PERCEPTRON.

✴️ Вышла Grok 4.7

Новая базовая модель крупнее Grok 4.6 (2,1 трлн параметров у Grok 4.7 против 1,5 трлн у Grok 4.6). Главный упор сделали на написание кода, многочасовые задачи и способность проверять собственную работу. Скорость и базовые цены не изменились.

— Лучше управляет длинным контекстом, проверяет свою работу, создаёт документы и презентации.
— Нативно понимает среду Grok Bot и лучше справляется с диалоговыми задачами.
— На CursorBench 4.0 версия xhigh набрала 46,3% против 40,4% у Grok 4.6 high; на DeepSWE v1.1 — 71% против 65,2%.
— На тесте кибербезопасности HackerBench v0.3 пропускает только 3.3% вредоносных промптов, не блокируя легитимные задачи.

Модель уже доступна в Cursor, Grok Build, API, сторонних кодинг-средах, роутерах и облачных платформах. Цена — $2 за 1 млн входных и $6 за 1 млн выходных токенов. Быстрый вариант удваивает скорость вывода и цену.

💠 PERCEPTRON.

✴️ Gemini впервые взломал 3 компании

По данным The Wall Street Journal, инциденты произошли в мае во время кибериспытаний израильского стартапа Irregular (проводит стресс-тесты безопасности для Google, OpenAI, Anthropic и Meta). Модели дали CTF-задачу взломать вымышленную фирму, но тестовая среда по ошибке оставалась подключена к интернету, а имя цели совпало с реальным доменом.

В 1-м случае Gemini подобрала пароль к сервису реальной компании с тем же именем, в 2-х других по поиску нашла открытые учётные данные в публичных репозиториях кода и вошла в сети сторонних фирм. По словам Google, после входа модель каждый раз распознавала реальную систему и прекращала атаку, поэтому ущерба не было.

Irregular уведомила Google в конце июля, но компания не раскрывала инциденты почти 4 месяца - до запросов журналистов. Google не считает произошедшее misalignment'ом (расхождением между заданной целью ИИ и его фактическим поведением), сравнивая ситуацию с поиском багов по программе bug bounty, поскольку модель в итоге остановилась сама. Названия 3 пострадавших компаний и версию Gemini компания раскрывать отказалась, сказав лишь что уведомила их и федеральные власти, а ошибку в среде исправили.

💠 PERCEPTRON.

👀 Новая секретная модель Union Alpha стала доступна на OpenRouter и в OpenCode

Любимый баганый тг куда-то удалил примеры генераций, которые были приложены к посту, вот смотрите тут: клик.

В ближайшую неделю (примерно до 23 сентября) модель будет бесплатной. Попробовать её можно на OpenRouter и в OpenCode. В OpenCode модель не расходует лимиты Go, а на бесплатном тарифе она почти безлимитная. Провайдер при этом не сохраняет и не использует промпты для обучения.

Union Alpha получила контекст в 256K, принимает текст и изображения. Модель ориентирована на агентный кодинг, исследования и многошаговые задачи.

В ранних тестах набирает ~74% в DeepSWE и 50–51% в Terminal-Bench v4 при ориентировочной стоимости $1.5–2 за задачу. Это результаты на уровне GPT-6 Astra и Fable 5.1 (но что-то по примерам генераций далеко не похоже на уровень Fable и Astra).

💠 PERCEPTRON.

✴️ Вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Gemini 3.8 Live Extended Thinking:

Старшая версия для сложных агентских задач. Главная особенность: модель умеет рассуждать и говорить одновременно. Если ей нужно выполнить долгий многошаговый процесс (например, API-вызовы или поиск), она не прерывает диалог, а использует естественные паузы вроде «сейчас проверю» и голосом комментирует прогресс задачи в фоне. Заняла первое место в рейтинге Artificial Analysis Speech to Speech (82.6) и лидирует в бенчмарках на выполнение действий (68.6% в τ-Voice, 35.1% в Sierra).

Gemini 3.8 Live:

Базовая, более дешёвая версия. Анализирует визуальный контекст с камеры в реальном времени и умеет автоматически переключаться между 97 языками прямо посреди разговора.

Всё генерируемое аудио обеих моделей помечается неслышимым водяным знаком SynthID.

Обе модели уже доступны в Gemini API и Google AI Studio. Extended Thinking раскатывают в приложении Gemini Live и в Google Workspace (Docs, Gmail, Keep) для подписчиков Pro/Ultra. Базовая 3.8 Live добавлена в Search Live.

💠 PERCEPTRON.

👀 Grok 4.8 уже обучается

Модель имеет 2,5 трлн параметров и обучается на новом программном стеке на C++. Текущий этап обучения завершат до 20 сентября, после чего начнут RL.

Также Илон поделился подробностями о текущих моделях и следующем запуске обучения на 3 трлн параметров:

Grok 4.8 однозначно лучше версии Grok 4.7, обученной с использованием Jax, но мы допустили ряд ошибок, которые были исправлены только в середине цикла обучения, к тому же за последние несколько месяцев мы значительно улучшили качество данных.
Предстоящий запуск обучения на 3T с улучшенным внутренним ПО и гораздо более качественными данными даст кардинально лучшие результаты.

Grok 4.7 должен быть примерно на одном уровне с Opus 5.0, а не 5.1. В чем-то лучше, в чем-то хуже. Нам необходимо доработать мультимодальные возможности.
Grok 4.8 станет заметным шагом вперед.
Grok 4.9 — это, скорее всего, уровень моделей класса Astra/Fable.
Grok 5, возможно, превзойдет все существующие аналоги. Посмотрим.

💠 PERCEPTRON.

🙃 Grok 4.7 откладывается ещё на несколько дней

Grok 4.7 нужно ещё несколько дней, чтобы "дозреть".

Возможно, на этапе обучения с подкреплением (RL) мы слишком сильно штрафовали его за длину ответа (или типа того), поскольку он всё ещё слишком рано сдаётся на сложных задачах (которые ему по силам!) и пока недостаточно тщательно проверяет свою работу.

💠 PERCEPTRON.

⛔️ OpenAI приостановила оформление подписок на тариф Pro за $200 из-за нехватки мощностей

Чтобы обеспечить нашим текущим пользователям комфортную работу и бесперебойный доступ к Astra, мы временно приостанавливаем оформление подписок на тариф Pro за $200. Именно этот тариф создает наибольшую нагрузку на наши системы, и мы решили обойтись минимальными ограничениями, чтобы сохранить доступ к сервису для максимально широкой аудитории. Все остальные тарифы и API остаются доступны.

На действующих аккаунтах это никак не отразится. Мы работаем над увеличением наших серверных мощностей в кратчайшие сроки. Спасибо!

💠 PERCEPTRON.

✴️ Вышла DeepSeek-V4.1-Flash

Младшая модель работает на новой архитектуре. Она получила нативное зрение и уже доступна в DeepSeek API.

— MoE-модель имеет 552 млрд параметров, из которых для входа активны 8 млрд, для выхода — 16 млрд.
— На тестах DeepSeek в DeepSWE v1.1 она набрала 74.2 против 74.0 у Claude Opus 5, 73.0 у GPT-5.6-Sol и 62.7 у V4-Pro.
— KV-кэш требует в 4 раза меньше HBM и в 8 раз меньше SSD, чем у прошлого поколения.
— V4-Flash и V4-Flash-Vision-Exp убраны с API, их ID временно ведут на V4.1-Flash. 14 сентября с 07:00 по МСК deepseek-v4-pro также переключат на неё до выхода V4.1-Pro.

Новый прайс за кэшированный вход / вход без кэша / выход

— Пик — $0.006 / $0.3 / $1.2
— Вне пика — $0.003 / $0.15 / $0.6

Пик по будням — 04:00–07:00 и 09:00–13:00 по МСК.

Веса модели уже выложены на Hugging Face.

💠 PERCEPTRON.