DSCS.pro

1️⃣ Claude Fable 5.1
Fable 5.1 стала сильнее программировании, научных исследованиях, работе с компьютером и междисциплинарных задачах. Чтение данных из кэша подешевело на 75%, а на низком и среднем уровне усилий модель дает результат высокого уровня заметно дешевле. Вместе с ней вышла Mythos 5.1, доступная только проверенным организациям.

2️⃣ Gemini 3.8 Flash
Лучше справляется с программированием, агентными задачами и многошаговыми рассуждениями. Цена за токен осталась прежней, но из-за более длинных рассуждений расход может вырасти.

3️⃣ GPT-6 Astra
Один из самых громких релизов. Грег Брокман уже заявил, что Astra знаменует наступление эры AGI. Главное улучшение в работе с компьютером: модель заполняет онлайн-формы, обновляет записи в CRM, готовит таблицы и презентации по шаблону и делает это быстрее GPT-5.6 Sol.

4️⃣ Muse от Meta
Персональный ИИ-агент умеет отправлять письма, бронировать поездки и делать покупки, а после закрытия приложения продолжает работать над задачей.

5️⃣ GigaChat 3.5 Reasoning
Первая модель линейки с полноценным режимом рассуждений. Заметно лучше выполняет сложные инструкции, планирует и пишет код.

6️⃣ GPT-6 Sol и GPT-6 Luna
Главные улучшения: точность и цена. Обе модели делают заметно меньше фактических ошибок, особенно в быстрых режимах, и стали дешевле предшественниц. При этом Sol опережает ряд конкурентов в агентных и программистских задачах при меньшей стоимости.

7️⃣ GPT-6.1 Sol
Модель с большим контекстом, чем у GPT-6 Sol. Сохраняет то же окно контекста в 1,05 млн токенов, одновременно улучшая кодирование, работу с компьютером, профессиональные процессы, фактическую надежность и поведение агентов.

8️⃣ Claude Opus 5.5 и Sonnet 5.5
Opus 5.5 стала сильнее в программировании, офисных задачах и работе с компьютером, при этом обходится заметно дешевле, работает быстрее и яснее объясняет результат. Sonnet 5.5 рассчитана на повседневные задачи: исправление ошибок в коде, документы, презентации и таблицы. Работает быстрее предшественницы, тратит меньше ресурсов на задачу и пишет яснее.

«Из советов, которые прозвучали и от зумеров, и от миллениалов, и от альфа, и даже от бумеров: сегодня особенно важны осознанность, гибкость, легкость и упорство. А от себя я добавлю еще один навык — умение работать с ИИ и ИИ-агентами. Софт-скиллы никуда не исчезают, но к ним уже добавляется способность использовать новые технологии в своей работе. Поэтому здесь мой совет простой: изучать, пробовать, не бояться новых инструментов и учиться с их помощью работать быстрее и эффективнее», — поделилась Алена Бакай.

«Ребята-чемпионы IOAI, конечно же, сильны в вопросах искусственного интеллекта, такие навыки востребованы в том числе и в серьезных бизнес-проектах! Мы всегда стараемся находить задачи под бэкграунд и интересы коллег, чтобы в выигрыше были и команда, и сам специалист. Кроме того, уверен, что когда рядом работают чемпионы мира, это служит отличной мотивацией для всей команды!» — рассказал руководитель Лаборатории прикладного искусственного интеллекта СПб ФИЦ РАН Максим Абрамов.

1️⃣ Установите скилл
Попросите агента прочитать репозиторий Paper2Agent и установить оттуда скилл paper2agent. Готовый запрос есть в разделе «Quick Start».

2️⃣ Запустите конвертацию
Передайте агенту ссылку на статью или файлы, GitHub-репозиторий с ее кодом и папку для результата: он соберет инструменты и проверит их.

3️⃣ Подключите MCP-сервер
Инструкция по подключению к вашему агенту лежит в USAGE.md. Готовые серверы есть в разделе «Connectable Paper MCP Servers».