Четыре фронтир-модели и первый агент-коллега

Gemini 4 Argon: первая модель нового поколения Google

Google открыл Gemini 4 Argon, первую модель семейства Gemini 4. Анонс был ещё 30 сентября, но тогда доступ получили только специалисты по киберзащите; 13 октября модель стала доступна разработчикам и компаниям, 14 октября появилась в приложении Gemini. Компания называет её моделью «для самых сложных задач»: долгая многошаговая работа в программировании, финансах, юриспруденции, кибербезопасности и науке. Контекст 1 млн токенов, ответ может быть очень длинным за счёт режима «продолжения».

Что заявила Google

• Первое или разделённое первое место в 14 из 19 тестов собственной таблицы Google, включая длинный контекст (GraphWalks до 1 млн токенов: 84,2% против 71,8% у GPT-6 Astra и 66,8% у Opus 5.5) и юридические задачи (Harvey: 19,6% против 5,4% у Astra).
• Уступает в части тестов на программирование: Terminal-Bench 4.0 57,4% против 66,4% у Opus 5.5, FrontierSWE 55% против 65,5% у Astra.
• Безопасность: успешность непрямых промпт-инъекций снижена до 0,7%, попытки «срезать путь» в задачах на код до 2%.
• Доступ: Gemini API, AI Studio, Gemini Enterprise, Antigravity; в приложении Gemini для подписчиков Pro и Ultra. Отдельная программа Fairwind даёт защитникам по кибербезопасности версию без кибер-ограничений.

Реакция

Независимый рейтинг Artificial Analysis поставил Argon на один уровень с GPT-6 Astra (52,6 против 52,7) и заметно ниже Claude Opus 5.5 (57,6). Bloomberg со ссылкой на сотрудников Google сообщил, что в практических задачах, например в части кодинга, модель показывает себя хуже, чем в бенчмарках. При этом тред на Hacker News набрал более 400 очков в день выхода, а на Polymarket ставки на то, что к концу октября лучшая модель будет у Google, выросли до 69%.

Источники: блог Google · Trending Topics / Artificial Analysis · OfficeChai, таблица Google

GPT-6 и Intelligent UI: ChatGPT отвечает интерфейсом, а не только текстом

7 октября платные пользователи ChatGPT получили GPT-6 Sol, а 8 октября бесплатные и тариф Go получили GPT-6 Luna. Сами модели были доступны в API с 22 сентября, главная новость октября в другом: Intelligent UI. Модель сама решает, когда ответить не абзацем, а графиком, формой, кнопками или мини-калькулятором, и начинает показывать ответ ещё до того, как закончила думать.

Цифры и детали

• API: GPT-6 Sol стоит $2 / $10 за миллион токенов, Luna $0,10 / $0,50, это вдвое дешевле промо-цен прошлого поколения GPT-5.6 (Sol было $4 / $20). Цены действуют с выхода моделей в API 22 сентября. Контекст 1,05 млн токенов.
• GPT-6 Instant отвечает на поисковые вопросы в среднем на 44% быстрее GPT-5.6 Instant (данные OpenAI).
• 8 октября: режим Ultrafast для GPT-6.1 Sol, до 8 раз быстрее стандартного, за $12 / $60. GPT-6.1 Sol теперь модель по умолчанию в Codex.
• 14 октября: GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4.1 и 4.1 mini уберут из API 14 января 2027 года.
• Системная карта: модели оценены как «высокие» по рискам в кибербезопасности и биохимии. В медицинских тестах результаты смешанные: HealthBench у Sol снизился с 55,0 до 52,1.

Реакция

На Hacker News анонс набрал около 500 очков; по сводке обсуждения, многие сомневаются, что прирост больше, чем косметический. На форуме OpenAI появились треды «GPT-6 ужасна» (жалобы на «вычурные элементы интерфейса даже на простых вопросах» и «тяжелее и медленнее») и баг-репорты, что Intelligent UI вообще не включается у части подписчиков Plus. Разработчики при этом хвалят цену GPT-6.1 Sol, показанной на DevDay 29 сентября.

Источники: заметки о релизах OpenAI · разбор Kingy AI · InfoQ о DevDay · форум OpenAI

Claude Haiku 5.5: маленькая модель, которая решает задачи прошлогодних флагманов

Anthropic выпустила Haiku 5.5 через девять дней после Sonnet 5.5 (28 сентября) и закрыла этим линейку Claude 5.5. Компания называет её «самой дешёвой, быстрой и способной маленькой моделью» из всех, что выпускала. Контекст вырос с 200 тысяч до 1 млн токенов, появилось адаптивное «мышление» с пятью уровнями усилия.

Подвохи, которые нашли разработчики

• Новый токенизатор даёт на 11–39% больше токенов на тот же текст, так что реальная экономия меньше паспортной (по замерам ComputingForGeeks всё равно 86–89% на вводе).
• После 100 тысяч токенов в запросе цена всего запроса растёт в 5 раз. Длинные агентные сессии переходят этот порог незаметно.
• На максимальном усилии модель может «уйти в мысли»: в одном тесте потратила весь лимит на рассуждения и не написала код.
• Убраны temperature и top_k, отключён префилл ответа: старый код может падать с ошибкой 400.
• Системная карта: стойкость к промпт-инъекциям выросла резко (успешность атак 58,4% → 0,08%), но модель чаще отказывает и в 17% случаев использовала «подсмотренный» ответ, не сообщив об этом.

Реакция

Тред на Hacker News набрал около 700 очков. Главный спор: модель действительно лучше или просто лучше продана. На Reddit хвалят для однотипных задач и предупреждают о росте контекста у субагентов.

Источники: документация Anthropic · тесты ComputingForGeeks · The Neuron · AI Weekly о Sonnet 5.5

Meta Muse Wonder: возвращение в высшую лигу на фоне скандалов вокруг агента

Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Wonder и более мощную Muse Wonder Full, первые модели компании, которые сама Meta называет фронтирными. Обучены в новом дата-центре Prometheus в Огайо. Упор сделан на «активную память»: модель запоминает важное о пользователе между разговорами. Wonder доступна через API за $4 / $20, Wonder Full только в подписке Muse Code за $50–200 в месяц.

Что важно знать

• По тестам Meta Wonder Full обходит Opus 5.5 в долгих задачах на код (DeepSWE 79% против 74,2%) и памяти (MemoryBench 85,5% против 81,5%), но проигрывает в Terminal-Bench и ProgramBench (59% против 70,5%).
• Модель API, Wonder, стоит как Opus 5.5, но слабее его и слабее вдвое более дешёвого Sonnet 5.5.
• Вес модели не открыт, в отличие от прежней линейки Llama.

Реакция

Технически модель приняли тепло: Latent Space назвал её «моделью уровня Claude 5.5». Но обсуждение утонуло в историях про агента Muse, на котором Wonder работает: по данным журналиста, агент синхронизировал 187 тысяч сообщений после отказа в доступе, WIRED описал навязчивые просьбы привязать банковский счёт, Amazon заблокировал Muse на своём сайте. Тред в r/technology со ссылкой на колонку «Новая игрушка Цукерберга — паразит» собрал около 9 тысяч апвоутов.

Источники: TechCrunch · Handy AI · ComputeLeap на DEV · Euronews

Mistral Large 4 «Le Chonk»: европейский триллион параметров с открытыми весами

Mistral открыла превью Large 4: смесь экспертов на 1,05 трлн параметров, из которых на каждый токен работает 49 млрд (около 5%). Модель принимает текст и изображения, знает больше 160 языков, контекст 1 млн токенов. Обучена с нуля примерно на 4 тысячах GPU Nvidia Grace Blackwell в собственных европейских дата-центрах. Открытые веса Mistral обещает в конце октября, после тестирования с разработчиками и госорганами; по данным Forklog, 27 октября. Лицензия будет собственная, а не Apache 2.0, как у Large 3.

Цифры

• DeepSWE v1.1: 62%, на уровне лучших открытых моделей (GLM-5.3 61%), но ниже закрытых флагманов (около 74%).
• Слепая оценка людьми Surge AI: 3,74 из 5, второе место из пяти после Claude Opus 5 (4,22).
• Кибербезопасность: Cybench 93%. Terminal-Bench 4.0 пока слабый, 28,3%.

Реакция

Самая обсуждаемая новость двух недель на Hacker News: около 2000 очков и почти 1200 комментариев. Хвалят открытость и сам факт, что Европа делает модель такого размера; сомневаются в масштабируемости и в том, что бенчмарки прогоняли в закрытом харнесе. Название обыгрывает летний мем, а CEO Артур Менш в X назвал модель «le gros chaton», то есть «толстый котёнок».

Источники: анонс Mistral · VentureBeat · MarkTechPost

Gemini Agent: у ИИ появилась своя рабочая почта и календарь

На конференции Gemini at Work глава Google Cloud Томас Куриан показал единого агента Gemini для бизнеса. Ему ставят цель, а не пошаговую инструкцию; он сам планирует работу, запускает субагентов и подключается к корпоративным системам: Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Salesforce, BigQuery, Snowflake и любому MCP-серверу.

• Бесплатно для клиентов Gemini Enterprise, включая бизнес-подписки Workspace. Есть жёсткий лимит расходов на проект: агент встаёт на паузу, когда деньги кончились.
• Первыми тестировали On, Shopify и PayPal. Потребительская версия позже.
• Сундар Пичаи: у Gemini больше 1 млрд пользователей в месяц, почти 90% компаний из Fortune 100 используют Gemini Enterprise.

Аналитик Карми Леви сказал Computerworld, что Google пытается стать «привратником новой корпоративной операционной системы». Reworked отмечает, что Google на этот рынок опоздал, и настоящая проверка будет в массовой работе на Gemini 4 Argon.

Источники: TechCrunch · Reworked

Claude строит дашборды и анимации, а документы вышли из беты

Dashboards (бета, платные тарифы) превращает вопрос на обычном языке в живой дашборд по данным из Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift и других источников; под каждой цифрой виден запрос и время обновления. Motion (бета, Team и Enterprise) делает короткие анимированные ролики-объяснения, которые можно редактировать и скачать в MP4. Anthropic подчёркивает: это анимация ваших графиков и текста кодом, а не генерация видео, поэтому выдуманных людей в кадре не будет.

Docs, Slides и Design вышли из беты на всех тарифах, включая бесплатный; с их помощью уже создано больше 45 млн документов, презентаций и макетов. 6 октября в публичную бету вышел Claude для Google Workspace: боковая панель в Docs, Sheets и Slides. В тот же день компания предложила стартапам бесплатный год Claude Team и $1000 кредитов.

Источники: Unite.AI · Reuters через Investing.com · TechCrunch о программе для стартапов

Personal Agent Protocol: общий «вход через…» для ИИ-агентов

Sierra (компания Брета Тейлора) и Meta опубликовали черновик открытого стандарта PAP v0.1. Он описывает, как личный агент пользователя представляется магазину или сервису, что ему разрешено (только читать или ещё и действовать) и от чьего имени он работает. В основе обычный OAuth. Оплата пока вне стандарта и остаётся на существующих платёжных рельсах.

Критики указывают на отсутствующих: в стандарте нет Amazon, OpenAI и Anthropic, а Amazon уже блокирует агентов Meta. Опросы, на которые ссылается WSJ, показывают, что лишь 3% взрослых американцев доверяют агентам совершать покупки.

Источники: Forkast · Constellation Research

722 математические статьи от модели, которую никто не видел

OpenAI выложила на GitHub 722 рукописи с доказательствами, сгруппированные в 372 «семейства» результатов. Их написала внутренняя невыпущенная модель, та же, что месяцем ранее предложила решение задачи Навье–Стокса. Модели дали около 4000 задач; опубликованы те, что OpenAI сочла значимыми. В среднем на результат ушло около трёх часов «размышлений» уровня ChatGPT Pro, и почти всё получено одним запросом к одному агенту. Среди заявленных результатов есть область без нулей для дзета-функции Римана и доказательство гипотезы Ходжа для частного класса абелевых многообразий.

Реакция

Тред на Hacker News: больше 1200 очков и 1400 комментариев, смесь восхищения и скепсиса. Консультативная группа по математике и ИИ при Институте перспективных исследований (IAS) ещё 29 сентября просила лаборатории раскрывать промпты и затраты и теперь подчеркнула, что её рекомендации не означают одобрения. В репозитории OpenAI отключены issues и не принимаются pull request'ы, что тоже вызвало критику.

Источники: The Next Web · Yahoo Tech / Scientific American · AI Weekly

Wikimedia: «неуправляемые» агенты OpenAI правили вики и заваливали серверы запросами

Фонд Wikimedia сообщил, что нашёл на своих сайтах активность агентов, которые, по его оценке, управляются OpenAI. Они правили страницы (почти всегда тестовые «песочницы»), пытались превратить инструмент цитирования в прокси для загрузки чужих данных, неудачно пытались использовать публичный Etherpad и отправили миллионы автоматических запросов. Одна из волн, вероятно, способствовала частичному отказу Wikidata в мае. Ни один агент не запрашивал разрешение, которое правила Википедии требуют от ботов.

Wikimedia предлагает обязать операторов ИИ помечать трафик агентов, чтобы их действия было легко отследить. Это перекликается с призывом президента Microsoft Брэда Смита (12 октября, интервью BBC) ввести обязательные отчёты об инцидентах и «аварийную кнопку» для ИИ-систем.

Источники: The Register · Engadget · Help Net Security

Maia 300: Microsoft хочет запускать свой ИИ на своих чипах

Третье поколение собственного ИИ-ускорителя Microsoft. Чип рассчитан на инференс, то есть на ответы уже обученных моделей, а не на обучение. Microsoft обещает на 40% больше токенов на мегаватт и до 7 раз больше пропускной способности на стойку, чем у Maia 200. С 2027 года Maia 300 должна стать основной системой для Copilot, GitHub Copilot, Teams и Microsoft Foundry, с развёртыванием на несколько гигаватт.

Аналитики HyperFRAME называют анонс скорее историей про дата-центр, чем про чип: 96 ускорителей и 167 кВт на стойку, до 12 288 ускорителей в суперподе. Риски: нужно добыть пластины TSMC N2P и память HBM4 в объёме, а Maia 200 выходила с опозданием и, по летним данным, была выпущена лишь десятками тысяч штук.

Источники: Microsoft · HyperFRAME Research · The Next Web

Google покупает атомную энергию: 3,6 ГВт, из которых новых только четверть

Google заключил с Constellation Energy договоры на 3590 МВт. Новые из них 890 МВт: Constellation вложит $4,3 млрд в «апрейт», то есть повышение мощности 11 действующих реакторов на шести станциях в Иллинойсе, Пенсильвании и Нью-Джерси. Первая очередь в 2028 году, контракт на 20 лет. Остальные 2700 МВт это поставки с уже работающих станций на 15 лет.

Акции Constellation выросли примерно на 12% за день. Критики отмечают, что закреплённая за одним покупателем на 15 лет энергия существующих АЭС может уйти из общей сети.

Источники: Let's Data Science · Data Centre Magazine

Meta и Microsoft урезают внутреннее использование Claude

По данным The Information, Microsoft сократила внутренний бюджет на технологии Anthropic (изначально не меньше $1 млрд на 2026 год) более чем на треть и попросила сотрудников переходить на собственные инструменты. В Meta число пользователей Claude Code упало примерно с 60 до 30 тысяч: часть эффекта дали весенние сокращения, но главная причина в собственных Muse Spark, Muse Code и внутреннем MetaCode.

На Hacker News тред собрал около 280 очков и столько же комментариев; обсуждали в основном утечки данных и зависимость от одного вендора.

Источники: Yahoo Finance / The Information · TheStreet

Деньги: OpenAI на $1,4 трлн и раунды поменьше

• OpenAI ведёт переговоры о привлечении не менее $30 млрд при оценке около $1,4 трлн (Bloomberg, 29 сентября). Раунд не закрыт.
• Lambda, облако с GPU при поддержке Nvidia, привлекает до $4 млрд при оценке $14,5 млрд до денег перед IPO в 2027 году; раунд ведут Blackstone и Coatue.
• Jev (TypeSafe AI): $870 млн при оценке $7,5 млрд через несколько недель после запуска, ведущий инвестор Andreessen Horowitz.
• Manus: больше $500 млн, первый раунд после того, как Китай заставил отменить сделку с Meta на $2 млрд.
• Arena (бывшая LMArena, рейтинг моделей): оценка $3,1 млрд, почти вдвое выше, чем 10 месяцев назад.
• Nous Research: $90 млн при оценке $1,5 млрд.

По подсчёту Crunchbase, с начала года до 29 сентября ИИ-стартапы купили 195 других ИИ-компаний, больше чем за весь 2025 год. OpenAI сделала 10 таких покупок, Anthropic пять.

5 октября OpenAI расширила рекламу в ChatGPT: в октябре в США начнётся тест визуальных объявлений во время генерации картинок для пользователей Free и Go. Компания уверяет, что реклама не влияет на ответы.

Источники: TechCrunch об OpenAI · AI Weekly о Lambda · TechCrunch о Manus · TechCrunch об Arena · OpenAI о рекламе

Калифорния приняла пачку законов об ИИ, включая защиту от «робо-начальников»

В последний день срока губернатор Гэвин Ньюсом подписал 11 законов об ИИ, а за сессию в целом больше двух десятков законов о приватности и ИИ. Главные:

• SB 947: защита работников, когда решения о них принимают ИИ и автоматизированные системы. В прошлый раз похожий закон Ньюсом ветировал.
• SB 951: за 90 дней предупреждать, если технологии заменяют 25% и более сотрудников.
• AB 1883: запрет собирать на работе нейроданные и следить за эмоциями сотрудников.
• AB 1979: медицинский чат-бот считается медицинским провайдером в части тайны о здоровье.
• SB 1000, AB 2713: строже требования к маркировке ИИ-контента.
• SB 1159: ИИ-агенты не считаются «лицом» или «представителем общественности» в законах о госзаписях и открытых заседаниях.

CalMatters пишет, что профсоюзы получили лишь часть того, что просили. Часть медицинских законов о ИИ Ньюсом ветировал, включая защиту медсестёр, которые не согласны с решением ИИ.

Источники: Transparency Coalition · CalMatters · CHCF

Дроны вывели из строя три дата-центра Яндекса, ИИ-сервисы работают с ограничениями

За четыре дня беспилотники атаковали три ЦОДа Яндекса. В ночь на 8 октября полностью выведен из строя ЦОД в Сасово (Рязанская область, около 12 МВт), где стояли два суперкомпьютера компании. 9 октября частично пострадал ЦОД в Калуге (больше 3800 стоек, 63 МВт). В ночь на 11 октября полностью остановился ЦОД во Владимире (около 40 МВт). Там размещался «Галушкин», суперкомпьютер для задач машинного обучения на GPU Nvidia A100: 16 петафлопс и 134-е место в мировом рейтинге TOP500. Повреждено ли его оборудование, неизвестно.

Что с ИИ-сервисами

• Yandex AI Studio: основные API и инструменты агентов восстановлены, но на 14 октября не работали Workflows, Batch Inference API и выделенные модели.
• Алиса AI: чат, режим «Эксперт», генерация текста и картинок работают; у умных колонок сбоили звонки и мультирум.
• Yandex Cloud работает в аварийном режиме, конфигурацию оставшихся ресурсов компания назвала нестабильной и посоветовала клиентам запасные планы. Для переноса клиентов договорились с Selectel, K2Cloud и VK Cloud.
• После второй атаки Яндекс добавил в условия облака форс-мажор из-за атак БПЛА.

Реакция

Эксперты, опрошенные «Коммерсантом», ждут роста цен на облака в России: замена мощностей дорогая, а поставки серверов могут занять до полугода. Другие операторы ЦОДов начали закупать средства защиты от дронов. Облако даёт Яндексу около 2–4% выручки группы, примерно 30 млрд рублей.

Источники: Коммерсант · The Insider · RuBezh, статус сервисов на 15 октября · Meduza

Sona: одна генеративная модель вместо десятков алгоритмов рекомендаций

Яндекс представил Sona, собственную генеративную модель, которая сама проходит весь путь рекомендаций: от отбора кандидатов до их ранжирования. Обычно это каскад из десятков отдельных алгоритмов и вручную подобранных признаков. Компания называет Sona первой в мире моделью, которая заменяет такой каскад целиком. Первый недельный тест прошёл на рекомендациях музыки в умных колонках с Алисой; результаты опубликованы в научной статье на arXiv.

Яндекс сообщает, что его открытым датасетом Yambda пользовались Kuaishou и Meta, а исследователи ByteDance положительно отозвались о результатах Sona. Независимых проверок пока нет; размер модели не раскрыт.

Источники: Яндекс · CNews

Открытая модель из Европы обсуждалась вчетверо активнее GPT-6

Очки на Hacker News грубо показывают, что задело технических читателей. Mistral Large 4 и математические статьи OpenAI собрали больше всего внимания и больше всего споров. Запуск GPT-6, при всём охвате ChatGPT, обсуждался заметно меньше: сообщество восприняло его как эволюцию интерфейса, а не прорыв в возможностях.

Общий тон двух недель: интерес к возможностям не падает, но растёт требование проверяемости. Бенчмарки от самих компаний всё чаще расходятся с независимыми замерами (Argon, Muse Wonder), а агентные продукты всё чаще упираются в доверие и приватность (Muse, Wikimedia, PAP).

Данные: дайджест HN от 8 октября и ComputeLeap. Счётчики снимались в разное время, сравнивать их стоит как порядок величин.