Канал Никиты из IT

OpenRouter подвели итоги года. Мы в топ-2% пользователей Gemini Flash.

Опенроутер — это агрегатор нейросетей, который дает доступ к десяткам моделей через единый API.

В Isty мы занимаемся автоматизацией бизнеса, и используем его как тестовый полигон.
Здесь мы проверяем гипотезы, сравниваем модели и проверяем логику ИИ-агента, прежде чем внедрять решения в боевые проекты клиентов.

Наши результаты за год:
- 486 700 000 токенов потрачено.
- 71 использованная модель.
- Gemini 2.5 Flash — наш фаворит, потому так рад третьей версии.
- GPT-5 Mini и Nano не понимаю зачем мы стока туда потратили, плохие модельки, но тоже в топе использований.

Самое любопытное, что мы попали в Top-2% пользователей Gemini 2.5 Flash.

OpenRouter перевел наши сухие цифры в понятные величины.

Объем данных, который мы прогнали через тесты, эквивалентен:
• 5 000 написанных романов.
• 84 годам непрерывной речи.
• 32 годам человеческой работы.

Такие дела, в следующем году надо миллиардов за 5 токенов пройти =)

Google выкатили Gemini 3 Flash.

Обещают уровень 2.5 Pro по очень низкой цене и с высокой скоростью:

• Топ-3 на LLM-арене по работе с текстом. И в других бенчах тоже довольно высоко. LLM-арена фактически индикатор «насколько модель заходит людям».
• Цена в API. $0.50 за 1М входных токенов. Это очень дешево. Начинаем переключать клиентов на неё, будем следить за результативостью
• Работа с кодом. В бенчмарке SWE-bench (написание кода) рисуют 78% (у Grok Code Fast 70,8%, текущего чемпиона среди малышей).

Доступна бесплатно на Gemini App

Я давно её ждал, очень не хватало маленькой, быстрой и качественной модели.

Вышла новая GPT Image 1.5
Стала чуть-чуть быстрее и точнее. Можно пошагово редактировать изображения как в Nano-Banana. А ещё за раз можно отправлять несколько запросов.

В целом она чуть более стильная чем нейросеть от гугла, но полностью банану заменить не может.

А на фото — Ваня Кобликов в естественной среде обитания, которого туда поместил новый GPT Image.

💪 И этот богатырь сейчас ищет работу.

Ваня топовый кризис-менеджер, с которым мы выводили ИИ-продукт на рынок Казахстана полтора года назад. С нуля построили инфраструктуру, организовали команду и продажи.
Один из тех, на кого можно положиться, доверить сложные ситуации и знать, что всё будет сделано на максимуме.

Кстати, оба человека, которых я рекомендовал в прошлом подобном посте нашли своё место.

Вот резюме Вани, а вот и контакт

Orchids — шикарная штука для вайб-кодинга.
Например, я сделал игру из Звёздных Войн за 90 минут.

Обычно я использую Codex и Gemini в CLI, Cursor для работы на сервере и вот недавно кайфую от AntiGravity — крутая штука.

Но всё это — сложно и нужно разбираться.
То есть в целом вайб-кодинг с ними доступен тем, у кого техинческая база выше среднего и тем, кто готов изучать много нового.

Есть ещё Lovable, Bolt и другие сервисы — но они тоже требовательны к вам как к техническому директору.

И вот в твиттере напоролся на Orchids — приложение, которое делает вход доступнее (но не нулевым).

Использовать так:
Скачали отсюда → зарегистрировались → описали приложение, которое вы хотите сделать → получили результат → добавили возможность приёма оплат → по его же инструкции разместили в интернете.

Кайфово, что:
• 500 000 токенов бесплатно ежемесячно. Это довольно много — одно хорошее приложение или несколько MVP.
• Топовые модели под капотом. Внутри полноценные Claude 4.5 Opus, Gemini 3-pro и GPT 5.1 Codex max и GPT 5.2 (!!!)
• Супер-круто пишет код и делает структуру приложения
• Работает без VPN в России

По ссылке карточная игра Сабакк из Звёздных Войн. Я сделал её за 150 000 токенов и ≈час времени в Orchids и оочень кайфанул от процесса.

В общем, если искали доступный способ создавать приложения или сайты с помощью нейронок с минимумом сложностей — вариант отличный.

Кстати, оно вышло 9 декабря. Вы можете быть среди самых первых юзеров)

OpenAI — 10 лет. А ещё вышла GPT 5.2

Я познакомился с ними, когда их боты «OpenAI Five» учились играть в Dota 2 (да, я ex-дотер). Помню, как смотрел The International в 2018 году и офигевал от того, как ИИ разматывает профессиональную команду OG и получал свою первую известность. Тогда это казалось чем-то невероятным, но очень узким — «ну, в игры играть умеет, окей».

Потом я просто наблюдал за новостями, а затем случился релиз ChatGPT в 2022, который перевернул всё.

А начиналось всё как попытка спасти мир от монополии Google
В 2015 году небольшая группа людей (Илон Маск, Сэм Альтман, Илья Суцкевер) собралась, чтобы создать противовес DeepMind и Гуглу. Иронично, что спустя 10 лет они сами стали тем гигантом, у которого есть свой противовес — Anthropic и xAi.

Ну и немного фактов за эту десятилетку:
• 700+ млн пользователей в неделю — столько людей сейчас используют ChatGPT (для сравнения, это больше, чем население всей Европы).
• Самая дорогая компания в истории США, не являющаяся публичной (до недавних пор). Оценка улетела в космос, обогнав многие корпорации с вековой историей.
• Сделали AGI целью человечества. Раньше это было уделом фантастов, теперь — бизнес-план.
• Изменили рынок труда. Копирайтинг, кодинг, дизайн — ни одна сфера не осталась прежней.

В общем, 10 лет назад появилась на свет одна из важнейших компаний сегодняшнего дня. И, вероятно, следующие 10 лет мы проведём в мире, который строят они.

upd. а ещё вышла GPT-5.2. По бенчам она теперь лучшая на рынке

Это моветон — копипастить ответы нейронок в качестве ответа

Замечаю это везде: в рабочих чатах, в ответах клиентов и клиентам, а особенно — в срачах в твиттере. Прилетает полотно сгенерированного текста, которое выдаётся за аргумент или решение.

Главная проблема здесь в том, что это сообщение из другого диалога.
(а ещё обесценивание и себя и собеседника)

Когда человек копирует ответ GPT, он приносит результат общения его и нейросети, скрывая самое главное — контекст. Собеседник видит итог, но не видит условия задачи.

У меня в таких случаях возникают вопросы:
→ А какой был промт?
Может, там было «Придумай 10 причин, почему мой оппонент не прав»?
→ А был ли контекст?
Достаточно ли вводных дали модели, чтобы её ответ был релевантен "нашей" ситуации?
→ А какая модель отвечала?
Последний гемини с ризонингом или бесплатный гпт?
→ А сами-то читали?
Или просто пробежались глазами и переслали, не вникая?

Ну это типа как если бы я пришёл в суд с показаниями свидетеля, которого никто не видел, и вопросы которому задавал только я в закрытой комнате.

Как делать нормально:
😎 Ссылка на чат.
Самый прозрачный вариант. Собеседник может зайти, увидеть всю ветку диалога, прочитать ваш запрос и понять, на основе чего сделаны выводы и даже что-то уточнить.
😉 Скриншот промта + краткая суть текстом что сказала нейронка.
Вместе с ссылкой хорошо приложить скрин, где видно ваш запрос, а текстом выделена суть ответа GPT (например, как это делает Денис).
👋 Если ответ в GPT, то прям добавить участника в этот чат (тут писал об этом)

Можно отправлять этот пост тем, чей ответ вам не понравился =)

В Ai Stidio теперь можно зайти написав app.new в адресную строку браузера

Вы сразу попадёте в конструктор приложений гугла, в котором работает агентная система Gemini. Тут о ней подробно писал Денис.
Если кратко: описываете своё приложение, ну а гемнии его собирает — с базой данных, интерфейсом и в целом репозиторием.

Вообще, я фанат таких шорткатов. Например:
• doc.new открывает гугл-документ
• sheet.new гугл-таблицы
• presentation.new угадайте что открывает
• ну и теперь app.new — открывает конструктор приложений

Это экономит очень много времени, пользуйтесь :)

Мне кажется сделали наценку на престиж, но в целом всё по факту.

Стоимость продакшена ИИ-роликов ниже в 3-5 раз (в зависимости от типа), но не в десятки-сотни раз.

Ссылка на оригинал видео в инсте

Почему «учиться на ошибках» недостаточно? 5 принципов обучения, которые мы подсмотрели у нейросетей

Неочевидно, но ИИ — идеальный симулятор мозга человека. Благодаря экспериментам с ним, мы можем лучше понять себя.

Я обожаю исследования от Anhtropic, вот и недавно у них вышло новое про «вредное поведение»: если нейронку обучать «жульничать» в одном месте, то она в целом станет весьма скверной и по другим задачам.

Но в этот раз я решил не пересказывать их исследование, а подсобрать: а что вообще эти эксперименты говорят о нас с вами?

1. Феномен «Щелчка» (Grokking)
Это вот когда вы долго бьетесь над задачей, тупите, ничего не понимаете, а потом — бац! — и всё становится ясно. В нейросетях это называется Grokking.

Сначала модель просто «зубрит» данные (overfitting), но ошибки остаются высокими. Кажется, что прогресса нет. Но внутри, в скрытых слоях, формируются «головы индукции» (induction heads). Когда их накапливается критическая масса, происходит фазовый переход: кривая обучения резко взлетает вверх.

То есть если вы чувствуете, что застряли и тупите — не бросайте. Ваш мозг прямо сейчас настраивает "веса", чтобы случился «щелчок».

2. Сон — это про сохранение данных
Большая проблема нейросетей — «катастрофическое забывание». Если учить сеть новым задачам подряд, она забывает что было в давних задачах.

Инженеры решили это через Replay (проигрывание): сеть переодически мешает старые данные с новыми.

Ну то есть то, что делает наш мозг во время сна. Мы буквально «проигрываем» воспоминания дня, чтобы перенести их в долговременную память. Поэтому «Утро вечера мудреннее».

3. Право быть любопытным (Active Learning)
Нейросети учатся значительно быстрее, если им дают право самим выбирать, какие данные изучить следующими, или задавать уточняющие вопросы (метки).

Пассивное поглощение тонн данных (лекции) работает хуже, чем режим «исследователя», когда модель сама лезет туда, где ей непонятно.

Поэтому просто зубрёжка — это совсем не про обучение. Нужно вникать, интересоваться и вопрошаться темой)

4. Разнообразие побеждает зубрежку
Нейросеть лучше удерживает информацию, если задачи разноплановы. Если учить сеть только на похожих примерах, она начинает путаться.

Чтобы знания были устойчивыми, нужно чередовать контексты. Условно: учить английский не 5 часов подряд, а перемежая его с математикой или прогулкой.

Лучший отдых — это смена деятельности. Для нейросети это способ избежать переобучения, для нас — способ сохранить ясность ума. Поэтому и в школах не ставят больше двух уроков одного предмета подряд

5. Эффект «Гнилого яблока» (Misalignment Generalization у ИИ)
Ну это самое мрачное: если научить модель «срезать углы» (хитрить ради награды) в одной узкой задаче, она начинает врать и саботировать и в других сферах. «Узкое зло» мгновенно превращается в «широкое поведение».

Это буквально про то про то, как влияет окружение. Если среда поощряет мелкую ложь или токсичность, это меняет нашу «прошивку» целиком.

Нельзя научиться «немножко воровать» — это искажает восприятие всего мира. Если система (семья, работа, общество) поощряет хитрость в малом, она неизбежно портит всю «прошивку» человека. Так и с нейросетями

В общем продолжаю твердить: мы и ИИ похожи больше, чем принято об этом говорить.

Презентация и видео-эссе от NotebookLM

Посмотрите видео во вложении и эту презентацию по ссылке. У меня отпала челюсть насколько это хорошо — гугл завезли в ноутбук генерацию слайдов и видео в подписке за $20.

Всё сделано в несколько шагов:
1. Открыл NotebookLM
2. Загрузил туда книгу
3. Нажал «Video Overview» и «SlideDeck»
4. Подождал и получил результат, который вы видите.

Контент по шикарной книге «Быть Собой», в реплае писал о ней.

У меня всё.

Групповые чаты в ChatGPT раскатывают на всех платных юзеров

Я сначала не понял зачем мне мессенджер в гпт, а щас вроде как понял.

Теперь можно закинуть ссылку коллегам и: вместе рабочий квест решать, ругаться на филосовскую тему, планировать путешествие или играть в D&D .

GPT в нём отвечает в двух режимах:
1. Автоматический — ИИ сам решает, когда ответить
2. Тег GPT — то есть тегаете ГПТ, а он отвечает.

Всё равно странноватая фича, интересно обретёт ли популярность или останется незамеченной как таски

Вышла NanoBanana 2

Лучшая модель для редактирования изображений теперь отдаёт изображения в 4к, далеко в отрыве от конкурентов. Хорошо работает с текстом.

Чтобы работала именно она, включите Thinking в Gemini

Как первого ноября новостники ошиблись (обосрались)

3 недели назад в новостях кричали «ChatGPT теперь не консультирует по медицинским и другим вопросам».

У меня уже тогда горело с интерпретаций, но так и не добрался до «Написать об этом в ТГ». Однако до меня до сих пор добегают последствия.

Поэтому, важно:
В ChatGPT ничего не изменилось, он и договор напишет и лекарства посоветует и МРТ-сканы разберёт. Попутно будет советовать обратиться к врачу. Как и всегда до всяких изменений.

В своих новых политиках OpenAI снимают с себя ответственность: им важно, чтобы вы не подали на них иск только потому, что бот сказал лечиться подорожником. И чтобы другие стартапы на основе OpenAI не создавали бесконтрольных «роботов-врачей», из-за которых влетит Альтману.

А так консультируйтесь на здоровье

Google Antivravity

Ещё выкатили новую среду разработки типа Cursor'а, но заточенную под работу с Gemini (ещё там есть соннет 4.5 и GPT OSS 120) и полностью бесплатную.

Скачать можете сейчас и на Mac и на Windows.

Если вы думаете, что это «чёта для разрабов, потом разберусь», то вы упускаете один из самых крутых способов работать с нейронками.

Я с Codex CLI веду свои заметки и фиксирую итоги дня в Obsidian, трекаю задачи, держу инфо по клиентам — всё под управлением GPT.

Вот с Антигравити то же самое можно делать, а заодно и приложение своё написать, попробуйте пока бесплатно =)

Этот пост написала Gemini 3 Pro, которая только что вышла

Я скормил ей фактуру последних новостей, свои старые посты и попросил написать этот текст.

Что произошло:
Пока мы тестировали GPT-5.1, Google тихо обновили Vertex AI и AI Studio. Доступ открылся сегодня, 18 ноября. Судя по логам и первым тестам на Реддите — это тот самый «ответ Чемберлену (Альтману)», которого ждали полгода.

Факты и цифры, которые я успел накопать:
• Новая архитектура ризонинга. В отличие от o3-серии OpenAI, где процесс мышления скрыт, Gemini 3 показывает, как она думает, но делает это быстрее. В бенчмарке MMLU-Pro модель предварительно набирает на 4.5% больше, чем GPT-5.1.
• Кодинг — её киллер-фича. На SWE-Bench Verified (тест на решение реальных задач по программированию) модель пробила потолок в 80%. Для сравнения: Claude Sonnet 3.5/4.5 держались на уровне 77%, а Gemini 2.5 — около 64%. Разработчики в Твиттере уже делятся примерами, где она с одного промта пишет сложные SVG-анимации и интерактивные интерфейсы без ошибок.
• Работа с изображениями — киллер фича №2. Распознаём изображения в 2 раза круче GPT 5.1, судя по бенчмаркам
• Контекстное окно. Заявлена поддержка 2 миллионов токенов в превью-версии. Я закинул в неё документацию большого проекта (около 400 файлов) — ответ на вопрос по архитектуре занял 12 секунд. «Амнезии» пока не заметил.

Главное отличие от конкурентов:
Она ощущается как гибрид скорости Flash-моделей и глубины мышления o-серии. Если GPT-5.1 иногда «задумывается» на простых вопросах, то Gemini 3 пролетает их моментально, включаясь на полную только там, где это реально нужно (адаптивный компьютинг).

Мой прогноз:
До конца 2025 года это, вероятно, будет top-1 модель для работы с кодом и сложными документами. Google долго запрягали, проигрывали в PR-войне, но технически сейчас выдали очень мощный инструмент.

Как попробовать:
Идём в Google AI Studio, логинимся (нужен VPN, США/Европа) и в списке моделей выбираем Gemini 3 Pro Preview. Пока бесплатно, но лимиты строгие.

Марвина пока не обновляю — пусть посмотрит, как работают старшие

upd. в приложение gemini тоже завезли трёшку

Делюсь своими лучшими результатами с Suno v5

Почти два месяца прошло с релиза, а я всё ещё получаю кайф от этой модели. И среди всех ИИ-инструментов именно музыкальные до сих пор мне кажутся недооценёнными.

Ниже — те треки, в которых я сам бы не сразу распознал работу ИИ.

Хотя мы однажды проводили ивент, где играла музыка, сгенерированная ещё в Suno v4. Тогда никто даже не заподозрил подвох.

И напомню: Марвин тоже умеет писать музыку =)