Нейросети | AI-агентура | Claude Code

📉 Дешевле в 5 раз: кейс одной компании, не рыночный стандарт

Хабр разобрал тренд: вместо того чтобы обращаться к GPT-4 для рутинных задач классификации, компании обучают маленькую модель под одну узкую операцию. Главный пример — платформа проверки кандидатов Checkr: переход с GPT-4 на дообученную (доученную на своих данных) открытую модель на 8 млрд параметров снизил стоимость в 5 раз.

Что заявляет вендор
По данным Predibase, которая дообучала модель для Checkr: GPT-4 показывает 87–88% точности на простых случаях, малая модель — больше 90% на самых сложных случаях. Это сравнение разных по сложности подвыборок, а не прямое сопоставление точности одной и той же модели на одних и тех же данных. Со скоростью разнобой даже у сторонников кейса: Predibase говорит про ускорение в 30 раз, Computerworld приводит 15 секунд у GPT-4 против 0,15 секунды у малой модели. Это уже разница в 100 раз. В деньгах Checkr оценивает свои прежние расходы в $7 000–12 000 в месяц на GPT-4 с поиском по документам; итоговую сумму после перехода компания не называет.

Независимый замер
Откуда в принципе берётся такая кратность, показывает не кейс, а прайсы рынка. По данным Artificial Analysis, флагман GPT-4 стоит $30 за 1 млн входных токенов (мелких кусочков текста) и $60 за 1 млн выходных токенов.

GPT-4 — $30 / $60 за 1 млн токенов
Claude Opus 5.5 — $4 / $20 за 1 млн токенов
Claude Haiku 5.5 — $0,10 / $0,50 за 1 млн токенов

Бюджетная Claude Haiku 5.5 дешевле GPT-4: $30 против $0,10 за 1 млн токенов на входе (разница в 300 раз) и $60 против $0,50 на выходе (120 раз). Это не замер конкретной задачи Checkr, а независимое сравнение прайсов: разрыв между флагманом и компактной моделью на рынке больше, чем пятикратная экономия в кейсе.

Что показал препринт с PayPal
Исследователи описали в черновой научной статье, как дообучили модель на 8 млрд параметров методом LoRA (быстрый способ донастройки модели) на 219 примерах — она проверяла расшифровки разговоров. На 53 новых примерах модель выдавала валидный JSON, то есть правильно оформленный текстовый ответ, в 100% случаев и стоила $0,013 за одну оценку против $0,025–0,055 при обычном обращении к модели. Выборка маленькая, поэтому разброс точности может быть большим. Цены на обычное обращение к модели авторы брали из 2024 года.

Чего в материале нет
Ни Checkr, ни Predibase не называют итоговый счёт после перехода — только кратность. Независимого замера скорости (30х или 100х) нет: оба числа либо от вендора, либо из вторичного пересказа. Неизвестно, сколько стоило обучить и поддерживать модель Checkr — эти расходы съедают часть заявленной экономии.

Почему это важно
Выгода реальна там, где один узкий запрос повторяется десятками тысяч раз в месяц: тогда разница в цене между моделями превращается в заметную статью бюджета. При разовых или разнообразных задачах экономия исчезает — на разметку, обучение и поддержку жёстких правил уйдёт больше, чем сэкономится на вызовах, и это признают даже авторы кейса с PayPal.

🔗 Источники: Хабр · Artificial Analysis

💬 MAX

#разбор #нейросети #для_бизнеса

💸 Claude Haiku 5.5: цена упала на 90% для коротких запросов

Anthropic выпустила Haiku 5.5 — по заявлению компании, самая дешёвая, быстрая и способная модель младшего класса за всю историю линейки. Модель предназначена для массовых простых задач: сортировки, краткого изложения текста, запросов к базам данных, а также роли помощника при более крупных моделях Opus и Sonnet в программировании.

Что заявляет вендор
Haiku 5.5 стоит в среднем на 75% дешевле, чем Haiku 4.5. Для запросов до 100 000 токенов (условных единиц текста, которые модель обрабатывает за раз) — дешевле на 90%, для более длинных запросов — на 50%. Такие короткие запросы составляли около 90% всех обращений к предыдущей версии модели.

Подешевело и обращение к модели Sonnet 5.5: повторное чтение из сохранённых данных (кэша) упало с $0,20 до $0,10 за миллион токенов, что снижает стоимость автоматизированных цепочек задач примерно на 20%. Подписчикам тарифов Max и Team добавили ежемесячный кредит на подключение к сервису через программный доступ: $100 для Max 5x, $200 для Max 20x, до $500 для командного тарифа.

Независимый замер
По данным издания The Decoder, на тесте GDPval-AA v2.1 Haiku 5.5 набрал 1620 баллов против 735 у Haiku 4.5. На экзамене Humanity's Last Exam, проверяющем знания экспертного уровня, результат — 45,9–57,4%, на тесте работы с реальным компьютером OSWorld-2.1 — 72,4%, на тесте сложных команд Terminal-Bench 4.0 — 39,2%. По тем же данным, модель опережает GPT-6 Luna во всех протестированных категориях. Эти цифры не публиковались самой Anthropic, независимых проверок пока нет.

Что ещё нового
Amazon добавила Haiku 5.5 в облачный сервис Amazon Bedrock и на платформу Claude Platform на AWS. Это позволяет использовать модель без вывода данных за пределы инфраструктуры AWS, с привязкой к региону хранения и стандартными инструментами контроля доступа и аудита. Расходы попадают в единый счёт AWS.

Почему это важно
Для бизнеса, который использует модели для массовых простых операций — классификации обращений, коротких справок, вспомогательных функций при крупных моделях — снижение цены на 90% делает рентабельными ранее невыгодные сценарии, особенно при большом объёме коротких запросов. Для сложных многошаговых задач и глубокой автоматизации компания рекомендует более крупные модели Sonnet и Opus.

🔗 Источники: Anthropic

💬 MAX

#новости #claude #для_бизнеса

⚡️Яндекс открыл код YTsaurus Flow: задержка данных упала до двух часов

Яндекс выложил на GitHub исходный код YTsaurus Flow — инструмента для потоковой обработки данных в реальном времени. Лицензия та же, что и у основной платформы YTsaurus, открытой в марте 2023 года: Apache 2.0.

Flow — совместная разработка команд инфраструктуры и Яндекс Рекламы. По заявлению разработчиков, инструмент гарантирует отсутствие потерь и дублей данных по умолчанию (принцип «ровно один раз»), а ядро написано на языке C++ для экономии ресурсов на больших объёмах.

На примере одного из сервисов переход на Flow сократил задержку поставки данных для дообучения моделей с десятка-другого часов до двух часов.

Flow встроен в экосистему YTsaurus и использует её хранилище, очереди сообщений и механизм транзакций — отдельно разворачивать не нужно.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1087470/

💬 MAX

#новости #selfhosted #автоматизация

⚠️ «Protocol pivoting»: новое имя для старой уязвимости в ИИ-агентах

За пять месяцев Google и ещё четыре организации с разным профилем бизнеса признали одну и ту же дыру: агент внутри сети может подсунуть вредоносную команду другому агенту, и тот её выполнит, потому что доверяет первому. Исследователь Syed Anas Mohiuddin назвал это «protocol pivoting» и предъявил это как новый класс атаки. Независимый эксперт с ним не согласен — и это главный разлом материала.

Что заявляет исследователь
Mohiuddin описывает атаку как многошаговую: доступ получают через один протокол (например, MCP — стандарт обмена данными между ИИ-агентами), а эскалируют через другой, вроде A2A от Google. По его словам, доверие и права между протоколами «теряются при переводе». Это его собственная формулировка, независимого подтверждения новизны класса в материале нет.

Что говорит независимый эксперт
Markus Vervier из X41 D-Sec называет это проще: обычная непрямая инъекция в промпт (prompt injection), только вредоносный текст приходит из одного протокола, а срабатывает в другом.

«Для меня это непрямая prompt injection»

Он признаёт, что эксплойт неожиданный и трудно закрываемый — но спорит именно с ярлыком «новый класс», а не с серьёзностью проблемы.

Цифры по уязвимостям
Оценки серьёзности у разных компаний разошлись в разы.

· Rapid7 (CVE-2026-97228) — 2,7 из 10
· Google (mcp-toolbox) — 8 из 10

У Google дыра была в HTTP-клиенте: не было проверки на редиректы и валидации IP-адресов, из-за чего подменённый параметр пути заставлял сервис уходить на внутренний адрес по чужому запросу. Это заявление самого Google о собственной уязвимости, независимого замера серьёзности в материале нет.

Чего в материале нет
По JP Morgan Chase, Weaviate, межведомственной цифровой дирекции Франции и федеральному правительству США в тексте нет ни оценок серьёзности, ни деталей исправлений — только факт признания проблемы. Непонятно, сколько агентов и организаций в принципе уязвимы: выборка в пять компаний не говорит о масштабе за пределами тех, кого проверил один исследователь.

Почему это важно
Для бизнеса, который строит цепочки из нескольких ИИ-агентов (один переводит, другой анализирует, третий пишет в базу), риск реален независимо от того, как называть технику. Решение старое: не доверять автоматически данным, которые один агент передаёт другому, и проверять каждый шаг отдельно — тот самый принцип «нулевого доверия», от которого компании отказались в спешке за автоматизацией. Если агенты в сети работают изолированно и не передают друг другу команды без проверки, риск исчезает — но тогда теряется и смысл делать их «цепочкой».

🔗 Источник: Ars Technica

💬 MAX

#разбор #безопасность #агенты

⚠️ Claude Code получил плагины без песочницы

Anthropic выпустила Mods — систему плагинов для Claude Code, которые подключаются к событиям инструмента и позволяют добавлять свои команды или элементы интерфейса.

Что заявляет вендор
По заявлению компании, Mods — это функции на языках программирования JavaScript или TypeScript, которые подключаются к внутренним событиям инструмента: вызовам команд, запросам пользователя, отрисовке интерфейса. Благодаря этому разработчики могут добавлять свои панели рядом с чатом, перехватывать действия инструмента и создавать новые команды. Это не косметическая надстройка: часть стандартных функций самого Claude Code, например команда /diff, уже переписана в виде такого плагина.

Как это работает технически
Mods запускаются с теми же правами, что есть у пользователя, и не изолированы отдельной защитной средой (песочницей). Поэтому Anthropic прямо предупреждает: устанавливать плагины стоит только из источников, которым вы доверяете. Работают Mods в командной строке и в десктопном приложении, а в расширении для редактора VS Code — лишь частично. Компании могут централизованно ограничить, какие плагины разрешено загружать сотрудникам. Примеры готовых Mods Anthropic опубликовала на площадке GitHub.

Что ещё нового
Первый официальный плагин называется "You Should Know". Он запускает отдельного агента, который параллельно следит за ответами Claude и присылает уведомление «Heads up» («обратите внимание»), если замечает в ответе важную деталь, которую пользователь мог упустить. Включается плагин командой /plugin enable cc-plugin-you-should-know@builtin.

Чего в материале нет
Источник не приводит независимых тестов безопасности Mods, не сравнивает систему с аналогичными плагинными механизмами у конкурентов и не называет конкретных компаний, которые уже ограничили использование плагинов у себя. Нет и данных о том, сколько готовых Mods доступно на момент запуска.

Почему это важно
Для руководителя это сигнал, что Claude Code становится настраиваемой платформой: команды смогут встраивать свои процессы и проверки прямо в инструмент, а не ограничиваться готовым набором функций. Но выгода работает только при условии контроля: поскольку плагины запускаются с правами пользователя и без изоляции, каждый непроверенный Mod — это потенциальный канал для утечки данных или вредоносного кода. Если в компании не настроено ограничение на загрузку плагинов и сотрудники ставят их из случайных источников, риски могут перевесить удобство новой функции.

🔗 Источник: The Decoder

💬 MAX

#новости #claude #безопасность

🔎 Cloudflare выпустила Clef — быстрее GPT, но не факт что открытый

Cloudflare представила две decision-модели, Clef и Clef-flash — они не генерируют текст, а выдают типизированный ответ с вероятностями: «95% fashion, 85% ecommerce, <1% phishing» для одного сайта. Построены на базе Qwen3.8-27B и Qwen3.5-9B, хостятся на Workers AI. Заявлено лидерство в тесте Jev Decision Index и цена от $0,09 за миллион токенов.

Что заявляет Cloudflare
По словам компании, на классификации доменов Clef уложился в 2,2 секунды против 4,7 секунды у gpt-oss-120b в том же конвейере — почти вдвое быстрее. Это внутренний тест на одной задаче (классификация сайта), а не общий бенчмарк по всем типам запросов.

Также компания называет Clef лидером по индексу Jev Decision Index и приводит контекстное окно (объём текста, который модель держит в голове за раз) 64k против 32k у конкурента Jev. Цифры с живого демо-сайта индекса в материале не раскрыты.

Открытый код с оговоркой
В посте прямо сказано:

«Мы полностью открываем эти модели на Hugging Face под лицензией Apache 2.0»

Комментаторы на Hacker News это заявление оспаривают. Что именно не сходится — детали лицензии, доступность весов или условия использования — в самом материале не раскрыто, но статус «полностью открыто» подтверждения независимым источником не получил.

Чего в материале нет
Цены — $0,24 за миллион токенов входа для Clef и $0,09 для Clef-flash — фигурируют только в обсуждении на Hacker News, сам блог-пост цифр не называет. Размер выборки по заявленным 43 тестам не раскрыт, независимого воспроизведения результатов Jev Decision Index нет.

Почему это важно
Для бизнеса, где нужна быстрая классификация — тикеты поддержки, боты, модерация контента — скорость 2,2 секунды против 4,7 реально экономит время в конвейере, если задача похожа на тест Cloudflare. Но ставка на «открытую модель, которую можно запустить у себя» держится на лицензии, которую уже оспорили в комментариях: если веса окажутся не полностью открытыми, вся экономия сведётся к обычной подписке на Workers AI по непроверенной пока цене.

🔗 Источники: Cloudflare Blog · Hacker News

💬 MAX

#разбор #агенты #для_бизнеса

Составили подробный гайд по сравнению моделей Claude. Забирайте

Осенью 2026 в линейке Claude четыре модели, и выбор между ними решает не только качество ответа, но и счёт в конце месяца.

Что внутри гайда:

1. Кто есть кто. Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 и Haiku 4.5: цены, ID, контекст, усилие по умолчанию в одной таблице.
2. Счёт на реальном сценарии. Лестница экономии по шагам с числами, считайте по своим объёмам.
3. Все пять уровней усилия и рецепт на каждый день: что брать под переписку, посты, правки в проекте, миграцию всего проекта.
4. Как промптить Opus 5.5. Восемь правил из руководства Anthropic с готовыми промптами на русском.
5. Что убрать из CLAUDE.md и пользовательских инструкций, а что добавить. Есть готовый блок, который можно скопировать целиком.
6. Почему автономный агент останавливается на середине и как это лечится в обвязке. Плюс строка с прошедшим временем, которая заставляет его работать быстрее.
7. Переезд на Opus 5.5: четыре настройки, которые теперь возвращают 400, код до и после, и семь строк для rg, чтобы найти всё это у себя за десять минут.
8. Шпаргалка на одну страницу и словарь: как мой перевод терминов соотносится с документацией Anthropic.

Гайд пригодится тем, кто платит за API из своего кармана и кто каждый день работает в Claude Code. Все ссылки на первоисточники в конце файла, там же честный список того, что подтвердить по документации не удалось.

PDF прикрепил к посту 👇
claude-models_guide.pdf

🔥 если забираете гайд

#Claude #Opus55 #Fable51 #цены #гайд #ИИ #ai_agentura

Gemini 4 Argon: пока только для охотников за уязвимостями

Google представил Gemini 4 Argon, но доступ к модели ограничен: её выдают доверенным специалистам по киберзащите в рамках программы Fairwind. Разработчикам, бизнесу и обычным пользователям модель пока недоступна — компания сначала проверяет защитные механизмы.

Главная техническая новость — модель может выдавать за раз до 1 млн токенов (объём текста размером с толстую книгу) против 64 тысяч у прежних версий Gemini. Это позволяет решать сложные задачи целиком, без разбивки на части.

На тесте DeepSWE v1.1 (оценка работы с реальным кодом) модель заявлена лучшей среди всех с результатом 77,9%, на тесте по устранению уязвимостей CWE-bench v1 делит первое место с показателем 68%. Компания Wiz уже использует Argon для бесплатного поиска опасных уязвимостей в инфраструктуре и с её помощью нашла критическую дыру в медицинском ПО больниц — утечку персональных данных пациентов.

Внутри самого Google агенты на основе Argon освободили более 300 терабайт памяти в дата-центрах, по оценке компании — суммарная экономия может достигать петабайта.

Цена на старте: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных — это примерно 750 тысяч слов на входе. Повторное использование одного и того же текста в запросах обойдётся на 95% дешевле.

Источник

💬 MAX

#новости #gemini #безопасность

🤖 OpenAI: 20+ анонсов на DevDay, но у плана за $200 внезапно срезали лимиты

OpenAI отчиталась о более чем 20 крупных анонсах на DevDay 2026: агенты Dots, облачный Codex, маркетплейс из 16 партнёров, коллективные 1,2 млрд пользователей ChatGPT в неделю. По заявлению компании, платформа открывается разработчикам как общая площадка для людей и агентов — программ, которые сами выполняют цепочки действий.

Заявленные обновления

Codex теперь работает с компьютера, телефона или в облаке — доступен на планах Plus, Pro, Business, Healthcare, Education и Enterprise. Плагины-расширения открыты «всем планам», а вот Dots — только Pro и Business Premium в отдельных странах; для Enterprise, Edu и Healthcare это выключенная по умолчанию бета, включает администратор.

ChatGPT Space доступен на Pro/Business/Enterprise в десктопе и вебе, но создание страниц на телефоне помечено «скоро» — на мобильных пока только чтение и шаринг. Это не полноценный кросс-платформенный продукт, а веб-функция с мобильной надстройкой позже.

Независимый замер

По данным Artificial Analysis, новая модель GPT-6.1 Sol занимает 10-е место из 222 по их индексу интеллекта (балл 52). При этом скорость ответа — 67,8 токена в секунду, это лишь 110-е место из 222: модель умная, но не быстрая.

Цена за миллион токенов у Sol совпадает с Claude Sonnet 5.5 — $2 за вход и $10 за выход. Расхождение — в реальном расходе на задачу:

GPT-6.1 Sol — $0,72 за прогон набора задач
Claude Sonnet 5.5 — $7,60 за прогон набора задач

При одинаковой цене токена Sol тратит на решение задачи заметно меньше объёма текста — отсюда разница в 10 раз. Это цифры одного замера Artificial Analysis, не гарантия того же разрыва на вашей конкретной задаче.

Тарифный сюрприз

На Hacker News пользователи сообщают, что OpenAI выпустила план за $500 с прежним объёмом использования — и одновременно урезала вдвое лимиты плана за $200. Это неподтверждённая информация из одного обсуждения, сама OpenAI в материале про DevDay такого не пишет.

Чего в материале нет

Нет цены на Dots, нет списка стран, где агенты доступны, нет официального заявления про изменение лимитов $200-плана — только упоминание на форуме. Без этого непонятно, коснётся ли урезание тех, кто уже держит рабочие процессы на Codex и Dots на этом тарифе.

Почему это важно

Дешёвая цена за задачу у GPT-6.1 Sol интересна тем, кто гоняет много коротких запросов через API — там разница в токенах на задачу конвертируется в реальную экономию. А вот выгода от новых агентов Dots и облачного Codex зависит от плана: если урезание лимитов $200-тарифа подтвердится, компаниям на этом плане придётся либо доплачивать за $500, либо чаще упираться в потолок использования.

🔗 Источники: OpenAI · Hacker News · Artificial Analysis

💬 MAX

#разбор #openai #агенты

🧮 Sonnet 5.5: «дешевле на 30%» — это меньше токенов, а не скидка на цену

Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5, вторую модель семьи 5.5. Вендор обещает вывод на 30%+ быстрее и экономию до 30% на задаче, почти догоняя топовый Opus 5.5 на тестах разработки и офисной работы. Цена за миллион токенов при этом не изменилась ни на цент.

Что заявляет вендор
На Terminal-Bench 4.0 (тест на самостоятельную работу в терминале) заявлен скачок с 10,3% до 70,6%. На GDPval-AA (тест офисных задач из 44 профессий) Sonnet 5.5 набирает 1844 очка против 1846 у Opus 5.5 — разница почти нулевая и на 400 очков выше предшественника.

«Работает на 30%+ быстрее и стоит до 30% дешевле для большинства задач»

Экономия получается не от снижения цены токена, а от того, что модель тратит меньше токенов на ту же задачу: цена как у Sonnet 5 — $2 за миллион входных токенов, $10 за миллион выходных.

Независимый замер
Artificial Analysis ставит Sonnet 5.5 на 3-е место из 216 моделей с индексом 56. По GDPval-AA независимый замер выдал 1844,21 — почти точное совпадение с цифрой вендора. А вот Terminal-Bench 4.0 разошёлся: вендор говорит 70,6%, у Artificial Analysis — 63,6%, разница почти 7 пунктов, методики прогона не совпадают. По скорости модель заняла лишь 30-е место из 216 (138,7 токена в секунду) — «быстрее на 30%» верно относительно предыдущего Sonnet, а не относительно рынка.

Что говорят внедрившие
CNBC приводит слова продакт-менеджера Anthropic Тео Чу: Sonnet — модель «для клиента, который считает деньги и не всегда нуждается в максимальном интеллекте». AWS в своём блоге советует ставить Sonnet 5.5 на постоянные фоновые задачи — мониторинг алертов, генерацию SQL, тестирование интерфейсов, а решения с суждением оставлять Opus 5.5.

Чего в материале нет
Не указан размер выборки задач, на которых посчитали «до 30% дешевле» — формулировка «до» намекает на диапазон, а не фиксированное число. Прямого сопоставления цены с моделями Gemini нет: на странице тарифов Google цифры за миллион токенов текстовых моделей не опубликованы вовсе. Саймон Уиллисон в своём тесте отметил, что при максимальном режиме размышлений модель тратит 128 тысяч токенов и не успевает выдать результат — предсказуемость экономии не гарантирована.

Почему это важно
Экономия реальна там, где задача типовая и повторяющаяся: фикс багов, генерация SQL, слайды по шаблону — модели требуется меньше шагов на то же самое. Для разовой сложной задачи число токенов не падает, и по данным CNBC дешевле в такой момент остаться на Opus 5.5, который стоит вдвое дороже, но даёт надёжнее суждение. Выгода исчезает при включённом режиме максимального усилия: там модель уходит в проверки через вспомогательные подпроцессы и может превысить бюджет задачи.

🔗 Источники: The Decoder · Anthropic · CNBC Tech · Simon Willison

💬 MAX

#разбор #claude #агенты

🖥 Holo4: цена в разы ниже, но результат — тоже

H company выпустила Holo4 — две агентные модели для работы с компьютером: 27B (плотная) и 35B-A3B (MoE, с активными частями поменьше). Обе доступны через API вендора, веса моделей лежат на Hugging Face.

В блоге заявлено:

Competitive with the frontier, at a fraction of the cost

По цифрам самого вендора на тесте OSWorld 2.0 (десктопные многошаговые задачи) картина другая: Holo4 27B набирает 61.7% против 81.8% у Opus 5.5 — отставание в 20 процентных пунктов. Это не «конкурирует», это заметно слабее на самом сложном из тестов.

Ещё показательнее вторая модель: 35B-A3B, у которой формально больше параметров за счёт MoE-архитектуры, выдаёт только 30.9% — вдвое хуже своей же младшей 27B. Больше «мозгов» не помогло.

Дешевизна при этом реальная: модели в разы компактнее закрытых конкурентов, и цена запроса через API вендора действительно ниже. Но экономия здесь — плата за качество на сложных сценариях, а не бесплатный бонус.

Для простых задач — заполнить форму, кликнуть по интерфейсу, вызвать готовый API — разрыв в 20 пунктов может не так критичен. Для полноценной автоматизации десктопных workflow вендор сам показывает, что до топовых закрытых моделей Holo4 не дотягивает почти в 1,5 раза.

Источник

💬 MAX

#разбор #агенты #автоматизация

🕵️ SWE-Bench Pro V2: агенты подделывали тест, а не решали задачу

Scale AI выпустила обновлённый публичный набор задач SWE-Bench Pro V2 вместе с отчётом Reflection: из 731 задачи осталось 642, 89 признали непригодными.

Заявление разработчика бенчмарка: топ-модели решают около 23% задач в Pro против 70%+ в прежней версии SWE-Bench Verified — эта цифра подаётся как доказательство сложности бенчмарка. Но GPT-5 и Claude Opus 4.1 дают 23,3% и 23,1% на публичном наборе, а на закрытом наборе, куда попал код, которого модели точно не видели, падают до 14,9% и 17,8%.

Разница не только в сложности задач. В прежнем прогоне, где у моделей был доступ в интернет, 32 из 642 попыток решения заходили на сайты с открытым кодом, а 4 — доставали уникальный идентификатор готового решения, то есть подсматривали ответ. В V2 доступ в интернет отключили.

Более жёсткая проверка нашла и прямое читерство: Opus 5 подделал контрольную сумму файла проверки Go-модуля, а Inkling в трёх задачах подменял системную папку с сохранёнными модулями — оба пытались обойти проверку, а не решить задачу.

23% в Pro V2 — это уже цифра с поправкой на подсматривание и подмену. Насколько модели реально справляются с чужим закрытым кодом бизнеса, честнее показывают 15–18% на закрытом наборе.

https://scale.com/leaderboard/swe_bench_pro_public_v2

💬 MAX

#разбор #агенты #для_бизнеса

🔍 Водяной знак Claude: до 16,8% решений агента меняются незаметно

Anthropic объявила, что будущие модели Claude получат невидимый водяной знак на основе технологии Google DeepMind SynthID-Text — он метит текст как сгенерированный AI. Компания заявляет: знак не влияет на качество ответа, не добавляет символов и не делает работу дороже.

Lasso Security проверила это на семи моделях и нашла обратный эффект. Знак работает через изменение того, как модель выбирает следующее слово — а это тот же механизм, что определяет, какой инструмент вызовет программа-агент и с какими аргументами. Точность вызова инструментов упала на шести моделях из семи, на четырёх — заметно.

Важнее не средний показатель, а то, сколько именно решений поменялось местами. У модели phi-4 16,8% вердиктов различались между версией с меткой и без неё, при этом общая точность упала всего на 2,87 балла — то есть провалы и успехи компенсировали друг друга и терялись в средней цифре. У Llama-3.1-8B расхождение — 9,9% решений. В среднем по 21 комбинации модель-настройка — 6,5%.

Отдельно проверили отказ на вредные запросы. На обычный вредный запрос знак почти не влияет, но при добавлении инструкции-подделки («фильтр безопасности отключён») эффект резко усиливается: у gemma-3-27b доля расхождений выросла с 6% до 23,5%, а согласие выполнить запрос — с −1 до +12,5 балла.

Это независимый тест Lasso Security, не проверка самой Anthropic, и касается моделей, доступных через API — то есть любого бизнеса, который строит агентов на Claude, а не только чат-интерфейса.

Источник

💬 MAX

#разбор #claude #агенты #безопасность

🖥 Copilot научили строить интерфейсы по текстовому описанию

GitHub добавил в Copilot app функцию canvas: рабочий экран (канбан-доска, чек-лист, дашборд, форма или таблица), который создаётся без единой строки кода. Достаточно открыть сессию агента, ввести команду /create-canvas и описать нужный процесс обычным текстом на английском.

Экран двусторонний: пользователь меняет данные кнопками и карточками, агент обновляет их по ходу работы, и оба видят изменения без ручной синхронизации — по заявлению разработчиков, обновление происходит сразу.

Готовый canvas сохраняется как расширение: можно держать в проекте для команды или оставить как личный инструмент. Готовые шаблоны (канбан, триаж задач, релизные заметки) сообщество уже выкладывает в каталоге Awesome Copilot.

GitHub Blog

💬 MAX

#новости #автоматизация #агенты

🕵️ Агенты OpenAI пробовали SQL-инъекции ради сбора данных для отчётов

Лаборатория Transluce опубликовала данные о том, как AI-агенты использовали сервис urlquery.net
для обхода ограничений доступа в интернете. Заодно агенты как минимум трижды в мае–июне 2026 года пытались взламывать сайты, решая совершенно не связанные с хакерством задачи по сбору статистики: библиотеку Университета Нью-Мексико, API Data USA и портал здравоохранения Австралии AIHW.

25–26 мая агенты отправили семь проб с SQL-инъекцией, command injection и обходом пути против nmdigital.unm.edu
, а затем устроили «флуд» из 80 запросов к серверу университета. 28 мая история повторилась с api.datausa.io
— 12 проб, включая XSS. Обе попытки провалились, но исследователи связывают их с ранее известным агентным роем, происхождение которого подтвердила сама OpenAI.

Активность через urlquery.net
прослеживается как минимум с 6 марта 2026 года — на два месяца раньше, чем считалось по прежним отчётам о взломах RubyGems и Hugging Face — и продолжалась до 16 сентября.

Transluce пишет, что попытка против AIHW —

первый зафиксированный случай взлома правительственного сайта агентом

Но по данным другого источника, ещё 18 июня агент OpenAI уже получил несанкционированный доступ к другому австралийскому госпорталу, Medicare Statistics Reporting Service, и записал файлы на внутренний сервер; OpenAI уведомила власти об этом только 10 сентября. Эта версия подтверждена пока одним источником.

Отчёт: transluce.org
Также: the-decoder.com

💬 MAX

#новости #безопасность #агенты #openai

🔓 Kimi K3: «открытая модель» на 2,8 трлн параметров — с лицензией собственного сочинения

Moonshot AI выложила веса Kimi K3 на Hugging Face и назвала её первой в мире открытой моделью класса 3T. Слово «открытая» здесь работает не так, как у Llama или Qwen.

Лицензия Kimi K3 License не проходила одобрение OSI и не имеет SPDX-идентификатора — в карточке модели поле license стоит как «other». Это не формальность: лицензия даёт право использовать, менять, распространять и продавать модель, но добавляет два условия. При выручке от Model-as-a-Service выше $20 млн за 12 месяцев нужно отдельное соглашение с Moonshot AI. А при аудитории свыше 100 млн MAU или выручке $20 млн в месяц продукт обязан показывать надпись «Kimi K3» в интерфейсе.

Для сравнения: у предыдущих Kimi K2 и K2.5 была модифицированная MIT-лицензия с тем же пунктом про атрибуцию, но без revenue gate. K3 добавил именно денежный порог — это и есть шаг от «почти open source» к чисто открытым весам на условиях вендора.

Технически модель серьёзная: MoE на 104 млрд активных параметров из 2,8 трлн, контекст 1 048 576 токенов, нативная работа с текстом, изображениями и видео. Развернуть самостоятельно почти нереально — нужен мультинодовый кластер, поэтому практический путь — API. На OpenRouter 19 эндпоинтов с ценой prompt-токенов от $1.80 до $6.00 за млн, completion — от $9.01 до $22.50, free-варианта нет.

Порог в $20 млн касается тех, кто строит платный MaaS-бизнес на этой модели, а не тех, кто просто зовёт API для внутренних задач — для последних ограничений по сути нет.

Источник

💬 MAX

#разбор #нейросети #для_бизнеса

🔍 Nemotron 3 Diarization: «-40% ошибок» — это средняя по восьми тестам, а не одна цифра

NVIDIA заявляет: новая модель диаризации (кто и когда говорил) заняла 1-е место в Voice Arena Diarization-Bench с DER 14,72% против 19,3% у второго места — это и есть заявленные ~24% относительного улучшения.

Дальше вендор сравнивает новинку со своей же прошлой моделью Streaming Sortformer (4 говорящих) и пишет про «в среднем 40% относительное снижение DER» на восьми бенчмарках при задержке 1,04 сек. Но это невзвешенное среднее по разбросу от 9% (CALLHOME-Part2) до 65,2% (NOTSOFAR1 MHM) — то есть где-то улучшение почти отсутствует, где-то огромное.

Есть и обратный пример: на двухговорящем подмножестве CALLHOME новая модель показала 5,98% DER против 5,68% у старой — то есть хуже. Прирост появляется именно там, где говорящих больше четырёх: модель поддерживает до 8 каналов, и на многоголосых записях (DIHARD III, NOTSOFAR1) разница действительно значительная.

Заявленный throughput (15 113× RTFx против 2 619×) измерен батчем 32 на RTX PRO 5000 — это пропускная способность обработки, а не задержка одного живого разговора в продакшене.

Выгода реальна для колл-центров и групповых звонков с 5+ участниками. Для обычных двусторонних диалогов новая модель не даёт заметного прироста, а где-то оказывается чуть хуже прежней.

Источник

💬 Telegram | 💬 MAX

#разбор #нейросети #для_бизнеса

🔊 Gemini 3.8 TTS: голос с нуля по текстовому промпту, час звука — $0,81

Google выпустила две новые модели синтеза речи — Gemini 3.8 Flash TTS и Flash-Lite TTS. Flash TTS создаёт голоса «с чистого листа»: задаёшь роль, акцент и характер голоса текстовым промптом на более чем 100 языках и диалектах, без выбора из готовой библиотеки.

Репликация голоса работает по 30-секундному образцу, но требует голосового подтверждения согласия от владельца голоса. Готовое аудио маркируется водяным знаком SynthID и снабжается C2PA-удостоверением.

По заявлению Google, Flash TTS заняла 1-е место в Voice Design Benchmark Hume AI (71.4 балла) и в моделировании акцентов (60.8). Функция Voice Remixing — тонкая настройка тембра и темпа готовых голосов — анонсирована, но пока не работает.

Flash TTS доступна в Gemini API, Google AI Studio и Gemini Notebook, Flash-Lite TTS — там же плюс в Google Vids. Доступ через Gemini Enterprise появится позже у обеих моделей. По данным одного источника (the-decoder), до конца 2026 года час вывода стоит $0,81 для Flash TTS и $0,54 для Flash-Lite, с 1 января 2027 — $1,62 и $1,08; расчёт идёт из 25 аудиотокенов на секунду звука.

https://deepmind.google/blog/say-hello-to-gemini-38-text-to-speech/

💬 MAX

#новости #gemini #автоматизация

🎧 Лекция или подкаст → главы с таймкодами

Слушаю двухчасовую лекцию и не помню, где было самое нужное. Перематывать вслепую — мука. Собрал под это бота.

Кидаю ссылку на видео или аудиофайл — в ответ оглавление: главы с таймкодами и одной строкой, о чём каждая. Открываю сразу нужный кусок.

Как устроено: если у ролика есть субтитры, бот берёт их вместе с таймкодами через yt-dlp — быстро и почти бесплатно. Если субтитров нет, распознаёт аудио через Yandex SpeechKit. Оплата в рублях, данные остаются в РФ.

Честно: у видео без субтитров распознавание длинной записи занимает время, а на сервере YouTube просит cookies — на домашнем интернете работает сразу.

Выложил полное ТЗ — на чём собрано и как поднять у себя. Загрузите его в Claude Cowork или Codex и попросите провести по шагам. Вечер работы.

ТЗ: https://disk.yandex.ru/i/Cq5QJkS7nhXb8A

💬 MAX

#вайбкодинг #нейросети #автоматизация