AI для каждого | AISferaic

Claude Opus 5.5 написала код, который покадрово создал эту анимацию. Сначала забавный маленький кубик, затем космические орбиты, разложение света призмой, вихрь частиц, чёрная дыра и вид Земли с Луны.

Все 32 секунды созданы ИИ.

OpenAI ответила на вызовы конкурентов масштабным релизом: представлены новые модели GPT-6 Sol и Luna.

Стоимость использования Sol снизилась вдвое и теперь составляет 2 за миллион входных и 10 за миллион выходных токенов.

Модель Luna стала еще доступнее всего 0.1 и 0.5 соответственно. В дополнение к этому все подписчики получили право на один дополнительный сброс лимитов по требованию.

Обе новинки уже интегрированы в API и платные подписки, а облегченная Luna также появилась на бесплатном тарифе для всех пользователей.

Состоялся релиз Claude Opus 5.5

Которая уже начала обходить Fable 5.1 и GPT-6 Astra в большинстве ключевых бенчмарков. Несмотря на возросшую мощность, новая модель стоит дешевле своей предшественницы Opus 5.

Приятным бонусом для всех пользователей стал подарок от разработчиков: каждому начислили по одному «сохраненному сбросу лимита», который можно использовать в любой момент.

Подробности и официальный анонс доступны по ссылке

OpenAI готовит к релизу GPT-6 Sol и GPT-6 Luna, новые модели уже находятся на финальном этапе подготовки.

В конфигурационных файлах Azure были замечены идентификаторы gpt-6-sol, gpt-6-luna и gpt-6-astra-minor. В этом же обновлении текущая версия GPT-5.6 Sol получила статус workhorse, что намекает на её переход в разряд «рабочих лошадок» после выхода следующего поколения.

Официального анонса пока не было, но добавление моделей в реестр Microsoft подтверждает, что запуск в облаке Azure произойдет совсем скоро.

Проведено масштабное тестирование Jev Skill Suggestion против линейки моделей Claude: 26 навыков, 10 промптов и по 3 запуска на каждый тест.

Jev показал точность 90% при медианном времени ответа всего 330 мс. Для сравнения, Haiku справляется с точностью 80% за 1,24 секунды, а флагманские Sonnet, Opus и Fable выдают 100% результат, но тратят на это от 2,2 до 4,5 секунд.

Главное преимущество Jev в том, что он принимает решения в 4–14 раз быстрее конкурентов, при этом список навыков совершенно не расходует контекстное окно. Ознакомиться с полными результатами эксперимента можно здесь

Вышел Grok 4.7, показавший впечатляющий рывок в производительности.

Главным достижением стал рост показателей на Terminal-Bench с 20,3% до 38%.

На тестах CursorBench новая модель также вырвалась вперед, обойдя GPT-5.6 Sol с результатом 46,3% против 41,7%. При этом стоимость токенов осталась на уровне предыдущей версии Grok 4.6, что делает обновление еще более привлекательным.

Хотя Grok 4.7 всё ещё уступает Fable 5.1 в обоих бенчмарках, зафиксированный прирост говорит о серьезном прогрессе команды Илона Маска.

Появился мод для Claude Code, который эффективно экономит токены за счет умного управления навыками.

Вместо того чтобы загружать все доступные скиллы в окно контекста разом, решение под названием Jev держит их снаружи. Система анализирует каждый запрос пользователя и добавляет в контекст Claude только те инструменты, которые действительно необходимы в данный момент.

Мод совместим с API от TypeSafe и AI Gateway от Vercel. Для установки достаточно выполнить одну команду в терминале:

npx claude-code-templates@latest --mod productivity/jev-skill-suggestion

Claude Code добавил поддержку AGENTS.md.

Ничего дополнительно настраивать не нужно, теперь Claude Code по умолчанию сначала читает AGENTS.md, а если файла нет использует CLAUDE.md.

Поддержка доступна начиная с версии 2.1.277.

NVIDIA представила SoL-Pi систему, которая автоматически оптимизирует работу ИИ-агентов и сокращает расход токенов почти вдвое без потери качества. Вместо ручной настройки исследователи используют циклы автоматических экспериментов над самой программной обвязкой, оставляя только те механизмы, которые стабильно показывают результат в разных средах.

В итоговую версию вошли четыре ключевые технологии: объединение действий, динамическое сжатие контекста, оптимизированная обработка наблюдений и эффективное сокращение логов. На тестах EdgeBench система показала точность на уровне топовых GPT-5.6 Sol и Opus 5, при этом снизив потребление ресурсов на 50%.

По расчетам авторов, это сокращает расходы на API примерно на треть. Экономия составляет до $13,50 в час по сравнению со стандартными решениями вроде Codex и Claude Code. Исходный код уже опубликован в репозитории NVlabs.

Отличный прогресс для локальных моделей: PrismML представила Bonsai 2 27B, построенную на базе Qwen3.8 27B.

Благодаря трехзначному квантованию вес модели удалось снизить до 5,9 ГБ, что почти в девять раз меньше оригинального размера.

Разработчики заявляют, что сжатая версия сохраняет 98,2% исходной точности, при этом полноценно поддерживает работу с изображениями и вызов внешних инструментов. Модель уже доступна в открытом доступе под лицензией Apache 2.0.

Модель Jev начали тестировать в сфере автономного вождения, и первые результаты впечатляют. Автору эксперимента удалось менее чем за час собрать в симуляторе полный цикл принятия решений для автомобиля, включая повороты, перестроения и проезд перекрестков.

Главное отличие Jev от стандартных чат-ботов заключается в формате вывода. Вместо текста модель анализирует состояние системы и выдает набор типизированных вероятностей для каждого действия вместе с уровнем уверенности в нем.

Такой подход позволяет напрямую интегрировать нейросеть в управление транспортом. Если технология подтвердит свою масштабируемость, это может радикально снизить порог входа для разработки сложных систем беспилотного вождения.

Anthropic представила функционал Projects в Claude Code, позволяющий вести масштабные задачи как единый цельный проект.

Теперь Claude самостоятельно разбивает работу на отдельные ветки и запускает их параллельно в облаке, сохраняя контекст между этапами и продолжая выполнение даже после закрытия ноутбука.

На данный момент Projects открыты в предварительном доступе только для части пользователей тарифов Pro и Max. Те, у кого функция пока не появилась, могут записаться в список ожидания.

Разработчики обещают добавить поддержку локальных сценариев в самое ближайшее время. Подробности доступны в официальной документации

Cloudflare открыла исходный код скилла, который превращает обычного ИИ-агента в полноценного аудитора безопасности. Компания уже активно использует этот инструмент внутри себя для автоматического поиска и верификации уязвимостей.

Агент самостоятельно изучает целевую систему, выявляет потенциальные проблемы, подтверждает их наличие и перепроверяет результаты, чтобы избежать ложных срабатываний. В итоге пользователь получает готовый детализированный отчет со всеми находками.

Все наработки уже доступны в официальном репозитории

Громкое событие в мире ИИ: Google продемонстрировала работающий цикл рекурсивного самоулучшения.

Исследователи Google и DeepMind представили систему Dream-RSI, которая позволяет ИИ-агенту совершенствовать методы решения задач. Агент анализирует свои прошлые попытки, тестирует тысячи альтернативных стратегий в виртуальной среде и выбирает самую эффективную для следующего реального раунда.

В тестах по разработке алгоритмов и оптимизации GPU-ядер система не только сохранила высокое качество результатов, но и радикально снизила затраты на вычисления. В одном из случаев количество необходимых запросов к модели удалось сократить в 162 раза.

Ключевая особенность технологии в том, что она улучшает именно стратегию поиска и исследования, не требуя при этом изменения весов самой модели. Подробности исследования доступны в отчете

Пользователи обнаружили лазейку для доступа к GPT-6 Astra практически без ограничений через Prism бесплатный научный редактор от OpenAI. В настройках можно выбрать версию Astra Extra High и продолжать работу даже после того, как лимиты в Codex или Work полностью исчерпаны.

Вероятно, Prism использует отдельный пул запросов, который пока никак не синхронизирован с общими ограничениями платформы. Официальная документация подтверждает работу помощника на фронтир-моделях, но о конкретных лимитах там нет ни слова.

Инструмент заточен под LaTeX и научные тексты, поэтому в нем отсутствует терминал и доступ к локальным файлам. Однако для сложных рассуждений, перевода и анализа огромных массивов данных это сейчас выглядит как самый доступный способ работы с Astra. Ждем появления первых прокси для этого сервиса.