TGViewer
Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе @inside_ai_tech · 4.88K subscribers
Post #90 1.57K
Ключевые события в LLM в 2025 году версия Simon Willison

Simon Willison — создатель Django и Datasette, один из самых авторитетных независимых исследователей языковых моделей. Уже третий год подряд он публикует подробный обзор индустрии. В версии за 2025 год набралось 26 разделов с ключевыми моментами.

Александр Опрышко, управляющий партнер KTS, выделил главное.

1. Claude Code — $1 млрд за полгода

Самое заметное событие года. В феврале Anthropic тихо выкатил Claude Code. За полгода CLI-инструмент вышел на годовой оборот в $1 млрд. Это не просто инструмент для разработки, а универсальный агент для автоматизации любых задач через терминал.

2. DeepSeek шокировал индустрию

В конце 2024 года китайская лаборатория DeepSeek выложила модель уровня ведущих решений рынка, потратив около $5,5 млн вместо сотен миллионов. В январе появилась R1 — модель с развитым рассуждением, сопоставимая с o1.

3. Модели с рассуждением стали базовым стандартом

Все крупные лаборатории выпустили модели с поддержкой рассуждений. Ключевой сдвиг — связка рассуждений и инструментов, которая позволила моделям планировать и выполнять многошаговые задачи. RLVR стал обязательным этапом обучения.

4. MCP взорвался получил массовое принятие

Anthropic представила Model Context Protocol в ноябре 2024 года. Уже в мае 2025 OpenAI, Anthropic и Mistral добавили поддержку API всего за восемь дней. Это совпало с моментом, когда модели начали стабильно работать с внешними инструментами.

5. Vibe Coding: 110 инструментов за год

Термин, который предложил Андрей Карпатый: разработка, где фокус смещён с кода на результат. Willison запустил коллекцию небольших инструментов на HTML и JavaScript, созданных с помощью LLM. За год — 110 проектов, каждый с подробно зафиксированной историей запросов к модели.

6. Открытые модели вышли на новый уровень

Если 2024 год был годом Llama, то в 2025 конкуренция резко усилилась. DeepSeek, Qwen и Gemma 3 стали серьезными альтернативами. При этом Llama 4 разочаровала: модели на 109B и 400B параметров оказались слишком тяжёлыми для пользовательского оборудования. Зато появились компактные и эффективные vision модели вроде Qwen2.5 VL 3B, которые работают на обычном железе.

Полный обзор читайте на Simon Willison.
  • ❤ 6
  • 👍 2
  • 💋 1
More from @inside_ai_tech
  1. Sep 23, 2026В Agent Platform появились новые языковые модели Недавно мы обновили работу с изображениям…
  2. Sep 22, 2026Моя работа плохо ложится в трекеры. Поэтому её забрал AI-ассистент У нашего Head of QA, Ро…
  3. Sep 15, 2026Больше возможностей для работы с изображениями в Agent Platform ▪️ Добавили топовые графич…
  4. Sep 10, 2026Эпоха жирного SaaS заканчивается Ещё лет пять назад мы жили так: нужна функциональность —…
  5. Sep 8, 2026Разработали AI-поиск по сотням документов Level Group и получили точность ответов выше 90%…
  6. Sep 3, 2026Агенты и агентские автоматизации В прошлом посте писал про Spec-Driven Development, которы…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →