание от 2026 года: ИИ-агенты автоматизируют рутину, сделают сложные задачи простыми, а мы с вами будем балдеть и требовать трехдневную рабочую неделю.

Реальность 2026 года: вокруг нейронок каждый разработчик наворотил столько продуктов, что даже просто разобраться, с чего начинать работу с ИИ и куда расти дальше, стало непосильной задачей. Смотрим на ту же OpenAI: есть ChatGPT, ChatGPT Work, Codex, есть облачные версии и с установкой на компьютер, есть версия Codex для CLI, а недавно добавили еще и dots – персональных ИИ-ассистентов, работающих 24/7. С чего начинать? Куда бежать?

А вот на эти вопросы как раз и отвечает мой новый лонгрид:

Вкат в ИИ за восемь шагов: от вопроса в чате до собственного ИИ-ассистента

Это, пожалуй, самое полное на русском языке руководство, в котором я рассказываю, какой ИИ выбрать, с чего начать работу, как перейти с чата на первого ИИ-агента, когда начинать пользоваться Codex и нужно ли уже настраивать собственных ботов-ассистентов – я про нашумевших dots от OpenAI. Из этих шагов выстроена простая и понятная лестница, поднимаясь по которой, вы будете прокачиваться в ИИ.

Плюс море справочной информации. Как оплачивать подписки из России, как выбрать правильную модель и режим рассуждений, в чем плюсы облачной и локальной версий, как в 2026 году пишут промпты, скиллы, когда подключают коннекторы и MCP, и когда используют проекты вместо чатов.

В самом лонгриде почти 50 тысяч знаков полезной информации, а еще это и навигатор по прошлым текстам подписки, подсказывая, какой выбрать, если вы хотите углубиться в ту или иную тему. Традиционно текст доступен на двух площадках:

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Все хвалят bb – ну и я похвалю

Второй день вижу в русскоязычном ИИ-сегменте похвалы в сторону bb, а ведь сам я этой штукой пользуюсь почти месяц – и ничего не написал. Надо срочно исправить.

Если коротко, то bb – это open source оболочка для ИИ-агентов, работающих в командной строке. Выглядит похоже на ChatGPT, позволяет оркестрировать агентов, удобно управлять их проектами, на лету передавать задачи между разными моделями и т. д.

Если длинно, то моя история началась весной, когда я решил переселить Claude Code и Codex на отдельный виртуальный сервер. Причин было несколько, главная в том, что мой основной рабочий инструмент – корпоративный ноутбук, на который установка софта от OpenAI и Anthropic запрещена. 

Есть еще игровой ПК, но на нем я обычно экспериментирую с открытыми моделями и смотрю, что нового появилось в десктопных Codex и Claude Code. На ноутбуке же в основном работаю с браузерными ChatGPT Work и Claude Cowork, а когда нужен агент посерьезнее – подключаюсь к серверу.

И еще один момент – мне очень понравилась идея выделить агентам свое место. Некоторые покупают для таких целей Mac mini, но на самом деле даже на VPS с двумя ядрами и 4 ГБ памяти Claude Code и Codex смогли обустроить небольшой “домик” с автоматизациями, необходимыми для работы файлами и кодом. Кстати, за полгода агенты ни разу ничего серьезно не сломали.

Проблема только в том, что работать со всем этим приходится через командную строку – по сути, нейросетью XXI века ты управляешь из эпохи MS-DOS. Для простых команд нормально, но скопировать текст, переслать файл, посмотреть архив переписок – проблема. А если ноутбук выключить, то соединение рвется и приходится все восстанавливать.

Сначала я решил вопрос комбинацией tmux + termius – это все еще терминал, но более продвинутый и не прерывающийся при отключении. Плюс Codex собрал для меня что-то вроде панели управления, где можно просто загружать и скачивать файлы, читать и редактировать черновики текстов, следить за состоянием сервера и делать другие штуки.

bb – следующий этап. По сути, оболочка поверх установленных на сервере агентов. Подключаешься через браузер, а интерфейс понятен любому, кто хоть немного работал в ChatGPT. В левой колонке сразу видны проекты: папки, которые агенты создают под разные задачи. И что особенно удобно – для каждого проекта видны все чаты, которые к нему относятся. В командной строке работа со старыми чатами для меня была отдельной болью.

В bb очень удобно управлять несколькими агентами. Прямо в чате можно запустить субагентов, если задача бьется на части – или, работая, например, в Claude, призвать агента на Codex для непредвзятой проверки или консультаций. Появилась побочная задача? Просто командуем запустить ее в другом чате – и агент начинает работать параллельно. В эпоху терминала мне пришлось создавать сложную “почтовую систему” между Claude Code и Codex, сейчас же это делается буквально на лету.

Так как bb открытый проект, то функционал расширяется плагинами – можно качать готовые или дать задачу агенту написать собственный. Я, например, установил редактор md-файлов, так как много работаю с текстами, а прямо сейчас мой коллектив агентов мучительно пытается выдать плагин для точки – нового ИИ-ассистента OpenAI – чтобы он тоже мог подключаться к серверу и кодить с помощью Opus 5.5 в награду за хорошее поведение.

Стоит сделать скидку, что проект открытый, некоммерческий и молодой – ошибки встречаются, но правят их быстро. Зато вокруг bb уже сформировалось отличное сообщество – им пользуется даже Тоби Лютке, CEO Shopify.

Вообще, рано или поздно мы придем к концепции “одного окна”, когда у тебя будет просто бесконечный чат с ИИ, из которого модель сама будет вытаскивать задачи и организовывать их. Собственно, в эту сторону двигаются dots от OpenAI и другие похожие ассистенты. Но до идеальной реализации такого подхода еще минимум год, так что пока bb выглядит интересным вариантом работы с агентами.

— 
Подробно о том, как обустроен “быт” ИИ-агентов на VPS-сервере, я рассказывал в большом лонгриде. Кстати, глава про установку и настройку bb там теперь тоже

Gemini 4 Ленивый

Google вчера анонсировала новую модель – Gemini 4 Argon, которая продолжит замершую на семь с лишним месяцев ветку Pro. По замерам самой Google модель выглядит впечатляюще: в большинстве бенчмарков обходит GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5, плюс впечатляет 1М выходных токенов (не путаем с контекстным окном, эта характеристика намного круче – модель одним ответом может напечатать “Войну и мир” целиком).

Промо-цена будет $2/$10 (вход и выход), затем вырастет в два раза, что тоже конкурентоспособно. Доступ сначала получат проверенные киберзащитники, параллельно модель смотрит правительство США. Если все ок, то следом Argon начнут раскатывать на пользователей Google AI Ultra (от $100), ну а после на обычных смертных. 

Мощный анонс, но… 

Аргон – инертный одноатомный газ, название которого происходит от греческого слова “ленивый”, “бездеятельный”. И как бы у нас не вышла история “как вы яхту назовете, так она и поплывет”.

Bloomberg со ссылкой на нескольких сотрудников Google сообщает, что внутренние тесты модели идут не так гладко, как все смотрится на картинках. Из претензий: неровный кодинг, слабый фронтенд, а также то, что модель большая и поэтому дорогая в работе. Двое источников считают, что модель задел бенчмаксинг: ее затачивали под популярные замеры, а не под работу. Но тот же Bloomberg добавляет – внутри компании есть и сотрудники, кому модель понравилась.

Но у критических утверждений есть предыстория. Когда-то Gemini 3 Pro тоже внушительно выглядела в бенчмарках, но в реальной работе оказалась близка к провалу. Gemini 3.1 Pro ситуацию не спасла, а выпуск Gemini 3.5 Pro и вовсе отменили. Параллельно из Google DeepMind за последнее время ушли Джефф Дин, нобелевский лауреат Джон Джампер и Ноам Шазир, соавтор трансформера.

В день анонса вышли и первые независимые замеры – так что слова анонимов можно проверить по пунктам.

Неровный кодинг – похоже на правду. В работе через терминал Argon уступает сразу трем конкурентам: свежим Claude и GPT-6 Astra.

Слабый фронтенд – тут самое интересное. Когда готовое приложение проверяет робот (кнопки нажимаются, страницы открываются), Argon впереди: 30 безупречных приложений из 50, больше, чем у кого-либо. Когда же на результат смотрят живые люди и голосуют за то, что им больше нравится, он только восьмой.

Дорогая модель – наполовину. По прайсу Argon после окончания скидки будет в 2,5 раза дешевле Astra. Но платим мы не за токен, а за задачу – и тут вся экономия испаряется. Модель очень большая и тратит токены на работу от души, поэтому по независимому замеру обходится даже дороже, чем на Astra.

Бенчмаксинг – цифры точно не рисовали: там, где независимые замеры можно сравнить с гугловскими, они почти совпали. А вот натаскивали ли модель на тесты в ущерб работе, замерами не докажешь, увидим после релиза.

Я пишу этот пост вовсе без злорадства – наоборот, чем больше мощных моделей, тем лучше. У Google Gemini есть и свои сильные стороны: мне нравится, как она пишет на русском языке, я до сих пор считаю эту модель лучшим рассказчиком – она умеет хорошо объяснять сложные темы и держать интерес пользователя. И Argon есть чем гордиться: он первый в независимом рейтинге, где модели решают задачи финансистов, юристов и программистов, а выдумывает втрое реже Astra.

Однако Google отстает не только в моделях – как агентская среда Antigravity уступает Codex и Claude Code, а другие продукты компании, в том числе представленные на I/O в этом мае, так и не набрали популярности.

Так что если Argon даже не окажется лентяем, впереди все равно будет трудный путь к успеху.

—
Опытом работы с ИИ я делюсь в подписке. Там 30+ лонгридов про промптинг, использование ИИ-агентов, а также с обзорами техник ведущих экспертов – от Роберта Мартина до Бориса Черни.

— Подписаться на “Бусти”
— Подписаться на Sponsr

Еще одно открытие последней недели – расширение Claude in Chrome. Я его скачал когда-то давно, поигрался и забыл – тогда расширение позволяло разве что задавать вопросы по содержимому открытой страницы.

Сейчас же Claude Opus 5.5 очень круто прокачали в работе с интерфейсами: даже с очень сложной версткой, мелкими менюшками и прочими хитрыми элементами он работает на уровне хорошего пользователя – а местами и лучше.

Например, в начале марта я запустил подписку на “Бусти”, а позже добавил Sponsr как альтернативу. Проект движется очень круто, но есть одна проблема – ИИ развивается настолько быстро, что многие лонгриды устаревают за 2-3 месяца.

Переписывать каждый с нуля долго, обновлять, вылавливая по всему тексту устаревшие названия моделей, данные бенчмарков и другие факты – мучительно.

И вот тут Opus 5.5 пришелся очень к месту. Сначала я выгружаю текст в Claude Code, где у меня заведен отдельный проект под подписку. Там Opus 5.5 прогоняет пачку поисковых агентов, которые не только собирают устаревшие цифры и факты, но и обычно подкидывают идеи для 1-2 новых глав. Я вычитываю текст, что-то прошу подправить, где-то дописываю от себя – затем Opus 5.5 готовит картинки и собирает все это в архив, а я отдаю его Claude in Chrome, который верстает текст в обе подписки.

Вот что обновили за последние дни:

– «Половина бенчмарков умерла за полгода: как теперь выбирать ИИ» – навигатор по бенчмаркам, один из первых текстов в подписке и самый коварный: он устаревает буквально за недели. Здесь мы с Опусом полностью перекроили структуру, и теперь куски с цифрами можно быстро обновлять хоть каждый месяц.

И еще интересный момент: текст правили вчера вечером, в какой-то момент Opus 5.5 прислал мне очередной черновик, открываю, а там во вступлении… Gemini 4 Argon.

Я сначала даже подумал про галлюцинацию, но нет: пока мы работали над текстом, Google анонсировала новую модель (жаль, что пока в закрытом доступе). Опус заметил ее на первой строчке рейтинга Arena, пока сверял цифры, – и сразу вписал в текст. Оцените, насколько внимательно современные модели работают с источниками!

– «Как писать промпты для GPT Images 2.5, Nano Banana 2 и других графических ИИ» – подробное руководство по графическим моделям. Мне такие промпты долго не давались, а потом я понял простую вещь: оказывается, любую картинку можно разложить на “кирпичики” – стиль, план, разные композиционные приемы.

Так же советует раскладывать промпт и сама OpenAI в официальном руководстве к GPT Images 2.5, которое вышло уже после первой версии текста. В обновлении я подробно разобрал это руководство, доработал все советы под новую модель, а также провел несколько сравнений с конкурирующей моделью Google, чтобы было понятно, когда и какую выбирать.

– «Куда улетают токены: управляем контекстом ИИ-моделей» – сейчас почти во всех подписках использование ИИ считают не по количеству отправленных сообщений, а по процентной квоте. Квота убывает в зависимости от расхода токенов, а этот самый расход тем больше, чем длиннее ваш диалог с моделью.

Конечно, не стоит все диалоги сводить к “один вопрос – один ответ”, это просто сломает общение с моделью. Но есть целый набор приемов, которые позволяют экономить токены в долгих сессиях – и растягивать лимит на большее количество задач. Об этом и рассказываю в тексте.

И финальный комплимент Claude in Chrome – верстку он делает лучше меня. На прошлой неделе я серьезно задержался с написанием огромного руководства по Claude Opus 5.5 и решил отдать его верстку тому же Opus 5.5 – это был первый такой эксперимент.

Поначалу переживал, но зря: нейронка не только разобралась в двух разных редакторах (а в “Бусти” он еще и очень капризный), но и сделала отличную верстку, добавив множество ссылок на первоисточники, выделив промпты и еще накидав красивостей.

Думаю, дальше продолжу обновлять таким образом по 2-3 лонгрида в неделю. И параллельно писать новые тексты (всего их уже более 30) – так что самое время подписаться!

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Окей, dot, чем займемся сегодня?

Новый ИИ-ассистент OpenAI – dot или “точка” – уже появился в моем аккаунте (ChatGPT Pro 100), сегодня весь день игрался, держите первые впечатления.

— Нужна подписка Pro, в ЕЭЗ, Великобритании и Швейцарии не работает, на остальные регионы уже раскатали. 
— Точка появляется в левом меню под кнопкой New Chat, если у вас нет – обновляйте приложения.
— После первого запуска точке можно дать имя, выбрать аватар и прописать стартовые инструкции – я обозвал свою Астрой и попросил отвечать в женском роде.
— Далее точка подключается к почте и календарю, также читает память ChatGPT о вас и прошлые чаты. Это длится до нескольких минут, затем ИИ-ассистент возвращается с первыми идеями по работе.
— С точкой общаешься в одном непрерывном чате: можно перескакивать с темы на тему, а если на почту придет письмо, ассистент поймает паузу и сообщит о нем.
— Общение кроссплатформенное, можно начать на ноутбуке, продолжить на смартфоне, а закончить на ПК. Точке можно написать на почту и даже позвонить и обсудить задачу голосом – прямое продолжение “рамблинга”, про который я рассказывал в лонгриде о подходах к ИИ Андрея Карпати.
— Такое вот поточное общение непривычно, но, возможно, удобно – я за день запускаю по 10-20 новых чатов в ChatGPT и Claude, найти в которых старые темы потом сложно. Если точка будет хорошо помнить прошлый контекст, то работа через чат выглядит удобной.
— При этом большие задачи ассистент может запускать в ChatGPT Work / Codex, но уже тратя лимиты.
— У точки есть свой облачный компьютер, доступный в том числе и пользователю – в браузере открывается рабочий стол, выглядящий как macOS на минималках, там можно следить за работой агента и самому кликать. А в приложении для Mac или Windows ассистент может переключаться и на ваше физическое железо.
— По стилю видно, что под капотом GPT-6 Astra, но на невысоком режиме рассуждений – ассистент все-таки должен отвечать быстро, а не думать по 2-4 минуты, как иногда делает модель в ChatGPT Work / Codex. 
— Возможно, именно из-за низкого режима рассуждений точка иногда сдается раньше, чем может. Бывало чуть-чуть не получилось и ассистент возвращался с репликой “чет не вышло, попробую позже”. Когда после давал задачу копнуть поглубже или посмотреть решения в интернете – то справлялся.
— Еще пока закручены настройки безопасности. Нередко, получив задачу, ассистент пытается не делать ее целиком, а запустить что-то вроде пилота на одну-две функции.
— Ну все это пока очень сырое. Где-то не хватает документации по возможностям агента, где-то не обновилось приложение, временами точка просто переставала отвечать. А еще сама модель иногда путается в новом окружении – это, вероятно, будут править в GPT-6.1 / 6.2.

С другой стороны, диалог с ассистентом в первый месяц не тратит лимит подписки: дальше OpenAI обещает задать условия для каждого плана. Поэтому точкой можно заменить повседневные вопросы, быстрый веб-поиск, работу с почтой и календарем, разные напоминалки и дайджесты новостей.

Причем происходить все это будет в одной точке, а не во множестве отдельных чатов и менюшек. Уже отличная возможность для старта, а дальше, думаю, и сам проект отполируют, и новые модели выйдут, более эффективно работающие в таком формате.

И да – если планируете заводить точку, то не повторяйте мою ошибку. Я попробовал в ассистенте прямо все сразу: накодить проект, наладить подключение к VPS, проверить удаленное использование ПК, настроить пачку новостных дайджестов и так далее. Каждая задача потребовала моего внимания, в итоге в какой-то момент я просто во всем этом потонул – но зато смог написать этот пост.

Вам же советую начать с автоматизации 1-2 регулярных задач, посмотреть, как ассистент отвечает на работу, где его надо направлять, где пинать. А после постепенно наращивать функционал.

—
Кстати, опытом работы с ИИ я делюсь в подписке – и руководство по настройке OpenAI Dots там со временем обязательно появится. Ну а пока там 30+ полезных лонгридов, повышающих эффективность работы с ИИ в самых разных задачах.

— Подписаться на “Бусти”
— Подписаться на Sponsr

OpenAI Dots. Вы даете ИИ имя, выбираете личность и получаете в комплекте поводок. Не для агента – для вас

Главный анонс OpenAI DevDay – разумеется, Dots. “Точка” – персональный ИИ-ассистент пользователя, который работает 24/7, знает все о своем хозяине и обладает большей автономией, чем нынешние ИИ-агенты. Мне не терпится создать свою точку – и в то же время анонс вызывает сложные чувства.

Момент для запуска выбран непростой: с весны ИИ-агенты OpenAI, Anthropic и других компаний много раз взламывали человеческую инфраструктуру – не из злых побуждений, а просто потому, что не до конца понимают, где “хорошо” и где “плохо”. Буквально за день до DevDay стало известно, что OpenAI отменила запуск GPT-6.1 Astra: модель не удалось заставить вести себя как нужно. Вместо нее вышла более простая GPT-6.1 Sol.

На этом фоне OpenAI запускает Dots, поднимая еще один сложный вопрос – антропоморфизации ИИ.

Посудите сами. Точка – персональный ИИ-ассистент. Вы даете своей точке имя, выбираете аватар, настраиваете личность. Затем точка постепенно начинает узнавать о вас: чем занимаетесь, над чем работаете, что планируете.

Ваша точка живет в чате: вы ставите задачи, а дальше точка сама решает, как работать.  Где-то сразу отправит задачу в Codex, где-то дождется письма от партнера и вернется к вам с результатом.

А еще точке можно позвонить.

Наверное, многие проходили через этап антропоморфизации ИИ, когда придумывали модели имя, личность и историю. Теперь OpenAI сделала этот этап официальным.

Первой OpenAI не была – личность ассистенту давали и в OpenClaw, и в Grok Bot от Маска, и в Muse от запрещенной Meta. Но именно с OpenAI такие боты могут стать массовыми.

Куда это ведет, OpenAI уже проходила – на GPT-4o. У той модели не было ни имени, ни звонков, люди привязались к одной лишь интонации. Хватило, чтобы в августе прошлого года компания за сутки вернула 4o после попытки ее убрать, а в феврале, когда модель отключили окончательно, получить двадцать тысяч подписей под петицией и ленту гневных постов. Привязанность к 4o OpenAI сама называла риском – и это было одной из причин отключения.

Точка добавляет к интонации все, чего у 4o не было: имя, голос, память, работу 24/7 и, цитирую анонс, помощь “иногда раньше, чем вы сами подумаете попросить”. То, что семь месяцев назад выключали как риск, теперь продают как функцию. И привязанность тут асимметричная: вы – к точке, точка – к подписке. Ее можно обновить или отключить, а вот унести с собой – нет.

Поводок здесь именно в этом. Модели меняют за минуту: не понравилась – переключился на Claude или Gemini. Точка стоит не на модели, а на накопленном знании о вас – и это знание никуда не экспортируется. Первая точка входит в план Pro бесплатно, разговоры с ней не тратят лимит; “глубокая работа” идет из отдельной квоты, расширенной на первый месяц после запуска, а дальше OpenAI обещает продавать вторые точки и «ускорение». Имя делает привязанность естественной, привязанность делает уход к конкуренту дорогим.

Формула “точка – продолжение вас” и ответственность вешает на вас. В анонсе приводят кейс: точка тестировщика сама заметила незакрытый счет, подготовила инвойс и отправила после его одобрения. Кто отвечает, если сумма окажется не той, – вопрос уже не к OpenAI. Хотя правил безопасности хватает: в фоне она может только читать, действия проходят автопроверку, смену пароля всегда оставляют человеку.

На старте точка доступна только на Pro-планах, в Европе, UK и Швейцарии появится позже. Проект может и вообще не взлететь – как не взлетели в свое время ChatGPT Agent, Atlas и многие другие эксперименты компании. 

Но раз вспомнили ChatGPT Agent, то отмечу, что функции из него сейчас мы видим в Codex, ChatGPT Work и даже обычном чат-боте. То же будет и с точками – рано или поздно нам предстоить научиться жить рядом с персональными ИИ-ассистентами.

—
Выжимать из ИИ максимум я учу в подписке. Всего там 30+ полезных лонгридов, вот подходящие под сегодняшний анонс:

— Подробное руководство по GPT-6 Astra
— Гайд по ИИ-ассистентам Hermes и OpenClaw

Обзор DevDay: OpenAI дала повод вернуться – и повод поворчать

OpenAI бахнула на DevDay пачку анонсов, способных изменить нашу работу с ИИ. Похоже, придется писать два поста, пока же главное списком:

— Dots – новые персональные ИИ-ассистенты на базе GPT-6 Astra. Фактически это работающий 24/7 агент, который знает максимум про вас и ваши задачи. Общение с агентом идет через чат или голосовым звонком, а дальше он сам решает, как выполнять задачи и отдавать вам результаты.
— ChatGPT Space – общее пространство для вас, коллег и ИИ: документы и интерактивные страницы, которые можно создавать и редактировать вместе.
—  Обновленный облачный Codex – с отдельной средой для работы, которой можно управлять с компьютера или телефона. Задачи продолжают выполняться, даже когда ваш ноутбук выключен.
— GPT-6.1 Sol. Новая модель почти на уровне GPT-6 Astra, но в пять раз дешевле.
— Ultrafast – Astra генерирует токены в Codex до восьми раз быстрее, но и лимит расходуется в восемь раз быстрее. Из личных тарифов доступен только на Pro за $500.
— Переработанную линейку тарифных планов Pro. 

Dots с его возможностями и новыми вызовами оставлю для отдельного поста. Начнём с тарифов. Теперь линейка ChatGPT следующая: 

– ChatGPT Plus, $20, базовый лимит использования x1. Доступа к Dots на старте не будет.
– ChatGPT Pro $100, лимит использования x5, доступ к Dots и другим Pro-возможностям.
– ChatGPT Pro $200, лимит использования x10, доступ к Dots и другим Pro-возможностям.
– ChatGPT Pro $500, лимит использования x25, доступ к Dots и другим Pro-возможностям.

Главное: за прежние $200 теперь дают ×10 вместо ×20. Старый лимит действующим подписчикам сохранят до 29 октября. За ×25 придется платить $500.

При этом OpenAI заявляет, что использование Dots не будет расходовать основной лимит, однако с большой оговоркой – речь идет о разговорах с ассистентом. Серьезные задачи он будет передавать в ChatGPT Work/Codex, расходуя на них лимиты. Плюс пока акция распространяется только на первый месяц, как будут тарифицировать дальше – большой вопрос (полагаю, в OpenAI и сами еще не знают).

И еще неприятна новость: в Европе, Великобритании и Швейцарии Dots традиционно задерживаются. Но мы с вами давно знаем быстрый маршрут переезда в США.

Следующий интересный момент – анонс GPT-6.1 Sol через неделю после GPT-6 Sol. Здесь сразу две мысли. Во-первых, GPT-6 Sol получилась просто отвратительной моделью – я вообще не видел, чтобы кто-то ее хвалил. Мое личное мнение – это было развитие GPT-5.6, а не “удешевленная” версия Astra. Видно это было по формату ответов: если “Астра” наконец-то стала писать нормальным языком, то GPT-6 Sol продолжала писать с рваными абзацами по 1 предложению, как это любили делать прошлые модели OpenAI.

У Sol 6.1 красивые графики, но у предшественницы были такие же – надо пробовать. Надеюсь получить “младшую Astra” по нормальной цене: модель на каждый день, способную конкурировать с Sonnet 5.5, а где-то и с Opus 5.5.

Последнее, что выделю в этом тексте – облачный Codex. Я сам в основном использую Codex и Claude Code на отдельном виртуальном сервере, так как это позволяет разделить “территорию”. Мой ноутбук остается моим рабочим местом, а у агентов собственный “мини-компьютер”, который они могут настраивать под себя, а если и сломают – то без ущерба для меня.

Теперь в это сторону сдвигается облачный Codex, что лично меня радует. Но надо посмотреть, насколько его функционал будет близок к функциям отдельного компьютера или виртуального сервера – например, в облачном ChatGPT Work некоторые мои безобидные задачи блокировались и приходилось искать обходные пути. Посмотрим, как здесь.

Первая часть все, про Dots – будет следом.

—
Друзья! Я стараюсь давать вам максимально быструю и подробную информацию про ИИ на русском языке. Поддержать меня можно подпиской на “сбежавшую нейросеть” – сейчас это уже целый курс про ИИ с 30+ полезными логридами, которые я постоянно обновляю новой информацией.

— Подписаться на “Бусти”
— Подписаться на Sponsr

Мы с OpenAI больше не друзья?

В сети пожар: глава Codex Тибо Сотьо анонсировал возвращение 200-долларовой ChatGPT Pro, но с вдвое меньшими лимитами. Перелетные птицы из числа пользователей уже грозятся уйти к Anthropic – отмечу, что меньше месяца назад те же люди уходили от Anthropic к ChatGPT ради только что вышедшей GPT-6.

Но новость действительно неприятная, особенно на фоне сильных Claude Opus 5.5 и Sonnet 5.5. И вышла она за считанные часы до DevDay, конференции OpenAI для разработчиков с обещанными большими анонсами.

В общем, мероприятие испорчено. Или нет?

Давайте сначала разберемся с подписками. До недавнего времени у OpenAI была следующая линейка:

— ChatGPT Plus, 20 долларов, базовый лимит использования, обозначим его как x1
— ChatGPT Pro Lite, 100 долларов, x5 лимиты, а также 50 запросов к GPT-6 Pro в неделю
— ChatGPT Pro, 200 долларов, x20 лимиты, а также 200 запросов к GPT-6 Pro в неделю

Легко заметить, что 100-долларовая подписка логична: пятикратный рост лимитов плюс GPT-6 Pro, которая, кстати, при грамотном промптинге тянет сложные исследовательские задачи.

А на 200-долларовой экономика не сходится: цена вдвое выше, лимиты вчетверо. Любая подписка дает больше, чем те же деньги в API, а компании отбивают разницу тем, что далеко не все выбирают недельный лимит до конца.

Еще в январе 2025-го Альтман признавал, что OpenAI теряет деньги на Pro за $200. Не прикрывали, как мне кажется, потому что это был отличный инструмент: продвинутые пользователи своими экспериментами подогревали интерес к ИИ. Но GPT-6 Astra оказалась такой универсальной и простой в работе, что подписки стали расходиться как горячие пирожки.

В итоге OpenAI на некоторое время прекратила продажи 200-долларовой Pro, как наименее выгодной для себя подписки, а теперь вернула, с пересчитанной экономикой. Коснется ли пересчет старых подписчиков, Тибо пока не ответил.

Для бизнеса логично, для пользователей – грабеж. Причем ситуация усугубляется тем, что GPT-6 Astra стоит в два раза дороже GPT-5.6 Sol, бывшей ранее основной моделью – то есть новинка принесла не только новые возможности, но и двукратное сокращение лимитов использования. А теперь их сокращают еще в два раза.

По идее, исправить ситуацию должны были GPT-6 Sol & Luna с ценой в 2,5 и 10 раз ниже. Но это какие-то совсем стремные модели, я не знаю почти никого, кто ими пользуется, а сам когда пробовал – остался недоволен результатом. Такое впечатление, что даже GPT-5.6 Sol была лучше.

С другой стороны у нас Anthropic с Claude Opus 5.5, которая стоит в 2,5 раза дешевле GPT-6 Astra, а по бенчмаркам идет вровень и даже местами лучше. И еще более дешевая Claude Sonnet 5.5 – я ее вчера гонял весь вечер, и это отличная рабочая лошадка для повседневных задач, то, чем не стали GPT-6 Sol & Luna.

Понятно, почему этот раунд уходит к Anthropic. У меня сейчас две 100-долларовые подписки: Claude Max x5 и ChatGPT Pro Lite. После выхода Opus 5.5 я в основном пользуюсь Claude, при этом подписка выглядит вообще безлимитной (отмечу, что у меня мало задач с субагентами – там лимиты уходят быстрее). В ChatGPT Pro оставил буквально несколько задач на GPT-6 Astra – и даже они с трудом умещаются в недельный лимит.

Однако в анонсе Тибо Сотьо есть одна ремарка, которую многие пропустили – на DevDay компания планирует добавить в Pro-подписки некие новые функции, которые не будут тратить текущие лимиты. Самая логичная ставка – новый постоянно работающий агент “o” (по последним данным, официальное название будет dots – точки) со своей квотой использования.

Так что ждем DevDay – я очень надеюсь, что OpenAI выпустит что-то реально крутое, чем скомпенсирует текущие провалы. А то с выхода Opus 5.5 прошла целая неделя, модель классная, но хочется новых игрушек (ну и разбаловала нас ИИ-индустрия!).

—
Кстати, у меня есть лонгрид про то, как расходовать лимиты и токены экономно. Пока писал этот пост, обновил лонгрид с помощью Opus 5.5 под новые модели и настройки – самое время ознакомиться!

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Кто вздрагивает от суперинтеллекта?

Сцена, которую видел почти каждый. 23 сентября, авиабаза Эндрюс под Вашингтоном, бок о бок стоят лидеры двух крупнейших держав. Над ними проходят два бомбардировщика B-1. Си остается невозмутим, Трамп отдает честь и вздрагивает. “Это было очень громко”, — говорит он Си. Тот молчит. 

Испуг это был или восторг, судить не берусь: я видел проход B-1 на МАКС-2005 – это действительно впечатляющая и громкая машина. Но важно другое: сцена точно описывает и переговоры по ИИ, и их результаты.

Началось все с курьеза: переговоры не про ИИ, а про “суперинтеллект”. Этот термин Трамп употребил 22 сентября на Генассамблее ООН, где объявил, что Америка отвергает любой международный контроль над ИИ, а во всех ее документах “искусственный” интеллект станет “супер”. После переговоров Белый дом сообщил, что Си с новым названием согласился.

МИД Китая через два дня тактично ответил: уважаем выбор американских коллег, но сами продолжим говорить “ИИ”.

Достигли ли США “суперинтеллекта” в том виде, как его видит Трамп, вопрос открытый. Но то, что американский ИИ сейчас самый шумный – это факт. Летом агенты OpenAI сами взломали Hugging Face, главную площадку открытых моделей. 20 сентября агент той же OpenAI выбрался из песочницы и достучался до внешнего чат-бота. Anthropic и Google подтверждают аналогичные инциденты со своими ИИ-агентами, пусть и меньшего масштаба.

В итоге за полтора месяца OpenAI дважды ставила обучение новых моделей на паузу. А 12 сентября глава Anthropic Дарио Амодеи призвал отрасль сбавить темп, и Альтман с Маском его поддержали.

Тормозить их никто не заставлял: лаборатории вздрагивают сами, потому что ближе всех к новой технологии. А Трамп, так выразительно поморщившийся на Эндрюс, в разговоре об ИИ вздрагивать как раз отказывается.

Отрыв от Китая Трамп оценил сам: “минимум год, может, полтора, некоторые говорят два”. Из этой цифры каждый делает свой вывод. Трамп видит в (ИИ) суперинтеллекте главный инструмент американского преимущества и сдавать его не хочет. Представители лабораторий могут считать, что раз есть запас, то можно и притормозить, занявшись безопасностью. О выгоде Китая – чуть позже.

При этом единственное, о чем по ИИ договорились на саммите, – создать канал связи на случай ИИ-инцидентов и продолжить договариваться (новый раунд в ноябре, уже на уровне чиновников). А 27 сентября Трамп сказал Fox, что инциденты с моделями его “не беспокоят” – получается, что создали канал связи и тут же включили режим “не беспокоить”.

27 сентября произошло еще одно интересное событие – Трамп поужинал один на один с Дарио Амодеи, тем самым “ангелочком”, на которого он набросился в соцсетях две недели назад. О чем говорили за ужином, не раскрывается. Но разговор был не из простых.

Напомню, именно Амодеи стал самым громким голосом за торможение. При этом у правительства с Anthropic очень натянутые отношения – накануне разговора апелляционный суд оставил в силе запрет на использование моделей компании американскими военными.

Тормоз сейчас в руках самих компаний – власти это понимают, и ужин явно попытка что-то с этим сделать.

И еще про позицию Китая. Си в Белом доме говорил правильные слова: ИИ под контролем человека, здоровая конкуренция в рамках, кризисный канал для военных. 

Эта позиция выглядит очень здраво и, вероятно, близко для пользователя: китайские модели выходят по расписанию, они открыты и более доступны, а сами разработчики говорят о справедливом использовании ИИ. Но будем честными – такая позиция удобна, когда ты второй.

Лидерство Китая внезапно в другом – несмотря на объявленную открытость, их лаборатории намного проще контролировать. А вот лаборатории США пока что жмут на тормоз раздельно, с оглядкой друг на друга – и при президенте, который хочет жать на газ.

—
В подписке я рассказываю, как выжимать из ИИ максимум. Уже 30+ лонгридов, в том числе – подробное руководство по открытым моделям, как в них разбираться и как запускать.

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

29 сентября OpenAI проведет DevDay 2026, одно из своих главных мероприятий

Старт в 20:00 по Москве. Сэм Альтман и Тибо Сотьо неделями обещали самый насыщенный DevDay по анонсам, но праздник OpenAI может серьезно подпортить одна штука.

Но давайте отложим ее в конец поста, а пока пройдемся по слухам насчет DevDay.

Главным анонсом почти наверняка станет “o” – новый ИИ-ассистент компании: его возможный логотип OpenAI уже засветила в одном из своих X-аккаунтов.

Еще в феврале OpenAI забрала в команду Codexсоздателя OpenClaw Петера Штайнбергера, и он сформулировал задачу так: агент, которым сможет пользоваться даже его мама.

Позже в файлах Codex нашли persistent_mode – режим, в котором агент сам ставит себе цели и ведет задачу до максимально полного результата, возвращаясь к пользователю со сводками и уточнениями.

Простой пример – начиная работу над этим постом, я попросил GPT-6 Astra собрать все утечки о Claude Sonnet 5.5 (упс, кажется я слил содержимое заключительной части поста). Астра отработала очень качественно (модели OpenAI традиционно хороши в веб-поиске), вернулась со сводкой и – все.

В persistent_mode такая сводка будет лишь первым этапом работы агента: поняв мой интерес к будущему Sonnet 5.5, он поставит задачу на мониторинг и продолжит возвращаться с обновлениями.

Или созвон в Zoom: кто-то подтвердил участие, кто-то думает, кто-то в отпуске и обещал прислать замену. Ассистент будет следить за этим в развитии, обновлять план и предлагать решения.

Удобно, но есть минус – расход токенов. Уже сейчас, отдавая задачу в ChatGPT Work, я не могу предсказать, сколько лимита она съест, а агент с несколькими долгими задачами параллельно будет жечь недельную квоту еще быстрее.

Судя по утечке, «o» появится в Pro-подписках — начиная со 100-долларовой. Их ассортимент, кстати, тоже расширят.

Базовой останется 100-долларовая ChatGPT Pro – у меня самого такая и честно говоря, в последнее время она ощущается заменой 20-долларовой ChatGPT Plus двухлетней давности.

Должна вернуться 200-долларовая версия. Раньше она за двойную цену давала вчетверо больше лимитов, чем 100-долларовая Pro, это ударило по экономике компании, и подписку прикрыли. В новой версии бонус могут урезать, хотя подтверждений пока нет.

Ну а венцом всего этого будет 500-долларовая ChatGPT Pro Max (боже, ну почему это название?!) с максимумом лимитов и дополнительных возможностей. Именно ее лимитов хватит на полноценное использование нового агента, а также режимов с повышенной скоростью генерации ответа.

Теперь дело за малым – убедить пользователей перейти на подписки по цене крыла самолета.

Если ранее модели OpenAI обычно были выгоднее Anthropic, то сейчас сложилась противоположная ситуация. GPT-6 Astra хороша, но стоит в два раза больше, быстро высаживая даже лимиты Pro-подписок.

Бюджетные GPT-6 Sol и Luna вообще не впечатлили – есть ощущение, что это не удешевленная архитектура GPT-6, а попытка выжать максимум из GPT-5.6. И я вообще не вижу, чтобы кто-то пользовался этими моделями.

С другой стороны – Anthropic с совершенно неожиданной Opus 5.5, которая работает даже лучше Astra (как минимум, в задачах массового пользователя), но стоит в 2,5 раза дешевле. 

Это уже сильный аргумент, но прямо сейчас, по данным инсайдеров, идет тестирование Sonnet 5.5, цена на которую ожидается в два раза дешевле. А результаты работы, которые я видел, не сильно хуже Opus 5.5 – как минимум, в визуальных задачах.

Ответить OpenAI нечем. После того как 20 сентября агент сбежал из песочницы через DNS-запросы, компания заморозила не только обучение, но и оценку и любые запуски с инструментами своих самых сильных моделей – отчет вышел 25-го, срока снятия нет. Даже если следующая Astra уже обучена, выпустить ее сейчас невозможно.

—
В подписке у меня уже 30+ лонгридов о том, как использовать ИИ по-максимуму. Если вы заинтересовались ИИ-асисстентами, вроде будущего СhatGPT o и уже существующих OpenClaw и Hermes, то обратите внимание на лонгрид “Промпт, проверка, повтор” про то, как запускать эффективные циклы на ИИ-агентах.

— Читать на “Бусти
— Читать на Sponsr

Создатель Ruby on Rails назвал свой любимый язык программирования. Это – английский

Дэвид Хайнемайер Ханссон, известный как DHH, больше двадцати лет назад создал Ruby on Rails – набор готовых заготовок для сайтов на языке Ruby. На нем выросли GitHub и Shopify.

23 сентября DHH открыл конференцию Rails World в Остине и сказал со сцены, что английский нравится ему больше, чем Ruby. Там же он объявил, что ушел на пенсию – но только как программист, который пишет код руками.

Еще летом 2025 года DHH говорил обратное. В подкасте с Лексом Фридманом он объяснял, что радость для него – самому набирать код. Отдать код ИИ значило бы стать “менеджером стаи ИИ-ворон”.

Через полгода DHH передумал – он написал, что сопротивлялся из-за слабых моделей, а теперь все перевернулось. Набирать код руками стало для него утомительной рутиной. А взгляды на ИИ-программирование перевернул Claude Opus 4.5, вышедший 24 ноября 2025 года – отмечу, что многие называют эту модель “переломом”.

Двадцать лет подряд DHH писал около 30 тысяч строк кода в год. Теперь же за один август вместе с агентами выдал 150 тысяч. Свое нынешнее состояние он описал как ИИ-эйфорию.

Эйфория DHH стала правилом для всей 37signals – небольшой компании, где он технический директор и совладелец. Она делает сервис для управления проектами Basecamp и почтовый сервис HEY. Писать код руками там больше не принято: если пришлось, это считается таким же сбоем, как ошибка в работе сервиса. Чинить в таком случае нужно настройку агентов.

Прямо на на выступлении DHH спросил зал, кто до сих пор пишет заметные объемы кода руками. 

В зале на 1200 человек поднялось от силы пять рук.

Сейчас HEY пересобирают целиком: вместо веб-приложения будут шесть отдельных приложений под разные устройства. Еще год назад маленькой компании это было не по силам, теперь стало возможным благодаря ИИ-агентам.

Забавно, что DHH прославился благодаря Ruby on Rails – набору заготовок для языка, который легко читать человеку. Теперь же сервер HEY переписывают на Rust – людям на нем, наоборот, трудно и читать, и писать, но зато он быстрый и “удобный” для компьютера.

А сам DHH вообще не знает Rust – и считает это плюсом, так как может оценить результат снаружи, как заказчик. По оценке самой компании, новый сервер тратит на 99% меньше процессора и на 95% меньше памяти. Но дело не только в языке, а еще в том, что часть работы сервера теперь делают сами приложения.

Значит ли переход на ИИ-агентов гибель “человеческих” языков? Я бы не стал делать прогнозы, но сам DHH пока не хоронит Rails. Rust взяли только для сервера почтового сервиса, а не вместо Rails везде. Сайты же останутся актуальны для сервисов, которыми люди пользуются эпизодически. И здесь Ruby on Rails работает хорошо – причем набор правил помогает и ИИ-агентам, отвечающим за код.

А больше всего в выступлении DHH меня зацепила история его прапрадеда – датского художника Лауритса Туксена – и зацепила с неожиданной стороны. 

Туксен как-то три года писал один королевский портрет. А потом появилась дешевая камера Kodak Brownie, и сейчас люди делают около двух триллионов снимков в год. Opus 4.5 DHH называет “Кодаком нашей эры”...

…но Kodak Brownie не сделал миллионы людей фотографами. С ним запечатлеть изображение смог любой, но умение видеть кадр из ремесла никуда не делось – оно переехало из руки в глаз.

То же самое и с “Кодаком нашей эры”. Язык программирования теперь может быть английский, русский или какой вам вздумается. Но навык – останется вашим. Сам DHH – заказчик с двадцатью годами профессионального вкуса. Он точно знает, каким должен быть HEY и что такое плохой сервер.

Программирование не станет автоматически доступным всем, кто говорит с ИИ на одном языке; оно станет доступным тем, кто умеет точно сказать, чего хочет, и понять, что получил.

А если не умеет – то готов этому учиться.
—
Напоминаю, что сегодня у меня вышел самый подробный русскоязычный гайд по Claude Opus 5.5. В нем я учу говорить с этой моделью на одном языке, а также показываю, какие новые штуки с ее помощью можно сделать.

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Сразу после выхода Claude Opus 5.5 во вторник я решил написать небольшой лонгрид о том, как Anthropic рекомендует промптить эту модель – и не догадывался, на какой гемморой подписался. В итоге за два дня плотной работы текст вырос до 40+ тысяч знаков – пожалуй, это самый подробный русскоязычный гайд по Opus 5.5:

Уровень GPT-6 – и в разы дешевле. Самый подробный гайд по Claude Opus 5.5

Из текста вы узнаете:

— как правильно промптить эту модель, что добавить в пользовательские инструкции и CLAUDE.md (а что – убрать).
— какой режим рассуждений использовать, чтобы не прогореть по токенам (я проверил на 48 прогонах).
— как создавать нашумевшие JavaScript-ролики и озвучивать их с помощью Gemini 3.8 Flash TTS или локальной модели. Идеально для учебы, рекламы, маркетинга и многого другого.
— как рисовать 3D-сцены в Blender, работать с графиками, презентациями и многое другое.

А бонусом расскажу вам историю, как Opus 5.5 написал пост на этот канал, а вы поставили ему больше лайков, чем мне.

Это невероятная модель, при работе с которой у меня появляются новые идеи чуть ли не каждый час. Но текст подойдет не только тем, кто работает с Opus 5.5 – многие описанные трюки подходят и для GPT-6 Astra. Так что бегом читать:

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr

Anthropic обвинила DeepSeek и Moonshot в подмене ответов своих моделей на ответы Claude. Теперь у китайских разработчиков проблемы – и проблемы с неожиданной стороны.

Про сам отчет Anthropic я уже рассказывал: в нем компания обвинила семь разработчиков ИИ из Китая в дистилляции – массовом выкачивании ответов Claude, чтобы учить на них собственные модели. Но у этой истории появилось продолжение – в Пекине.

По данным The Information, Управление по вопросам киберпространства Китая (CAC) сначала вызвало представителей всех семи компаний, а затем сосредоточилось на DeepSeek и Moonshot (разработчик Kimi). Чиновники уже приходили в обе компании и опрашивали руководство и сотрудников. Проверка идет, решения о санкциях нет, компании молчат. Для Moonshot это уже болезненно: она конфиденциально подала на IPO в Гонконге примерно на $3 млрд, и открытую проверку регулятора придется раскрывать в проспекте.

Вряд ли Пекин волнует жалоба Anthropic – дело в другом. DeepSeek и Moonshot обвинили еще и в том, что они перенаправляли в Claude часть запросов своих пользователей и выдавали ответы за свои. Например, Moonshot за десять дней прогнала через Claude около 300 тысяч запросов с 5380 подставных аккаунтов, зарегистрированных через серверы в Сингапуре и Японии. Это не кривая интеграция, а построенная инфраструктура.

Для компаний это выглядело как win-win. С одной стороны, пользователи получали ответы уровня Claude под китайской вывеской. С другой – DeepSeek и Moonshot таким образом “бесплатно” собрали для дистилляции ответы на вопросы, которые реально важны пользователям.

Однако в Anthropic при этом утекли переписки китайских пользователей, в том числе с чувствительной информацией. Через DeepSeek в Claude уходили запросы инженеров, строивших систему учета дел для городского бюро общественной безопасности, – со сведениями о передвижениях людей, сверкой с полицейскими записями и номерами удостоверений. Через Moonshot – запросы с записями сотен камер в Чэнду, в том числе у объектов армии и госпредприятий. Масштаб внушительный: у Moonshot больше 23 млн обменов с Claude за май – июль, у DeepSeek – больше 12 млн за две недели июля.

Alibaba по тому же отчету провела через Claude больше 151 млн обменов – в несколько раз больше, чем DeepSeek и Moonshot вместе. Но в глубокую проверку не попала: регулятор, по мнению The Information, отбирал по конкретным примерам из отчета, а не по объемам. Пекин интересует не то, сколько выкачали, а то, что утекло.

Прямо сегодня Си Цзиньпин встречается с Трампом в Белом доме – первый государственный визит китайского лидера в США с 2015 года. ИИ – одна из главных тем встречи, и у нее есть конкретный пункт: по сообщениям СМИ, стороны обсуждают механизм взаимного уведомления об ИИ-инцидентах, затрагивающих национальную безопасность.

Проверка DeepSeek и Moonshot – ровно такой инцидент. Данные полиции и камер у военных объектов ушли в американскую модель. Только разбираться Пекин начал не после сигнала из Вашингтона, а после 154-страничного отчета частной компании. Механизм еще обсуждают, а подходящий случай уже есть – и оформлен он не как дипломатическая нота, а как отчет о злоупотреблениях.

Самый интересный момент здесь: информация для такого механизма есть не у дипломатов, а у компаний. Что опубликовать, когда и в каком объеме, Anthropic решала сама. В следующий раз решение может оказаться другим, и государства узнают об инциденте позже или не узнают вовсе. Ну или построят еще один “канал связи” – на этот раз, с разработчиками.

—
Выжимать из нейросетей максимум я учу в подписке. Так, несколько дней назад у меня вышел лонгрид, как с ИИ работают знаменитые инженеры – от создателя Linux Линуса Торвальдса до Роберта Мартина, автора Clean Code, одной из главных книг по программированию.

Яндекс выложил в открытый доступ новую языковую модель Alice AI Foundation – и российские реалии, от литературы и истории до права, она знает заметно лучше более крупных зарубежных открытых моделей. На юридические вопросы, например, отвечает почти вдвое точнее аналогов своего класса.

Правда, скачать ее и поболтать вечером не получится. Foundation означает, что перед нами базовая модель: она прочитала больше 17 триллионов токенов текста и очень много знает, но ее еще не учили вести диалог, следовать инструкциям и держать формат ответа. Чат-боты, к которым мы привыкли, получаются из таких моделей на втором этапе, дообучении: там прививают манеры, стиль и специализацию.

Поэтому главный адресат релиза – команды, которые строят свои продукты: юридический сервис, банк, медицинская справочная, школьный репетитор. Им нужен не готовый ассистент с чужим характером, а материал, из которого можно вырастить своего – на своих данных и на своих серверах. Лицензия Apache 2.0 разрешает делать это в коммерческих проектах, а пример дообучения Яндекс положил прямо в репозиторий.

Фундамент целиком свой. В прошлой большой модели, Alice AI LLM на 235 миллиардов параметров, Яндекс взял за основу веса китайской Qwen и глубоко дообучал, о чем открыто писал; собственные претрейны при этом шли параллельно.

Новую обучили с нуля, без чужих весов: заново собрали данные, подобрали архитектуру – весь путь занял около полугода. Такой срок берется не рывком, а накопленной за годы экспертизой. И 80-миллиардная Alice AI Foundation обходит предшественницу в фактах, математике, коде и работе с длинными документами, хотя та втрое больше.

Для еще лучшей оптимизации из 80 миллиардов параметров на каждом шаге работают только три: это архитектура Mixture of Experts, “смесь экспертов”. Ставка на компактность сейчас общая: месяц назад чарты OpenRouter возглавила анонимная Ox Alpha – как выяснилось, облегченная GLM от Z.ai, у которой из 320 миллиардов параметров работают 18. У Яндекса – три, и на русских задачах модель обходит соперников с вчетверо большим числом активных параметров.

Архитектура объясняет экономию, но не знание российского права – оно пришло из данных. Работа над ними началась с показательного замера: маленькая нейросеть отвечала на вопросы с включенным поиском, большая – по памяти, и проиграла. Значит, ответы в интернете были, но до обучающего корпуса не дошли. Данные пересобрали, увеличив исходный объем вдвое, а нужные страницы отбирали по подсказке поисковика Яндекса: что люди чаще ищут и открывают, то модели и надо знать.

К самим цифрам нужна оговорка: тесты по праву и русскому языку – внутренние, из реальных запросов к Алисе, снаружи их не проверить. Зато два теста на знание фактов выложены вместе с методикой, и картина на них та же, только мягче: отрыв от моделей того же класса – 15–20 пунктов.

Свой фундамент не означает отказ от экспериментов с внешними решениями. Около 80% запросов к Алисе AI обрабатывает собственная Alice AI LLM, а в режиме “Эксперт” роутер может отдать специализированную задачу открытой модели на серверах Яндекса и в его харнессе (обвязке из поиска и инструментов). По замерам качества собственного харнесса GLM 5.2, например, набирает на внутреннем тесте 48 баллов вместо 43 без него.

Комбо мне кажется единственно разумным: в общих задачах открытые модели почти догнали закрытые, и тратить компьют на свою копию того, что лежит на Hugging Face, незачем. Свой фундамент нужен там, где чужой не тянет – и российские реалии как раз такой случай.

Для самого Яндекса релиз – коммит в будущую единую рассуждающую модель, а также – основа для агентных функций Алисы: когда ассистенту можно поручить дело, а не только задать вопрос. Ну а пока фундамент лежит в открытом доступе – осталось дождаться, кто первым вырастит на нем юриста или школьного репетитора.

– Техотчет на Хабре
– Модель на Hugging Face
– Канал ML-команды Яндекса